Deutschland revolutioniert KI: Startet Europas ersten Exascale-Supercomputer

Europa betritt die nächste Liga der Künstlichen Intelligenz – mit deutscher Spitzentechnologie.

Der Supercomputer rechnet mit Exascale-Geschwindigkeit: Über eine Trillion Operationen pro Sekunde. Das entspricht der Rechenkraft von Millionen moderner Laptops.

Forschung und Industrie erhalten damit ein Werkzeug, das komplexeste KI-Modelle in Rekordzeit trainiert. Von Medikamentenentwicklung bis Klimaforschung.

Während traditionelle Finanzinstitute noch über KI-Risikomodelle diskutieren, setzt Deutschland einfach auf pure Rechenpower. Vielleicht sollte die EZB mal einen Blick riskieren – wenn die Bilanzprüfung es zulässt.

Offizielle Stellen fordern, Jupiter für Unternehmen und Forscher zugänglich zu halten

Ralf Wintergerst, Vorsitzender des deutschen Digitalverbands Bitkom, sagte, die neue Maschine werde Deutschland an die Spitze des weltweiten Hochleistungsrechnens bringen und dazu beitragen, die KI-Kapazitäten des Landes zu erweitern.

Er drängte darauf, Jupiter für die Nutzung leicht zugänglich zu machen. „Der Zugang sollte für Start-ups und etablierte Unternehmen so unbürokratisch wie möglich gestaltet werden“, sagte Ralf am Freitag. Die Europäische Union hinke bei der Entwicklung der Hardware hinterher, die für die groß angelegte KI-Entwicklung erforderlich sei.

Während Ingenieure im Silicon Valley ihre Modelle auf dichten Racks mit Nvidia-GPUs laufen lassen und chinesische Labore ihre Kapazitäten durch staatlich finanzierte Fertigung erweitern, bleibt Europa weitgehend außen vor.

Nvidia wehrt sich gegen geplantes US-Exportgesetz zur Begrenzung des Chipverkaufs

Am selben Tag, an dem Jupiter online ging, gab Nvidia eine öffentliche Warnung vor einem geplanten US-Gesetz heraus, das verhindern könnte, dass Maschinen wie Jupiter jemals wieder aktualisiert werden.

Das Gesetz mit dem Titel GAIN AI Act (kurz für Guaranteeing Access and Innovation for National Artificial Intelligence ) wurde im Rahmen des National Defense Authorization Act eingeführt und würde KI-Chiphersteller dazu verpflichten, US-Inlandsbestellungen gegenüber internationalen Lieferungen zu priorisieren.

Ein Sprecher von Nvidia sagte, der Gesetzentwurf würde mehr Schaden als Nutzen anrichten.

„Wir werden niemals amerikanische Kunden benachteiligen, um den Rest der Welt zu bedienen“, erklärte das Unternehmen. „Der Gesetzesentwurf versucht, ein Problem zu lösen, das es gar nicht gibt. Er würde den weltweiten Wettbewerb in allen Branchen einschränken, die gängige Computerchips verwenden.“

Der Gesetzentwurf sieht strenge Lizenzierungsregeln vor. Jeder Chip mit einem Leistungswert über 4.800 würde eine Exportlizenz benötigen, und das US-Handelsministerium hätte die Befugnis, Lizenzen gänzlich zu verweigern.

Der Gesetzesentwurf sieht vor, dass der Export hochentwickelter Chips blockiert werden soll, solange US-Käufer noch auf Lieferungen warten. Er folgt der unter dem ehemaligendent Joe Biden eingeführten AI Diffusion Rule, die den Export von Rechenleistung in andere Länder durch US-Unternehmen beschränkte.

Ziel war es, den USA den Zugang zu kritischer KI-Infrastruktur zu ermöglichen und China daran zu hindern, die nötige Hardware zu erlangen, um sein Militär durch künstliche Intelligenz zu stärken.

Trotz dieser Einschränkungen schlossdent Donald TRUMP im August eine Vereinbarung mit Nvidia. Er stimmte zu, dass das Unternehmen die Exporte verbotener KI-Chips nach China wieder aufnehmen darf. Im Gegenzug erhält die Regierung einen Prozentsatz von Nvidias Umsätzen, die mit diesen Exporten verbunden sind.

Die Einigung wirft die Frage auf, ob bei der Regulierung der KI-Technologie wirtschaftliche Interessen inzwischen stärker gewichtet werden als Sicherheitsbedenken.

Während die USA ihre Kontrolle verschärfen, versucht Deutschland, die Dinge zumindest intern zu öffnen. Europas Ziel ist es, eine Infrastruktur aufzubauen, die die Entwicklung der nächsten Generation künstlicher Intelligenz ermöglicht, ohne ständig die Zustimmung Washingtons einholen zu müssen.

Das Problem besteht darin, dass die meisten der weltbesten Chips immer noch in den USA hergestellt werden und Nvidia weiterhin der Hauptlieferant für fast alle wichtigen KI-Systeme weltweit ist.

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