Analyse der globalen Verteilung von KI-Rechenkapazitäten

Einleitung

Die globale Verteilung der Rechenkapazitäten, die für das Training und den Betrieb großer KI-Modelle notwendig sind, ist ein entscheidender Faktor im Wettlauf um die Vorherrschaft in der Künstlichen Intelligenz (KI). Ein internationales Forschungsteam hat nun erstmals eine detaillierte Analyse dieser Verteilung durchgeführt und die Ergebnisse in einer neuen Weltkarte visualisiert.

Hintergrund und Methodik

Das Training großer KI-Modelle wie GPT-3.5, das ursprünglich für ChatGPT verwendet wurde, erfordert enorme Rechenressourcen. Schätzungen zufolge dauerte das Training von GPT-3.5 mehrere Wochen und kostete rund zwölf Millionen US-Dollar. Diese Ressourcen werden meist von speziellen KI-Beschleunigerchips, wie denen von Nvidia, bereitgestellt. Nur Unternehmen und Institutionen, die Zugang zu solchen Beschleunigern haben, können im globalen KI-Wettlauf bestehen.

Das Forschungsteam hat untersucht, wie öffentlich verfügbare KI-Rechenzentren weltweit verteilt sind. Ihre Ergebnisse sind in einem Preprint-Paper zusammengefasst worden.

Ergebnisse der Untersuchung

Die Untersuchung zeigt, dass die USA und China die führenden Nationen in Bezug auf KI-Rechenkapazitäten sind. Dies ist wenig überraschend, da beide Länder bereits als führend in der KI-Forschung und -Entwicklung bekannt sind. Die Verteilung der KI-Rechenkapazitäten hat jedoch weitreichende Auswirkungen auf die Regulierung und Entwicklung von KI-Modellen.

USA und China: Die Spitzenreiter

Die USA und China verfügen über die meisten öffentlich verfügbaren KI-Rechenzentren. In den USA sind diese Zentren häufig mit den fortschrittlichsten Nvidia H100-Beschleunigern ausgestattet. China hat mehr Regionen (27) mit solchen Zentren als die USA (22), jedoch fehlen dort die fortschrittlichsten Chips aufgrund von US-Exportbeschränkungen.

Verteilung der KI-Rechenzentren

Die Untersuchung zeigt, dass es drei Hauptregionen gibt, in denen KI-Rechenzentren konzentriert sind:

- Compute North: Hier befinden sich die fortschrittlichsten Chips, hauptsächlich in den USA und einigen europäischen Ländern. - Compute South: Diese Region umfasst hauptsächlich Lateinamerika und verfügt über ältere Chips, die hauptsächlich für den Betrieb, nicht jedoch für das Training von KI-Modellen verwendet werden. - Compute Deserts: Regionen, in denen es kaum oder keine KI-Rechenzentren gibt.

Auswirkungen auf Regulierung und Entwicklung

Die Verteilung der KI-Rechenkapazitäten hat großen Einfluss auf die Regulierung von KI-Modellen. Staaten können nur dann die Einhaltung ihrer gesetzlichen Vorgaben durchsetzen, wenn sich die Infrastruktur auf ihrem Territorium befindet. Dies hat Auswirkungen auf die Gestaltung der KI-Entwicklung und die Normen für gute, sichere und nützliche KI.

Europa und die Forderung nach einer eigenen KI

In Europa wachsen die Stimmen, die eine eigene, europäische KI-Infrastruktur fordern. Der Aufbau einer solchen Infrastruktur ist jedoch teuer und erfordert erhebliche Anreize für Entwickler:innen, ihre Modelle nicht in den bereits bestehenden Zentren in den USA oder China zu trainieren. Ein solcher Anreiz könnte der Wunsch nach mehr Einfluss auf die Regulierung und die Ausrichtung von KI-Modellen sein.

Fazit

Die Untersuchung der globalen Verteilung der KI-Rechenkapazitäten bietet wertvolle Einblicke in die aktuellen Machtverhältnisse im Bereich der KI. Während die USA und China weiterhin führend sind, könnten Veränderungen in der Regulierung und der Infrastrukturentwicklung dazu führen, dass andere Regionen, einschließlich Europa, eine größere Rolle in der zukünftigen KI-Entwicklung spielen.

Quellen

https://t3n.de/news/ki-power-weltkarte-zeigt-erstmals-die-verteilten-rechenkapazitaeten-1644724/ https://www.inside-it.ch/wie-sich-rechenkapazitaeten-fuer-ki-um-den-globus-verteilen-20240906