Zehn Minuten Wirtschaft Wie viel Hirn braucht KI - und wo?
Nov 20, 2025
Isabel Lerch, Journalistin mit Fokus auf Technologie und Wirtschaft, diskutiert die Herausforderungen der Rechenzentren in Deutschland. Sie beleuchtet, dass Deutschland bei der Rechenleistung für KI hinterherhinkt, besonders bei großen Sprachmodellen. Die Abhängigkeit von US-Anbietern wird kritisch betrachtet, da Startups kostengünstige Lösungen nutzen. Isabel erklärt die Bedeutung von Datensouveränität und blicke in die Zukunft: Der Energiebedarf für KI könnte bis 2030 drastisch steigen.
AI Snips
Chapters
Transcript
Episode notes
Deutschland fehlt Rechenpower Für LLMs
- Große Sprachmodelle wie GPT-Modelle brauchen enorme Rechenleistung, die Deutschland kaum bietet.
- Europa hat beim Training dieser LLMs den Anschluss an USA und China verpasst.
Startups Nutzen Auslandskapazitäten
- Viele deutsche KI-Startups bauen Anwendungen auf Basis ausländischer Rechenkapazitäten.
- Sie nutzen meist günstige Angebote von Amazon, Microsoft oder Google zum Skalieren.
Früh Gegen Vendor‑Lockin Planen
- Vermeide zu starke Bindung an einen Cloud-Anbieter, um Vendor-Lockin zu reduzieren.
- Plane Migration und Interoperabilität früh, sonst wird ein Wechsel teuer und aufwändig.