100 Mio. Pfund für Computerchips

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Der britische Premierminister Rishi Sunak will 100 Millionen Pfund ausgeben, um Tausende von Computerchips zu kaufen, die für künstliche Intelligenz eingesetzt werden sollen. Unterdessen herrscht weltweit ein Mangel an Rechenleistung.

The Telegraph berichtete am 20. August, dass Großbritannien bis Mitte 2024 eine “KI-Forschungsressource” aufbauen will. Sunak plant seit einiger Zeit, das Land zu einem KI-Technologiezentrum zu machen.

Die Regierung soll die Chips von den Herstellern NVIDIA, Intel und AMD beziehen. Man geht davon aus, dass die Wissenschaftsfinanzierungsbehörde UK Research and Innovation kurz davor ist, eine Bestellung von 5.000 NVIDIA-GPUs abzuschließen.

Obwohl 130 Millionen US-Dollar für das Projekt bereitgestellt wurden, sollen die Mittel nicht ausreichen, um Sunaks KI-Zentrum aufzubauen. Das bedeutet, dass Regierungsvertreter auf einem geplanten KI-Sicherheitsgipfel im November auf mehr Mittel drängen könnten.

Zuvor hieß es in einem aktuellen Bericht, dass viele Unternehmen aufgrund der mangelhaft verfügbaren Ressourcen und technischer Hindernisse Schwierigkeiten haben, KI einzusetzen.

Im März hieß es in einer unabhängigen Überprüfung der KI-Rechenkapazitäten des Landes, dass die Investitionen in diesem Bereich im internationalen Vergleich mit den Vereinigten Staaten und der Europäischen Union “ernsthaft zurückbleiben”.

Zum damaligen Zeitpunkt standen den Forschern weniger als 1.000 NVIDIA-Chips zur Verfügung, um KI-Modelle zu trainieren. Ein Gremium empfahl Großbritannien, mindestens 3.000 hochwertige Chips zur Verfügung zu stellen, um den unmittelbaren Bedarf zu decken.

Am 16. August stellte der globale KI-Trend-Bericht von S&P Global fest, dass viele Unternehmen angaben, sie seien noch nicht bereit, KI zu nutzen, da sie nicht über genügend Rechenleistung verfügten und Herausforderungen beim Datenmanagement und Sicherheitsbedenken bestehen würden.

KI steckt immer noch in den Kinderschuhen, aber Nick Patience, Senior Research Analyst bei S&P, sagt, ein entscheidender Faktor dafür, wer in diesem Bereich eine Führungsrolle übernimmt, sei es, wer die größte KI-Arbeitslast halten kann.




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