Norman Müller von der Venture AI Academy sieht nicht die KI vor einer Blase, sondern milliardenschwere Infrastrukturinvestitionen.
Die Debatte um eine mögliche KI-Blase greift nach Einschätzung von Norman Müller, Essayist für die Venture AI Academy, zu kurz. Nicht die Künstliche Intelligenz (KI) selbst stehe vor einer Ernüchterung, sondern womöglich die milliardenschweren Investitionen in immer größere Rechenzentren. Der eigentliche Wettlauf könne sich bereits verlagern – weg von maximaler Rechenleistung, hin zu maximaler Effizienz.
Müller verweist darauf, dass derzeit weltweit Hunderte Milliarden Dollar in KI-Rechenzentren, Halbleiter, Energieversorgung und Kühlsysteme fließen. Der zugrunde liegenden Annahme, wonach leistungsfähigere KI zwangsläufig immer mehr Rechenleistung und immer größere Infrastruktur benötige, stellt er jedoch ein anderes Szenario entgegen: Die Technologie entwickle sich rasant weiter und werde gleichzeitig deutlich effizienter.
Als Beispiele nennt Müller Quantisierung, Model Distillation, Mixture-of-Experts-Architekturen sowie spezialisierte Chipentwicklungen von Unternehmen wie Apple, Qualcomm oder AMD. Hinzu kämen neue Ansätze wie photonisches oder neuromorphes Computing. Der Wettbewerb verlagere sich dadurch zunehmend von immer größeren Rechenzentren auf die Frage, wie viel Intelligenz pro Watt erzeugt werden könne. Genau diese Kennzahl werde künftig zur eigentlichen Leitwährung der Branche.
Der Autor zieht Parallelen zu früheren Technologiesprüngen. Computer, Internet oder Smartphones hätten sich langfristig nicht durch immer größere Systeme, sondern durch höhere Effizienz, sinkende Kosten und intelligentere Architekturen durchgesetzt. Rechenzentren würden deshalb zwar keineswegs verschwinden, ihre Rolle könne sich jedoch grundlegend verändern. Künftig könnten sie vor allem das Training großer Modelle übernehmen, während Inferenz verstärkt auf Endgeräten oder in regionalen Strukturen stattfinde.
Auch Europa und insbesondere Deutschland sieht Müller dadurch keineswegs im Nachteil. Während die USA auf Hyperscaler setzten, könne Europa mit einem ‚Efficiency-first Scaler‘-Ansatz punkten. Deutschlands Stärken lägen traditionell in Ingenieurskunst, Industrieprozessen sowie Energie- und Qualitätssystemen. Entscheidend werde allerdings sein, wissenschaftliche Erkenntnisse schneller in marktfähige Produkte und Geschäftsmodelle zu überführen.
Für Investoren ergibt sich daraus nach Ansicht Müllers eine differenzierte Perspektive. Sollte sich die technologische Entwicklung tatsächlich stärker in Richtung Effizienz verschieben, könnten nicht die KI-Anwendungen selbst, sondern Teile der heute geplanten Infrastruktur an Wert verlieren. Die eigentliche Blase wäre dann keine KI-Blase, sondern eine Bau- und Bewertungsblase. Die Nutzung künstlicher Intelligenz könne dennoch weiter kräftig wachsen – lediglich mit einer anderen Infrastruktur als heute vielfach angenommen.
Norman Müller
Norman Müller ist Essayist der Venture AI Academy und beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit den ökonomischen Auswirkungen technologischer Entwicklungen, insbesondere im Bereich Künstliche Intelligenz und Venture Capital.
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