📌 Einleitung
Resilio und seine Partner untersuchen die Umweltauswirkungen von KI
Die Einführung von KI schreitet immer schneller voran, doch ihr tatsächlicher ökologischer Fußabdruck ist nach wie vor kaum bekannt. Bestehende Bewertungen basieren eher auf allgemeinen Annahmen als auf realen Einsatzdaten.
Um dem entgegenzuwirken, startete Resilio im März 2026 die Studie zur ökologischen Transparenz in der KI-Wertschöpfungskette, an der rund 20 Organisationen aus der gesamten KI-Wertschöpfungskette (Datenanbieter, Rechenzentrumsbetreiber, Cloud-Anbieter, Anbieter von KI-Modellen und -Anwendungen) beteiligt sind. Erste Ergebnisse liegen bereits vor, und die wichtigsten Erkenntnisse werden als offene Forschungsergebnisse auf dem Geneva 2027 AI Summit.
⚡ Warum dieses Projekt?
Wir benötigten Daten aus der Praxis, um die Einflussfaktoren und Umweltauswirkungen genau zu verstehen
Aktuelle Bewertungen der Umweltauswirkungen von KI basieren auf allgemeinen Annahmen und nicht auf Anwendungsfällen aus der Praxis.
- Unser Ansatz:
- Direkte Zusammenarbeit mit Organisationen entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette
- Verknüpfung von KI-Modellen, Nutzungsmustern, Infrastruktur und Umweltauswirkungen.
- Unser Ziel: den Fokus von der Frage „Wie viel Energie verbraucht KI?“ auf die Frage „Welche Faktoren bestimmen ihre Auswirkungen und was können Organisationen tun, um diese zu verringern?“ zu verlagern
🎯 Die Ziele des Projekts
Von der Forschung bis zur Veröffentlichung eines Lebenszyklusanalysemodells (LCA) für KI
- Quantifizierung der Umweltauswirkungen von KI über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, um Vergleiche zwischen folgenden Aspekten zu ermöglichen:
- KI-Modellen,
- Einsatzoptionen.
- Identifizierung der wichtigsten Einflussfaktoren und Hebel zur Reduzierung (Modelle, Hardware, Nutzung).
- Entwicklung einer robusten Methodik und von Branchen-Benchmarks auf der Grundlage realer Daten und Fallstudien.
- Erstellen Sie einen praktischen Leitfaden und umsetzbare Kennzahlen für CTOs und CSOs.
- Veröffentlichen Sie die Ergebnisse als offene Forschungsergebnisse auf dem AI-Gipfel 2027 der „ .
🤝 Ein groß angelegtes Projekt
H2: Fast 20 öffentliche und private Organisationen haben sich diesem Projekt angeschlossen
- Institutionelle Partner: ITU, SATW, Sustainable AI Coalition, Swiss Embassy
- Akademische Partner: Apertus, EPFL
- Privatwirtschaft: Banque de France, CGI, Enedis, Exoscale, GRDF , Infomaniak, Liip, Linagora, Meta, Scaleway, Swisscom
🌍 Umfang des Projekts
Geografischer und technologischer Umfang
Das in der Schweiz gestartete Projekt weitet sich auf ein europäisches und internationales Ökosystem aus, wobei der Schwerpunkt zunächst auf großen Sprachmodellen (LLMs) liegt.
Besuchen Sie die Projektwebsite: ai-study.resilio-solutions.com
💡 Es ist noch Zeit, sich dem Projekt anzuschließen!
Werden Sie Teil des Teams!
- Entwickeln Sie gemeinsam einen Branchen-Benchmark für die Umweltauswirkungen von KI und fördern Sie gemeinsam die Umwelttransparenz.
- Partner erhalten die Ergebnisse vor deren offizieller Veröffentlichung.
- Die Partner werden auf dem „ am als Mitwirkende gewürdigt: .
- Partner profitieren von kostenloser Unterstützung bei der Bewertung der Auswirkungen ihrer KI-Dienste.
🤝Das Projektteam
Projektleiter
- Li You, Resilio,
- Louise Aubet, Resilio
- Rosendo Mañas Faura, Resilio
- Tallulah Ritz, Resilio
Partner und Mitwirkende
- Agnès Comte (Bank von Frankreich)
- Andreas Emlinger (Swisscom)
- Elise Auvray (Scaleway)
- Jean-François Binvignat (Infomaniak)
- Jean-Pierre Lorre (Linagora)
- Jérôme Louradour (Linagora)
- Julia Paolini (EPFL)
- Lisa Rivalin (Meta)
- Manon Beaufils (Enedis)
- Manuel Cubero-Castan (EPFL)
- Moritz Werning (Swisscom)
- Oleg Lavrovsky (EPFL Apertus)
- Pierrick Fossez (CGI)
- Simon Shillaker (Exoscale)
- Stephanie Grubenmann (Liip)
Berater
- Boris Thurm (ehemals bei E4S)
- Yash Raj Shrestha (Unil.)
- Yuanjun Feng (Unil.)
Besuchen Sie die Projekt-Website: ai-study.resilio-solutions.com