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tencent technology news, 12. september, laut ausländischen medienberichten hat generative künstliche intelligenz einen der größten verbraucherbooms in der modernen amerikanischen geschichte ausgelöst. unternehmen und investoren setzen hunderte von milliarden dollar, überzeugt davon, dass diese technologie die weltwirtschaft verändern wird. territorium und birgt enorme gewinnaussichten. aber die frage ist: ob und wann wird sich diese massive investition auszahlen?

anwendungen wie chatgpt, ein chatbot von openai, haben hunderte millionen benutzer angezogen, aber die anzahl der benutzer, die bereit sind, für erweiterte dienste zu zahlen, ist immer noch begrenzt. gleichzeitig befindet sich die unternehmenswelt noch in der erkundungsphase und hat sich der erforschung des potenzials generativer künstlicher intelligenz zur verbesserung der produktionseffizienz verschrieben. dennoch sind die technologiegiganten nicht geizig und investieren in beispielloser intensität geld, wobei sie sich hauptsächlich auf die entwicklung modernster hardware konzentrieren, die die entwicklung und den betrieb von modellen der künstlichen intelligenz unterstützt.

sundar pichai, ceo von google und seiner muttergesellschaft alphabet, betonte auf der jüngsten ergebniskonferenz: „angesichts des risikos einer unterinvestition würden wir lieber das risiko einer überinvestition tragen.“

risikokapitalgeber gehen allgemein davon aus, dass die bewertungen von mindestens mehreren start-ups im bereich der künstlichen intelligenz in den nächsten jahren auf hunderte milliarden oder sogar billionen dollar steigen werden, obwohl die meisten von ihnen noch nicht profitabel sind.

bisher haben startups im bereich der künstlichen intelligenz in diesem jahr satte 64,1 milliarden us-dollar an risikokapital erhalten. diese zahl nähert sich dem historischen höchststand, der durch den umfassenden investitionsboom im jahr 2021 erreicht wurde, und der anteil der risikokapitalinvestitionen im bereich der künstlichen intelligenz ist in diesem jahr gestiegen auf ein allzeithoch.

die ergebnisse dieser massiven investitionen sind in den gesamten vereinigten staaten sichtbar, und neue rechenzentren schießen wie pilze nach dem regen aus dem boden. im gegensatz zu herkömmlichen rechenzentren der vergangenheit, in denen hauptsächlich datenspeicherung und funktionen zur ausführung von nicht-ki-software untergebracht waren, sind ki-optimierte rechenzentren mit hochmodernen chips ausgestattet, die für die entwicklung und ausführung generativer ki-anwendungen konzipiert sind.

insbesondere hat sich die zahl der rechenzentren von microsoft seit anfang 2020 mehr als verdoppelt, und google liegt nicht weit dahinter und wuchs im gleichen zeitraum um bis zu 80 %. undoracle corporationdarüber hinaus hat das unternehmen seine strategie auf das rechenzentrumsgeschäft konzentriert und plant den bau von 100 neuen rechenzentren.

im vergleich zu herkömmlichen rechenzentren haben rechenzentren mit künstlicher intelligenz einen höheren energieverbrauch. dies liegt daran, dass chips mit künstlicher intelligenz eine unterbrechungsfreie und stabile energieversorgung benötigen, um ihren effizienten betrieb aufrechtzuerhalten. kurzfristige schwankungen der stromversorgung können sich negativ auf den „trainingsprozess“ von modellen der künstlichen intelligenz auswirken, die ihre leistung durch umfangreiche datenanalyse optimieren, insbesondere bei großsystemen, die mehrere zehn oder sogar hunderte millionen dollar kosten pro training ist dieses risiko besonders ausgeprägt.

seit 2015 hat sich die strommenge, die rechenzentren in den usa und kanada bei energieunternehmen bestellen, fast verneunfacht, ein trend, der den starken anstieg der nachfrage nach rechenzentrumsstrom aufgrund der entwicklung künstlicher intelligenz widerspiegelt.

nvidiaes hat sich zu einer dominierenden kraft im bereich des modelltrainings für künstliche intelligenz und der ausführung von chips entwickelt. obwohl seine gpu (grafikverarbeitungseinheit) aufgrund ihrer hervorragenden leistung ursprünglich für den videospielbereich gedacht war, ist der preis für high-end-gpus auf dutzende gestiegen von tausenden von dollar. heutzutage konkurrieren technologieunternehmen, die modelle für künstliche intelligenz entwickeln und hosten, um die chipressourcen von nvidia, um die wachsende nachfrage zu befriedigen.

ceo von metamark zuckerbergmark zuckerberg hat öffentlich angekündigt, dass sein unternehmen bis ende 2024 über 600.000 gpus verfügen will, um seine strategischen ambitionen im bereich der künstlichen intelligenz zu unterstützen. dasselbe,teslaceo und gründer des startups für künstliche intelligenz xaielon muskum nicht zu übertreffen, sagte elon musk, er plane, vor dem nächsten sommer 300.000 gpus zu kaufen.

auch hochqualifizierte talente sind auf dem markt zu einer knappen ressource geworden. trotz der jüngsten entlassungswelle im silicon valley geben technologieriesen immer noch millionen von dollar für den wettlauf um die rekrutierung von forschern aus, die die erforschung neuer grenzen in der künstlichen intelligenz anführen können. viele dieser experten waren zuvor in der wissenschaft tätig. heute gehören sie zu den bestbezahlten technologiefachleuten der welt.

auch wenn es beherrscht wirdmaschinelles lernenfachkräfte mit grundkenntnissen können leicht sechsstellige gehaltspositionen erreichen. es ist erwähnenswert, dass die zahl der neueinstellungen für positionen im bereich der künstlichen intelligenz im juli im vergleich zum vorjahreszeitraum um fast 50 % gestiegen ist. dies steht in scharfem kontrast zu dem leichten rückgang der gesamteinstellungen in der technologiebranche gleichen zeitraum, was die große nachfrage des marktes nach talenten im bereich der künstlichen intelligenz unterstreicht.

die geduld der anleger mit den enormen investitionen des silicon valley in künstliche intelligenz lässt allmählich nach, insbesondere die unzufriedenheit mit unternehmen wie meta und microsoft, die ihre ausgaben für künstliche intelligenz weiter erhöhen, obwohl das umsatzwachstum zurückbleibt. dies spiegelt sich in den aktienkursen dieser unternehmen wider.

sequoia-hauptstadteine aktuelle analyse eines partners ergab, dass das geschäft mit künstlicher intelligenz letztendlich einen jahresumsatz von bis zu 600 milliarden us-dollar erwirtschaften muss, um in diesem jahr eine angemessene kapitalrendite in rechenzentren und chips nachzuweisen. während die meisten unternehmen die einnahmen, die sie mit künstlicher intelligenz erzielen, nicht offenlegen, schätzen analysten, dass der gesamtjahresumsatz bestenfalls mehrere zehn milliarden dollar beträgt, was weit von den erwartungen entfernt ist.

zweifel an den aussichten der künstlichen intelligenz erinnern an die zeit der internetblase vor 25 jahren, als unternehmen blind in glasfasernetze investierten, um allzu optimistische erwartungen an die internetdurchdringung zu unterstützen, die tatsächliche entwicklung jedoch weitaus geringer ausfiel als erwartet.

angesichts dieser zweifel haben führungskräfte von technologiegiganten ihre stimme erhoben und die menschen zur geduld aufgerufen. zuckerberg gab bei der finanzberichtssitzung zu, dass es noch mehrere jahre dauern wird, bis der kommerzialisierungsprozess von anwendungen der künstlichen intelligenz ergebnisse zeigt. pichai sagte auch: „es gibt einen zeitaufwand für die nutzung grundlegender technologien und deren umwandlung in sinnvolle lösungen.“ (compiled/golden deer)