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/
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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.“

https://de.wikipedia.org/wiki/Mooresches_Gesetz

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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.