Forskning3. august 2026
AI-krav til strøm kuttes 100 ganger med ny arkitektur
Av redaksjonen
Ny forskning viser en radikalt mer effektiv metode for AI-beregninger, som kutter strømforbruket kraftig og samtidig øker nøyaktigheten.
Kunstig intelligens (AI) krever enorme mengder energi, allerede over ti prosent av USAs strømforbruk. Forskere har nå avduket en ny tilnærming som kan redusere dette behovet hundre ganger, samtidig som nøyaktigheten forbedres.
Den nye metoden bygger på en fundamentalt annerledes arkitektur for AI-modellene, der beregninger utføres på en måte som krever langt mindre energi per operasjon. Dette representerer et paradigmeskifte fra dagens energikrevende design.
Tradisjonelle AI-modeller, særlig store språkmodeller (LLM) og generative AI-systemer, er kjent for sitt høye energiforbruk under både trening og (bruken av den trente modellen). Den nye arkitekturen kan dermed ha en betydelig innvirkning på datacentre og den generelle kostnaden ved å drive AI.
Reduksjonen i energiforbruk, kombinert med økt nøyaktighet, er avgjørende for bred utrulling av AI-teknologi. Det bidrar til å dempe bekymringer rundt miljøpåvirkning og driftskostnader, og åpner for mer bærekraftig AI-utvikling og -bruk.