KI-Update kompakt: OpenAIs Orion, Anthropic, Physical Intelligence, Robotik
Das "KI-Update" liefert werktäglich eine Zusammenfassung der wichtigsten KI-Entwicklungen.
- Isabel GrĂĽnewald
- The Decoder
OpenAIs neues KI-Modell "Orion" scheint an Grenzen zu stoĂźen
OpenAIs neues Modell "Orion" zeigt laut The Information deutlich geringere Fortschritte als erhofft.
Der Qualitätssprung zwischen GPT-4 und Orion falle laut Insiderinformationen wesentlich kleiner aus als zwischen früheren Modellgenerationen.
Bei Programmieraufgaben sei Orion seinem Vorgänger GPT-4 nicht durchgängig überlegen. Lediglich die Sprachfähigkeiten konnten verbessert werden. Zusätzlich könnte der Betrieb von Orion in Rechenzentren teurer werden.
Als Grund für die Stagnation nennen OpenAI-Forscher einen Mangel an hochwertigen Trainingsdaten. Die öffentlich verfügbaren Texte und Daten seien weitgehend ausgeschöpft. OpenAI reagiert darauf mit der Gründung eines "Foundations Team", das auch synthetische, von KI generierte Trainingsdaten von OpenAIs o1-Modell nutzen soll. Das berge aber die Gefahr, dass neue Modelle die alten teilweise nachahmen.
Die Stagnation ist ein branchenweites Phänomen: Auch Googles kommendes Gemini 2.0 soll hinter den Erwartungen zurückbleiben.
Nvidia ist wertvollstes Unternehmen aller Zeiten
Im Nachgang der Präsidentschaftswahlen in den USA ergeben sich an den Börsen einige Verschiebungen. Vor allem Technologieunternehmen profitieren in der Wahrnehmung von Anlegern von der Hoffnung auf Steuersenkungen. Das sorgt für allgemein steigende Kurse und einen neuen Rekord: am Sonntag lag Nvidia als erstes Unternehmen überhaupt bei einem Marktwert von über 3,6 Billionen. Insgesamt dominieren die Top Ten der wertvollsten Unternehmen laut Aktienkurs schon länger Tech-Firmen:
Nach Nvidia kommen Apple, Microsoft, Alphabet und Amazon. Erst auf Platz sechs steht mit dem Energieunternehmen Saudi Aramco der erste Nicht-Tech-Wert. Dieser wird mit 1,80 Billionen Dollar bewertet, Nvidia ist also doppelt soviel wert wie das größte Unternehmen für Erdölförderung der Welt. Auf Platz sieben der wertvollsten Unternehmen liegt Meta, gefolgt vom Chiphersteller TSMC und Tesla. Der große Abstand von Nvidia zu diesen Unternehmen sorgt immer wieder für Sorge um ein Platzen einer vermeintlichen KI-Blase. Denn: Nvidia verdient schon seit Jahren den überwiegenden Großteil seiner Einnahmen mit GPUs, die speziell auf Künstliche Intelligenz optimiert werden.
ChatGPT und Co.: Starkes Wachstum bei KI-Diensten
ChatGPT erreichte im Oktober einen neuen Rekord von 3,7 Milliarden Besuchen weltweit. Das entspricht einem Plus von knapp 17 Prozent zum Vormonat und etwa 115 Prozent im Jahresvergleich. Der Wachstumskurs des OpenAI-Chatbots bleibt damit stabil.
Noch stärker wächst Googles NotebookLM: Der Dienst verzeichnete im Oktober ein Wachstum von über 200 Prozent auf 31,5 Millionen Besuche. Der plötzliche Erfolg basiert primär auf einer neuen viralen KI-Podcast-Funktion, bei der zwei synthetische Stimmen Dokumenteninhalte diskutieren. NotebookLM ist auf die Interaktion mit eigenen Dokumenten spezialisiert, während ChatGPT auf allgemeine Konversation und Internetsuche setzt.
Googles Gemini-Website erreichte im Oktober 291,6 Millionen Besuche, ein Plus von etwa 6 Prozent. FĂĽr Dezember plant Google bereits den Start von Gemini 2.0, zusammen mit dem agentischen Kopiloten "Jarvis", der Aktionen im Web ausfĂĽhren kann.
Auch andere KI-Anbieter verzeichneten Wachstum: Die KI-Dienste Perplexity und Claude wuchsen jeweils um knapp 25 Prozent.
Amazon plant Milliarden-Deal mit KI-Unternehmen Anthropic
Amazon verhandelt mit Anthropic über eine zweite Milliarden-Investition. Die Bedingung: Anthropic soll für das Training seiner KI-Modelle verstärkt Amazons eigene Trainium-Chips statt der bisher bevorzugten Nvidia-Chips nutzen.
Laut Insidern soll die Höhe der Investition direkt davon abhängen, wie viele Amazon-Chips Anthropic einzusetzen bereit ist. Der aktuelle Stand der Verhandlungen ist unklar.
Die geplante Umstellung birgt für Anthropic technische Hürden: Die Software für Amazons Trainium-Chips ist weniger ausgereift als Nvidias etablierte CUDA-Plattform. Zudem würde der Deal Anthropic stärker an das Amazon-Ökosystem binden, da die Hardware nicht für andere Cloud-Anbieter verfügbar ist.
Für Amazon macht die Nutzung eigener Chips durch Anthropic strategisch Sinn: Es würde die Abhängigkeit des Cloud-Giganten von teurer Nvidia-Hardware reduzieren.
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Jeff Bezos steckt Millionen in Start-up zur Entwicklung physischer Intelligenz
Amazon-GrĂĽnder Jeff Bezos und weitere prominente Investoren investieren gemeinsam 400 Millionen US-Dollar in das Robotik-Start-up Physical Intelligence. Das Unternehmen wird dabei mit 2,8 Milliarden Dollar bewertet.
Physical Intelligence hat ein universelles Basismodell namens π0 entwickelt, das den Grundstein für künstliche physische Intelligenz legt. Dieses Modell ermöglicht es, Roboter durch Sprachanweisungen zu steuern – ähnlich wie bei großen Sprachmodellen (LLMs). Das π0-Modell wird mit einem umfassenden Datensatz trainiert, der Texte, Bilder und Aktionen umfasst, wodurch Roboter auf verkörperte Erfahrungen trainiert werden können.
Eine besondere Stärke des Systems liegt in seiner Vielseitigkeit: Es ist nicht auf einen bestimmten Robotertyp beschränkt und kann für spezifische Anwendungen optimiert werden. In Demonstrationsvideos zeigt das Unternehmen bereits praktische Anwendungen: Ein zweiarmiger Roboter kann Wäsche zusammenlegen, eine Waschmaschine ausräumen, Geschirr und Abfall sortieren sowie Pappschachteln zusammenbauen.
Roboter lernt Putzen durch VorfĂĽhrung
Wissenschaftler der TU Wien haben eine innovative Methode entwickelt, die es Robotern ermöglicht, komplexe Reinigungsaufgaben durch Nachahmung zu erlernen. Dies stellt einen wichtigen Durchbruch dar, da besonders bei sich ändernden Werkstückformen oder unterschiedlichen Arbeitsintensitäten traditionelle Programmierungsansätze an ihre Grenzen stoßen.
Das entwickelte System basiert auf einem speziell ausgestatteten Schwamm mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Während ein Mensch damit ein Waschbecken reinigt, werden detaillierte Daten über Bewegungen und Kraftaufwand erfasst. Diese Daten werden statistisch aufbereitet und in ein neuronales Netz eingespeist. Der innovative Aspekt liegt darin, dass der Roboter selbstständig lernt, wie er den Schwamm je nach Oberflächenbeschaffenheit unterschiedlich positionieren und mit verschiedener Kraft einsetzen muss.
Besonders bemerkenswert ist, dass der neue Lernalgorithmus die erlernten Fähigkeiten auch auf nicht demonstrierte Bereiche übertragen kann. Die Forscher sehen großes Potenzial in der Entwicklung mobiler Roboter für kleinere Einsatzgebiete wie Werkstätten, wobei die Roboter ihre gesammelten Erfahrungen durch "federated learning" untereinander austauschen könnten. Dies würde eine kontinuierliche Verbesserung der Fähigkeiten über ein Netzwerk von Robotern ermöglichen.
(igr)
