{"id":1036,"date":"2025-01-16T09:01:15","date_gmt":"2025-01-16T09:01:15","guid":{"rendered":"https:\/\/akkuokok.de\/blog\/?p=1036"},"modified":"2025-01-16T09:01:16","modified_gmt":"2025-01-16T09:01:16","slug":"ki-prognosen-2025-ki-agenten-werden-zum-mainstream","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.akkuokok.de\/blog\/2025\/01\/16\/ki-prognosen-2025-ki-agenten-werden-zum-mainstream\/","title":{"rendered":"KI-Prognosen 2025: KI-Agenten werden zum Mainstream"},"content":{"rendered":"\n

Zum Ende des Jahres 2024 teilt der Risikokapitalgeber Rob Toews von Radical Ventures seine Vorhersagen f\u00fcr die KI <\/strong>im Jahr 2025:<\/p>\n\n\n\n

01. Meta wird anfangen, f\u00fcr Lama-Modelle Geb\u00fchren zu verlangen<\/p>\n\n\n\n

Meta ist der globale Ma\u00dfstab f\u00fcr offene  KI <\/strong>In einer eindrucksvollen Fallstudie zur Unternehmensstrategie hat sich Meta dazu entschlossen, sein hochmodernes Llama-Modell kostenlos zur Verf\u00fcgung zu stellen, w\u00e4hrend Konkurrenten wie OpenAI und Google ihre hochmodernen Modelle als Closed Source belie\u00dfen und f\u00fcr die Nutzung Geb\u00fchren verlangten.<\/p>\n\n\n\n

Daher d\u00fcrfte die Nachricht, dass Meta Unternehmen ab n\u00e4chstem Jahr Geb\u00fchren f\u00fcr die Nutzung von Llama berechnen wird, f\u00fcr viele eine \u00dcberraschung sein.<\/p>\n\n\n\n

Um es klar zu sagen: Wir m\u00f6chten weder, dass Meta die Llama-Quellsoftware vollst\u00e4ndig einstellt, noch m\u00f6chten wir, dass jeder, der das Llama-Modell verwendet, daf\u00fcr bezahlen muss.<\/p>\n\n\n\n

Stattdessen erwarten wir, dass Meta die Bedingungen der Open-Source-Lizenz von Llama versch\u00e4rft, sodass Unternehmen ab einer bestimmten Gr\u00f6\u00dfe, die Llama in einem kommerziellen Umfeld einsetzen, f\u00fcr die Nutzung des Modells zahlen m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Technisch bietet Meta diese Funktionalit\u00e4t bereits in eingeschr\u00e4nktem Umfang an. Das Unternehmen erlaubt den gr\u00f6\u00dften Unternehmen \u2013 Cloud-Supercomputern und anderen Unternehmen mit mehr als 700 Millionen aktiven Benutzern pro Monat \u2013 nicht, sein Llama-Modell kostenlos zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Im Jahr 2023 sagte Meta-CEO Mark Zuckerberg: \u201eWenn Sie ein Unternehmen wie Microsoft, Amazon oder Google sind und Llama im Grunde weiterverkaufen, sollten wir in der Lage sein, damit Einnahmen zu erzielen. Ich glaube nicht, dass es viel geben wird. . Kurzfristiges Einkommen, aber hoffentlich auch langfristig ein gewisses Einkommen.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Im n\u00e4chsten Jahr wird Meta den Kreis der Unternehmen, die Llama kostenpflichtig nutzen, deutlich ausweiten und mehr gro\u00dfe und mittelst\u00e4ndische Unternehmen einbeziehen. Die Synchronisierung gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) ist sehr aufw\u00e4ndig. Meta muss jedes Jahr Milliarden von Dollar investieren, um Llama auf Augenh\u00f6he mit den neuesten Spitzenmodellen von Unternehmen wie OpenAI, Anthropic usw. zu halten oder zumindest ann\u00e4hernd auf Augenh\u00f6he zu halten.<\/p>\n\n\n\n

Meta ist eines der gr\u00f6\u00dften und am besten finanzierten Unternehmen der Welt. Allerdings handelt es sich auch hierbei um ein b\u00f6rsennotiertes Unternehmen, das letztlich seinen Anteilseignern gegen\u00fcber rechenschaftspflichtig ist.<\/p>\n\n\n\n

Da die Kosten f\u00fcr die Entwicklung hochmoderner Modelle immer weiter steigen, wird es f\u00fcr Meta zunehmend untragbar, so viel Geld in die Schulung der n\u00e4chsten Generation von Llama-Modellen zu investieren, ohne damit Einnahmen zu erwarten.<\/p>\n\n\n\n

Im n\u00e4chsten Jahr wird das Llama-Modell weiterhin kostenlos f\u00fcr Hobbyisten, Akademiker, einzelne Entwickler und Startups verf\u00fcgbar sein. Aber 2025 wird das Jahr sein, in dem Meta ernsthaft daran arbeitet, Llama profitabel zu machen.<\/p>\n\n\n\n

02. Fragen zum \u201eSkalierungsgesetz\u201c<\/p>\n\n\n\n

Das meistdiskutierte Thema der letzten Wochen im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz war die Frage der Skalierungsgesetze und ob diese bald zusammenbrechen werden.<\/p>\n\n\n\n

Dieses Skalierungsgesetz wurde erstmals in einem OpenAI-Papier aus dem Jahr 2020 vorgeschlagen. Das Grundkonzept ist einfach: Wenn Sie ein KI-Modell trainieren, indem Sie die Anzahl der Modellparameter, die Menge der Trainingsdaten und den Rechenaufwand erh\u00f6hen, verbessert sich die Leistung des Modells auf zuverl\u00e4ssige und vorhersehbare Weise (technisch gesehen sein Test Der Verlust wird geringer).<\/p>\n\n\n\n

Von GPT-2 \u00fcber GPT-3 bis GPT-4 sind die erstaunlichen Leistungsverbesserungen alle auf das Skalierungsgesetz zur\u00fcckzuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Wie das Mooresche Gesetz ist auch das Skalierungsgesetz kein wirkliches Gesetz, sondern lediglich eine empirische Beobachtung.<\/p>\n\n\n\n

Mehrere Berichte im vergangenen Monat deuteten darauf hin, dass die Ertr\u00e4ge der KI-Labore zur\u00fcckgehen, w\u00e4hrend sie weiterhin gro\u00dfe Sprachmodelle entwickeln. Dies hilft zu erkl\u00e4ren, warum die Ver\u00f6ffentlichung von GPT-5 von OpenAI <\/strong>wiederholt verz\u00f6gert wurde.<\/p>\n\n\n\n

Der h\u00e4ufigste Einwand gegen die Stagnation der Skalierungsgesetze besteht darin, dass die Einf\u00fchrung der Testzeitberechnung eine v\u00f6llig neue Dimension der Skalierung er\u00f6ffnet.<\/p>\n\n\n\n

Dies bedeutet, dass neue Inferenzmodelle wie o3 von OpenAI die Rechenleistung w\u00e4hrend der Inferenz massiv skalieren k\u00f6nnen, anstatt die Rechenleistung w\u00e4hrend des Trainings massiv zu skalieren. Dadurch k\u00f6nnen die Modelle \u201el\u00e4nger nachdenken\u201c und neue KI-F\u00e4higkeiten<\/strong> freisetzen.<\/p>\n\n\n\n

Das ist sehr wichtig. Test-Time-Computing stellt einen spannenden neuen Ansatz zur Skalierung und Verbesserung der Leistung von KI dar.<\/p>\n\n\n\n

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