Kleine KI-Modelle statt großer: bis zu 89 Prozent weniger Energie
Technik und Energie ·
Das Forschungsprojekt Escade in Saarbrücken hat aus großen Sprachmodellen kleine gezogen, die nur noch eine bestimmte Aufgabe können. Sie brauchten bis zu 89 Prozent weniger Energie bei vergleichbarer Leistung. Ein Stahlbetrieb im Saarland nutzt so ein Modell seit 2024.
Das Projekt Escade wurde vom Bundesforschungsministerium mit rund fünf Millionen Euro über drei Jahre gefördert. Koordiniert haben es das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und die Universität des Saarlandes. Abgeschlossen wurde es am 30. Juli 2026 in Saarbrücken.
Der Hauptweg heißt Wissensdestillation. Aus einem großen Modell wird ein kleines „Schülermodell" gezogen, das nur noch das kann, was für eine bestimmte Aufgabe gebraucht wird. Diese kleinen Modelle brauchten bis zu 89 Prozent weniger Energie, bei vergleichbarer Leistung.
Ein zweiter Weg ist die automatische Architektursuche. Damit wurden Bildverarbeitungsmodelle um bis zu 90 Prozent verkleinert; der Energieverbrauch sank dabei um rund 40 Prozent.
In der Praxis läuft das bereits: Ein Stahlunternehmen im Saarland nutzt ein so optimiertes Modell seit 2024 zur Schrottsortierung.
Der Satz, der sich am leichtesten falsch merken lässt, ist „KI braucht 90 Prozent weniger Strom". Das steht hier nicht. Gemeint ist: Für eine abgegrenzte Aufgabe reicht oft ein kleines, zugeschnittenes Modell, und das verbraucht einen Bruchteil.
Zwei Zahlen gehören auseinandergehalten. 90 Prozent kleiner ist nicht 90 Prozent weniger Strom; dort sank der Verbrauch um rund 40 Prozent. Die 89 Prozent Energieersparnis gelten für die destillierten Schülermodelle.
Alle Werte stammen aus Projektversuchen, nicht aus dem Dauerbetrieb eines Rechenzentrums, und „bis zu" ist ein Bestwert, kein Durchschnitt.
Die Mitteilung stammt vom 23. Juli 2026.