Wie man unnötige KI-Ausgaben vermeidet - und ob die Blase doch noch platzt

Früher galten so Dinge wie Immobilien, Gold und Rolex-Armbanduhren als Geldanlagen. Aber da die Menschheitsgeschichte sich irgendwann um 2016 entschlossen hat, nur noch abwärts zu verlaufen, haben wir nun Grafikkarten als attraktivste Investition. Wer vor sechs Monaten eine Highend-Karte von beispielsweise Nvidia   erworben hat, kann diese jetzt ohne Probleme für rund 150 Prozent des Kaufpreises weiterveräußern.

"Eine kranke Preisentwicklung" nennt das Datenspezialist und KI-Analyst Christian Bennefeld    . Dieser Preissteilflug, der dazu führte, dass jeder Nvidia in PowerPoints nur noch als "Schaufelverkäufer im Goldrausch" bezeichnet, geht massiv auf KI zurück. Da ist zum einen die gestiegene Nachfrage nach schnellen Rechenkapazitäten. Doch die allein erklärt es nicht - genauso trägt auch die Hypeindustrie dazu bei, die eine sich selbst nährende Zirkelökonomie geschaffen hat.

Unternehmen sehen sich gezwungen, mögliche Szenarien für eine KI-Transformation durchzurechnen - und sie kommen zu dem Ergebnis, dass die vor allem verdammt teuer ist. Das fällt besonders verheerend ins Gewicht, wenn ein Unternehmen gesteigerten Wert auf Datenhoheit, Rechtssicherheit und Security legt. "In diesem Fall kommt ein Unternehmen nicht um eine eigene KI-Infrastruktur herum", sagt Bennefeld. Mit anderen Worten, sie lassen ihre Anwendungen entweder lokal oder in sicheren deutschen Rechenzentren laufen: "Man kann nicht mit einer Technologie in Clouddienste gehen, die eine Hochsicherheitsumgebung erfordert. Da treibt die Firmen nicht nur die Angst vor den Rechtsfolgen um", sagt der KI-Experte, "sondern vor allem die Sorge um einen Diebstahl der Ideen."

Bennefeld, der Unternehmen berät, wie sie KI-ready werden, tut sich schwer damit, konkrete Summen zu nennen, was so ein Unterfangen kostet. Was daran liegt, dass die möglichen Szenarien - welche Firma, welches Produkt, welche KI-Anforderungen etc. - schlicht zu komplex für eine Musterrechnung sind. Doch die Kosten gehen extrem schnell in die Hunderttausende - mal für eine basale KI-Transformation, aber bei Highend-Ansprüchen auch schon mal für einen einzelnen Rechner.

Dennoch sind ein paar Faustregeln hilfreich, um Aufwand und Notwendigkeiten abzuschätzen. Denn auch wenn der von den Konzernen befeuerte Hype dazu neigt, nur in Schwarz-Weiß zu denken: Es gibt deutlich mehr KI-Aggregatzustände als nur den AI-Champion und das Sinking-Ship.

1. Die Grundfrage lautet, ob man coden und Softwareentwicklung betreiben möchte. In dem Fall sollte man "es sich nicht antun, mit einem Open-Source-Modell zu arbeiten, da ist der Abstand zu den Frontiermodellen einfach noch zu groß - noch!", sagt Bennefeld.
   
2. Aber der Abstand zwischen Frontiers und dem Rest des Feldes wird deutlich kleiner, die Rechtfertigung der großen Firmen für ihre geschlossenen Modelle schmilzt langsam weg. Diese Annäherung bedeutet: Ein Betrieb, der vorne mitspielen will, kann sich überlegen, ob er die KI nicht selber hostet, sagt Bennefeld: "Man muss nicht mehr zu den großen Cloudmodellen. Damit geht allerdings auch ein Invest ein, klar!" Und dummerweise entbindet das eigene Hosting die Firmen auch nicht vom Bedarf an besonders schnellem, KI-relevanten Video-RAM-Speicher oder vom noch größeren Bedarf an Arbeitsspeicher (hier gilt übrigens: Man benötigt immer das Doppelte vom Videospeicher als Arbeitsspeicher - also bei 800 GB Video-RAM müssen 1,6 Terabyte Arbeitsspeicher her).
   
3. Um die eigene Infrastruktur kommt man dann auf keinen Fall herum, wenn die Anwendungen eine Hochsicherheitsumgebung erfordern; Clouddienste sind tabu.
   
4. Also angenommen, ein Betrieb mit 300 Leuten will eine KI-Strategie, so muss er nicht gleich Hunderttausende für Hardware ausgeben. Man kann ebenso eine dedizierte Karte anmieten, "dann sieht man zu, wie das Ganze skaliert, dann kann man bei Bedarf eine zweite Karte anmieten", sagt Bennefeld. Läuft alles zufriedenstellend, kann man den Rechenschieber auspacken und schauen, nach wie vielen Monaten sich die eigene Anschaffung bei den gegebenen Mietkosten amortisieren wird. "Sind das nur sechs oder acht Monate, kann man im Grunde kaufen."
   
5. Aber auch jetzt gibt es noch Misch-Szenarien: Unternehmen können ein Setup um gekaufte Karten erweitern und so upgraden, wenn die Anforderungen steigen, etwa per Anmietung.

Es ist in der Tat eine gute Frage, wie viel KI man wirklich braucht - Selbsthilfegruppen für KI-Hysteriker    bestätigen und wiederkäuen oft nur die Lügen der KI-Bosse, dass KI jetzt/überall/hier zu bleiben/die Zukunft/ein unaufhaltsamer Gamechanger ist. Tatsächlich gibt es viele Graustufen - viele Ausprägungen der Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine, viele verschiedene Rollen, die KI in einem Businessmodell spielen kann oder auch gar nicht muss.

Und es ist in der Tat eine genauso gute Frage, mal zurückzutreten und sich zu wundern: Ist KI den ganzen Sch*** überhaupt wert?

Der Drehimpulserhaltungssatz: Wieso KI den Hype braucht, erklärt mit Physik

Denn KI ist nicht die Zukunft, wie alle behaupten, sondern aktuell lediglich eine Wette auf die Zukunft. "Keiner weiß, wie die echten Effizienzmodelle aussehen", sagt Bennefeld. "Aktuell trägt noch die Angst, den Anschluss zu verlieren, die Dynamik des Hypes - und genau diese Angst ist es, die die großen Firmen verbreiten."

Und so leistet eine gut geölte Erregungsmaschine mit den Altmanns und Amodeis dieser Welt an der Spitze Überstunden, um der KI das Image einer unausweichlichen Kraft zu geben - mit erschreckendem Erfolg, alle Misserfolge, die KI vorzuweisen hat, gleiten an der Teflon-Technologie ab - und der Misserfolge sind viele. Nur irgendwie bekommen sie nicht mal ansatzweise die PR der meist halluzinierten Triumphe: Da schläfert OpenAI sein Videomodell Sora   ein, samt anhängigem Milliarden-Deal mit Disney zur Nutzung der Disney-Figuren. Nach dem Abschluss des Deals zwischen Altman und Maus prognostizierte das gesamte Web den großen Content-Gamechanger. Doch das Ableben der Vereinbarung fand im kleinsten Kreise statt. Ford feuerte vor wenigen Tagen die ganze Qualitätskontrolle, nur um alle Ingenieure dann kleinlaut wieder einzustellen, weil die KI die Qualität nicht kontrollieren konnte. Und im Coding stieg laut einer aktuellen Studie   die Zahl der Incidents (für Nicht-ITler: Incidents = nicht gut, wenn im laufenden Betrieb) um stramme 78 Prozent an, wenn KI gecodet hat. Und fast alle (93 Prozent), die auf KI in der Softwareentwicklung setzten, erlebten darauf zurückzuführende Infrastrukturausfälle.

Klar: Die Wette erscheint dennoch sicher, KI wird wohl eine Zukunftstechnologie sein. Aber "der Wetteinsatz, den man zahlt, und das Risiko sind hoch", sagt Bennefeld. "Und dabei sind noch nicht mal die globalwirtschaftlichen Kosten, die sozialen und ökologischen Folgen eingerechnet, die wir heute einfach noch nicht einmal ansatzweise abschätzen können."

Mutter Erde und ihre Bewohner können sich nicht vor diesen Folgen verkriechen, aber zumindest Firmen können eine sichere Strategie beim Umgang mit KI wählen: "Man kann sich dem Thema auch in kleinen Schritten annähern, will man den Anschluss nicht verpassen: Sie können beobachten, lernen und dann entweder den nächsten Schritt gehen oder zurückgehen, wenn es in die falsche Richtung geht", sagt Bennefeld.

Und genau das kann KI nicht. Sie kann nicht innehalten und abwarten. Der Hype, der sie zu dem Gesprächsthema macht, das sie ist, braucht ewigen Anschub, damit er weiterrollt. In der Physik nennt man dieses Phänomen das Drehimpulserhaltungsgesetz: Ein Fahrradrad fällt um, egal wie man sich bemüht, es aufrecht hinzustellen. Doch schleudert man das Rad von sich, sodass es aufrecht stehend den Boden trifft, rollt es los - und kippt nicht um. Die Bewegung stabilisiert den Stand. Das ist der KI-Hype, der keine Pause überleben würde.

Das Plateau und die Blase

Positiv ist indes, dass man als Firma nicht mehr mitverfolgen muss, was gerade das aktuellste Modell ist, so Bennefeld: "Die KI-Entwicklung hat einen Sattel erreicht, auf dem es keine wesentlichen Fortschritte mehr gibt, nur noch Detailverbesserungen. Mythos etwa ist ein überlegenes Modell, wenn es um das Aufspüren von Sicherheitslücken geht. Aber keine Firma braucht es, um E-Mails zu verschicken." Die Nonstop-Upgrades erinnern an den Megapixel-Hype, der lange Zeit vollkommen unsinnigerweise die Benchmark bei Digitalkameras war. Zu denken gibt Bennefeld allein, dass die EU wohl der einzige Länderverbund ist, der aktuell über kein adäquates Frontiermodell verfügt.

Vom Plateau kann man ja in der Regel das Tal sehen - das Tal der Ernüchterung ist ein essenzieller Bestandteil des Hype-Zyklus; es ist die Phase, bevor Anwendungen die Produktivität erreichen. Bei jeder Anwendung - und niemals so sehr wie bei KI - behaupten (oftmals) selbsternannte Experten, dass dies nun aber die Technologie sei, die das Tal überspringe und direkt die produktive Phase erreicht habe. De facto hat KI das Tal lange noch nicht erreicht. Dafür fehlt noch die in der Breite vorhandene kritische Distanz, die zu einer geerdeten Reflexion fähig wäre.

Auch die KI-Blase wird noch nicht binnen der kommenden Monate platzen - sie besitzt noch genug Spannkraft, um Warnungen vor ihr als Hirngespinste rückwärtsgewandter Technikskeptiker wegzudiskutieren. Fakt ist aber, dass OpenAIs Bilanzen geleakte katastrophale Verluste aufgezeigt haben: Ein Jahresfehlbetrag von 38,5 Milliarden Dollar bei einem Betriebsverlust von 21 Milliarden gibt Bennefeld schwer zu grübeln: "Ich mache mir große Sorgen, ob diese Unternehmen nicht irgendwann implodieren: Wenn die Wette auf die Zukunft aufgeht, bestimmen diese Firmen irgendwann die Welt und verdienen Unmengen an Geld." Bei einem Google habe das ja durchaus funktioniert. "Eine KI-Firma kann es dann schaffen, die Marke zu werden, die als Synonym für KI steht, so wie Google für die Suche!"Andererseits stehe dem eine besorgniserregend ungesunde Kreislaufwirtschaft gegenüber: "Größter Investor bei OpenAI ist Nvidia - und OpenAI kauft dann mit dem Kapital die Karten von Nvidia. Dann steigt der Kurs von Nvidia und sie haben mehr Kapital, um es wieder bei OpenAI auszugeben - das funktioniert nur solange, wie der Glaube an KI als Zukunftstechnologie gilt."

Das Rad rollt also nicht bloß, es rollt immer schneller. Die Frage ist, wann es ins Trudeln gerät oder eine Wand trifft. Bennefeld ist da konkret: "Ich denke, binnen der kommenden fünf Jahre werden wir das Platzen der KI-Blase erleben."