Künstliche Intelligenz ist seit einiger Zeit stark im Kommen und die Tendenz ihrer Nutzung ist steigend. Doch womit werden eigentlich ihre extrem umfangreichen Ressourcen finanziert? Denn das Training und der Betrieb der notwendigen Server ist nicht gerade kostengünstig.
600 Milliarden US-Dollar pro Jahr erforderlich
Finanzexperten stellten nun fest, dass etwa 600 Milliarden US-Dollar pro Jahr notwendig sind, um die aktuelle technische Infrastruktur der Künstlichen Intelligenz auf Dauer am Laufen zu halten. Bezahlt werden hiermit vor allem die Rechenzentren, in denen sich die für die KI notwendigen Server befinden, sowie die Chips, die sämtliche Informationen verarbeiten.
Größere Unternehmen investieren inzwischen viel Geld, um ihre KIs zu trainieren und am Laufen zu halten, der Trend ist auch dahingehend, dass immer mehr Unternehmen sich diesem Vorbild anschließen. Allerdings ist nicht ganz geklärt, wo die betroffenen Unternehmen ihre finanziellen Ressourcen überhaupt hernehmen, beziehungsweise auf Dauer hernehmen sollen.
Alle zahlen, aber nur Wenige profitieren
Vorgänge wie diesen gab es bereits in der Vergangenheit, sodass man sich ein relativ gutes Bild davon machen kann, wer eigentlich am besten von der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz profitiert. Ein besonders gutes Schaubild in diesem Bezug liefert nämlich die einstige Goldgräberei, wie sie in den USA innerhalb des 18. und 19. Jahrhunderts stattfand.
Zur damaligen Zeit verdienten nicht unbedingt diejenigen, die sich an Flüssen oder in den Minen aufhielten, um Gold zu schürfen. Profit machten vor allem diejenigen, welche die Goldgräber mit der nötigen Ausrüstung versorgen konnten.
So ist es auch in der heutigen Zeit wieder. Denn für jede KI werden zahlreiche GPUs benötigt, um den Betrieb am Laufen zu halten. Dementsprechend bekommen Anbieter wie Nvidia zahlreiche Investments und steigern somit ihren Umsatz. Alleine im vergangenen Jahr verdiente der Anbieter mit der Bereitstellung seiner GPUs in Bezug auf die Künstliche Intelligenz 47,5 Milliarden US-Dollar.
Unter den Investoren war OpenAI, der heutzutage der Marktführer auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz ist. Das Unternehmen verzeichnet mit seinen Bemühungen allerdings lediglich einen Gewinn von 3,4 Milliarden US-Dollar. Viele andere Unternehmen kommen hingegen gar nicht so weit und bleiben unterhalb von 100 Millionen US-Dollar.
Wie berechnen sich die hohen Ausgaben?
Die geschilderten Ergebnisse kommen von Finanzanalyst David Cahn, welcher bei der Risikokapitalgesellschaft Sequoia Capital beschäftigt ist. Laut ihm müsse man die Umsatzprognose von Nvidia verdoppeln. Denn nicht nur die Rechner und Server sind wichtig für den Betrieb der KI. Hinzu kommen Kosten wie das Gebäude, in dem diese sich befinden, die Stromkosten, damit die Server überhaupt laufen und natürlich Notstromgeneratoren für den Notfall. Dazu kommen weitere, aber geringfügigere Kosten.
Hat man erst einmal den notwendigen Betrag berechnet, muss dieser noch einmal verdoppelt werden, da Endnutzer-Unternehmen eine 50 Prozent Bruttomarge berechnen sollten. Denn neben den Ausgaben nützt all die Arbeit nichts, wenn kein Gewinn dabei resultiert.
Auf diesem Weg kam Cahn auf eine Summe von 600 Milliarden US-Dollar.
Handlungen die den Preis weiter in die Höhe treiben
Selbst wenn die Berechnungen stimmen, weist Cahn darauf hin, dass zahlreiche Unternehmen dank dieser horrenden Kosten nun Maßnahmen treffen wollen und Hamsterkäufe anstellen. Für die GPU-Anbieter bedeutet dies natürlich ein hoher Gewinn, gleichzeitig werden aufgrund der hohen Nachfrage jedoch auch die Preise ordentlich in die Höhe getrieben, resultierend aus der unvermeidlichen Knappheit an GPU-Chips.
Auf diesem Weg würden auf lange Sicht gesehen viele Unternehmen ihr Vorhaben mit der KI verlieren. Denn selbst wenn die Unternehmen sich gut vorbereiten, so fehlen insgesamt (trotz hoher Umsätze) noch immer 500 Milliarden US-Dollar.
Den Gedanken, mit dem Geschäft jetzt möglichst schnell reich zu werden, sollten sich daher viele möglichst aus dem Kopf schlagen. Man solle nicht dem Wahn erliegen, der sich zwar mit der Ausbreitung von KI auf der ganzen Welt andeutet, aber nicht der Wirklichkeit entspricht.
Quellen: T3n.de, Nvidia, Sequoia Capital, Handelsblatt, FAZ
