Ich finde da geht einiges durcheinander.
Vorausschicken sollte man vielleicht, dass D für die sog. High-Tech Agenda im Haushalt 2025 ca. 22 Mrd. EUR für sechs(!) Kernbereiche
- Künstliche Intelligenz,
- Quantentechnologien,
- Mikroelektronik,
- Biotechnologie,
- Fusion und klimaneutrale Energieerzeugung sowie
- Technologien für die klimaneutrale Mobilität
Das wir in dem Beispiel KI als D nicht am Start sind, hat viele Gründe. Das wir insgesamt für solche dicken Bretter wie oben so homöopathische Summen in die Hand nehmen ist einer davon (Anmerkung: Ein einzelnes 1 GW KI RZ kostet ca. 30-50 Mrd USD)
Zitat:
Zitat von Genussläufer
Jetzt verstehe ich auch, warum Meta und Microsoft sich die Meiler Kapazitäten sichern. Da die Rechenzentren 24/7 laufen, kann man hier schon sehr klar prognostizieren, dass wir hier nicht dabei sein werden.
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Das wir nicht in der Lage wären diese Rechenzentren mit Strom zu versorgen ist natürlich Käse. Es ist hier weder zu teuer noch zu unsicher, was das Thema Energie betrifft.
Vor allem sollte man Unterscheiden zwischen RZen, in den Modelle entwickelt und trainiert werden und solchen, in denen Inferenz für konkrete Anwendungen passiert. Letztere benötigen deutlich weniger Energie als Erstere.
Alphabet betreibt die ein RZ in der Region FFM. Außerdem investieren sie 5,5 Mrd. für Ausbau von RZ Kapazitäten in D.
Amazon hat ebenfalls RZ in der Region FFM. Weiter investiert Amazon ca. 8 MRd. in Brandenburg.
Microsoft hat mehrere RZ in D, und investiert 3,2 Mrd. in D
Weiter betreiben und investieren diese Firmen in Windparks, Solarparks, Fernwäre usw. und so fort.
Das hier in D keine RZs gebaut werden, in denen KI trainiert wird hat andere, viel gewichtigere Gründe als Energie:
Das liegt an einer fehlenden VC Kultur in der nötigen Größenordnung, an einer Bankenkultur, die sich von der amerikanischen Unterscheidet, an einer "sozialen Aversion" gegen extrem hohe Gehälter, Schadensfreudekultur beim Scheitern, mangelnde Anerkennung von Entrepreneurship und Unternehmertum, Probleme mit dem Begriff der Eliten, Bildungssystem und was sonst noch ...
Zitat:
Zitat von Genussläufer
Doch. Um die Kapazitäten für KI aufzubauen, geht es erstmal um KI. In welcher Form die Umsetzung erfolgt ist von den Chips abhängig. Die Nvidia Chips der neuesten Generation sind deutlich flexibler, aber eben auch extrem teuer. Das kann aber ausgeglichen oder zumindest annähernd kompensiert werden über die Prozesse. Darauf setzen die Chinesen, aber auch Alphabet. Seit der letzten Gemini Version spiegelt sich das auch in den Verschiebungen der Prognosen wider. Wirklich spannend, was da gerade passiert.
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In Kurzform, weil eigentlich OT:
- Die "letzte Gemini Version" (Gemini 3 Pro) wurde völlig
ohne Nvida Chips trainiert und läuft auch ohne (Googel setzt die eigene TPUs ein)
- Es gibt keine "Prozesse" die irgendwas kompensieren o.ä.: Die Chinesen destillieren Modelle (vulgo: klauen) und liefern unvollständige Daten in sog. "Studien".
- Das Gemini 3 Pro so gut ist, liegt wohl primär an drei/vier Dingen: Die neuen Google TPUs sind spezifisch(!) "besser" im Training als die Blackwell Architekturen von NVIDIA. Sie sind besser skalierbar was die Inter-Chip Konnektivität angeht und google hat schlicht mehr Daten als andere und kontrolliert auch den gesamten Software Stack, den sie deshalb auch auf Trainingseffizienz optimieren können.
Zitat:
Zitat von Klugschnacker
Übersetzt heißt das: Entscheidend ist der Profit, ganz gleich wie reich man bereits ist.
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Das stimmt freilich auf eine gewisse Art und Weise. Deine Antwort kam jedoch im KI Kontext, in dem Genussläufer implizit argumentierte, dass wir nur deshalb nicht "dabei sind" weil diese KI RZen 24x7 sicheren und preiswerten Strom benötigen.
Und in dem KI Kontext sollte man genauer hinschauen, mit was wer Profit macht oder einfach nur Geld verbrennt. Microsoft, Google, Amazon ... you name it ... hatten vor dem "Race for AI" bereits funktionierende Geschäftsmodelle und haben sie weiterhin. Diese Unternehmen sind schlau und kümmern sich mehr um Anwendungen, beteiligen sich an KI Startups und kommen dabei sehr gut weg.
OpenAI verbrennt ca. 5 Mrd pro Jahr, Anthropic 3 Mrd. und xAI ca. 12 Mrd. Von Profit is man da noch etwas weg
Wie auch immer: Die Renewables sind wirklich nicht das Problem in dem Thema.
