Philipp Vetter

ASML ist mit seinen Maschinen zur Herstellung der modernsten Chips, wie zum Beispiel von Nvidia, derzeit Monopolist.

Und damit geben die Niederländer auch den Takt vor, in dem sich die Chip-Industrie und damit auch die KI weiterentwickelt.

Und Van den Brink, der warnt jetzt, der KI-Boom, der stößt an

Grenzen und zwar harte physikalische Grenzen.

Aber Vandenbrink hat das alles nochmal sehr schlüssig mathematisch hergeleitet.

Zwar habe sich die weltweite Energieerzeugung in den vergangenen 20 Jahren immerhin verdoppelt, sagt er, aber das reiche eben nicht.

Die Entwicklung, die sei viel zu langsam, um mit dem Energiebedarf der KI Schritt zu halten.

Wenn man die bisherigen Trends einfach fortschreibt, dann könnte es 2035 soweit kommen, dass das einmalige Training eines einzelnen KI-Modells, das dann eben aktuell ist, die gesamte weltweite Jahresenergieproduktion verbrauchen würde.

Und noch deutlicher, Zitat Vandenbrink, zwischen dem heutigen Wachstum des KI-Trainings und dem energetisch-gesellschaftlich Tragbaren klafft eine Lücke von etwa dem Faktor 10.

Selbst Notlösungen stoßen da an Grenzen, zum Beispiel der Bau eigener Gaskraftwerke direkt neben neuen Rechenzentren.

So macht das ja zum Beispiel Tesla-Chef Elon Musk bei XAI gerade.

Aber da sagt Vandenbrink, man kann jetzt ein Kraftwerk pro Rechenzentrum bauen, aber in zwei Jahren, da bräuchte man dann schon 16 Kraftwerke.

Er fordert deshalb mehr Effizienz und nennt auch ein Beispiel, nämlich das chinesische Modell DeepSeek.

Dort war es ja gelungen, mit deutlich weniger Trainingsaufwand ähnliche Ergebnisse wie bei führenden KI-Modellen zu erreichen.

Für Funnelbrink ist klar, es braucht einen Strategiewechsel.

Weg von immer größeren Trainingsläufen hin zu effizienteren Algorithmen und neuen Rechner-Architekturen.

Vandenbrink hält auch die Strategie, um China im KI-Wettrennen auszubremsen für falsch, wobei er da natürlich doch deutliche Eigeninteressen hat.

Denn im Moment dürfen die ASML-Maschinen nicht in die Volksrepublik geliefert werden.

Warum bemühen sich Menschen, die Weitergabe von Chip-Maschinen zu stoppen, aber liefern weiter die Chips, fragte er.

Weil Nvidia, die dürfen ja inzwischen wieder liefern.