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KI-Ausgaben rivalisieren mit Schwedens Wirtschaft, optimiert GPUs 2x schneller

Die Investitionen der Big Tech-Unternehmen in künstliche Intelligenz steigen auf ein beispielloses Niveau. Unternehmen wie Alphabet, Amazon und Meta planen laut aktuellen Telefonkonferenzen zur Ergebnispräsentation, insgesamt über 630 Milliarden US-Dollar auszugeben. Diese massive Ausgabe, die sich hauptsächlich auf die Skalierung von KI-Computing konzentriert, hat bei Investoren Bedenken ausgelöst und signalisiert eine deutliche Verschiebung der Prioritäten in der Technologiebranche.

Während der Telefonkonferenzen zur Ergebnispräsentation in dieser Woche gaben große Technologieunternehmen erhebliche Erhöhungen ihrer Investitionsausgaben (Capex) bekannt. Alphabet kündigte Pläne an, seine Investitionsausgaben im Jahr 2026 auf fast 185 Milliarden US-Dollar zu verdoppeln, während Amazon beabsichtigt, 200 Milliarden US-Dollar für Investitionsausgaben aufzuwenden, was die Schätzungen der Wall Street übertrifft. Meta meldete ebenfalls, dass seine Investitionsausgaben für das Gesamtjahr auf bis zu 135 Milliarden US-Dollar steigen würden. Dieser Anstieg der Ausgaben, gepaart mit den wachsenden Prognosen von Microsoft, unterstreicht das Engagement der Branche für KI. "Wir haben noch nie zuvor so viel in etwas investiert", so eine Quelle von Fortune.

Diese konzentrierten Investitionen in KI stellen eine Abkehr von früheren Ausgabenmustern dar, bei denen die Mittel auf verschiedene strategische Initiativen verteilt wurden. Der Fokus auf die Skalierung von KI-Computing spiegelt die wachsende Bedeutung der Technologie in verschiedenen Sektoren wider.

In anderen KI-bezogenen Entwicklungen haben Forscher von Stanford, Nvidia und Together AI eine neue Technik namens Test-Time Training to Discover (TTT-Discover) entwickelt. Diese Technik kann einen kritischen GPU-Kernel so optimieren, dass er doppelt so schnell läuft wie von menschlichen Experten geschriebene, so VentureBeat. TTT-Discover ermöglicht es Modellen, während des Inferenzprozesses weiter zu trainieren und ihre Gewichte für spezifische Probleme zu aktualisieren.

Unterdessen erlangte ein soziales Netzwerk für KI-Agenten namens Moltbook rasch Popularität. Moltbook, das am 28. Januar von Matt Schlicht gestartet wurde, ging schnell viral und zog über 1,7 Millionen KI-Agenten an, die mehr als 250.000 Beiträge veröffentlichten und über 8,5 Millionen Kommentare hinterließen, so der MIT Technology Review.

Im Bereich der KI-Infrastruktur wird auch der Bedarf an effizienten und sicheren Ausführungsumgebungen adressiert. Ein minimaler, sicherer Python-Interpreter, der in Rust für die Verwendung durch KI geschrieben wurde und Monty genannt wird, wird entwickelt. Laut Hacker News zielt Monty darauf ab, eine schnelle und sichere Möglichkeit zur Ausführung von von LLMs generiertem Python-Code bereitzustellen, mit Startzeiten, die in Mikrosekunden gemessen werden.

Diese Entwicklungen unterstreichen die raschen Fortschritte und die wachsenden Investitionen in KI, von der Hardware-Optimierung bis hin zu sozialen Plattformen und sicheren Ausführungsumgebungen. Da sich die Branche weiterentwickelt, wird erwartet, dass die Auswirkungen dieser Technologien auf verschiedene Sektoren zunehmen.

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