Sie sind die wertvollste Ressource der KI-Revolution: Spezielle KI-Chips, sogenannte GPUs, stehen im Zentrum jedes großen KI-Modells.
Was braucht es, um im Wettlauf um Künstliche Intelligenz nicht zurückzufallen? Für viele Unternehmen und Universitäten gibt es darauf nur eine Antwort: Es braucht KI-Chips, sogenannte GPUs. Nur damit lassen sich große, leistungsstarke künstliche Intelligenzen trainieren. Und: An sie heranzukommen, ist aktuell die schwierigste Aufgabe der Tech-Welt. Denn KI-Chips sind nicht nur selten, sondern auch enorm teuer.
Wie schnell entwickelt sich KI weiter? Und welche Programme sind in meinem Alltag wirklich wichtig? Antworten auf diese und weitere Fragen diskutieren Gregor Schmalzried, Marie Kilg und Fritz Espenlaub jede Woche inTatsächlich wirken die Wünsche der Technischen Universität München noch fast bescheiden, wenn man sie in einen internationalen Vergleich setzt.
GPU-Systeme wie Nvidias H100 sind deshalb in etwa das geworden, was Kohle für die Industrielle Revolution war – die Ressource, die alles am Laufen hält. Und da Nvidia bei der Herstellung seiner GPUs kaum Konkurrenz hat, steigen die Preise in luftige Höhen: Ein einzelnes H100-System kostet rund 3.000 Dollar in der Herstellung, wird von Nvidia aber für rund 30.000 Dollar verkauft.
Auch die Universität Bayreuth setzt verstärkt auf KI. Doch zwischen dem Beschluss, einen neuen KI-Rechner anschaffen zu wollen, und der tatsächlichen Inbetriebnahme stehen sieben verschiedene Schritte, darunter Antrag, Begutachtung, Ausschreibung und Auswertung. Im allerbesten Fall dauert der komplette Prozess anderthalb Jahre, in der Praxis kann das jedoch noch einmal erheblich länger sein.
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