Donnerstag, 11. April 2024

Was ist Edge AI?

Edge AI bezieht sich auf die Implementierung von KI-Algorithmen und KI-Modellen direkt auf lokalen Edge-Geräten wie Sensoren oder Geräten des Internets der Dinge (IoT). Dies ermöglicht die Echtzeit-Datenverarbeitung und -Analyse ohne ständige Abhängigkeit von der Cloud-Infrastruktur. Edge AI kombiniert Edge-Computing und künstliche Intelligenz, um maschinelles Lernen direkt am Edge auszuführen, sodass Daten nahe am Gerätestandort gespeichert und direkt am Netzwerkrand verarbeitet werden können, mit oder ohne Internetverbindung. Dies führt zu einer Datenverarbeitung innerhalb von Millisekunden und bietet Echtzeit-Feedback. Edge AI gewinnt an Beliebtheit, da verschiedene Branchen neue Wege entdecken, seine Kraft zu nutzen, um Arbeitsabläufe zu optimieren, Geschäftsprozesse zu automatisieren und neue Möglichkeiten für Innovationen zu erschließen, während gleichzeitig Bedenken wie Latenz, Sicherheit und Kostenreduktion adressiert werden.

Edge AI ist besonders vorteilhaft in Szenarien, in denen schnelle Datenreaktionen entscheidend sind, wie bei selbstfahrenden Fahrzeugen, bei denen Echtzeit-Vorhersagen und Datenverarbeitung erforderlich sind, um eine sichere Navigation zu gewährleisten und potenzielle Gefahren zu vermeiden. Durch die direkte Datenverarbeitung auf dem Gerät reduziert Edge AI die Latenz und den Bandbreitenbedarf, verbessert die Privatsphäre, indem sensible Daten auf dem Gerät gehalten und nicht an externe Server übermittelt werden.

Edge AI ist eine vielseitige Technologie mit zahlreichen potenziellen Anwendungsfällen, einschließlich Smartwatches, Produktionslinien, Logistik, intelligente Gebäude und mehr. Es beschleunigt die Entscheidungsfindung, verbessert das Benutzererlebnis durch Hyper-Personalisierung und senkt die Kosten, indem es Geräte energieeffizienter macht. Mit der schnellen Expansion des Edge-Computing, angetrieben durch den steigenden Bedarf an IoT-basierten Edge-Computing-Diensten, ist Edge AI bereit, eine bedeutende Rolle in der Zukunft der Datenverarbeitung und -analyse zu spielen.

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Montag, 8. April 2024

Leveraged Buyout auf Kosten der Belegschaft als Blaupause für die Finanzierung der großen KI Investitionen

Die Finanzierungstechnik, bei der ein Unternehmen durch Aufnahme von Schulden (oftmals durch den Käufer) erworben wird und anschließend die Schulden auf das übernommene Unternehmen abgewälzt werden, wird als "Leveraged Buyout" (LBO) bezeichnet. Bei einem Leveraged Buyout nutzen Private-Equity-Firmen oder Investoren Fremdkapital, um die Mehrheit oder alle Anteile eines Unternehmens zu erwerben. Das Ziel ist, das Unternehmen später mit Gewinn zu verkaufen, nachdem es "restrukturiert" wurde, was häufig durch Kostensenkungen, vor allem Personalabbau, erreicht wird. Die dabei entstehende hohe Verschuldung wird auf das Zielunternehmen übertragen, was erheblichen Druck auf dessen Cashflow und Betriebskapital ausübt.
  • Ein bekanntes Beispiel ist Toys "R" Us, das 2005 für rund 6,6 Milliarden US-Dollar von Bain Capital, KKR & Co. und Vornado Realty Trust übernommen wurde. Die daraus resultierende Schuldenlast von etwa 5 Milliarden US-Dollar führte schließlich 2017 zum Konkurs des Unternehmens und zur Entlassung von etwa 31.000 Mitarbeitern im Jahr 2018.
  • iHeartMedia, Inc., übernommen im Jahr 2008 von Thomas H. Lee Partners und Bain Capital, erlebte ähnliche Herausforderungen. Die Übernahme führte zu einer Schuldenlast von über 20 Milliarden US-Dollar. Im Jahr 2018 musste iHeartMedia Insolvenz anmelden, und im Januar 2019 wurden zahlreiche Mitarbeiter entlassen, um Kosten zu senken und die Schulden zu bewältigen.
Leveraged Buyout ist die Blaupause für die unvorstellbaren Investitionssummen in die KI. Das Geld, das aus allen Bereichen der Wirtschaft in die neue Technologie gepumpt wird und dessen Rückzahlung und Zinsen später wieder beglichen werden müssen, wird von den Arbeitnehmern bezahlt werden.



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KI wird die Arbeitswelt schneller verändern, als das Anpassungsmaßnahmen umgesetzt werden können

KI wird die Arbeitswelt schneller verändern, als Anpassungsmaßnahmen geplant und umgesetzt werden können. Zu Beginn führt KI immer zu positiven Effekten. Unangenehme, wiederholende und aufwendige Arbeitsprozesse können automatisiert werden; außerdem kann der Mangel an Facharbeit ausgeglichen werden. Das Ergebnis ist eine deutliche Produktivitätssteigerung, die sich schub- und wellenartig von einer in die nächste Branche zieht. Zuerst betroffen sind Bereiche, in denen repetitive und vorhersehbare Tätigkeiten dominieren. Fabrikarbeiter, die an Fließbändern stehen, oder Angestellte im Kundendienst, deren Aufgaben von Chatbots übernommen werden können, gehören zu den Ersten, die die Veränderungen spüren. Mit fortschreitender Entwicklung der Technologie werden jedoch zunehmend komplexere Tätigkeiten von KI übernommen, was auch höher qualifizierte Berufe betrifft. Der massenhafte Verlust von Arbeitsplätzen geschieht daher nicht über Nacht, sondern in einem schrittweisen Prozess und tritt zeitverzögert ein. Je nach Art der Tätigkeit kann der Arbeitsplatzverlust sofort eintreten oder Jahre später. Mit jeder Innovation, die KI in einen neuen Sektor einführt, werden Arbeitsplätze obsolet, die bisher als sicher galten. Dies betrifft nicht nur die industrielle Fertigung, sondern erstreckt sich über den Einzelhandel, wo Selbstbedienungskassen Arbeitskräfte ersetzen, bis hin zum Finanzsektor, in dem algorithmisches Trading Börsenmakler herausfordert. Ein signifikanter Aspekt dieses Trends ist, dass der Verlust an Arbeitsplätzen in manchen Bereichen nicht unbedingt durch neue Arbeitsmöglichkeiten in anderen kompensiert wird. Während einige die Umstellung meistern und sich neue Fähigkeiten aneignen, bleiben andere zurück, mit ungewisser Zukunft und einer schrumpfenden Anzahl an verfügbaren Stellen.

Man liest immer wieder, dass bisher jede Innovation, jede neue Technologie dazu geführt hat, dass neue Arbeitsplätze und Arbeitsfelder entstanden sind. Diesmal ist das anders, und ich bemerke, dass dies nicht realisiert wird, was gefährlich ist. Das ist nämlich genau einer der Aspekte, die dazu führen, dass die notwendigen Anpassungen nicht früh genug umgesetzt werden. Es müssen unglaublich viele neue Maßnahmen entwickelt werden, um den bevorstehenden sozialen Verwerfungen Herr zu werden. In diesem Artikel werden nur drei bekannte fiskalische Instrumente aufgezählt, die zum heutigen Tag von einigen ökonomischen Schulen als Gift betrachtet werden, die aber unter anderen Bedingungen auch von diesen in einem anderen Licht gesehen werden könnten.

Eine Kapitalertragsteuer könnte darauf abzielen, die durch Technologie erzielten Gewinne stärker zu besteuern, um die öffentlichen Einnahmen zu erhöhen. Diese könnten dann genutzt werden, um in Bildung und Umschulung zu investieren oder soziale Sicherheitsnetze zu stärken. Eine Maschinensteuer, die Unternehmen besteuert, die Automatisierungstechnologien einsetzen, könnte ebenfalls dazu beitragen, die durch KI verursachten Arbeitsplatzverluste auszugleichen. Das bedingungslose Grundeinkommen (BGE) ist eine weitere Maßnahme, die intensiv diskutiert wird. Es würde allen Bürgern ein regelmäßiges, unbedingtes Einkommen garantieren, unabhängig von ihrer Beschäftigungssituation. Dies könnte die durch Automatisierung und KI verursachten sozialen Spannungen abmildern, indem es allen Menschen ein Mindestmaß an finanzieller Sicherheit bietet.



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Montag, 1. April 2024

Die humanoiden Roboter kommen

Die Entwicklung in der Herstellung humanoider Roboter hat aktuell weltweit für Aufmerksamkeit gesorgt. Diese Roboter, die menschenähnliche Eigenschaften besitzen, sind nicht mehr nur Stoff der Science-Fiction, sondern werden zunehmend in verschiedenen Bereichen der Gesellschaft und Industrie eingesetzt.



Unternehmen wie Boston Dynamics, Hanson Robotics und SoftBank Robotics und neuerdings Figure AI stehen an der Spitze dieser Revolution und treiben den Fortschritt voran. Tesla verkündet Zahlen, die man jetzt noch nicht glauben möchte, weshalb sie hier nicht aufgeführt werden. Statistisch gesehen verspricht die gesamte Industrie für humanoide Roboter ein exponentielles Wachstum. Laut neuen Berichten von Grand View Research wird der globale Markt für humanoide Roboter voraussichtlich bis 2027 ein Volumen von über 12 Milliarden US-Dollar erreichen. 




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IWF Artikel: "KI könnte auf dem Weg sein, die menschliche Intelligenz zu übertreffen; wir sollten vorbereitet sein"

Im Dezember 2023 veröffentlichte der Internationale Währungsfonds (IWF) einen aufschlussreichen Artikel von Anton Korinek, einem Professor an der University of Virginia, der sich mit den zukünftigen Auswirkungen der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) beschäftigt. Korinek, ein führender Ökonom im Bereich der KI-Forschung, beleuchtet die rasante Entwicklung der KI und deren potenzielle Fähigkeit, menschliche Intelligenz zu übertreffen. Dieser Artikel markiert einen Wendepunkt, da er zeigt, dass das Thema AGI nun auch bei den wichtigsten Weltorganisationen wie dem IWF angekommen ist und dort ernsthaft diskutiert wird. Die Anerkennung der Bedeutung von AGI durch solche Institutionen unterstreicht die globalen ökonomischen und sozialen Implikationen, die mit dem Aufstieg der KI einhergehen.

In der Entwicklung von KI und AGI ist eine Beschleunigung unübersehbar. Die Erkenntnisse von Geoffrey Hinton, einem Pionier des Deep Learning, haben das Verständnis von KI maßgeblich geprägt und er hat kürzlich seine Einschätzung zur Entwicklung von AGI dramatisch revidiert. Hinton prognostiziert nun, dass AGI, die jede intellektuelle Aufgabe des Menschen nachahmen kann, möglicherweise schon in 5 bis 20 Jahren Realität sein könnte. Diese These spiegelt einen signifikanten Umschwung in der Wahrnehmung der KI-Entwicklung wider und hat dazu geführt, dass die Ansichten von Befürwortern eines schnellen Übergangs zu AGI, bekannt als Szenario III, zunehmend Beachtung finden. Diese schnelle Evolution der KI-Technologie hat die Diskussionen über die Zukunft der Arbeitswelt und die wirtschaftliche Struktur grundlegend verändert.

Szenario III, das eine aggressive Realisierung von AGI innerhalb von fünf Jahren vorhersagt, beschreibt eine Welt, in der KI-Systeme in der Lage sind, sämtliche menschliche Arbeitsaufgaben zu übernehmen und somit die Arbeitskraft zu entwerten. Dies würde zu einer tiefgreifenden Veränderung in der wirtschaftlichen Dynamik führen, wobei die traditionelle Rolle der menschlichen Arbeit im Wirtschaftsprozess neu definiert werden müsste. Korinek schätzt, dass jedes der diskutierten Szenarien – traditionelles Geschäft, Basis-AGI in 20 Jahren und aggressives AGI in fünf Jahren – eine Wahrscheinlichkeit von mehr als 10 Prozent hat, Realität zu werden. Das aggressive Szenario III könnte daher schneller eintreten, als viele glauben, und erfordert dringend eine Überprüfung und Anpassung wirtschafts- und sozialpolitischer Strategien, um eine gerechte Verteilung der aus der AGI resultierenden Vorteile zu gewährleisten und die Risiken zu minimieren.


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Zu welchen Konsequenzen führt Sam Altmans Definition von AGI?

Sam Altman, der CEO von OpenAI, hat folgende Definition von AGI vorgestellt (siehe Video):

"AGI ist im Grunde das Äquivalent eines durchschnittlichen Menschen, den Sie als Coworker einstellen können."



OpenAI und Microsoft arbeiten an einem KI-Rechenzentrum mit dem Projektnamen "Stargate". Was könnte das implizieren? Eine Investition von 100 Milliarden US-Dollar benötigt einen Payback, denn Microsoft ist ein börsennotiertes Unternehmen und seinen Aktionären verpflichtet. Deshalb braucht eine Investition dieser Größenordnung ein Businessmodell, das augenscheinlich erfolgversprechend erscheint. Ich spekuliere daher, dass es gemäß der Altman-Aussage „sinnvoll“ wäre, wenn Microsoft über Stargate digitale Coworker anbietet, die im Subskriptionsmodell an Unternehmen verkauft werden könnten. Die neuen Coworker wären keine Copilots mehr, sondern intelligente autonome Fachkräfte, die beispielsweise in den Arbeitsprozessen von Microsoft Dynamics (CRM, NAV, AX) oder vielen neuen Arbeitsplattformen umfangreiche Dienste liefern. Die Konsequenz wäre, dass Unternehmen nicht mehr auf den Arbeitsmarkt angewiesen wären, um gewinnbringend tätig zu sein. Arbeitgeber könnten risikofreie und billige KI Arbeitskräfte rekrutieren und so die Einstellung von Menschen vermeiden.


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Sonntag, 31. März 2024

KI Investitionen in Zahlen

Vor "hockey sticks" sollten wir uns in Acht nehmen, aber man braucht klare Indizien auch nicht unter den Teppich kehren. In der folgenden Graphik sehen wir, dass sich ein deutliches Erwartungspotential aufbaut.




Wenn es um Zahlen geht, dann ziehe ich konservative Quellen vor, allerdings habe ich den Eindruck, dass die jüngsten Investitionsaussagen von Microsoft, Amazon oder NVIDIA hier noch nicht berücksichtigt sind:


Goldman Sachs

Die Dynamik der Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) weltweit spiegelt Vertrauen in die Technologie und ihr Potenzial wider. Goldman Sachs Research prognostiziert, dass die Investitionen in KI bis zum Jahr 2025 weltweit 200 Milliarden US-Dollar erreichen könnten. Dieses Wachstum basiert auf einer steigenden Nachfrage nach KI-basierten Lösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, effizienter zu arbeiten und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Die Investitionen erstrecken sich über verschiedene Sektoren, darunter Hardware zum Training von KI-Modellen, Infrastrukturen für KI-Anwendungen, Softwareentwicklung und Cloud-Infrastrukturdienste, wobei ein erheblicher Teil der Mittel in die Entwicklung und Skalierung von generativer KI fließen wird. (Goldman Sachs)


PWC

Parallel dazu zeigt PwC in seinen Prognosen für 2024, dass KI die Geschäftslandschaft radikal verändern wird. Etwa 73% der US-Unternehmen haben KI bereits in irgendeiner Form implementiert, mit einem deutlichen Fokus auf generative KI-Technologien. Die breite Einführung von KI in Unternehmen wird voraussichtlich fortschreiten und dabei helfen, Umsätze zu steigern, den Betrieb zu optimieren, die Kunden- und Mitarbeiterinteraktion zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. (PWC)


IDC

Die International Data Corporation (IDC) liefert Einblicke in diese Entwicklung und schätzt, dass die weltweiten Ausgaben für KI-zentrierte Systeme im Jahr 2023 154 Milliarden US-Dollar erreichen werden, mit einer prognostizierten Steigerung auf über 300 Milliarden US-Dollar bis 2026. Diese Zahlen unterstreichen das exponentielle Wachstum der KI-Investitionen und die allgemeine Erwartung, dass KI-Technologien eine immer wichtigere Rolle in der globalen Wirtschaft spielen werden. (IDC)



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Ray Kurzweil's Prognose für 2029

Ray Kurzweil ist ein US-amerikanischer Autor, Erfinder, Futurist und Leiter der technischen Entwicklung (Director of Engineering) bei Google LLC. Geboren im  Februar 1948 in Queens, New York, zeigte Kurzweil schon früh eine ausgeprägte Neigung zu technischen Innovationen. Mit nur 15 Jahren schuf er ein Mustererkennungsprogramm, das klassische Musikstücke komponieren konnte, ein Werk, das ihm die Begegnung mit dem damaligen Präsidenten Lyndon B. Johnson einbrachte.

Sein akademischer Weg führte ihn ans renommierte Massachusetts Institute of Technology (MIT), wo er in Computerwissenschaft und Literatur einen Bachelor erwarb. Nach dem Abschluss gründete er Kurzweil Computer Products, Inc., und entwickelte den ersten omni-font optischen Zeichenerkennungsscanner, ein Gerät, das in der Lage ist, Texte jeder Schriftart zu lesen. Dies war nur der Beginn einer Serie von Innovationen, die ihn zum Pionier auf dem Gebiet der Text-zu-Sprache-Technologie machten.

Kurzweil ist nicht nur als Erfinder bekannt, sondern auch als Futurist und Autor, der sich mit den tiefgreifenden Auswirkungen von Technologie auf die menschliche Gesellschaft und Zukunft beschäftigt. Er veröffentlichte mehrere Bücher, in denen er seine Visionen und Theorien über die zukünftige Entwicklung der Technologie darlegt. Seine vielleicht bekannteste Arbeit, "The Singularity Is Near", veröffentlicht im Jahr 2005, postuliert, dass wir bis 2029 eine technologische Singularität erreichen werden – einen Punkt, an dem die maschinelle Intelligenz die menschliche Intelligenz übertreffen wird.

Die Grundlage seiner Überzeugung, dass diese Singularität in den 2020er Jahren erreicht werden kann, basiert auf dem Konzept der exponentiellen Zunahme technologischer Entwicklungen. Kurzweil argumentiert, dass der Fortschritt in der Computertechnologie, insbesondere die Steigerung der Rechenleistung gemäß dem Mooreschen Gesetz, zu einer exponentiellen Wachstumsrate geführt hat. Er behauptet, dass wir bereits eine erhebliche Beschleunigung der technologischen Evolution erleben, von der Computerhardware über Genomik bis hin zur Nanotechnologie.

Ein Schlüsselelement in Kurzweils Argumentation ist das, was er als "Gesetz des beschleunigenden Ertrags" bezeichnet, das besagt, dass jede Generation von Technologie schneller und effizienter zu noch fortschrittlicheren Technologien führt. Er zieht Parallelen zwischen biologischer und technologischer Evolution und behauptet, dass beide einem ähnlichen Muster der exponentiellen Entwicklung folgen.

Kritiker argumentieren oft, dass Kurzweils Vorhersagen zu optimistisch sind und unterschätzen die praktischen Herausforderungen in der Entwicklung von Technologie, wie etwa die Lösung komplexer softwaretechnischer Probleme oder ethische und gesellschaftliche Fragen, die mit dem Aufkommen überlegener maschineller Intelligenz einhergehen. Nichtsdestotrotz bleibt Kurzweils Einfluss unbestreitbar, und seine Visionen haben die Diskussionen über Künstliche Intelligenz, Robotik und die Zukunft der Menschheit entscheidend mitgeformt.

In Anerkennung seiner Beiträge zur Technologie und Innovation wurde Kurzweil mit zahlreichen Preisen ausgezeichnet, darunter der Lemelson-MIT-Preis 2001 für sein Lebenswerk als Erfinder und der National Medal of Technology and Innovation 1999, den er von Präsident Clinton erhielt. Sein Name ist auch mit Unternehmen wie Google verbunden, wo er seit 2012 als Director of Engineering arbeitet und an Projekten zur maschinellen Lernfähigkeit und Sprachverarbeitung beteiligt ist.



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AGI bis 2030?

Das hier ist eine Zusammenfassung des Podcasts von Dwarkesh Patel mit Sholto Douglas und Trenton Bricken mit dem Titel „How to Build & Understand GPT-7's Mind“ vom 28. März 2024. Sholto, bekannt für seine entscheidende Rolle hinter dem Erfolg von Gemini, und Trenton, dessen Arbeit bei Anthropic im Bereich der mechanistischen Interpretierbarkeit bahnbrechend ist, haben jeweils eine Vision, die den Rahmen dessen sprengt, was wir gemeinhin als Möglichkeiten der KI verstehen. 



Der Traum von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) ist so alt wie die KI-Forschung selbst und wird oft als der Heilige Gral der Technologie betrachtet. Die Entwicklung von AGI würde eine Form künstlicher Intelligenz bedeuten, die das menschliche Denken in seiner Allgemeinheit und Anpassungsfähigkeit gleichkommen oder sogar übertreffen könnte. Was jedoch noch futuristisch klingen mag, wird durch aktuelle Fortschritte in der Technologie und die Investitionen von Unternehmen und Regierungen immer greifbarer. Dieser Artikel wird einen Blick darauf werfen, was es braucht, um AGI zu erreichen und welche Pläne für die nahe Zukunft, speziell bis 2030, auf der Agenda stehen.

Die Finanzierung spielt eine entscheidende Rolle für die Beschleunigung der AGI-Entwicklung. Man denke nur an Projekte wie das hypothetische Stargate-Datenzentrum, das bis zu 100 Milliarden US-Dollar kosten könnte. Um solche Summen aufzubringen, sind neben den Investitionen von Privatunternehmen auch staatliche Finanzierungen und internationale Konsortien denkbar. In den nächsten Jahren könnten solche Investitionen exponentiell ansteigen, um die notwendige Rechenleistung zur Verfügung zu stellen, die für die Entwicklung und das Training von AGI-Modellen erforderlich ist.

Eine weitere wesentliche Komponente sind die Mikrochips und Hardware, die die Grundlage für die fortschrittlichen Berechnungen bilden, die AGI erfordert. Hier wird bis 2030 mit signifikanten Fortschritten gerechnet, von spezialisierten KI-Chips, die energieeffizienter und leistungsfähiger sind, bis hin zu möglicherweise revolutionären neuen Ansätzen in der Quanteninformatik.

In Bezug auf Datenzentren könnte sich der Trend fortsetzen, dass große Tech-Unternehmen ihre Datenzentren in die Nähe von Kernkraftwerken verlegen, um direkten Zugang zu hocheffizienter und möglicherweise nachhaltiger Energie zu haben. Energieeffizienz und die Fähigkeit, die enormen Datenmengen zu verarbeiten, die für das Training von AGI-Modellen erforderlich sind, werden wahrscheinlich Schlüsselthemen sein, die durch neue Architekturdesigns und Kühltechnologien angegangen werden müssen.

Was die Modelle selbst betrifft, wird erwartet, dass sich der Schwerpunkt von der Vergrößerung der Modelle auf die Verfeinerung der Architekturen und die Effizienz der Algorithmen verlagert. Die Forschung konzentriert sich bereits auf Mechanismen wie in-context learning, wo Modelle durch die Betrachtung von langen Kontexten (oft Millionen von Tokens) schnell und effizient lernen können, ähnlich einem Menschen, der eine neue Sprache durch Immersion lernt. Bis 2030 könnten solche Mechanismen weit verfeinert und in der Lage sein, AGI-Modelle zu schaffen, die sich selbst beibringen, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, ohne dass sie spezifisch dafür trainiert wurden.

Der Fortschritt auf dem Weg zu AGI wird wahrscheinlich auch von einem tieferen Verständnis der Mechanik des Lernens selbst geprägt sein. Forschungen, wie sie bei Anthropic im Bereich der mechanistischen Interpretierbarkeit betrieben werden, könnten Aufschluss darüber geben, wie KI-Modelle Informationen verarbeiten und daraus lernen, was wiederum zu effektiveren Trainingsmethoden führen könnte.

Vor diesem Hintergrund ist es wahrscheinlich, dass bis 2023 erste Prototypen von AGI-Modellen auftauchen könnten, die einfache Aufgaben ausführen, die ein breites Verständnis erfordern. Bis 2025 könnten diese Modelle komplexere Aufgaben übernehmen, wie die Durchführung wissenschaftlicher Forschung oder das Management von Unternehmen. Bis 2027 könnte AGI in der Lage sein, nahezu alle menschlichen Aufgaben zu übernehmen, was sowohl die Wirtschaft als auch die Gesellschaft grundlegend verändern würde. Und bis 2030 könnte AGI die Grundlage für eine neue Ära der Technologie bilden.



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Stargate

Microsoft plant in Zusammenarbeit mit OpenAI den Aufbau eines revolutionären KI-Rechenzentrums, bekannt unter dem Projektnamen "Stargate", welches bis zum Jahr 2030 verwirklicht werden soll. Mit einer beeindruckenden Investitionssumme von 100 Milliarden US-Dollar wird dieses Rechenzentrum in den Vereinigten Staaten errichtet und repräsentiert die Spitze eines mehrstufigen Programms zur Entwicklung neuer KI-gestützter Infrastrukturen.

Die Initiative sieht vor, bis zum Jahr 2028 das Hauptrechenzentrum zu eröffnen, wobei bereits für 2026 eine kleinere Anlage geplant ist. Dieses ambitionierte Unterfangen spiegelt den wachsenden Bedarf an fortschrittlicher Rechenleistung wider, um den immer komplexeren Anforderungen der KI-Technologien gerecht zu werden. Interessant ist, dass die finanziellen Mittel für dieses Großprojekt den vierfachen Betrag des letzten Forschungs- und Entwicklungsbudgets von Microsoft darstellen.

Die Notwendigkeit neuer KI-Hardware hat auch zu Diskussionen über die Einrichtung neuer Chipfabriken geführt, wobei OpenAI-CEO Sam Altman eine internationale Initiative ins Leben rief, die eine Investition von angeblich sieben Billionen US-Dollar vorsieht. Dies verdeutlicht die enormen Summen, die in den Ausbau der KI-Infrastruktur fließen sollen.

Für das "Stargate"-Projekt werden verschiedene Arten von KI-Chips in Erwägung gezogen, darunter sowohl Produkte von Nvidia als auch möglicherweise Eigenentwicklungen von Microsoft. Die Pläne umfassen zudem die Nutzung alternativer Energiequellen, um den gigantischen Energiebedarf der neuen Rechenzentren zu decken, wobei sogar der Einsatz von Kernenergie diskutiert wird.

Der Prozess der Standortwahl und die endgültigen Spezifikationen für das "Stargate"-Rechenzentrum sind noch in der Entscheidungsphase. Währenddessen setzt Microsoft seine bestehende Partnerschaft mit OpenAI fort und entwickelt bereits die vierte Phase eines Supercomputers in Mount Pleasant, Wisconsin, mit einem geplanten Betriebsbeginn im Jahr 2026.

Die Gesamtkosten für die anstehenden Projekte könnten sich auf etwa 115 Milliarden US-Dollar belaufen, wobei Microsoft jährlich etwa 50 Milliarden US-Dollar für seine Azure-Rechenzentren, Chips und Netzwerkinfrastruktur ausgibt. "Stargate" symbolisiert somit nicht nur einen finanziellen, sondern auch einen technologischen Meilenstein, der das Potenzial hat, die Landschaft der künstlichen Intelligenz nachhaltig zu prägen.


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