10.06.2025
NACHHALTIGE KI

Go Karli, go green: Wie ein Linzer Startup CO₂-neutrale KI betreibt

Künstliche Intelligenz (KI) ist das federführende Thema schlechthin, wenn man heute über Innovation spricht. Allerdings schwingt dabei immer die umweltbelastende Frage des Energieverbrauchs mit. FiveSquare aus Linz scheint da mit Karli, seinem Large Language Model (LLM), einen Weg gefunden zu haben.
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Die FiveSquare-Gründer Hans-Peter Pichler und Patrick Haidinger | (c) FiveSquare
Die FiveSquare-Gründer Hans-Peter Pichler und Patrick Haidinger | Foto: Antje Wolm

Nicht unbedingt im Radio, wie es eine Liedzeile der Ersten Allgemeinen Verunsicherung aus 1984 mutmaßt, aber dennoch hier erwähnenswert: Karli von FiveSquare sieht sich als die Linzer Antwort auf den vieldiskutierten KI-Chatbot ChatGPT von OpenAI – wie brutkasten berichtete. Die Gründer hinter dem KI-Projekt Hans-Peter Pichler und Patrick Haidinger richten sich ausschließlich an B2B-Kunden und wollen als in Österreich gehostete Lösung vor allem mit Datensicherheit punkten.

Karli als CO₂-neutrales Modell

FiveSquare hat für Karli allerdings kein eigenes KI-Sprachmodell entwickelt, sondern setzt auf bestehende Sprachmodelle von Drittanbietern. „Wir verwenden verschiedene Open-Source Modelle, welche wir gezielt weiterentwickelt und finegetuned haben. Durch eine spezielle Architektur können wir mehrere Modelle effizient zusammenführen, um so die Performance noch zusätzlich zu verbessern“, hieß es 2023 auf Anfrage vom Startup. Heute rühmt man sich damit, eines der ersten CO₂-neutralen betriebenen LLMs (Large Language Model) Europas zu sein.

„KI wirkt auf den ersten Blick wie Magie: Fragen rein, Antworten raus – und das in Sekunden. Was aber oft übersehen wird, ist der massive Ressourcenverbrauch im Hintergrund. Rechenzentren mit tausenden GPUs [Anm.: Grafikprozessoren], die Tag und Nacht laufen, um Sprachmodelle wie Karli zu trainieren und zu betreiben. Dazu kommt der immense Kühlungsbedarf und der Stromverbrauch – sowohl für die Hardwareherstellung als auch den laufenden Betrieb“, schreibt das Startup auf seiner Seite.

Laut einer Studie der University of Massachusetts Amherst könne allein das Training eines großen Sprachmodells mehr als 280.000 kg CO₂ verursachen – das entspreche etwa fünfmal dem CO₂-Ausstoß eines durchschnittlichen Autos über seine gesamte Lebensdauer.

Zwei zentrale Wege für Nachhaltigkeit oder: Nur wenn man muss…

Deswegen hat sich FiveSquare von Anfang zum Ziel gesetzt, ihre Systeme und Prozesse so nachhaltig wie möglich zu gestalten. Konkret bedeutet das, dass der gesamte Betrieb der Linzer mit 100 Prozent Ökostrom laufe, zertifiziert aus erneuerbaren Quellen wie Wasser- und Windkraft sowie Solarenergie. Zudem nutze der Rechenzentrumspartner eww ITandTEL grüne Kühlung und Strom und sei ISO 50001-zertifiziert. Das ist ein internationaler Standard für Energiemanagement und unterstützt Unternehmen dabei, ihren Energieverbrauch zu optimieren und die Effizienz kontinuierlich zu verbessern.

Das Startup hat dabei zwei zentrale Wege ausgemacht, wie ein Large Language Model (LLM) wie Karli einen Beitrag zum Klimaschutz leisten kann: Erstens gilt es, saubere Energiequellen zu nutzen. Bei FiveSquare kommt der Strom für alle AI-Agents und Services ausschließlich aus erneuerbaren Energien. In Zukunft plane man sogar, an den Standorten selbst Strom zu erzeugen.

Doch der Betrieb sei nur die halbe Miete. Genauso entscheidend erweise es sich, die KI-Systeme effizient zu betreiben: „Unsere Modelle werden so optimiert, dass sie auch auf kleinerer Hardware performant laufen – das spart Energie. Zudem setzen wir auf intelligente Load-Balancer und dynamische Skalierung, sodass unsere Server nur dann auf voller Leistung laufen, wenn sie es wirklich müssen“, präzisiert das Startup weiter.

Als zweiten wichtigen Schritt sieht man es als Aufgabe, den eigenen Kund:innen zu helfen, deren Prozesse nachhaltiger zu gestalten. Beispiele dafür:

  • AI-Agents analysieren Produktionsdaten, um Maschinen effizienter zu betreiben – das reduziert Ausschuss und Energieverbrauch.
  • Im Gebäudemanagement hilft man beim Energie-Monitoring: Wo wird zu viel Strom oder Wasser verbraucht? Welche Geräte sind ineffizient?
  • In der Logistik plant FiveSquare Routen optimierter; mit der einfachen Rechnung: weniger Kilometer, weniger CO₂.
  • Im Büroalltag automatisiert man langwierige Prozesse, wodurch nicht nur Zeit, sondern auch Rechen- und Stromleistung gespart werde.

Karli und die Zertifikate

Da es aber trotz dieser Maßnahmen (in Koordination mit dem EU AI Act) noch keine hundertprozentig klimaneutrale KI gibt – und sich einige Emissionen nicht vermeiden lassen, etwa bei der Hardwareproduktion oder durch externe Partner, auf die man keinen direkten Einfluss hat – setzen die Karli-Entwickler zusätzlich auf Zertifikate, um CO₂ zu kompensieren.

„Diese Zertifikate unterstützen Umweltprojekte weltweit, die aktiv CO₂ aus der Atmosphäre entfernen – etwa durch Aufforstung, Renaturierung von Mooren oder die Förderung erneuerbarer Energien in Entwicklungsländern“, heißt es. „Für uns ist das kein ‚Freikaufen‘, sondern eine verantwortungsvolle Ergänzung zu unseren eigenen Maßnahmen.“

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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