SUPER MICRO WKN: A0MKJF ISIN: US86800U1043 Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion

ich habe mein Gewinn mitgenommen :-)

ich rieche schon die 1000

Manchmal stimmt das Bauchgefühl 🙈

… sehen wir heute mal kurz die 900€ ???

Guten Morgen ☕

Goldman Sachs stellt die Wirtschaftlichkeit von KI infrage Das Training von KI-Modellen kostet viel Zeit und braucht enorm teure Hardware. Goldman Sachs zweifelt daran, ob das überhaupt sinnvoll ist.Die Investmentbank Goldman Sachs hat einen Bericht veröffentlicht, in dem sich die Bank mit der Frage auseinandersetzt, ob die großen Summen, die derzeit in das Training von KI-Modellen gesteckt werden, überhaupt wirtschaftlich sinnvoll sein können. Die befragten Experten sind dazu unterschiedlicher Meinung, denn bisher sind die Verluste groß.In erster Linie geht es darum, ob das Training von KI-Modellen mit immer größeren Datenmengen überhaupt die richtige Methode zur Entwicklung einer echten künstlichen Intelligenz (Artificial General Intelligence) ist. Nur ein Teil der gefragten Experten glaubt derzeit daran. MIT-Professor Daron Acemoglu schätzt, dass KI in den USA derzeit die Produktivität um 0,5 Prozent erhöht und 1 Prozent zum Bruttoinlandsprodukt beiträgt. Die Ökonomen von Goldman Sachs haben hingegen 9 Prozent des BIP sowie 6,1 Prozent höhere Produktivität vorausgesagt. Acemoglu glaubt zwar, dass KI mit der Zeit besser wird, große Datenmengen und Rechenleistung sollen dabei aber nur wenig helfen. Die GPU-Krise ist vorbei Dass der Mechanismus, mit dem das nächste Wort in einem Satz vorausgesagt werden kann, zu Intelligenz wie bei HAL 9000 in 2001: A Space Odyssey führt, glaubt Daron Acemoglu nicht. "Es ist so gut wie sicher, dass aktuelle KI-Modelle in den nächsten zehn Jahren nicht einmal in die Nähe von solchen Fähigkeiten kommen werden", so Acemoglu.Die Goldman-Sachs-Analysten Kash Rangan und Eric Sheridan sind allerdings der Meinung, dass sich die Investitionen langfristig auszahlen, wie auch bei vorangegangenen neuen Technologien. Im Unterschied zu anderen Entwicklungen führen große Unternehmen wie Nvidia und Microsoft die Entwicklung an, was für eine hohe Verbreitung der Technologie sorgt. Zudem ist die Verfügbarkeit von schnellen KI-Beschleunigern wie den GPUs von Nvidia und AMD mittlerweile vorüber. Statt einer Lieferzeit von elf Monaten sind es mittlerweile nur noch zwei bis drei Monate. Allerdings wird der Stromverbrauch der GPUs zum Problem (Golem-Plus), viele Rechenzentren stoßen dabei an ihre Grenzen. Quelle: https://www.golem.de/news/kuenstliche-intelligenz-goldman-sachs-stellt-die-wirtschaftlichkeit-von-ki-infrage-2407-187042.html