Die Künstliche Intelligenz (KI) OpenAI plant, bis Ende des Jahres eine Million Grafikkarten (GPUs) für ihren Chatbot GPT zu nutzen. Diese Entwicklung ist jedoch nur der Anfang einer Reihe von geplanten Maßnahmen.
Hintergrund: Warum aktuell eine Million GPUs notwendig sind
Die neueste Generation von KI-Modellen wie GPT-4.5 und der kommende GPT-5 stellen enorme Anforderungen an Rechenleistung. Um das Training zu beschleunigen, Inferenz in Echtzeit zu ermöglichen und komplexere Modelle umzusetzen, sind massiv mehr Grafikprozessoren erforderlich.
Engpässe und Infrastruktur-Initiativen
Die bisherigen Verzögerungen bei GPT-4.5 resultierten teils aus fehlender GPU-Verfügbarkeit. Mit dem Stargate-Projekt reagieren OpenAI, Oracle und SoftBank auf diese Engpässe und investieren rund 500 Milliarden US-Dollar in den Aufbau skalierter KI-Rechenzentren in den USA. Der erste Standort in Texas soll noch 2025 mit 16.000 Nvidia GB200 GPUs starten – langfristig sind bis zu 400.000 Einheiten vorgesehen.
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Hardwarediversifikation und technologische Unabhängigkeit
Neben Nvidia-GPUs nutzt OpenAI nun auch Googles Cloud-TPUs (seit Juni 2025) und plant die Entwicklung eigener KI-Chips ab 2026 gemeinsam mit Broadcom und TSMC. Ziel ist eine Reduktion der Abhängigkeit von wenigen Herstellern.
Energiebedarf und Skalierung
Die für den Betrieb benötigte Energie übersteigt das Verbrauchsniveau ganzer Kleinstädte. Allein Stargate könnte bis zu 5 Gigawatt beanspruchen. Die US-Energieinfrastruktur steht dadurch unter hohem Druck, und es drohen Engpässe bis 2028.
Wettbewerbsdynamik im KI-Sektor
Mit einer GPU-Flotte von über einer Million Einheiten würde OpenAI seine Konkurrenz, etwa xAI von Elon Musk mit rund 200.000 H100 GPUs, deutlich übertreffen. Auch Google, Meta und Anthropic verfolgen vergleichbare Ziele, was OpenAI zum Vorstoß in eigenes Chipdesign zwingt.
Kosten und strategische Vision
Die Anschaffungskosten für High-End-GPUs wie die Nvidia Blackwell belaufen sich auf etwa 30.000 US-Dollar pro Einheit. Langfristig könnte die Hardwarebasis für AGI (Artificial General Intelligence) bis zu 100 Millionen GPUs umfassen – eine Investition in Billionenhöhe.
Auswirkungen auf Technologie, Wirtschaft und Umwelt
Der Boom bei KI-Rechenzentren treibt nicht nur Umsätze bei Hardwareherstellern, sondern fordert auch neue Partnerschaften und Infrastrukturmaßnahmen. Gleichzeitig nehmen ökologische und regulatorische Herausforderungen zu, etwa durch steigenden Strombedarf und Genehmigungsfragen.
Fazit
OpenAI setzt kurzfristig auf den massiven Ausbau der Rechenleistung, um künftige KI-Modelle zu ermöglichen. Langfristig zielt das Unternehmen auf eine autonome Hardwarestrategie – ein fundamentaler Schritt im globalen KI-Wettlauf.
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