Die Entwicklung von KI-Modellen: Ein Blick auf die Kosten und Trends in der KI-Industrie

In den letzten Jahren hat sich die Landschaft der Künstlichen Intelligenz (KI) dramatisch verändert. Besonders auffällig ist der Anstieg von KI-Modellen, die mehr als 10 Millionen Dollar kosten, um sie zu trainieren. Laut Epoch AI wurden im Jahr 2024 insgesamt 201 Modelle identifiziert, die mehr als 10²³ FLOPs (Floating Point Operations) benötigen, ein erheblicher Anstieg im Vergleich zu nur zwei Modellen im Jahr 2017. Diese Entwicklung wirft Fragen zu den Kosten, der Zugänglichkeit und den zukünftigen Trends in der KI-Industrie auf.

Der Anstieg der KI-Modelle

Die Anzahl der KI-Modelle, die mit über 10²³ FLOPs trainiert werden, hat in den letzten Jahren exponentiell zugenommen. Im Jahr 2020 gab es nur vier Modelle, die diesen Schwellenwert überschritten, während es 2022 bereits 36 Modelle waren. Diese Zunahme ist ein Indikator für das wachsende Interesse und die Investitionen in KI-Technologien. Die Daten zeigen, dass die durchschnittliche Anzahl neuer Modelle, die über diesen Schwellenwert hinausgehen, in den letzten Jahren auf etwa zwei pro Monat angestiegen ist.

Typen von KI-Modellen

Die Mehrheit der großen KI-Modelle sind Sprachmodelle, wobei 326 von 418 Modellen in dieser Kategorie fallen. Dazu gehören auch multimodale Modelle, die sowohl Text als auch Bilder verarbeiten können, wie beispielsweise GPT-4. Neben Sprachmodellen gibt es auch bedeutende Entwicklungen in den Bereichen Bild- und Videoerzeugung sowie biologische Sequenzmodellierung.

Geografische Verteilung der Modelle

Über die Hälfte der bekannten großen KI-Modelle wurde in den Vereinigten Staaten entwickelt, gefolgt von China, das einen wachsenden Anteil an der Entwicklung solcher Modelle hat. Die Europäische Union und das Vereinigte Königreich haben ebenfalls bedeutende Beiträge geleistet, jedoch in geringerem Maße. Diese geografische Verteilung zeigt die Dominanz der US-Technologieunternehmen im Bereich der KI-Entwicklung.

Wirtschaftliche Auswirkungen

Die hohen Kosten für das Training dieser Modelle haben weitreichende wirtschaftliche Auswirkungen. Unternehmen investieren zunehmend in KI, was zu einem Anstieg der Beschäftigung in der Technologiebranche führt. Die Investitionen in KI-Technologien sind nicht nur auf große Unternehmen beschränkt; auch kleinere Unternehmen und Start-ups beginnen, in diesen Bereich zu investieren, was zu einer Demokratisierung der KI-Technologie führen könnte.

Zukünftige Trends in der KI-Entwicklung

Mit dem Anstieg der Rechenleistung und der Verfügbarkeit von Trainingsressourcen wird erwartet, dass die Größe und Komplexität der KI-Modelle weiter zunehmen wird. Prognosen deuten darauf hin, dass die führenden Modelle möglicherweise in den nächsten Jahren die Schwelle von 10²⁶ FLOPs überschreiten werden. Dies wird auch durch die bevorstehenden Anforderungen des EU AI Act und andere regulatorische Rahmenbedingungen beeinflusst, die Transparenz und Verantwortung in der KI-Entwicklung fördern sollen.

Schlussfolgerung und Handlungsempfehlungen

Die Entwicklung von KI-Modellen, die mehr als 10 Millionen Dollar kosten, um sie zu trainieren, ist ein klarer Indikator für den Fortschritt und die Herausforderungen in der KI-Industrie. Entwickler und Unternehmen, die in diesem Bereich tätig sind, sollten sich der hohen Kosten und der regulatorischen Anforderungen bewusst sein. Es ist entscheidend, bewährte Verfahren für das Training und die Bereitstellung dieser Modelle zu befolgen, um sowohl technische als auch ethische Standards zu erfüllen.

Quellenliste:

• Quelle: Data on Large-Scale AI Models
• How Much Does It Cost to Train Frontier AI Models?
• Biological Sequence Models in the Context of the AI Directives