Seit der neuesten AI Welle gibt es einen wirklich ganz klaren Gewinner: Nvidia.

Die Aktie befindet sich im absoluten Höhenflug und des Öfteren las ich in den vergangenen Wochen das schöne Zitat von André Kostolany:„Investiere bei einem Goldrausch nicht in die Goldgräber, sondern in Schaufeln!“

Andererseits stellt sich dadurch schon die Frage:“Wie soll man in Deutschland eine AI First Company gründen, wenn ein KI-Chip von Nvidia 30.000€ kostet und man 16 davon braucht?!“ Es ist ja mittlerweile auch kein Geheimnis mehr, dass OpenAI wohl am Tag 700000$ an laufenden Kosten für seine Infrastruktur hat.

Um es kurz zu machen, KI in Form von LLM kostet verdammt viel Geld und dazu auch noch sehr viel Energie in Form von Strom. Auch wenn ich sehr fasziniert bin von dieser Technologie, nachhaltig ist sie nicht.

Aber wie so häufig kommt schon die nächste Technologie um die Ecke, die dieses Problem lösen soll.

Ein Team um Stefano Ambrogio von IBM Research in Almaden hat eine neue Art von analogen Mikrochips entwickelt, die den enormen Stromverbrauch künstlicher Intelligenzen verringern könnte. Der Chip verarbeitet und speichert Informationen durch den Phasenwechsel eines Materials. In ersten Tests erreichte ein auf diesen Analog-Chips laufendes KI-Sprachmodell eine Energieeffizienz von 12,4 Billionen Rechenoperationen pro Watt – das ist 14-mal energiesparender als gängige KI-Systeme.

„Nach Ansicht von Ambrogio und seinen Kollegen könnten analoge Chips demnach dazu beitragen, künftige KI-Systeme energiesparender und damit klimafreundlicher zu machen. Ähnlich sieht es Hechen Wang von Intel: „Analoge KI ist eine vielversprechende und nachhaltige Lösung, die die für diese Systeme nötige Zeit und Energie minimieren kann“, schreibt der nicht an der Studie beteiligte Forscher in einem begleitenden Kommentar in „Nature“.“