Das Institute for Human-Centered Artificial Intelligence der Stanford University hat seinen umfassenden AI Index 2025 veröffentlicht, der eine datenbasierte Analyse der globalen KI-Landschaft in den Bereichen Forschung, technische Leistung, Wirtschaft und Umweltauswirkungen bietet.
Der über 400 Seiten starke Bericht offenbart eine auffällige Dichotomie in der KI-Ökonomie. Während das Training von Spitzen-KI-Modellen immer teurer wird – so kostete das Training von Googles Gemini 1.0 Ultra schätzungsweise 192 Millionen US-Dollar –, sind die Nutzungskosten dieser Modelle drastisch gesunken. Die Kosten für Anfragen an ein KI-Modell mit GPT-3.5-Leistungsniveau fielen von 20 US-Dollar pro Million Tokens im November 2022 auf nur noch 0,07 US-Dollar pro Million Tokens im Oktober 2024 – eine Reduktion um das 280-Fache innerhalb von 18 Monaten.
Dieser dramatische Rückgang der Inferenzkosten ist auf erhebliche Verbesserungen der Hardware-Effizienz zurückzuführen. Laut Bericht sind die Kosten für Unternehmens-KI-Hardware jährlich um 30 % gesunken, während die Energieeffizienz jedes Jahr um 40 % gestiegen ist. Diese Entwicklungen senken die Hürden für den Einsatz fortschrittlicher KI rapide: 78 % der Unternehmen berichten inzwischen von KI-Nutzung, gegenüber 55 % im Jahr 2023.
Allerdings wächst der ökologische Fußabdruck beim Training großer KI-Modelle weiterhin alarmierend. Die CO₂-Emissionen beim Training von Spitzen-KI-Modellen steigen stetig – so verursachte Metas Llama 3.1 schätzungsweise 8.930 Tonnen CO₂, was den jährlichen Emissionen von fast 500 durchschnittlichen US-Amerikanern entspricht. Dies erklärt, warum KI-Unternehmen zunehmend auf Kernenergie als zuverlässige, CO₂-freie Stromquelle für ihre Rechenzentren setzen.
Der Bericht hebt zudem die sich verändernde Dynamik in der globalen KI-Landschaft hervor. Während die USA weiterhin führend bei der Entwicklung bedeutender KI-Modelle sind (40 im Jahr 2024 gegenüber 15 aus China), holen chinesische Modelle in puncto Leistungsfähigkeit rasch auf. Der Unterschied zwischen den besten US-amerikanischen und chinesischen Modellen schrumpfte von 9,26 % im Januar 2024 auf nur noch 1,70 % im Februar 2025.
Während KI weiterhin ganze Branchen transformiert, dient der AI Index der Stanford University als wichtige Ressource, um sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen dieser sich rasant entwickelnden Technologie zu verstehen. Die Ergebnisse zeigen: KI wird zwar immer zugänglicher und günstiger in der Anwendung, doch die Branche muss die wachsenden Umweltkosten bei der Entwicklung immer leistungsfähigerer Modelle adressieren.