IBM-Chef hält aktuellen KI-Bauwahn für nicht tragbar

Die Ausgaben für KI-Rechenzentren stehen in keinem Verhältnis zum erwarteten Profit, resümiert IBM-Chef Arvind Krishna in einem Podcast von The Verge. Sogenannte Hyperscaler wie OpenAI, Meta, Amazon, Google und xAI übertreffen sich regelmäßig gegenseitig bei ihren Ankündigungen, wie viel Rechenkapazität ihre neuen Rechenzentren liefern sollen. Neue Systeme nehmen ein Gigawatt und mehr elektrische Leistung auf.

Krishna mahnt dazu an: „Lassen wir uns also auf die heutigen Kosten konzentrieren, denn alles in der Zukunft ist spekulativ. Es kostet etwa 80 Milliarden US-Dollar, ein Rechenzentrum mit einer Leistung von einem Gigawatt zu füllen. Das ist die heutige Zahl. Wenn ein Unternehmen 20 bis 30 Gigawatt bereitstellen will, sind das 1,5 Billionen Dollar an Investitionsausgaben. […] Das muss man alles innerhalb von fünf Jahren nutzen, denn dann muss man es wegwerfen und neu auffüllen.“

Nvidia will inzwischen jährlich neue, schnellere KI-Beschleuniger vorstellen. Nach fünf Jahren sind Modelle nach aktueller Planung veraltet und zudem fertig abgeschrieben.

Weiter führt Krishna aus: „Wenn ich mir dann die weltweiten Gesamtinvestitionen in diesem Bereich anschaue, um AGI [Artificial General Intelligence] nachzujagen, scheint es sich bei diesen Ankündigungen um 100 Gigawatt zu handeln. Das sind 8 Billionen Dollar an Investitionsausgaben. Meiner Meinung nach ist es unmöglich, damit eine Rendite zu erzielen, denn 8 Billionen Dollar an Investitionsausgaben bedeuten, dass man allein für die Zinsen etwa 800 Milliarden Dollar Gewinn erzielen muss.“

Der KI-Glaube

Krishna hält Aussagen unter anderem von OpenAI-Chef Sam Altman, dass ein Unternehmen irgendwann eine Universal-KI entwickelt und den gesamten Markt einnimmt, für einen „Glauben“. Der IBM-Chef könne das aus deren Perspektive nachvollziehen, stimmt dem aber nicht zu. „Manche Leute werden Geld einnehmen, manche Leute werden Geld verlieren.“ Immerhin dürfte laut ihm die ganze gebaute Infrastruktur nützlich bleiben, wenn das KI-Wettrennen endet.

„Ich will mich klar ausdrücken. Ich bin nicht überzeugt, oder besser gesagt, ich halte es für sehr unwahrscheinlich – wir sprechen hier von 0 bis 1 Prozent –, dass uns die derzeit bekannten Technologien zu einer AGI führen. Das ist für mich die größere Lücke. Ich finde die derzeitigen Technologien großartig. Ich halte sie für unglaublich nützlich für Unternehmen. Ich glaube, dass sie in Unternehmen Produktivitätssteigerungen in Höhe von Billionen Dollar ermöglichen, um das ganz klar zu sagen. Allerdings denke ich, dass AGI mehr Technologien erfordern wird als der derzeitige Pfad [mit großen Sprachmodellen]. Ich glaube, dass dafür die Verschmelzung von Wissen mit LLMs erforderlich sein wird.“

(mma)