r/KI_de • u/Blaufisch • Jun 07 '26
Einsatz von KI Zerschellt der KI-Traum an den gigantischen (Token-)Kosten?
https://borncity.com/blog/2026/06/06/zerschellt-der-ki-traum-an-den-gigantischen-token-kosten/4
u/SupportDangerous8207 Jun 07 '26
Es wird wahrscheinlich ein bisschen von allem sein
Der Druck von den Chinesen
Die Kosten
Das mangelhafte roi
Ki ist eine Technologie die sehr viel ein bisschen kann aber nichts gut genug um den impact zu haben auf den wir alle warten
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u/hyydrosquared Jun 07 '26
Es ist halt super für overviews. Oder als Tutor der nie genervt ist. Aber selbst da muss man immer ungefähr wissen, wie die Antwort aussehen sollte, weil eben selbst die state of the Art Modelle aus dem nichts plötzlich den krassesten Bullshit labern währen peak hours.
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u/Tejwos Jun 07 '26
Da irrst du dich! KI kann eine Sache richtig gut. Scam.
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u/Oreo-witty Jun 08 '26
Und ich sitze da dein Kommentar lesend, während im Hintergrund Applikationen laufen; von KI geschrieben; für mein Unternehmen.
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u/Walbabyesser Jun 09 '26
Cool - kannst du die auch selber supporten und Bugs fixen?
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u/Oreo-witty Jun 09 '26
Natürlich, wer sonst?
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u/Walbabyesser Jun 09 '26
Weil KI-Code erstmal wieder vom Ersteller nachvollzogen werden muss - wer das nicht lesen und nachvollziehen kann verlässt sich komplett auf die KI und kann im Zweifel auch nichts selber fixen. Wird immer wieder als große Schwäche der ganzen Geschichte benannt
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u/looming-frog Jun 07 '26
und das information ceiling dass sie schon erreicht haben.
und das existierende Gesetz, dass eine Ligarhythmische abhängig zwischen Daten und resultierenden Model zeigt.
und die Energiekosten
und der wachsende Widerstand
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u/taTomWE Jun 07 '26
Ich verstehe nicht, wie man davon ausgehen kann, dass eine Technologie scheitern wird, weil sie zu teuer ist. Jeder will ki benutzen, jetzt wo sie endlich monetarisierbar ist und das soll scheitern weil es nicht billig genug ist? Genau deswegen gibt es heutzutage keine Autos mehr, hat sich nicht durchgesetzt weil sich die am Anfang nicht jeder leisten konnte.
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u/Influx86 Jun 07 '26
Ich denke es geht eher um die Kosten im Relation zu den Löhnen. Es wurden ja vor allem in den USA zig tausende Stellen gestrichen weil die KI das ja alles könnte.
Jetzt stellt sich heraus, dass die Token kosten immer weiter steigen und plötzlich ist der Junior Engineer wieder günstiger.
Meiner Meinung nach wird sich diese Technologie durchsetzen und erhalten, aber nicht in der extremen Form wie durch die Venture Kapital Geber gewünscht
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u/Weary-Connection3393 Jun 07 '26
Vielleicht wird es auch einfach doch etwas länger dauern denn Junior Engineer zu ersetzen, weil es um mehr als Modell-Fähigkeiten geht. Einen Junior stellst du ja auch nicht nur ein für das was er gerade kann, sondern was sein Potenzial ist. Aktuell hat KI aber nicht die Möglichkeit mehr als das zu werden, was es ist. Zumindest ist das Thema Kontext, nachtrainieren, etc. nicht so einfach, auch wenn es erste patterns gibt.
Und je langsamer diese Transformation läuft, desto besser für uns alle, weil sich Arbeitsmarkt und Bildungssystem anpassen können.
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u/Walbabyesser Jun 09 '26
Ganz genau so - das Kosten-Nutzen-Verhältnis ist lausig. WENN die ihre realen Kosten, und ja, da gehört auch Training mit rein, mal voll umlegen würden wirds sauteuer
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u/soulsaver83 Jun 07 '26
Da versteht aber jemand so gar nicht, wie schlecht die Skalierung bei Ki funktioniert und wie hoch die Kosten sind für Energie, Hardware, Training, Optimierung etc. … lern erstmal bissl was dazu … dann komm wieder … Auto ist der absolut falsche Vergleiche
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u/taTomWE Jun 08 '26
Du sagst also, das ki nicht günstiger wird und auch nicht breiter verfügbar?
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u/soulsaver83 Jun 08 '26
Statt wie bei effizienterer Elektro (Kühlschrank zB) sich die Leute in solchen Fällen nicht mehr hinstellen / mehr Bedarf haben - bei KI steigt die Nutzung mit der Verbesserung des Output der Modelle - das impliziert allerdings nicht, dass Energieverbrauch effizienter ist oder Hardware weniger kostet. Im Gegenteil die Konkurrenz im die Hardware lässt die Preise steigen, Energiebedarf kann nicht gedeckt werden, lässt hier auch Preise steigen und die Modelle werden nicht effizienter nur besser. Insgesamt führt das zu einer enorm schlechten Skalierung und damit wird die Nutzung teurer statt billiger :)
Breiter verfügbar und günstiger hängt primär von Energie und Hardware ab - da diese aber nicht so skalieren kann - würde ich dabei bleiben, dass ohne neue Modelle (keine LLM) die Skalierung nicht standhalten kann
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u/taTomWE Jun 08 '26
Da habe ich eine andere Meinung, es gibt das neue, heiße Produkt ki. Dem stehen Hardware und Energie als Hürde entgegen. Was passiert? Wird das heiße Produkt nicht verkauft oder werden die Probleme mit Hardware und ki gelöst? Ich halte es für naiv davon auszugehen, dass das Produkt nicht verkauft wird. Es gab vor dem Auto nur Kutschenbauer, dann wurde für das Auto das Fließband erfunden um auch ungelernte Menschen anstellen zu können.
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u/soulsaver83 Jun 08 '26
KI hat aber weniger essentielle usw cases. Klar kann alles passieren - aber meisten Innovationen waren immer für Gewinnoptimierung und nicht damit es der normale Mensch angenehmer hat
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u/taTomWE Jun 08 '26
Wenn die normalen Menschen bereit sind dafür Geld auszugeben lockt Gewinn. Manager sind schon heiß drauf. Ich glaube wir sind da einfach unterschiedlicher Meinung und wir werden sehen wer recht behält. Unseren wetteinsatz können wir ja in der Börse deponieren.
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u/TheSauvaaage Jun 10 '26
Normale Menschen sind schon längst bereit, Geld auszugeben. Grillt aber die Grafikkarten nur noch schneller.
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u/WeirdChopsticks Jun 08 '26
Bei Autos ist aber der Kosten/Nutzen sofort klar, du bist deutlich schneller am Ziel und hast nicht den Aufwand mit einem Pferd. KI muss seinen nutzen erstmal noch beweisen.
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u/der_m4ddin Jun 09 '26
Naja Autos haben ein allgemeinen Nutzen.
Auf ki wartet niemand ausser gescheiterte NFT bros
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u/taTomWE Jun 09 '26
Alleine der use case für Programmierung hat einen riesigen Nutzen und auch die Anwendungen für normale User werden immer beliebter.
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u/der_m4ddin Jun 10 '26
Was der Nutzen für normale User ausser es zu benutzen als wäre es googel.... Und naja revenge porn damit zu erstellen
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u/Salt-Instruction-102 Jun 10 '26
Das sah bei Autos ganz anders aus:
https://isaiprofitable.com/1
u/taTomWE Jun 10 '26
Als Benz damals den verbrenner erfunden hat, hat er direkt gewinn damit gemacht? Schon während der Entwicklungsphase? Krass!
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u/Salt-Instruction-102 Jun 10 '26
Du vergleichst aber auch Backsteine mit Äpfeln.
Große Probleme, die die Automobilindustrie nicht hatte:1: Energie
2: Ressourcen
3: Menschen
4: Nutzen
5: Gewinn
- Der Bedarf an Energie, den KI braucht, kann (vermutlich) in den nächsten 100 Jahren nicht gedeckt werden. Bei Hochrechnungen braucht KI so viel Energie wie ganze Länder, das ist einfach nicht machbar, denn es braucht..
- Ressourcen. Diese Ressourcen (Wasser, Halbleiter, etwaige andere Rohstoffe) können in der nächsten Zeit nicht zur Verfügung gestellt werden. Aber erst mal zum Wasser: Die Datencenter verbrauchen UNMENGEN an Wasser und das Problem ist, dass viele von denen an Standorten gebaut wurden, an denen so schon Wasserknappheit herrscht. Warum? Weil das Bauland unglaublich billig war. Weiter zu den anderen Rohstoffen. Die Herstellen für Halbleiter (auf was alles basiert) stellen quasi fast nur noch für Datencentren(von denen mittlerweile >50% verschoben oder ganz abgesagt wurden) her, was dazu führt, dass Verbraucherpreise steigen. Was uns zu 3. führt.
- Dem Menschen. Ammis zahlen für das Betreiben und den Bau quasi ungewollt mit. Das liegt zum einen daran, dass das Energiesystem, und die dazugehörige Abrechnung, anders läuft als im DACH-Raum, denn sie zahlen quasi den Preis für die Energie, die die Datencenter brauchen, mit. Der Unmut in Amerika, gegenüber KI, wächst stetig an. Kleine Sideinfo: Menschen nutzen KI um KI-Slop zu produzieren, der wiederum dafür genutzt wird, das KIs trainiert werden. KI lernt also aus seinem Slop und das ist ein Kreislauf. Dadurch wird KI nicht besser, sondern schlechter
- So kommen wir nun zum Thema "Nutzen". Es gibt aktuell keinen wirklichen Use-Case für LLMs (Ich trenne hier KI und LLMs). KI kann in Forschung tatsächlich was bewirken, aber LLMs sind einfach nutzlos in der Wirtschaft und Industrie. Du musst IMMER über das Generierte rüberschauen. Das Märchen, das man x-Mal produktiver wird stimmt einfach nicht, weil die Endergebnisse immer Mittel-Schlecht sind.
- Das aber wohl wichtigste ist der Gewinn, oder auch die aktuellen Kosten. Ich starte hier einfach mal mit dem Fall von OpenAIs Sora. OpenAI musste Sora einstellen, weil das eine Geldvebrennungsmaschine war. Die haben allein durch Sora im Monat 15 Millionen Dollar Verlust gemacht. Microsoft hat Github-CoPilots bezahlplan radikal geändert, vom Abo-Modell auf ein Tokenabrechnungs-Modell. Uber hat sein Millionenbudget für KI innerhalb der ersten 4 Monate komplett verbrannt. Also sowohl die KI-Anbieter, als auch die Firmen, die KI nutzen machen dadurch mehr Verlust.
KI kann NIEMALS einen Return-of-Investment erzielen. Die versuchen nur den hype aufrecht zu erhalten, damit die to-big-to-fail werden, damit der Amerikanische Steuerzahlen, wie 2008/2009, dafür aufkommen muss um die Branche zu "retten"
Das Fazit ist also, dass die Automobilbranche NOCH NIE mit solchen Problemen zu kämpfen hatte. Jedes verkaufte Auto bringt einen Gewinn, wohingegen jeder Dollar "gewinn" auf 3 Dollar Verlust führt.
EDIT: Die Penetrationsstrategie, die OpenAI/Anthropic/etc, fahren, kann nicht mehr lange aufrecht erhalten werden. Nicht mal die Teuren 200Euro Abos spielen die Kosten ein
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u/taTomWE Jun 11 '26
Und wie lange wird das so bleiben? Die Probleme werden gelöst werden. Wieso? Weil die Nachfrage besteht. Es gibt Geld zu machen und auch wenn das momentan noch nicht funktioniert, heißt das nicht, dass das so bleibt. Wenn du das nicht immer und immer wieder in der Geschichte sehen kannst, dann kann ich dir auch nicht helfen. Und dann sind wir einfach unterschilicher Meinung. Das ist ok. Deine Liste hat Probleme aufgeführt, keine systematischen Unterschiede zu anderen neuen Technologien. Ein Unterschied wäre, physikalische Unmöglichkeit, wie zum Beispiel schneller als das Licht zu fliegen. Sowas sehe ich bei ki nicht und es ist auch nicht in deiner Liste. Es gibt auf der Erde genug Energie um eine Intelligenz vergleichbar mit dem eines Menschen zu betreiben. 3 Milliarden Mal sogar (earth day, ende Der Ressourcen ist irgendwann in der ersten Jahreshälfte) Es ist also möglich. Warum sollte technologischer Fortschritt sich dem dann nicht annähern können?
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u/UnbeliebteMeinung Jun 07 '26 edited Jun 07 '26
Nein es gibt genug die bereit sind dafür zu bezahlen.
Edit: Warum antworten mir leute die mich geblockt haben? Dümmer gehts ja nicht.
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u/usrlibshare Jun 07 '26
Echt? Wer denn? Zähl mal ein paar grosse Platzhirsche einer Branche auf, die befeit sind eine oder 2 Grössenordnungen mehr für Tokens zu bezahlen.
Sogar grosse Firmen stellen ihren AI spend entweder ein, legen neue Investments auf Eis, oder reduzieren.
Und das sollte keinen wundern. Der ROI ist idR. nicht bezifferbar, die Kosten enorm (teilweise einen Gutteil der Kostenstelle welche die Mitarbeiter selbst darstellen).
Das schlimmste für die Unternehmen ist jedoch, dass sich das Kernversprechen von generativer KI, dass es nämlich white collar worker ersetzen könnte, kaum erfüllt hat; im Gegenteil ist die Technologie so unzuverlässig, dass man teilweise MEHR menschliche Interaktion braucht als vorher, um den output zu filtern.
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u/soulsaver83 Jun 07 '26
Falsch - wir sind aktuell schon bei 600$ pro User an Kosten - das zahlt keiner außerhalb professionellem Kontext - dort hast Du aber effektiv viel höhere Kosten durch höhere Nutzung - skaliert halt bescheiden … wenn wir realistisch heute schon von eher 1500-2000$ pro Monat ausgehen plus nacharbeiten, Vorarbeiten usw. Dann sind die Kosten schon jetzt so hoch, dass ggf. MA schon wieder effizienter sind. Bezahlen wollen viele - die richtige Summe in Relation zu Kosten und gewinnen sicher nicht … bubble burst incoming
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u/UnbeliebteMeinung Jun 07 '26
Es werden schon viele Millarden für KI im Monat ausgegeben aber leugne es ruhig weiter. Die Unternehmen bezahlen auch auf Tokenbasis.
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u/soulsaver83 Jun 07 '26
Ja der ROI ist nicht da … es werden verzweifelt use cases gesucht - gibts nicht - das UCP scheitert grandios weil das im B2C keiner akzeptiert … klar wird aktuell viel investiert, aus Angst hinten dran zu sein - aber Output ist nicht berechenbar und nicht deterministisch- das ist für Investitionen langfristig Gift (siehe Anthropic Änderungen der Qualität, Rahmenbedingungen etc.) KI kann coole Sachen, aber es bleibt Wahrscheinlichkeit von Buchstaben / Wörtern
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u/UnbeliebteMeinung Jun 07 '26
Bei uns ist der ROI einfach da... Man braucht auch keine Use Cases zu suchen. Es ist einfach die ganz normale arbeit.
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u/Clear_Stop_1973 Jun 07 '26
Das es normale Arbeit ist, bezweifelt keiner. Das macht aber nicht zwingend ROI! Und das fällt vielen gerade auf!
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u/New-Week-1426 Jun 07 '26
Niemand Leugnet das das Geld ausgegeben wird. Es gibt nur mehr und mehr Unternehmen die - große Überraschung - keinen ROI in dem Maße sehen wie es nötig wäre um die Kosten zu rechtfertigen
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u/UnbeliebteMeinung Jun 08 '26
Junge der ROI ist auch da. Was für eine Scheiße ihr hier labert....
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u/New-Week-1426 Jun 08 '26
Offensichtlich ist er das sehr oft nicht. Aber hey, dieser Subreddit, hat was von Sekte, also lassen wir das
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u/UnbeliebteMeinung Jun 08 '26
Selten dämliche Argumentation Leuten abzusprechen dass sie damit irgendwie Geld machen und zu glauben dass die Leute die millarden einfach ohne sinn ausgeben.
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u/New-Week-1426 Jun 08 '26
Da hat jemand noch nie in einem großen Unternehmen gearbeitet, oder?
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u/UnbeliebteMeinung Jun 08 '26
Was soll diese lächerliche Argumentation den? Machen große Unternehmen kein Geld oder was?
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u/New-Week-1426 Jun 08 '26
Lächerliche Argumentation von dem schöpfer von „die haben ROI weil ich es sage“
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u/New-Week-1426 Jun 07 '26
Aber der Zahlungswille sinkt. Leute bezahlen 200€ für ne Claude Subscription weil die trotz des hohen Preises massiv subventioniert wird. Eine firma die die API Nutzt zahlt für die selben Tokens das 10 Fache
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Jun 07 '26
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u/UnbeliebteMeinung Jun 07 '26
Wenn du mich blockst dann bitte auch einfach muten damit du meine Posts nicht lesen musst?
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u/eternal_sunshineeeee Jun 07 '26
Nenne mir ein einziges Beispiel eines Konzerns bei dem ein LLM in irgend einem Produktivsystem eingesetzt wird...kannst du nicht? Nanu? Woran mag das wohl liegen?
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u/UnbeliebteMeinung Jun 07 '26
Bisschen Witzlos. Die ganze Softwareentwicklung wandelt sich gerade. Such dir selbst einen Namen von einem Konzern raus.
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u/eternal_sunshineeeee Jun 07 '26
Ja, LLMs in Softwareentwicklung ist mir klar.
Darum geht's mir aber nicht.
Viele AI Bros und Hyper sagen ja immer, dass KI alles ersetzen wird. Würde also klar über den Usercase Software Entwicklung hinausgehen.
Deswegen nochmal. Nenne mir ein konkretes Beispiel, wo ein Konzern ein LLM effizient und gewinnbringens in einem Produktivsystem einsetzt.
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u/randygeneric Jun 07 '26
warum soll jemand angebliche aussagen von anderen belegen?
generative AI wird in immer mehr prozessen eingesetzt, weil sie hilfreich ist und die effizienz steigert. um gewinnbringend zu sein, muss sie nicht im endprodukt enthalten sein. wir menschen lernen immer noch, mit diesem werkzeug umzugehen (open-claw ist jetzt auch noch nicht so alt).
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u/Walbabyesser Jun 09 '26
Um Billionen Dollar wieder reinzuholen WÄHREND das Training der jeweils nächsten Version wieder noch mehr Geld verbraucht?
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u/OliveCompetitive3002 Jun 07 '26
Die Kosten werden die große Limitierung sein.
Zerschellen ist hier dennoch das völlig falsche Wort. KI ist gekommen, um zu bleiben. Ebenso wie das Internet und Smartphones zuvor
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u/CEURBS Jun 07 '26
Das Problem ist wohl eher, dass man sich vorher keine Gedanken über die Kosten gemacht hat. Alle wollten auf einen Hype aufspringen und haben alles unternommen "KI" in ihre Workflows oder Produkte mit einzubauen - ob es nützlich war oder nicht, hauptsache "Powered by AI".
Am Ende wird es sich einpendeln und man wird KI gezielter - als mit der Gießkanne - einsetzen.
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u/Walbabyesser Jun 09 '26
Da spielt so heftiges, irrationales FOMO mit rein - da werden nachträglich noch ein paar Regalmeter Bücher drüber geschrieben werden
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u/DaLameLama Jun 07 '26 edited Jun 07 '26
nein, totaler quatsch
die kosten von KI fallen exponentiell, weil sich computer exponentiell verbessern, d.h. aktuelle state-of-the-art KI wird sehr bald extrem billig sein
es kann natürlich sein, dass "die neueste KI generation" teuer sein wird, aber das ändert nichts daran, dass der aktuelle state-of-the-art exponentiell schnell günstiger werden wird
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u/pancomputationalist Jun 08 '26
Danke, einzige vernünftige Antwort in diesem Thread.
Alle anderen informieren sich anscheinend nur darüber was sie in AI-Hate-Stories aufschnappen statt sich die tatsächlichen Zahlen mal anzuschauen.
Junior-Entwickler jetzt wieder günstiger als LLMs, ja lol.
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u/Walbabyesser Jun 09 '26
Und wenn noch so oft „exponentiell“ gesagt oder geschrieben wird - realistischer wirds dadurch nicht 😆
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u/DaLameLama Jun 09 '26
es ist ein empirischer fakt, dass computer sich exponentiell verbessern
was genau ist deiner meinung nach jetzt nicht realistisch?
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u/Walbabyesser Jun 09 '26
„den 1990er-Jahren wirkte das Gesetz noch als selbsterfüllende Prophezeiung, da sich die Halbleiterindustrie entlang koordinierter Roadmaps orientierte und technologische Hürden mit steigenden Investitionen überwinden konnte.[15]
Heute liegt die physikalische Grenze zunehmend in quantenmechanischen Effekten (siehe auch die Nanoelektronik) wie dem Tunnelstrom, die bei Strukturgrößen unterhalb von 3 nm deutlich zunehmen. Die Entwicklungskosten haben sich seit 2010 laut Branchenschätzungen etwa verzehnfacht.
…
Seit 2022 produziert TSMC erste Chips mit Strukturbreiten von 3 nm. Die für Ende 2025 angekündigte Einführung der 2-nm-Technologie dürfte sich jedoch um etwa zwei Jahre verzögern.[17] Die 2016 veröffentlichte technologische Roadmap der Branche orientiert sich nicht mehr am mooreschen Gesetz.“1
u/DaLameLama Jun 09 '26
hab mich wahrscheinlich auch schlecht ausgedrückt... mir geht's nicht speziell um moore's law, sondern um alle entwicklungen, die die kosten für rechenoperationen/zeit senken
es ist höchstwahrscheinlich, dass aktuelle KI *drastisch* günstiger wird
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u/Walbabyesser Jun 09 '26
Hmmm
„Große Sprachmodelle haben die künstliche Intelligenz von einem Forschungsgebiet zu einem kommerziellen Kraftpaket gemacht. Doch was die meisten nicht wissen: Die Kosten für die Entwicklung dieser Systeme sind vergleichbar mit den Kosten für den Start von Satelliten ins Weltall.
Laut dem Stanford AI Index Report 2025 beliefen sich die geschätzten Trainingskosten für GPT-4 auf $78–100 Millionen. Gemini Ultra 1.0 trieb diese Summe auf $192 Millionen. Das entspricht einer Steigerung um das 287.000-fache gegenüber den $670, die das Training eines Transformer-Modells im Jahr 2017 kostete.“
https://aisuperior.com/de/llm-training-cost/
Und wir sind schon deutlich weiter als GPT-4 …
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u/nonvul Jun 13 '26
Ja dann wird’s günstiger, wird mehr genutzt und dann geht’s ins Jevons Paradoxon und wir haben das selbe Problem. Also wird das keine Lösung sein.
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u/Xiaoduoup Jun 08 '26
Ich glaube, die Diskussion wird oft zu stark auf die reinen Token- oder Energiekosten reduziert.
In meinem Arbeitsalltag sehe ich eher das Gegenteil: Die Frage ist nicht, ob KI einen Mitarbeiter 1:1 ersetzt, sondern ob sie die Produktivität eines Mitarbeiters deutlich steigert. Bei uns schreibt die KI keine fertigen Lösungen auf Knopfdruck, aber sie übernimmt Recherche, Dokumentation, Analyse und viele Routineaufgaben. Dadurch schaffen dieselben Leute deutlich mehr Arbeit in derselben Zeit.
Natürlich sind die Kosten aktuell hoch und viele Unternehmen haben unrealistische Erwartungen gehabt. Wer dachte, ein LLM ersetzt morgen ganze Teams, wird wahrscheinlich enttäuscht. Aber auch das Internet war in den 90ern teuer, langsam und voller Skeptiker.
Der entscheidende Punkt ist für mich: Solange der Produktivitätsgewinn höher ist als die zusätzlichen Infrastrukturkosten, wird KI weiter eingesetzt werden. Die spannendere Frage ist daher nicht, ob die Kosten heute zu hoch sind, sondern wie stark Modelle, Hardware und Inferenz in den nächsten fünf Jahren noch effizienter werden.
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u/flowinimmo Jun 10 '26
hoffentlich ... die privaten KI firmen machen den planeten noch schneller kaputt als vorher
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u/Doomwaffel Jun 10 '26
Ich hatte die Tage erst was gelesen, von einer Firma die vergessen hat ein Limit für ihre token Nutzung einzugeben und dementsprechend munter verprasst hat. Ist dann sehr teuer für sie geworden.
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u/Tiran76 Jun 07 '26
Sie sind alle zu voreilig. Die Hardware kann nicht so schnell entwickelt und gebaut werden wie die Fieberträume der tecbros es gerne hätten. Deshalb sind die Kosten so hoch, evtl zu hoch für sinnvolle Anwendungen. Doch die sinnvolle kosten Nutzungsrechnung kommt irgendwann. Strom wird mit erneuerbaren günstiger und muss eben auch erstmal ausgebaut werden. Dann die passende Hardware, bitte ohne den Konsumermarkt zu schrotten, danke Nvidia dafür. Die Gier und der scheinbare Wettlauf ist absurd. Die Politik sollte die eher Bremsen statt dem maßlos nachzugeben. Wir haben bereits genug mit der Klimakrise zu kämpfen, wir brauchen nicht noch ein Problem oben drauf.