Welche Faktoren müssen KI und Netzwerke berücksichtigen, um mit der menschlichen Intelligenz mithalten zu können?

KI ist derzeit das Thema schlechthin. Doch Experten glauben, dass eine veraltete Telekommunikationsinfrastruktur den Fortschritt bremsen könnte. [...]

Wie schätzen Sie zum jetzigen Zeitpunkt KI im Vergleich zu menschlicher Intelligenz ein? Einige Experten prognostizieren, dass KI bereits im Jahr 2028 intelligenter sein könnte als der Mensch. Tatsächlich ist die neueste Generation von großen Sprachmodellen (LLM) bereits in Arbeit und voraussichtlich bis Ende 2023 auf dem Markt. Diese könnten 5 bis 20 Mal leistungsstärker sein als die derzeitigen GPT-4-Modelle. 

Es sind jedoch noch einige Entwicklungen erforderlich, bevor die KI der menschlichen Intelligenz ebenbürtig oder sogar überlegen sein kann. Dazu muss die KI über das gleiche Input/Output-Kapazität wie der Mensch verfügen. Das bedeutet, dass sie große Datenmengen und viele Informationen mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten kann. Und zwar in Echtzeit. Dafür muss die KI noch sehr gut trainiert werden, denn die Verarbeitung einer Anfrage kann heute zwischen Sekunden und Minuten dauern. Ist es also realistisch, dass KI eines Tages die menschliche Intelligenz übertrifft? Ja, aber dafür müssen zwei wichtige Voraussetzungen erfüllt sein. 

Voraussetzung Nr. 1: Skalierung der KI 

Erstens muss die KI-Technologie skalierbar sein. Um die großen Datenmengen zu verarbeiten, die bei der Entwicklung von anfallen, benötigen wir moderne Halbleiter. Daher ist die Erweiterung der Netzwerkrechen- und Speicherressourcen in Rechenzentren und KI-Clouds von entscheidender Bedeutung – insbesondere dort, wo die I/O-Kapazität für bestimmte Anwendungen voraussichtlich nicht überlastet wird.  

Um hier einen Schritt voranzukommen, hat China kürzlich verkündet, die Rechenleistung des Landes bis 2025 um 50 Prozent zu erhöhen. Diese Initiative wird Bereiche wie Speicherkapazität und Datenübertragungsnetze priorisieren und den Bau weiterer Rechenzentren fördern.

Neben der Aufstockung dieser Ressourcen müssen die Entwickler auch dafür sorgen, dass die KI in Echtzeit arbeiten kann. Bis dahin ist es nicht mehr weit. Zudem werden Unternehmen in fünf Jahren Modelle trainieren, die mehr als tausendmal größer sind als GPT-4.  

Sobald KI in der Lage ist, in Echtzeit zu arbeiten, kann sie bei so wichtigen Aufgaben wie der Verfolgung, Analyse und Vorhersage von Wettermustern oder Virusausbrüchen (z.B. einer neuen Pandemie) helfen. In einem kleineren, aber immer noch wichtigen Maßstab könnte sie Kunden über Produktprobleme informieren, sobald sie auftreten. 

Voraussetzung Nr. 2: Skalierung von Netzen 

Unabhängig von der Skalierbarkeit der Verarbeitungstechnologie ist unsere derzeitige Netzwerkkapazität unzureichend und wird verhindern, dass die KI ihr volles Potenzial entfaltet. Warum ist das so? Die kurze Antwort lautet, dass unsere derzeitigen Netze nicht für die KI entwickelt wurden.  Um große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit übertragen zu können, müssen unsere Netze über eine erhebliche Kapazität verfügen, insbesondere an den Netzrändern. Daran mangelt es derzeit, und daran wird sich auch nichts ändern, wenn die Netzbetreiber beim Aufbau von Mobilfunk- und Breitbandnetzen weiterhin so vorgehen wie in den letzten 20 Jahren. 

Anstatt komplexe Systeme zu verwenden, die Hardware und Software von einem einzigen Anbieter integrieren, ist Disaggregation der Schlüssel zur vollständigen Unterstützung von KI. Dieser Ansatz ermöglicht es Netzbetreibern, Bare-Metal-Switches in Telekommunikationssystemen zu implementieren und Software und Hardware von verschiedenen Anbietern zu verwenden. Neben erheblichen Kostenvorteilen bieten disaggregierte Netze eine höhere Kapazität und schnellere Geschwindigkeiten sowohl für Einzelpersonen als auch für Geräte. 

Im Hinblick auf die KI würde dies bedeuten, dass am Netzwerkrand genügend Kapazität zur Verfügung steht, um die Rechenleistung des Kerns zu erreichen. Das Ergebnis? Optimale Leistung. 

Keine Zeit zum Warten

Es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen und Einzelpersonen in der KI-Branche bestrebt sind, die Fähigkeiten der Technologie weiterzuentwickeln – und sie haben nicht die Absicht, langsamer zu werden. Jüngsten Prognosen zufolge wird der KI-Markt im Vergleich zum Vorjahr um 120 Prozent wachsen, und 83 % der Unternehmen geben an, dass die Technologie in ihren Geschäftsplänen höchste Priorität hat. 

Die steigende Nachfrage der Nutzer und der Entwicklungseifer der Unternehmen treiben die Entwicklung der KI-Technologie und der Netzwerkkapazitäten voran. Das bedeutet, dass wir schneller als erwartet unsere Ziele erreichen können.

Daher eine Botschaft an alle Beteiligten: Wenn Sie wollen, dass die KI ihr volles Potenzial entfaltet, dürfen Sie keine Zeit verlieren. Lassen Sie uns beginnen, die Verbesserungen umzusetzen!

*Der Autor Hannes Gredler ist CTO und Gründer von RtBrick.