In einem höhlenartigen Raum in einem einstöckigen Gebäude in Santa Clara, Kalifornien, surrten diese Woche sechseinhalb Fuß hohe Maschinen hinter weißen Schränken. Die Maschinen bildeten einen neuen Supercomputer, der erst letzten Monat in Betrieb genommen wurde.
Der Supercomputer, der am Donnerstag von Cerebras, einem Start-up-Unternehmen aus dem Silicon Valley, vorgestellt wurde, wurde mit den Spezialchips des Unternehmens gebaut, die für den Betrieb von Produkten der künstlichen Intelligenz konzipiert sind. Die Chips zeichnen sich durch ihre Größe aus – sie ähnelt der eines Esstellers oder ist 56-mal so groß wie ein Chip, der üblicherweise für KI verwendet wird. Jeder Cerebras-Chip verfügt über die Rechenleistung von Hunderten herkömmlicher Chips.
Cerebras gab an, den Supercomputer für G42, ein KI-Unternehmen, gebaut zu haben. G42 sagte, es sei geplant, den Supercomputer zur Entwicklung und Stromversorgung von KI-Produkten für den Nahen Osten zu nutzen.
„Was wir hier zeigen, ist, dass es die Möglichkeit gibt, einen sehr großen, dedizierten KI-Supercomputer zu bauen“, sagte Andrew Feldman, der Geschäftsführer von Cerebras. Er fügte hinzu, dass sein Start-up „der Welt zeigen wollte, dass diese Arbeit schneller, mit weniger Energie und zu geringeren Kosten erledigt werden kann“.
Die Nachfrage nach Rechenleistung und KI-Chips ist in diesem Jahr sprunghaft angestiegen, angetrieben durch einen weltweiten KI-Boom. Tech-Giganten wie Microsoft, Meta und Google sowie unzählige Start-ups haben sich in den letzten Monaten beeilt, KI-Produkte auf den Markt zu bringen, nachdem der KI-gestützte ChatGPT-Chatbot wegen der unheimlich menschenähnlichen Prosa, die er erzeugen konnte, viral ging.
Aber die Herstellung von KI-Produkten erfordert in der Regel erhebliche Mengen an Rechenleistung und Spezialchips, was zu einer wilden Jagd nach mehr dieser Technologien führt. Im Mai sagte Nvidia, der führende Hersteller von Chips für KI-Systeme, dass die Nachfrage nach seinen Produkten – sogenannten Grafikprozessoren oder GPUs – so groß sei, dass der Quartalsumsatz mehr als 50 Prozent über den Schätzungen der Wall Street liegen würde. Die Prognose ließ den Marktwert von Nvidia auf über 1 Billion US-Dollar steigen.
„Zum ersten Mal sehen wir aufgrund von KI-Technologien einen enormen Anstieg der Computeranforderungen“, sagte Ronen Dar, Gründer von Run:AI, einem Start-up in Tel Aviv, das Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Modellen unterstützt. Das habe „eine enorme Nachfrage“ nach Spezialchips geschaffen, fügte er hinzu, und Unternehmen hätten „sich beeilt, den Zugang zu ihnen zu sichern“.
Um an genügend KI-Chips zu kommen, haben einige der größten Technologieunternehmen – darunter Google, Amazon, Advanced Micro Devices und Intel – ihre eigenen Alternativen entwickelt. Auch Start-ups wie Cerebras, Graphcore, Groq und SambaNova haben sich dem Rennen angeschlossen und wollen in den von Nvidia dominierten Markt eindringen.
Chips werden in der KI eine so wichtige Rolle spielen, dass sie das Machtgleichgewicht zwischen Technologieunternehmen und sogar Nationen verändern könnten. Die Biden-Regierung beispielsweise hat kürzlich Beschränkungen für den Verkauf von KI-Chips an China erwogen. Einige amerikanische Beamte sagten, Chinas KI-Fähigkeiten könnten eine nationale Sicherheitsbedrohung für die Vereinigten Staaten darstellen, indem sie Pekings Militär- und Sicherheitsapparat stärken.
KI-Supercomputer wurden schon früher gebaut, unter anderem von Nvidia. Aber es kommt selten vor, dass Start-ups solche erstellen.
Cerebras mit Sitz in Sunnyvale, Kalifornien, wurde 2016 von Herrn Feldman und vier weiteren Ingenieuren mit dem Ziel gegründet, Hardware zu bauen, die die KI-Entwicklung beschleunigt. Im Laufe der Jahre hat das Unternehmen 740 Millionen US-Dollar eingesammelt, unter anderem von Sam Altman, der das KI-Labor OpenAI leitet, und Risikokapitalfirmen wie Benchmark. Cerebras hat einen Wert von 4,1 Milliarden US-Dollar.
Da die Chips, die normalerweise für die KI verwendet werden, klein sind – oft so groß wie eine Briefmarke – sind Hunderte oder sogar Tausende von ihnen erforderlich, um ein kompliziertes KI-Modell zu verarbeiten. Im Jahr 2019 enthüllte Cerebras den angeblich größten Computerchip, der jemals gebaut wurde, und Feldman sagte, dass seine Chips KI-Systeme zwischen 100 und 1.000 Mal schneller trainieren können als bestehende Hardware.
G42, das Unternehmen aus Abu Dhabi, begann 2021 mit Cerebras zusammenzuarbeiten. Im April nutzte es ein Cerebras-System, um eine arabische Version von ChatGPT zu trainieren.
Im Mai forderte G42 Cerebras auf, ein Netzwerk von Supercomputern in verschiedenen Teilen der Welt aufzubauen. Talal Al Kaissi, der Geschäftsführer von G42, sagte, die Spitzentechnologie würde es seinem Unternehmen ermöglichen, Chatbots zu entwickeln und KI zur Analyse von Genom- und Vorsorgedaten zu nutzen.
Doch die Nachfrage nach GPUs war so hoch, dass es schwierig war, genug zu bekommen, um einen Supercomputer zu bauen. Die Technologie von Cerebras sei sowohl verfügbar als auch kostengünstig, sagte Herr Al Kaissi. Also nutzte Cerebras seine Chips, um den Supercomputer für G42 in nur 10 Tagen zu bauen, sagte Herr Feldman.
„Der Zeitrahmen wurde enorm verkürzt“, sagte Herr Al Kaissi.
Cerebras plant, im Laufe des nächsten Jahres zwei weitere Supercomputer für G42 zu bauen – einen in Texas und einen in North Carolina – und danach sechs weitere über die ganze Welt zu verteilen. Es nennt dieses Netzwerk Condor Galaxy.
Start-ups dürften dennoch Schwierigkeiten haben, mit Nvidia zu konkurrieren, sagte Chris Manning, ein Informatiker an der Stanford University, dessen Forschung sich auf KI konzentriert. Das liege daran, dass Menschen, die KI-Modelle bauen, daran gewöhnt seien, Software zu verwenden, die auf den KI-Chips von Nvidia laufe, sagte er.
Andere Start-ups haben ebenfalls versucht, in den Markt für KI-Chips einzusteigen, doch viele sind „faktisch gescheitert“, sagte Dr. Manning.
Aber Herr Feldman sagte, er sei hoffnungsvoll. Viele KI-Unternehmen wollten nicht nur an Nvidia gebunden sein, sagte er, und es bestehe weltweit eine Nachfrage nach anderen leistungsstarken Chips wie denen von Cerebras.
„Wir hoffen, dass dies die KI voranbringt“, sagte er.