KI-Rechenzentren: Komplette Hardware muss nach fünf Jahren ersetzt werden
Der CEO von IBM, Arvind Krishna, glaubt nicht daran, dass die hohen Ausgaben für KI-Rechenzentren zu einer Rendite führen können. Wie Krishna im Decoder-Podcast von The Verge(öffnet im neuen Fenster) erklärte, basiert seine Überlegung auf den heutigen Kosten für ein Rechenzentrum.
Ein Ein-Gigawatt-Rechenzentrum koste derzeit 80 Milliarden US-Dollar, führt er aus. Werde in 20 bis 30 Gigawatt investiert, entstünden daher Investitionsausgaben von mindestens 1,5 Billionen US-Dollar, so Krishna. Die gesamte Rechenkapazität müsste allerdings innerhalb von fünf Jahren komplett genutzt werden, da die verbaute Hardware danach entsorgt und ersetzt werden müsse, erklärt Krishna weiter.
800 Milliarden US-Dollar Gewinn nur für die Zinsen nötig
Das Streben nach einer allgemeinen künstlichen Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI), soll laut Krishna etwa 100 Gigawatt an Rechenleistung benötigen. Dafür wären acht Billionen US-Dollar an Investitionsausgaben nötig, was bedeuten würde, "dass man allein für die Zinsen rund 800 Milliarden US-Dollar Gewinn benötigt" , fügt Krishna hinzu.
Zudem sei er nicht davon überzeugt, dass die derzeit existierenden Technologien überhaupt zu einer AGI führen können. Die Wahrscheinlichkeit, dass dies ohne einen weiteren technologischen Durchbruch erreicht werden könnte, schätzt er auf null bis einen Prozent.
Lob für aktuelle KI-Tools
Lob hat Krishna hingegen für die aktuellen KI-Tools übrig. "Ich bin überzeugt, dass sie Billionen von Dollar an Produktivitätspotenzial in Unternehmen freisetzen werden" , führt er aus. Für eine AGI werde allerdings andere Technologie nötig sein als die der aktuellen großen Sprachmodelle, so Krishna.
Dass OpenAI mit seinen Investitionen eine Rendite erzielen könnte , glaubt Krishna ebenfalls nicht. Er verstehe zwar die Sichtweise von Sam Altman, teile diese aber nicht.