Das von dem chinesischen Start-up DeepSeek eingeführte Inferenzmodell R1 ist in seiner Leistung mit dem o1-Modell von OpenAI vergleichbar, jedoch sind die Kosten erheblich gesenkt. Die Kosten pro Million Eingabe-Token liegen nur bei etwa 0,14 bis 0,55 USD, weit unter den 7 bis 15 USD des o1-Modells. Diese Differenz hat das Marktinteresse geweckt: Werden die Kosten für die Nutzung von KI mit dem Fortschritt der Technologie weiterhin sinken?

Die Kosten für die Nutzung von KI sinken jährlich um etwa das 10-fache.

Heute veröffentlichte der CEO von OpenAI, Sam Altman, einen Artikel, in dem er drei Beobachtungen zur KI-Ökonomie teilt, von denen eine sich auf den dramatischen Rückgang der KI-Kosten konzentriert.

Altman merkte an, dass die Kosten für die Nutzung eines bestimmten Niveaus an KI jährlich um etwa das 10-fache sinken und niedrigere Preise zu höherer Nutzung führen. Er nannte als Beispiel GPT-4 und GPT-4o, deren Kosten pro Token von Anfang 2023 bis zur Mitte 2024 um etwa das 150-fache gesenkt wurden, was die Realität dieses Trends belegt.

Er betonte weiter, dass der Rückgang der KI-Kosten unglaublich schnell ist im Vergleich zur Verdopplung der Leistung alle 18 Monate gemäß dem Moore'schen Gesetz.

Mit dem anhaltenden Rückgang der KI-Kosten erwartet Altman:

• Die Preise vieler Waren werden letztendlich stark sinken, da viele Kosten derzeit aus den Einschränkungen von Intelligenz und Energie resultieren.

• Im Gegenteil können die Preise für Luxusgüter und intrinsisch knappe Ressourcen (wie Land) erheblich steigen.

Das „Altman-Gesetz“ der KI-Industrie?

Ein Rückblick auf die Geschichte der Halbleiterindustrie zeigt, dass das Moore'sche Gesetz erfolgreich den Verlauf der Verdopplung der Chip-Leistung alle 18 Monate vorhergesagt hat und zu einem goldenen Standard für den Fortschritt der Branche wurde. Viele Technologiegiganten haben es ebenfalls nachgeahmt und eigene Wachstumsprognosen für ihren Bereich aufgestellt.

Hat die Behauptung von Sam Altman, dass die KI-Kosten jährlich um das 10-fache sinken, das Potenzial, das „Altman-Gesetz“ der KI-Industrie zu werden?

Wenn diese Beobachtung weiterhin zutrifft, wird sie das goldene Gesetz für die Kostenentwicklung in der KI-Industrie werden und neue Maßstäbe für zukünftige technologische Entwicklungen setzen.

Die anderen beiden Beobachtungen

Darüber hinaus sind die anderen beiden Beobachtungen von Sam Altman:

1) Der Intelligenzgrad von KI-Modellen entspricht ungefähr dem Logarithmus der Ressourcen, die zu ihrer Ausbildung und Ausführung verwendet werden.

Diese Ressourcen umfassen hauptsächlich Rechenleistung für das Training, Daten und Rechenleistung für Inferenz. Altman beobachtete, dass durch ausreichende Investitionen kontinuierliche und vorhersehbare Leistungssteigerungen erzielt werden können, was mit den Skalierungsgesetzen über mehrere Größenordnungen übereinstimmt.

2) Linear zunehmende KI-Intelligenz, deren sozioökonomischer Wert überproportional ist.

Das bedeutet, dass Altman beobachtet hat, dass selbst wenn die Intelligenz der KI nur linear wächst, der daraus resultierende sozioökonomische Wert exponentiell explodieren wird. Er stellte weiter fest, dass man zu dem Schluss kommen kann, dass es kurzfristig keinen Grund gibt zu glauben, dass dieser exponentielle Investitionsboom stoppen wird.

Altman sagte, wenn diese drei Beobachtungen weiterhin gültig sind, wird der Einfluss von KI auf die Gesellschaft enorm sein. Auf wirtschaftlicher Ebene könnte es wie Transistoren werden und sich als bedeutender wissenschaftlicher Durchbruch zeigen, der in großem Maßstab angewendet und tief in alle Branchen integriert wird. Er sagte:

So wie wir normalerweise nicht besonders auf Transistoren oder verwandte Unternehmen achten, deren Wert aber überall präsent ist und in jeden Aspekt des Lebens eindringt, werden wir vielleicht in Zukunft nicht mehr speziell über KI selbst sprechen, sondern selbstverständlich erwarten, dass Produkte wie Computer, Fernseher, Autos und Spielzeuge beeindruckende intelligente Funktionen bieten.

Die extremen Kostensenkungen tragen zur Demokratisierung der KI bei.

Andererseits glaubt Altman, dass die Risiken eines Machtungleichgewichts zwischen Arbeitnehmern und Arbeitgebern mit dem Fortschritt der KI-Technologie schneller eintreten könnten als erwartet, weshalb frühzeitige Interventionen notwendig sind, anstatt zu warten, bis sich die Probleme verschärfen.

Altman äußerte einige „seltsame“ Ideen, wie beispielsweise: Jeder Person auf der Erde ein gewisses „Rechenressourcenbudget“ bereitzustellen, damit jeder fairen Zugang zu einer großen Menge an KI-Ressourcen hat.

Gleichzeitig stellte er fest, dass die kontinuierliche Senkung der KI-Kosten selbst ähnliche Effekte erzielen könnte. Wenn die Kosten nahezu null betragen, könnte KI-Ressourcen so verbreitet wie Luft oder Leitungswasser werden, ohne zusätzliche politische Intervention, sodass jeder profitieren kann.

Schließlich erläuterte Altman sein Ziel:

Bis 2035 sollte jeder die Fähigkeit haben, über das Wissen der gesamten Menschheit im Jahr 2025 zu verfügen, und jeder sollte in der Lage sein, unbegrenzte Genialität zu nutzen und sie nach seiner Vorstellung zu lenken.

Derzeit gibt es viele Talente, die aufgrund von Ressourcenmangel ihr Potenzial nicht voll entfalten können. Wenn wir diese Situation ändern können, wird die weltweit erzeugte Kreativität allen großen Nutzen bringen.