Microsoft hat 280 Milliarden Dollar für KI ausgegeben. Der Guardian fragte, wo die Chips seien.
Berichten zufolge hat Microsoft laut internen Dokumenten 2,2 Millionen KI-Chips installiert, was weit unter der angegebenen Rechenzentrumskapazität von 5 GW liegt. Microsoft bezeichnet die Analyse als ungenau. Nadella gibt der Macht die Schuld.
Eine diese Woche veröffentlichte Guardian-Untersuchung unter Berufung auf interne Dokumente berichtet, dass Microsoft weltweit rund 2,2 Millionen KI-Chips installiert hat, nachdem es seit 2022 rund 280 Milliarden Dollar für Land, Gebäude und Computerinfrastruktur ausgegeben hat. Der Kern der Geschichte ist die Lücke: Von der Studie befragte Experten schätzten, dass die von Microsoft beschriebenen 5 Gigawatt zusätzlicher Rechenzentrumskapazität etwa 6,4 Millionen GPUs erfordern würden, um sie zu füllen. Microsoft lehnte die Berechnung mit der Begründung ab, sie sei „ungenau und ziehe aus falschen Annahmen falsche Schlussfolgerungen“. Die Aktien des Unternehmens fielen am Montag um rund 3 Prozent und schlossen bei knapp 480 Dollar.
Vorstandsvorsitzender Satya Nadella hat seit Monaten seine eigene Erklärung für die Lücke abgegeben, und es handelt sich nicht um einen Chipmangel. Er nennt es „warme Hüllen“: angetriebene, gekühlte, fertige Gebäude, die bereit sind, Hardware aufzunehmen. „Es ist kein Problem mit der Versorgung mit Chips“, sagte er Anfang des Jahres, „es liegt vielmehr an der Tatsache, dass ich keine warmen Hüllen habe, in die ich mich einstecken kann.“ Er hat beschrieben, dass sich GPUs im Lager befinden und das Unternehmen sie nicht einschalten kann. Als Beispiele werden verspätete Standorte genannt, darunter Fairwater in Wisconsin.
Aus diesem Grund ist dies interessanter als ein Unternehmensstreit. Seit drei Jahren geht es in der öffentlichen Geschichte der KI-Skalierung um Chips: Wer kann die neuesten von Nvidia kaufen, wer wird durch Exportkontrollen abgeschnitten, wer steht an der Spitze der Warteschlange. Diese Formulierung ist stillschweigend veraltet. Ein modernes KI-Rechenzentrum ist zunächst ein Elektrizitätsproblem, dann ein Bauproblem und erst dann ein Halbleiterproblem. Umspannwerke, Netzanschlüsse, Kühlwasser und Baugenehmigungen bewegen sich alle in Zeiträumen, die sich über Jahre erstrecken, und keine davon wird schneller, weil Sie mehr Geld überwiesen haben. Wenn Nadellas Darstellung Recht hat, sind der Tiefbau und die Versorgungsunternehmen der eigentliche Engpass der Branche. Wenn die Lesart des Guardian richtig ist, beziehen sich die gemeldeten Kapazitätszahlen im gesamten Sektor möglicherweise auf Gebäude und nicht auf funktionierende Computer, was es für Außenstehende schwieriger macht, zu beurteilen, wer tatsächlich über was verfügt.
Ein berechtigter Vorbehalt: Beide Seiten gehen von unvollständigen Informationen aus. Die Schätzung des Guardian, wie viele GPUs 5 Gigawatt bedeuten, hängt von Annahmen über die Chiperzeugung, den Stromverbrauch pro Rack und den Overhead ab, und vernünftige Leute können auf unterschiedliche Zahlen kommen. Microsoft hat keine eigene Zahl veröffentlicht.
Was das für Sie bedeutet: Heute sehr wenig, und das ist in Ordnung. Aber es lohnt sich, Ihr mentales Modell zu aktualisieren. Wenn Sie lesen, dass ein Unternehmen Dutzende Milliarden für KI ausgibt, wird der Großteil dieses Geldes nicht für den Kauf von Chips verwendet, sondern für den Kauf von Macht und Eigentum. Das ist auch der Grund, warum die KI-Kapazität je nach Region ungleichmäßig ankommt, warum einige Dienste in den USA Monate vor Europa eingeführt werden und warum die Fragen zum Stromverbrauch von Rechenzentren nicht verschwinden. Wenn Sie sich für einen Cloud-Anbieter entscheiden, ist „Wir haben Kapazitäten“ eine Aussage, zu der es sich lohnt, weitere Fragen zu stellen.
Quellen
Quellen: https://insidetelecom.com/microsoft-ai-computing-chips-anchored-by-power/
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