Weißt du, welche Auswirkungen 50M H100-Äquivalent für die Energieversorgung von KI hat? Ich habe gerade @grok gefragt, ob es das selbst beantworten kann, und das ist die Antwort: ➤ Rechenleistung ⟶ 25.000–50.000 exaFLOPS (20.000–40.000x der derzeit schnellsten Supercomputer der Welt) ➤ Trainingskapazität ⟶ Billionen/Quadrillionen von Parametern ➤ Aktuelle xAI-Skala ⟶ 200x der aktuellen Einrichtung (~230.000 GPUs, 100-200 exaFLOPS) ➤ Stromverbrauch ⟶ ~35 GW oder der Stromverbrauch von 35 Millionen US-Haushalten oder Ländern wie Argentinien (~30 GW) ➤ Jährlicher Energieverbrauch ⟶ ~245.000 GWH oder 6% des jährlichen Stromverbrauchs der USA (~4.000 TWh) ➤ Kosten ⟶ 1,5 Billionen USD nur für Hardware und geschätzt 2–3 Billionen USD insgesamt über 5 Jahre ➤ Jährliche Investition erforderlich ⟶ 400-600 Milliarden USD/Jahr Die schiere Größe dieser Nation bedeutet einen globalen Wandel von fossilen Brennstoffen, dem Grundpfeiler des 20. Jahrhunderts, hin zu Rechenleistung. In der Zwischenzeit sind KI-Durchbrüche unvermeidlich und werden verschiedene Sektoren unserer Gesellschaft transformieren. Wie @MTorygreen zu Recht darauf hingewiesen hat, kann die Cloud allein nicht den umfangreichen Maßstab, die Energieanforderungen und die globalen Verteilungsbedürfnisse der KI erfüllen. Die Zukunft der Intelligenz ist nicht auf einige zentralisierte Entitäten und Rechenzentren beschränkt; sie ist überall oder nirgendwo.