Costs

Achim Sawall schreibt in »Gita Gopinath: Harvard-Ökonomin warnt vor hartem KI-Crash« für golem.de Gopinath sieht verschiedene Faktoren, die einen solchen Crash auslösen könnten – etwa einen zweiten Fall Deepseek, also eine Firma, die KI zu einem Bruchteil der Kosten produziert wie die US-Konkurrenten. “Ein weiterer Crash-Auslöser könnte auch sein, dass die Inflation stärker als erwartet steigt, die US-Notenbank Fed die Zinsen erhöht und für Unternehmen sowie Staaten die Finanzierung der enormen Schulden verteuert” , so Gopinath. “Oder dass die Rendite langfristiger US-Staatsanleihen steigt, weil die Menschen für die Zukunft höhere Inflationsraten erwarten. Das könnte schlimm werden.” ...

Christian Wölbert schreibt in »Digitale Souveränität: Es geht auch ohne Microsoft« für spiegel.de Als Schwachstelle des Open-Source-Ökosystems führen Behörden und Firmen häufig das begrenzte Zusammenspiel zwischen Anwendungen wie LibreOffice, Nextcloud, Open-Xchange, Jitsi oder OpenTalk an. Digitalminister Schrödter nannte als Beispiele für wünschenswerte Integrationen etwa das Hinzufügen eines Anhangs aus Nextcloud beim Senden einer Mail mit Open-XChange und das Erstellen einer OpenTalk-Videokonferenz beim Verfassen einer Termineinladung. »Sehr wünschenswert wäre über solche konkreten Integrationen hinaus auch eine anwendungsübergreifende Suchfunktion«, sagte er. ...

In seinem Artikel »Revealing the Hidden Economics of Open Models in the AI Era« fasst Frank Nagle die Studie »The Latent Role of Open Models in the AI Economy« zusammen, die er gemeinsam mit Daniel Yue von der Georgia Tech verfasst hat. Er zeigt, wie deutlich offene KI-Modelle im aktuellen Markt unterschätzt werden. Grundlage ist ein ungewöhnlich umfangreicher Datensatz zu Nutzung, Preisen und Leistungsfähigkeit verschiedener Modelle. ...

Achim Born schreibt in »Von wegen souverän: IBM treibt Preise in die Höhe, Deutsche müssen zahlen« für heise.de Zwischen 2015 und 2025 sind die Preise für IBM-Software um fast 80 Prozent angestiegen. Das geht aus einer Erhebung der IBM-Partnerfirma Bücker hervor. Besonders kräftig langte der US-Konzern demnach in den vergangenen drei Jahren zu. Im Jahr 2023 gab es einen Zuwachs von 24 Prozent, 2024 und 2025 lagen die Werte bei jeweils sechs Prozent. ...

Modelle werden nicht automatisch besser, je mehr Daten sie erhalten – das habe ich hier bereits erwähnt. Interessant ist jedoch der Ansatz, der gefunden werden muss, um Modelle dennoch zu verbessern. Der folgende Ansatz ist einer der ersten von den ich lese. Dr. Wolfgang Stieler schreibt in »OpenAI o3: Revolutionäres KI-Modell mit hohem Rechenaufwand und Preisschild« für heise.de Die KI-Branche regierte darauf mit einer Strategie, die unter dem Schlagwort “test-time compute” bekannt geworden ist. Diese Strategie greift eine zentrale Schwäche großer Sprachmodelle auf: Sie berechnen immer das nächste, zum Input passende Token, dann hängen sie den Output vorne an den Prompt und wiederholen die Prozedur. Das funktioniert zwar für Texte, aber nicht für komplexe Probleme, bei denen die KI schrittweise mögliche Lösungswege ausprobiert und wenn sie in eine Sackgasse gerät, wieder neu ansetzen müsste. ...