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4,3 Billionen — I think we've achieved AGI · KI Espresso

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  SPEAKER_01: 24.000 Nvidia GPUs laufen im Supercomputer Jupiter in Jülich und die Telekom hat mal eben 10.000 weitere in ihre Münchner KI-Gigafabrik verbaut.
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  SPEAKER_01: Und genau der Mann, der diese ganze Hardware verkauft, also Nvidia-CEO Jensen Huang, behauptet jetzt einfach ganz offen, AGI, also diese allgemeine künstliche Intelligenz, ist endgültig erreicht.
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  SPEAKER_00: Ich muss da direkt reingretschen, weil das ist doch.
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  SPEAKER_01: Moment, lass uns erstmal direkt auf die harten Fakten schauen, bevor du das abwinkst.
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  SPEAKER_00: Naja, okay.
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  SPEAKER_01: Nvidia Q1-Umsatz liegt bei unfassbaren 78 Milliarden Dollar.
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  SPEAKER_01: Und noch aussagekräftiger: auf der GTC wurden gerade verbindliche GPU-Bestellungen für die neuen Blackwell und Vera Rubin-Chips verkündet.
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  SPEAKER_00: Ja, aber das.
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  SPEAKER_01: Über eine Billion Dollar bis 2027.
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  SPEAKER_01: Eine Billion.
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  SPEAKER_01: Microsoft, Meta, Amazon, die werfen eine komplette Billion Dollar auf das Problem.
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  SPEAKER_01: Da muss doch mehr dahinter stecken als reines Marketing, oder?
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  SPEAKER_00: Nee, Bettingspin.
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  SPEAKER_00: Das macht er einfach nur, um Nvidia's absurde 4,3 Billionen Dollar Bewertung zu stützen.
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  SPEAKER_00: Ach was?
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  SPEAKER_00: Doch, klar.
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  SPEAKER_00: Er definiert RGI einfach genau so um, wie es seiner eigenen Firma am besten nützt.
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  SPEAKER_00: Dabei entlarvt er sich in den vorliegenden Interviews doch selbst.
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  SPEAKER_01: Inwiefern das denn?
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  SPEAKER_00: Naja, auf die direkte Frage, ob eine aktuelle KI ein Unternehmen wie Nvidia von Grund auf aufbauen könnte, antwortete Huang wörtlich, die Chancen stünden bei null Prozent.
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  SPEAKER_00: Okay, aber das System nicht einmal ansatzweise komplexe Unternehmensentscheidungen treffen können, was bedeutet der Begriff RGI dann überhaupt noch?
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  SPEAKER_00: Das ist zu einem reinen Verkaufsbegriff verkommen.
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  SPEAKER_01: Ich halte das für absolute akademische Haarspalterei von ihr.
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  SPEAKER_00: Haarspalterei?
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  SPEAKER_01: Ja, total.
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  SPEAKER_01: Ist dieses sture Beharren auf einer perfekten allwissenden KI nicht exakt so, als hätte man damals das allererste iPhone als völlig nutzlos abgetan, nur weil es noch kein 5G hatte?
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  SPEAKER_00: Das ist doch ein Äpfel-Birnenvergleich.
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  SPEAKER_01: Nein.
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  SPEAKER_01: Du forderst hier den perfekten Endzustand.
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  SPEAKER_01: Aber Fakt ist, die KI generiert genau jetzt, in diesem Moment, reale und messbare Werte.
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  SPEAKER_00: Sie generiert Werte, ja?
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  SPEAKER_00: Das bestreite ich ja gar nicht.
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  SPEAKER_00: Aber wir müssen doch verstehen, wie sie das tut.
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  SPEAKER_00: Kognitionswissenschaftler waren da völlig zu Recht.
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  SPEAKER_01: Vor was?
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  SPEAKER_00: Dass wir hier bloße statistische Mustererkennung mit echtem, kausalem Verständnis verwechseln.
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  SPEAKER_00: Sprachmodelle raten im Grunde nur das nächste Wort, basierend auf Wahrscheinlichkeiten.
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  SPEAKER_01: Ja gut, das ist die Architektur.
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  SPEAKER_00: Richtig.
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  SPEAKER_00: Sie verstehen nicht, warum ein Apfel zu Boden fällt.
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  SPEAKER_00: Sie haben nur in ihren riesigen Trainingsdaten oft den Satz gelesen, dass er es tut.
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  SPEAKER_00: Und genau da widerspricht Jan Le Kühn der Metachefwissenschaftler Huang Frontal.
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  SPEAKER_01: Der kritisiert das ja schon länger.
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  SPEAKER_00: Eben.
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  SPEAKER_00: Er hält aktuelle Systeme für architektonisch fehlerhaft.
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  SPEAKER_00: Le Kühn will KIs bauen, die eine Art inneres Weltmodell besitzen.
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  SPEAKER_01: Deshalb hat er doch gerade Armin Labs gegründet, oder?
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  SPEAKER_00: Ha, genau.
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  SPEAKER_00: Und der hat dafür mal eben 1,03 Milliarden Dollar Seed-Finanzierung eingesammelt.
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  SPEAKER_00: Wahnsinn.
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  SPEAKER_00: Ja, um eine echte Alternative abseits dieser aktuellen architektonischen Sackgasse zu bauen.
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  SPEAKER_00: Weil, wenn AGI wirklich da wäre, wie Huang behauptet, wäre Nvidias Monopol ja unantastbar.
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  SPEAKER_01: Und da sind wir beim eigentlichen Problem für uns hier.
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  SPEAKER_00: Richtig.
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  SPEAKER_01: Nahezu die gesamte deutsche KI-Infrastruktur hängt exklusiv an Nvidias proprietärer Plattform, der sogenannten KUDA-Abhängigkeit.
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  SPEAKER_01: Lass uns das kurz für alle einordnen.
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  SPEAKER_00: Gerne.
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  SPEAKER_01: Unsere gesamte Infrastruktur hängt an KUDA.
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  SPEAKER_01: Das ist im Grunde Nvidias eigene komplett geschlossene Programmiersprache und Softwareschnittstelle.
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  SPEAKER_01: Fast alle großen KI-Modelle müssen da zwingend drauf laufen.
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  SPEAKER_00: Richtig.
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  SPEAKER_00: Um es mal greifbar zu machen.
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  SPEAKER_00: Europa kauft gerade für Milliarden die modernsten Züge der Welt.
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  SPEAKER_00: Aber Nvidia verlegt die Schienen.
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  SPEAKER_01: Und die Spurweite?
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  SPEAKER_00: Genau, die haben eine ganz bestimmte Spurweite, auf die sonst absolut kein anderer Zug passt.
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  SPEAKER_00: Eine aktuelle Anfrage bei Frag den Staat stellt daher auch völlig berechtigt die brennende Frage, wie digital souverän Europa eigentlich noch sein kann.
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  SPEAKER_01: Wenn wir komplett in diesem einen geschlossenen Ökosystem gefangen sind, das ist ein massiver Vendor-Lock-in.
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  SPEAKER_01: Absolut.
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  SPEAKER_01: Und damit kommen wir zurück an den Anfang unseres Deep Dives.
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  SPEAKER_01: Denkt bitte noch einmal an diese 24.000 GPUs in Jülich und die 10.000 in der Münchner Gigafabrik.
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  SPEAKER_00: Das ist eine Menge Holz.
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  SPEAKER_01: Angesichts dieser fundamentalen KUDA-Abhängigkeit und der völlig umstrittenen Definition von AGI, fragt euch mal, sind das wirklich die unerschütterlichen Grundbausteine unserer digitalen Zukunft?
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  SPEAKER_01: Oder bauen wir das teuerste Kartenhaus Europas?
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  SPEAKER_01: Genau.
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  SPEAKER_01: Denn wenn Nvidias Hardware unsere digitale Souveränität schon heute bedroht, was passiert eigentlich mit den ganzen Jülich-Supercomputern, wenn ein geopolitischer Konflikt die Chip-Lieferketten aus Taiwan morgen komplett lahmlegt?
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  SPEAKER_00: Um genau solche Risiken in der Praxis für euch mal greifbar zu machen, habe ich drei sehr konkrete Fragen für euren Arbeitsalltag mitgebracht.
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  SPEAKER_01: Lass hören.
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  SPEAKER_00: Genau.
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  SPEAKER_00: Habt ihr Alternativen wie Roxam oder OpenCL als Fallback für kritische Workloads überhaupt mal getestet?
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  SPEAKER_00: Zweitens, lest dieses neue Arminabs-Paper von Le Kühn.
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  SPEAKER_01: Packen wir in die Beschreibung.
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  SPEAKER_00: Super, weil das zeigt extrem gut, wohin die Post-LMM-Forschung eigentlich geht.
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  SPEAKER_00: Und drittens, fragt im nächsten Sprint Planning einfach mal provokant in die Runde, wenn Nvidia morgen die Preise verdoppelt.
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  SPEAKER_00: Was passiert dann eigentlich mit unserem Machine Learning-Budget?
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  SPEAKER_01: Wenn euch diese Debatte zum Nachdenken gebracht hat, abonniert KI Espresso jeden Tag eine neue KI-Debatte in sechs Minuten.