KI-Update kompakt: OpenAI, Adobe, Brücken-Überwachung, Nobelpreise

OpenAI sucht nach Alternativen zu Microsoft für Cloud-Rechenleistung

OpenAI möchte sich bei der Cloud-Rechenleistung künftig nicht mehr ausschließlich auf Microsoft verlassen. CEO Sam Altman ist besorgt, dass Microsoft nicht schnell genug Server bereitstellen kann, um mit der Konkurrenz von Elon Musks xAI Schritt zu halten. Laut Insidern soll auch CFO Sarah Friar einigen Aktionären mitgeteilt haben, dass Microsoft nicht angemessen schnell Rechenleistung für OpenAI bereitstelle. Daher sei es notwendig, andere Rechenzentrumsdeals zu verfolgen, was die bestehenden Microsoft-Verträge zulassen sollen. OpenAI führt nun Gespräche mit Oracle, um ein gesamtes Rechenzentrum in Abilene, Texas zu mieten.

Bis Mitte 2026 soll die Anlage knapp 1 Gigawatt Leistung erreichen und damit mehrere hunderttausend Nvidia-KI-Chips beherbergen können. Die Leistung soll bei ausreichender Energieversorgung auf bis zu 2 Gigawatt ausgebaut werden können.

OpenAI schließt Content-Partnerschaft mit Hearst

OpenAI und der Medienkonzern Hearst haben eine Partnerschaft geschlossen. Inhalte von über 20 Zeitschriftenmarken und mehr als 40 Zeitungen von Hearst werden in ChatGPT integriert. Dazu gehören der Houston Chronicle, der San Francisco Chronicle und Esquire.

Die Inhalte in ChatGPT werden mit Quellenangaben und direkten Links versehen. Geschäftsbereiche von Hearst außerhalb von Zeitschriften und Zeitungen sind nicht Teil der Partnerschaft. Zuvor hatte OpenAI bereits Deals mit News Corp, mit Zugang zu Inhalten von The Wall Street Journal oder der New York Post, mit TIME, Vox Media, The Atlantic, sowie Le Monde und Prisa Media geschlossen.

Foxconn baut weltgrößte Fabrik für Nvidias KI-Beschleuniger in Mexiko

Foxconn hat die größte Produktionsanlage der Welt für Nvidias Grace-Blackwell-200-Chips angekündigt. Damit will der weltgrößte Hersteller elektronischer Produkte weiter vom KI-Boom profitieren. Schon im vergangenen Quartal hat der Konzern einen Umsatzrekord erzielt aufgrund der hohen Nachfrage nach KI-Servern.

Nvidias nächste KI-Beschleuniger-Generation wurde im März dieses Jahres unter dem Namen Blackwell enthüllt, wobei eine Blackwell-"GPU" aus zwei einzelnen Chips besteht. Letztere werden in einem "4NP" genannten Prozess bei TSMC produziert, aber das Silizium muss dann noch verpackt werden, um es auf Mainboards und in Systemen einsetzen zu können. Diese Verarbeitungsschritte dürfte Foxconn in Mexiko durchführen.

Schon in den Monaten Juli bis September 2024 hat sich die erhöhte Nachfrage nach KI-Produkten positiv auf den Umsatz Foxconns ausgewirkt. Im dritten Quartal erzielte der taiwanische Konzern umgerechnet 52,4 Milliarden Euro, das sind 20,2 Prozent mehr als im gleichen Zeitraum des Vorjahres. Neben neuen Smart-Home-Produkten sei laut Foxconn auch die starke Nachfrage nach KI-Cloud-Lösungen für den Anstieg verantwortlich.

Adobe stellt Tool zum Schutz kreativer Inhalte vor

Adobe plant die Einführung einer kostenlosen Web-App namens Content Authenticity, die es Kreativen ermöglicht, ihre digitalen Inhalte mit sogenannten Content Credentials zu versehen.

Diese Metadaten sollen als "Nährwertangaben" für digitale Inhalte dienen und Informationen über Urheber, Entstehung und Bearbeitung enthalten. Die App soll im ersten Quartal 2025 als öffentliche Beta erscheinen. Ein zentrales Feature ist die Option, Inhalte vom Training generativer KI-Modelle auszuschließen.

Die Metadaten sollen schwer zu entfernen sein und auch bei Screenshots erhalten bleiben. Eine Chrome-Erweiterung ermöglicht zudem die Inspektion von Content Credentials auf Webseiten.

Korrodierte Brücken: Drohnen und KI können Risiken senken

NTT Corporation und NTT e-Drone Technology Corporation haben eine innovative Methode zur Inspektion korrodierter Stahlbrücken entwickelt, die Drohnen und KI-basierte Bilderkennung kombiniert. Diese Technologie überwindet die Grenzen herkömmlicher visueller Inspektionen und ermöglicht eine frühzeitige Erkennung von Reparaturbedarf.

Kamerabestückte Drohnen erfassen Bilder schwer zugänglicher Bereiche, die anschließend von einer KI analysiert werden. Die KI erkennt nicht nur Schäden, sondern schätzt auch die Korrosionstiefe ein, was aufwendige Ultraschallmessungen überflüssig macht. Dies reduziert Kosten, steigert die Effizienz und minimiert menschliche Fehler bei der Inspektion.

Das System wurde bereits an einer japanischen Stahlbrücke getestet und soll bis 2025 kommerziell verfügbar sein. Die Entwickler sehen Potenzial für den Einsatz bei weiteren Infrastrukturen wie Stahltürmen oder Leitplanken. Durch die Kombination von Drohnentechnologie und KI-gestützter Bildanalyse verspricht diese Methode, die Brückensicherheit zu erhöhen und gleichzeitig Instandhaltungskosten zu senken.

Physik-Nobelpreis für maschinelles Lernen

John Hopfield und Geoffrey Hinton erhalten den Nobelpreis für Physik 2024. Das Nobelkomitee würdigt die beiden Wissenschaftler "für grundlegende Entdeckungen und Erfindungen, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichen". Hopfield entwickelte ein assoziatives Gedächtnis zur Musterspeicherung. Hinton erfand eine Methode zur autonomen Erkennung von Dateneigenschaften.

Beide nutzten dabei Konzepte aus der Physik. Laut dem Nobelkomitee bilden die Arbeiten von Hopfield und Hinton das Fundament für die heutige leistungsfähige Künstliche Intelligenz. Ihre Erkenntnisse finden bereits vielfältige Anwendung in der Physik, etwa bei der Entwicklung neuer Materialien. Für Hinton ist dies die zweite hochrangige Auszeichnung: Im März 2019 erhielt er gemeinsam mit Yann LeCun und Yoshua Bengio den Turing Award, die höchste Auszeichnung in der Informatik. Seine Arbeiten trugen maßgeblich zu den KI-Fortschritten der letzten Jahre bei. Hinton geht davon aus, dass Künstliche Intelligenz einen riesigen Einfluss auf die Menschheit haben werde.

"Sie wird mit der Industriellen Revolution vergleichbar sein, aber anstatt die Menschen an körperlicher Stärke zu übertreffen, wird sie die Menschen an intellektuellen Fähigkeiten übertreffen." Gleichzeitig äußerte sich Hinton bei der Bekanntgabe des Nobelpreises kritisch gegenüber dem Einsatz von KI. "Wir haben keine Erfahrung damit, wie es ist, wenn Dinge intelligenter sind als wir." Daher müssten wir uns aber auch über eine Reihe möglicher negativer Folgen Sorgen machen. Besonders über die Gefahr, dass diese Dinge außer Kontrolle geraten.

Chemie-Nobelpreis für Protein-Forscher von Google Deepmind

Auch bei der Verleihung des Chemie-Nobelpreises spielt KI eine Rolle: Der Chemie-Nobelpreis 2024 geht an David Baker von der University of Washington zur einen Hälfte und zur anderen an Demis Hassabis und John M. Jumper vom KI-Unternehmen Google Deepmind.

Baker sei erfolgreich gewesen damit, völlig neue Arten von Proteinen herzustellen. Hassabis und Jumper hätten ein KI-Modell entwickelt, um komplexe Strukturen von Proteinen vorherzusagen, heißt es in einer Mitteilung aus Stockholm.

(igr)