KI-Computing: EU kämpft mit Rückstand und Investitionslücke
Die EU hinkt im Bereich KI-Computing hinterher und könnte ihren Rückstand auf globale Tech-Giganten nur schwer aufholen. Trotz neuer Projekte und Millioneninvestitionen fehlt es an ausreichend Rechenkapazität und strategischer Bündelung der Ressourcen.
Die EU hinkt im Bereich KI-Computing hinterher und könnte ihren Rückstand auf globale Tech-Giganten nur schwer aufholen. Trotz neuer Projekte und Millioneninvestitionen fehlt es an ausreichend Rechenkapazität und strategischer Bündelung der Ressourcen.
Da künstliche Intelligenz im Zentrum der technologischen Geopolitik steht, erweitern Unternehmen und Regierungen weltweit ihre Rechenkapazitäten, um die Entwicklung und den Betrieb großer KI-Modelle zu ermöglichen.
Die EU, der es an großen privaten KI- und Hardware-Unternehmen mangelt, versucht dies durch institutionelle Projekte zu kompensieren.
Im Mittelpunkt der Bemühungen steht das Gemeinsame Unternehmen für europäische Hochleistungsrechnen (European High Performance Computing Joint Undertaking, GU EuroHPC), das Rechenzentrumsressourcen für wissenschaftliche Zwecke bereitstellt. Im Januar startete die EU-Kommission zusätzlich die Initiative „KI-Fabriken“, um Rechenressourcen auch für nicht-wissenschaftliche Zwecke und speziell für KI-Anwendungen bereitzustellen.
Eine technische Analyse der eingesetzten Chips von Euractiv zeigte jedoch, dass das Flaggschiffprojekt des GU EuroHPC, das sich noch im Bau befindet, nur etwa ein Viertel der Kapazität eines bereits in Betrieb befindlichen xAI-Rechenzentrums von Elon Musk erreicht. Auch gemeldete Projekte von OpenAI, die ähnliche Zeitpläne verfolgen, übertreffen es in einem Verhältnis von 20 zu 1.
Das größte Projekt des GU EuroHPC, Jupiter, soll 2025 mit rund 24.000 hochmodernen Chips in Betrieb genommen werden.
Im Vergleich dazu gaben Elon Musks xAI und NVIDIA an, dass sie dabei seien, die Größe eines bereits in Betrieb befindlichen Rechenzentrums mit 100.000 solcher Chips zu verdoppeln.
OpenAI plant, im Jahr 2025 Zugriff auf ein Rechenzentrum mit 100.000 Chips zu haben, das eine fünfmal höhere Rechenleistung als Jupiter bieten soll. Zusammen mit Microsoft plant OpenAI laut einer Berichterstattung von The Information ein 100 Milliarden Dollar teures Rechenzentrum für 2028.
„Die EU wird in jede dieser KI-Fabriken einen zweistelligen Millionenbetrag [in Euro] investieren“, was die „falsche Größenordnung für Investitionen ist“, so Holger Hoos, Humboldt-Professor für KI an der RWTH Aachen.
Nicht alle stimmen dieser Einschätzung zu. „[Die Kapazitäten von Jupiter] sind durchaus beachtlich, sodass ich mit mehr Geld erwarten würde, dass wir zumindest mit den privaten Unternehmen auf Augenhöhe sind“, sagte Evangelos Floros, Leiter des Infrastruktursektors beim GU EuroHPC, gegenüber Euractiv. „Wir haben zwar keine Milliarden, aber es ist ein bedeutender Schritt“, fügte er hinzu.
Blindstelle der Kommission bei der Datenverarbeitung
Es gibt keine vollständige Transparenz über die globalen Rechenressourcen, weder bei der EU noch weltweit, was direkte Vergleiche erschwert.
GU EuroHPC umfasst drei der zehn besten Supercomputer der Welt, heißt es auf einer Website der Kommission.
Die TOP500-Liste, auf die sich die Kommission bezieht, ist jedoch „für KI nicht wirklich aussagekräftig“, erklärte Lennart Heim, Forscher für Datenverarbeitung und KI-Politik bei RAND, gegenüber Euractiv.
„Das größte Problem bei dieser Liste ist jedoch, dass sie einfach nicht vollständig ist“, fügte er hinzu.
Es ist unbekannt, wie viele KI-optimierte Rechenressourcen Firmen wie Amazon, Microsoft, Google, Meta und Unternehmen in China tatsächlich besitzen.
Zum Vergleich: Allein Amazon, Microsoft und Google kontrollieren etwa zwei Drittel des globalen Cloud-Computing-Marktes. Bei KI-optimierten Chips ist der Markt „wahrscheinlich stärker konzentriert“, so Heim.
Eine Grafik aus der Forschung von Heim und anderen zeigt die Marktverteilung in der Wertschöpfungskette des KI-Computings. Dabei wird das Chipdesign berücksichtigt, jedoch nicht die firmeninternen, nicht verkauften Chips wie Googles TPUs. Die Bereitstellung von Rechenleistung umfasst den Cloud-Markt, jedoch nicht das spezifische KI-optimierte Computing.
Verteilung von Rechenleistung
Unabhängig von der Investitionshöhe sieht Hoos die Verteilung der Rechenleistung als Hindernis für die Wettbewerbsfähigkeit der EU.
„Der aktuelle Plan für KI-Fabriken wurde auf etwas fast Bedeutungsloses reduziert“, sagte er und fügte hinzu: „Es wird wie üblich in 10-12 Richtungen aufgeteilt, mit nur bescheidenen Ambitionen und Förderungen für jeden Standort.“
Die Ressourcen des GU EuroHPC werden in drei Richtungen verteilt: zwischen KI-Fabriken und anderen Anwendungen, zwischen den Mitgliedstaaten und der Kommission sowie zwischen Wissenschaftlern, Großunternehmen, kleinen und mittleren Unternehmen, und Start-ups, die Zugang beantragen können.
Anstelle der Verwaltung vieler kleiner Initiativen durch die Kommission und EU-Mitgliedstaaten, plädiert Hoos für eine unabhängige Experteninstitution. Diese sollte beispielsweise eine oder mehrere KI-Fabriken verwalten und die für groß angelegte KI-Projekte erforderliche „kritische Masse“ an Rechenleistung erreichen
Hoos gehört zu einer Gruppe von Forschern und Think-Tanks, die ein 100-Milliarden-Euro-Projekt für ein „CERN [Europäische Organisation für Kernforschung] für KI“ fordern, was jedoch unwahrscheinlich erscheint.
Henna Virkkunen, designierte Vizepräsidentin der EU-Kommission, schrieb kürzlich in einer Antwort an das Europäische Parlament: „Mein Ziel wäre es, in den ersten 100 Tagen meines Mandats mindestens fünf KI-Fabriken in Europa zu starten und diese Bemühungen während meiner gesamten Amtszeit fortzusetzen.“ Dies solle Start-ups und kleinen und mittleren Unternehmen Zugang zu einer „weltweit führenden“ Recheninfrastruktur verschaffen.
Skalierung – nicht für alle?
Der Anteil der Wissenschaft an der rechenintensiven Forschung ist in den letzten 15 Jahren geschrumpft, wie Heim und andere in ihren Studien herausfanden. Das bedeute aber nicht unbedingt, dass die Wissenschaft massive Investitionen in die Datenverarbeitung benötige.
Wissenschaft und Industrie „sind von Natur aus unterschiedlich, und das ist eigentlich genau das, was wir wollen“, so Heim.
Das GU EuroHPC ist für „öffentliche Forschung, offene Wissenschaft und wird sich mehr auf die Schulung von [KI-]Modellen konzentrieren“, erklärte Floros. Für diese Zwecke „wird die Kapazität, die wir bereitstellen werden, für Europa ausreichen“, fuhr er fort.
Es bleibt auch fraglich, ob die Skalierung großer Sprachmodelle weiterhin Früchte tragen wird; denn einige argumentieren, dass dies eine Sackgasse darstelle.
Viele in der EU mahnen zur Vorsicht bei der Wirksamkeit bestehender Initiativen und fordern ein großangelegtes Projekt, um die Rechenkapazitäten auf globales Niveau zu heben.
Der einflussreiche Think-Tank CEPS, The Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe (CAIRNE), der von Hoos mitbegründet wurde, und das kürzlich gegründete International Centre for Future Generations (ICFG) sind sich einig, dass Europa dringend ein groß angelegtes KI-„Moonshot“-Projekt benötigt.
„Wenn wir in den nächsten 36 Monaten nicht das Richtige tun, wird es so teuer werden, unsere technologische Souveränität zu schützen und unsere Innovationsfähigkeit in Zukunft sicherzustellen, dass ich nicht sehr zuversichtlich bin, dass dies überhaupt noch gelingt“, sagte Hoos.
„Und das wäre wirklich katastrophal“, fügte er hinzu.
[Bearbeitet von Eliza Gkritsi/Rajnish Singh/Jeremias Lin]
