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26.03.2025, 4200 Zeichen

Die Formel-1-Saison hat begonnen und schon werden die Analogien mit Hilfe dieser Speed-Sport-Industrie herangezogen. Geschwindigkeit als Ziel ist in unsere Zeit mittlerweile komplett integriert. Unsere Idole müssen schnell und die Ersten sein. Passt aber nicht so ganz auf alle Lebensumstände. Was, wenn sich Geschwindigkeit in Wirtschaftsbereichen als trügerisch herausstellt? Jeden Tag vollziehen sich wirtschaftliche Entwicklungen in unterschiedlichen Geschwindigkeitszuständen. Wie auf einer Autobahn mit verschiedenen Fahrspuren. Aber dazu kommt noch, dass Wirtschaftsströme nicht immer miteinander harmonieren und oft ein Eigenleben haben. Und jetzt einige bisher angenommenen Harmonien im Bereich der künstlichen Intelligenz ebenso Sprünge bekommen.

Klingt nach Drama und Emotion, ist es vielleicht am Ende auch, aber vorher kommt noch eine Art Erkenntnis, nämlich jene, dass man noch so viele AI-Chips herstellen und kaufen kann, umsetzen muss es der Mensch. Die Schwierigkeit einer Industrie, die es sich zur Maxime gemacht hat, effizient und performanceorientiert zu sein und dabei imstande ist, immer minimalistischere Strukturen zu bilden, beginnt unsere Börsen zu erreichen. Die Krux ist schnell erklärt und logisch verständlich: Der modernste Chip muss in seiner Anwendung erlernt, in die eigene Infrastruktur integriert und danach mit Daten verbunden werden, die man aus vorher geprüften Töpfen entnimmt. Danach kann man damit seine Aufgaben mehr und mehr verbinden bis danach am Schluss ein belastbarer Informationsprozess aus diesen Halbleitern entsteht der sich dann auch vermarkten oder gewinnbringend nutzen lässt. So weit so gut. Nur die Geschwindigkeit, mit der derzeit die Entwicklung und Produktion der Halbleiter für Künstliche Intelligenz abläuft, macht jede dieser Integrationsversuche zu einem Zeitverlust. Die Geschwindigkeit der technologischen Fortschritte ist deutlich höher als der Zeitverbrauch der Integration. So, als ob man sich das neueste Auto kauft nur um bei Lieferung festzustellen, dass das inzwischen Neueste doppelt so effizient, viermal so luxuriös und noch dazu heiß begehrt ist. Und da hat man noch nicht einmal die Ökonomie des Investments selbst bewertet. Man kratzt sich am Kopf und denkt darüber nach, ob man mit dem Investment nicht vielleicht zuwarten soll, um später die verbesserten Effizienzen zu nutzen. Ein Kreislauf der immer stärker die eigene Integrationsgeschwindigkeit zum Kern der Entscheidung macht. Eigenanalyse wird zum Muss.

Ach ja, das Geld. In Zeiten der Euphorie (oder der Angst) ist man rasch mit den Nullen hinter einer Investitionssumme befreundet. Amazon, Microsoft und Google, allein diese drei haben gemeinsam 100 Mrd. US$ für die nächsten drei Jahre am Investmentzettel für künstliche Intelligenz geparkt. Eine Reihe anderer, natürlich kleinerer Unternehmen, stehen in der Schlange dahinter. Bis 2028 sollen in Summe 1 Billion US$ für KI und KI-Infrastruktur ausgegeben werden. Der Effekt den „Deep Seek“ ausgelöst hat, beginnt aber diese Schlange zu erschüttern. Deep Seek war mit weit weniger an Entwicklungskosten mitten in den KI-Hype geplatzt und diese Erschütterung bringt gerade die Zeitreihen durcheinander. Viele Anwender kommen mit der Erneuerungsgeschwindigkeit nicht mehr mit. Auch sind ihre Geschäftsmodelle nicht mehr mit hohen Gewinnerwartungen begleitet. Denn wenn alle Alles machen, sich die Leistung nivelliert, dann wird man wohl nicht so schnell die investierten Milliarden einspielen können. Auch das Betreiben dieser neuesten Chips bleibt aufwendig . Der Energieverbrauch steigt nahezu linear, genauso die Betriebstemperaturen, Kühlen wird zum absoluten Muss, Wasserkühlung zum präferierten Ausweg und diese Technik kostet zusätzlich. Und am Ende muss man viel mehr speichern als zuvor. Das alles ist, wie man es dreht und wendet, teuer.

Also entweder werden wir Konsumenten uns in Bälde die Weisheit aus dem Computer nicht mehr leisten wollen, oder die Nutzbarkeit und die Anwendungsperspektiven bringen sich in unterschiedliche Bahnen ein. Wer mehr bezahlt bekommt mehr „Intelligenz“, der Rest Tik Tok Videos.

(Der Input von Wolfgang Matejka für den http://www.boerse-social.com/gabb vom 26.03.)



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    Klingt nach Drama und Emotion, ist es vielleicht am Ende auch, aber vorher kommt noch eine Art Erkenntnis, nämlich jene, dass man noch so viele AI-Chips herstellen und kaufen kann, umsetzen muss es der Mensch. Die Schwierigkeit einer Industrie, die es sich zur Maxime gemacht hat, effizient und performanceorientiert zu sein und dabei imstande ist, immer minimalistischere Strukturen zu bilden, beginnt unsere Börsen zu erreichen. Die Krux ist schnell erklärt und logisch verständlich: Der modernste Chip muss in seiner Anwendung erlernt, in die eigene Infrastruktur integriert und danach mit Daten verbunden werden, die man aus vorher geprüften Töpfen entnimmt. Danach kann man damit seine Aufgaben mehr und mehr verbinden bis danach am Schluss ein belastbarer Informationsprozess aus diesen Halbleitern entsteht der sich dann auch vermarkten oder gewinnbringend nutzen lässt. So weit so gut. Nur die Geschwindigkeit, mit der derzeit die Entwicklung und Produktion der Halbleiter für Künstliche Intelligenz abläuft, macht jede dieser Integrationsversuche zu einem Zeitverlust. Die Geschwindigkeit der technologischen Fortschritte ist deutlich höher als der Zeitverbrauch der Integration. So, als ob man sich das neueste Auto kauft nur um bei Lieferung festzustellen, dass das inzwischen Neueste doppelt so effizient, viermal so luxuriös und noch dazu heiß begehrt ist. Und da hat man noch nicht einmal die Ökonomie des Investments selbst bewertet. Man kratzt sich am Kopf und denkt darüber nach, ob man mit dem Investment nicht vielleicht zuwarten soll, um später die verbesserten Effizienzen zu nutzen. Ein Kreislauf der immer stärker die eigene Integrationsgeschwindigkeit zum Kern der Entscheidung macht. Eigenanalyse wird zum Muss.

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