Der IBM-Vorstandsvorsitzende Arvind Krishna zeichnet ein ernüchterndes Bild der aktuellen Investitionswelle in KI-Rechenzentren.
In einem Gespräch im Decoder-Podcast von The Verge erläutert er, warum derartige Großprojekte aus seiner Sicht kaum wirtschaftlich tragfähig sind und weshalb sie uns auch nicht an den Rand einer allgemeinen künstlichen Intelligenz bringen werden.
Krishna beziffert die Kosten für ein Rechenzentrum mit einer Leistung von einem Gigawatt derzeit auf etwa 80 Milliarden US-Dollar.
Wer also im großen Stil ausbauen wolle und 20 bis 30 Gigawatt anvisiert, müsse mit Investitionen im Bereich von 1,5 Billionen US-Dollar rechnen.
Das eigentlich Problem sieht er jedoch nicht allein im hohen Preis, sondern in der schnellen Alterung der Hardware:
Innerhalb von fünf Jahren müsse die gesamte technische Ausstattung ausgetauscht werden, da sie dann nicht mehr konkurrenzfähig sei.
Damit bleibe nur ein kleines Zeit Fenster, um die gigantischen Summen überhaupt zu amortisieren.
Noch dramatischer wird die Rechnung nach Krishnas Ansicht, wenn man auf das ambitionierte Ziel einer Artificial General Intelligence (AGI) blickt.
Eine Rechenleistung von rund 100 Gigawatt wäre seiner Schätzung nach nötig, verbunden mit Investitionen von rund acht Billionen US-Dollar.
Nur um die Finanzierungskosten zu decken, wären jährlich hunderte Milliarden Dollar Gewinn erforderlich.
Für Krishna ist das ökonomisch kaum vorstellbar.
Zudem betont er, dass die gegenwärtigen KI-Ansätze, insbesondere große Sprachmodelle, seiner Einschätzung nach nicht ausreichen, um eine AGI zu erreichen.
Ohne einen völlig neuen technischen Durchbruch liege die Wahrscheinlichkeit dafür bei nahezu null.
Trotz dieser Kritik sieht Krishna die aktuelle KI-Generation positiv.
Die bestehenden Tools könnten, so seine Überzeugung, enorme Produktivitätsgewinne für Unternehmen freisetzen und die Wirtschaft nachhaltig verändern.
Doch eine echte allgemeine Intelligenz sei mit den heutigen Methoden nicht in Sicht und auf eine Rendite bei den aktuell getätigten Investitionen in Superrechenzentren würde er selbst nicht wetten.
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In einem Gespräch im Decoder-Podcast von The Verge erläutert er, warum derartige Großprojekte aus seiner Sicht kaum wirtschaftlich tragfähig sind und weshalb sie uns auch nicht an den Rand einer allgemeinen künstlichen Intelligenz bringen werden.
Krishna beziffert die Kosten für ein Rechenzentrum mit einer Leistung von einem Gigawatt derzeit auf etwa 80 Milliarden US-Dollar.
Wer also im großen Stil ausbauen wolle und 20 bis 30 Gigawatt anvisiert, müsse mit Investitionen im Bereich von 1,5 Billionen US-Dollar rechnen.
Das eigentlich Problem sieht er jedoch nicht allein im hohen Preis, sondern in der schnellen Alterung der Hardware:
Innerhalb von fünf Jahren müsse die gesamte technische Ausstattung ausgetauscht werden, da sie dann nicht mehr konkurrenzfähig sei.
Damit bleibe nur ein kleines Zeit Fenster, um die gigantischen Summen überhaupt zu amortisieren.
Noch dramatischer wird die Rechnung nach Krishnas Ansicht, wenn man auf das ambitionierte Ziel einer Artificial General Intelligence (AGI) blickt.
Eine Rechenleistung von rund 100 Gigawatt wäre seiner Schätzung nach nötig, verbunden mit Investitionen von rund acht Billionen US-Dollar.
Nur um die Finanzierungskosten zu decken, wären jährlich hunderte Milliarden Dollar Gewinn erforderlich.
Für Krishna ist das ökonomisch kaum vorstellbar.
Zudem betont er, dass die gegenwärtigen KI-Ansätze, insbesondere große Sprachmodelle, seiner Einschätzung nach nicht ausreichen, um eine AGI zu erreichen.
Ohne einen völlig neuen technischen Durchbruch liege die Wahrscheinlichkeit dafür bei nahezu null.
Trotz dieser Kritik sieht Krishna die aktuelle KI-Generation positiv.
Die bestehenden Tools könnten, so seine Überzeugung, enorme Produktivitätsgewinne für Unternehmen freisetzen und die Wirtschaft nachhaltig verändern.
Doch eine echte allgemeine Intelligenz sei mit den heutigen Methoden nicht in Sicht und auf eine Rendite bei den aktuell getätigten Investitionen in Superrechenzentren würde er selbst nicht wetten.
