Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere der generativen KI hat in den letzten Jahren eine Welle des Fortschritts ausgelöst, die kaum aufzuhalten scheint. Jeden Tag werden neue, leistungsfähigere Sprachmodelle vorgestellt, die beeindruckende Fähigkeiten bei der Texterstellung, beim Verstehen natürlicher Sprache und bei kreativen Aufgaben zeigen. Die öffentliche Verfügbarkeit solcher Modelle, wie jene von OpenAI oder Google, zeigt, dass KI zunehmend in den Alltag eindringt und immer breitere Anwendung findet. Doch trotz der sinkenden Kosten für die Nutzung dieser Modelle, insbesondere im Bereich der Inferenz, gibt es eine bedeutende Herausforderung, die oft übersehen wird: Die Kosten für den Zugang zu den notwendigen Daten, die das Rückgrat der KI-Entwicklung bilden. Generative KI-Modelle basieren auf umfangreichen Datensätzen.
Die Qualität und Vielfalt dieser Daten bestimmen maßgeblich die Leistungsfähigkeit eines Modells. Um immer leistungsfähigere KI-Systeme zu schaffen, müssen Entwickler auf immer größere und vielfältigere Datenquellen zugreifen – sei es zur Trainingszwecken oder für sogenannte Retrieval-Augmented Generation (RAG), die es ermöglicht, externe Daten in Echtzeit in die erzeugten Antworten einzubeziehen. Doch genau hier entsteht eine Hemmschwelle. Das Sammeln, Bereinigen und Zugänglichmachen dieser Daten ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch kostenintensiv. Unternehmen, die nicht über immense Ressourcen verfügen, stoßen an finanzielle Grenzen, die den breiten Einsatz von KI einschränken können.
Die Hardware, die für KI-Inferenz benötigt wird, also die Berechnung und Generierung von Antworten durch bereits trainierte Modelle, wird dank technologischer Fortschritte und Skaleneffekten zunehmend günstiger. Hier spielt das Phänomen von Moore’s Law eine große Rolle, welches besagt, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip etwa alle zwei Jahre verdoppelt und somit die Rechenleistung steigt, während die Kosten sinken. Grafikprozessoren (GPUs) und Tensorprozessoren (TPUs), die die Grundlage für KI-Berechnungen sind, werden dadurch immer zugänglicher und effizienter. Das eröffnet die Möglichkeit einer Demokratisierung der KI-Inferenz: Mehr Unternehmen und Einzelpersonen können mit weniger Kapitalaufwand KI-Dienste nutzen und entwickeln. Doch während die Kosten für die Berechnung schrumpfen, steigen die Kosten für den Datenzugang weiter.
Der kritische Engpass liegt mittlerweile nicht mehr in der Berechnung, sondern in der Verfügbarkeit und Erschwinglichkeit der Daten. Anbieter von Cloud-Infrastrukturen verlangen hohe Gebühren für Datenabfragen. Beispielsweise berechnet Google BigQuery mehrere Dollar pro Terabyte, das abgerufen wird. Bei Datensätzen, die Milliarden von Einträgen und Datenpunkten umfassen, summieren sich diese Gebühren schnell zu unerschwinglichen Beträgen. Dies bedeutet, dass viele innovative Start-ups und Entwickler, die großartige Ideen zur KI-Nutzung haben, trotzdem durch die Datennutzungskosten ausgebremst werden.
Die Verarbeitung der zugrundeliegenden Rohdaten ist zudem häufig ein komplexer und ressourcenintensiver Prozess. Rohdaten müssen bevor sie von KI-Modellen nutzbar sind, aufwendig bereinigt, normalisiert und teilweise transformiert werden. Diese Schritte erfordern spezialisierte Infrastruktur und Fachwissen, die mit weiteren Kosten verbunden sind. Gleichzeitig wächst das Datenvolumen dank der Digitalisierung kontinuierlich an. Neue Formate, Multimodalität und immer detailreichere Informationen führen dazu, dass das Problem des Datenmanagements weiter an Komplexität und Preis steigt.
Eine mögliche Antwort auf diese Herausforderung liegt in der Nutzung dezentraler Netzwerke und Blockchain-Technologie. Dezentrale Netzwerke können verteilte Rechen- und Speicherressourcen nutzen, um Daten kostengünstiger zu hosten und zugänglich zu machen. So könnten etwa ungenutzte GPUs aus der ganzen Welt zusammengeschlossen werden, um gemeinsam KI-Berechnungen durchzuführen, anstatt sich auf wenige teure Rechenzentren zu verlassen. Daten, die heute zentral in Cloud-Rechenzentren lagern, könnten über ein dezentralisiertes System verteilt und dadurch effizienter und günstiger bereitgestellt werden. Projekte wie Exo Labs gehen genau diesen Weg.
Sie setzen auf eine Peer-to-Peer-Architektur, mit der es möglich wird, KI-Clustering auf privaten Geräten zu realisieren, ohne dass teure zentrale Server zwangsläufig erforderlich sind. Dadurch wird nicht nur die Skalierbarkeit verbessert, sondern langfristig auch die Kosten für Datenzugang und KI-Nutzung drastisch gesenkt. Ein solcher Ansatz könnte die Eintrittshürden für kleinere Unternehmen oder Einzelpersonen senken, die sonst aus Kostengründen nicht mit etablierten Tech-Giganten konkurrieren können. Die Demokratisierung von KI hängt somit entscheidend davon ab, die Kosten für den Datenzugang zu reduzieren – ein Aspekt, der in der öffentlichen Diskussion oft zu kurz kommt. Daten sind das Fundament jeder KI, und nur wenn diese Daten für möglichst viele zugänglich und erschwinglich sind, kann sich das volle Potenzial der KI entfalten.
Andernfalls droht eine zukünftige KI-Landschaft zu entstehen, die vor allem von wenigen, großen und finanzkräftigen Unternehmen dominiert wird. Die Notwendigkeit einer kostengünstigen Dateninfrastruktur geht dabei Hand in Hand mit ethischen und regulatorischen Fragestellungen. Datenschutz, Datensicherheit und Urheberrechte müssen bei der Gestaltung neuer, dezentraler Datenzugangsmodelle stets berücksichtigt werden. Nur mit einem verantwortungsvollen Umgang mit Daten lässt sich Vertrauen schaffen, das für eine breite Akzeptanz und den nachhaltigen Erfolg von KI-Technologien essenziell ist. Zusammengefasst steht die KI-Industrie an einem kritischen Punkt.
