Das Ausmaß der Chip-Ambitionen von OpenAI-CEO erfordert eine enorme Menge an Ressourcen
OpenAI-CEO Sam Altman will Billionen Dollar aufbringen Die globale Halbleiterindustrie soll umgestaltet werden, berichtete das Wall Street Journal Anfang dieses Monats, ein Versuch, die Chipherstellungskapazität zu steigern und mehr Leistung zu erbringen künstliche Intelligenz. Es ist ein erstaunlicher Betrag, der Nvidia $NVDA-CEO Jensen Huang zugeschrieben wurde – dem Mann hinter das KI-Unternehmen der Gegenwart - für seine Gedanken.
Gefragt während des Weltregierungsgipfels in Dubai Wie viele GPUs diese Woche für 7 Billionen US-Dollar gekauft werden können, antwortete Huang scherzhaft: „Anscheinend alle GPUs.“ (GPUs oder Grafikkarten). Verarbeitungseinheiten unterstützen generative KI-Anwendungen wie ChatGPT und OpenAIs neue videogenerierende KI Sora.)
Huang äußerte sich daraufhin skeptisch gegenüber dieser Zahl. Er sagte, dass Computer, die künstliche Intelligenz antreiben, weiterhin Fortschritte machen werden, was die Kosten senken werde
„Man kann nicht einfach davon ausgehen, dass man einfach mehr Computer kaufen würde, sondern man muss auch davon ausgehen, dass die Computer zu neuen Computern werden schneller, und daher wird die Gesamtmenge, die Sie benötigen, nicht so hoch sein“, sagte Huang.
„Ansonsten“, fügte er hinzu, „könnte man in der Mathematik, wenn man einfach davon ausgeht, dass Computer nie schneller werden, zu dem Schluss kommen, dass wir.“ brauchen 14 verschiedene Planeten und drei verschiedene Galaxien und vier weitere Sonnen, um all dies zu befeuern.“
Machen wir einen Schritt zurück und schauen uns an, was mit genau 7 Billionen US-Dollar finanziert werden könnte
„Die KI-Modelle, die hinter ChatGPT stehen, erfordern viel Rechenleistung, mehr als vielen Menschen bewusst ist“, sagte Willy Shih, Professor an der Harvard University Business School, der zuvor bei IBM $IBM gearbeitet hat.
Wenn Altmans Ziel darin besteht, größere Modelle für OpenAI zu entwickeln, könnte er Billionen für Rechenzentren ausgeben, in denen die für das Training benötigten GPUs untergebracht sind KI-Modelle, die Produkte wie ChatGPT und Sora antreiben. Der US-Markt für den Bau von Rechenzentren wurde mit bewertet 24,63 Milliarden US-Dollar Schätzungen des Forschungsunternehmens IDC zufolge im Jahr 2024. Wenn er also 1 Billion US-Dollar für Chips ausgeben würde, könnte er 40-mal so viele Rechenzentren kaufen, wie es derzeit gibt.
Rechenzentren verbrauchen derzeit mehr als 1 % der Stromversorgung der USA, sagte Shih. Altman müsste also viel bauen von Stromerzeugungsanlagen, die Strom aus verschiedenen Energiequellen erzeugen, um seine neuen Rechenzentren zu unterstützen. Dann müsste er ein Upgrade durchführen das genaue Stromnetz, das die Energie eigentlich an die Rechenzentren verteilt. Wenn man die Gelder bedenkt, die durch die Bundesregierung ausgegeben werden Inflationsreduzierungsgesetz und die Infrastruktur- und Investitionsgesetz Um Anreize für die Produktion sauberer Energie und die Modernisierung der Netze in den USA zu schaffen, wäre eine Billion wahrscheinlich eine gute Investition, sagte Shih.
Vielleicht möchte Altman die globalen Kapazitäten zur Chipherstellung erweitern. Es gibt nur eine Handvoll hochmoderner Fabriken, bei denen es sich um Produktionsstätten handelt, die produzieren Chipteile, die derzeit weltweit gebaut werden: TSMC $TSM in Taiwan, Arizona und Japan, Samsung in Korea und Texas sowie Intel $INTC unter anderem in Arizona, Ohio und Israel.
Mittlerweile könnten mit 7 Billionen US-Dollar mehr als 200 hochmoderne Halbleiterfabriken für jeweils 30 Milliarden US-Dollar gekauft werden, schätzt die Halbleiteranalystin Stacy Rasgon von Berstein.
Bei 200 oder sogar 100 Fabriken müssten Sie mit dem Bau von Stahlwerken und Betonwerken beginnen, sagte Shih. Altman würde dies auch tun eine Menge Bauausrüstung zu kaufen. Einen Lieferanten für die Produktion der hochmodernen UV-Maschinen zu gewinnen, die für Altmans Projekt erforderlich sind „Es könnte Jahrzehnte dauern“, fügte Shih hinzu.
Dann ist da noch das Geld, das benötigt wird, um die Arbeiter auszubilden, damit die Fabriken voll sind. Chip-Unternehmen mögen das TSMC haben sich darüber beschwert, dass die Arbeitskräfte für ihre CHIPs-Act-Projekte in Arizona nicht ausreichend qualifiziert sind Verzögerung der Eröffnung neuer Fabriken.
Wenn wir mit Geld kaufen könnten, was wir wollen, wäre China viel weiter gekommen 150 Milliarden US-Dollar Made in China 2025 Investitionen in seine inländischen Chips, sagte Shih Beispiel, gibt doppelt so viel für den Import von Halbleitern aus wie für Öl, laut einem Bericht der kanadischen Bank RBC Wealth Management.
Der Punkt ist, dass man das ganze Geld ausgeben kann, aber es genügend Möglichkeiten gibt, um das anzubauen, was man will?
Zumindest im Moment scheint die Rechnung nicht zu stimmen.
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