ENTSCHLÜSSELUNG – AWS investiert in alle Richtungen, um seine Infrastruktur weltweit auszubauen und sein Ökosystem weiterzuentwickeln, erklärt sein Vizepräsident Swami Sivasubramanian.
AWS ist auf dem besten Weg, in diesem Jahr einen Umsatz von 100 Milliarden US-Dollar zu erzielen. Wäre es unabhängig, würde Amazons Cloud-Tochter zu den 100 größten Unternehmen der Welt gehören. Aber sie sieht noch größere Dinge. Seit mehreren Monaten erhöht das Unternehmen seine Investitionsankündigungen mit mehreren zehn Milliarden Dollar, um seine Schachfiguren in der künstlichen Intelligenz weltweit voranzutreiben.
Einerseits erweitert AWS seine Infrastruktur aus Rechenzentren und Servern, die in der Lage sind, die komplexen Berechnungen durchzuführen, die für die Entwicklung generativer KI erforderlich sind und sehr hohe Anforderungen an die Rechenleistung stellen. USA, Indien, Saudi-Arabien, Emirate, Mexiko, Spanien (15 Milliarden Dollar über zehn Jahre), Singapur (8 Milliarden), Deutschland (7,8 Milliarden Euro) … Insgesamt plant das Unternehmen, in den nächsten Jahren mindestens 150 Milliarden Dollar zu investieren Denn Unternehmen auf der ganzen Welt benötigen mehr denn je Speicherkapazität und Rechenleistung, um das volle Potenzial dieser neuen Technologien nutzen zu können.
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„ Wir sehen derzeit eine unglaubliche Aktivität im KI-Bereich, insbesondere bei Startups in Europa mit zum Beispiel Hugging Face, die es sich zur Aufgabe gemacht hat, Open-Source-KI-Modelle zu demokratisieren, oder Mistral AIder auch erstaunliche Fundamentmodelle baut “, erklärt Swami Sivasubramanian, Vizepräsident für KI und Daten bei AWS, während seines Besuchs in Paris. „ Generative KI fasziniert die Öffentlichkeit, doch diese Technologie geht weit über einen einfachen Chatbot wie ChatGPT hinaus. Es hat das Potenzial, alle Branchen erheblich zu revolutionieren “, er addiert.
Auch die verstärkte Investition in spezialisierte KI-Start-ups ist fester Bestandteil der Strategie von AWS. Zusätzlich zu den 4 Milliarden Dollar, die Anthropic, einem mit OpenAI konkurrierenden Unternehmen, zugeführt wurden, beteiligte sich Amazon an der Mittelbeschaffung von 220 Millionen Euro beim jungen französischen Start-up H, das auch Stiftungsmodelle entwickelt. Der amerikanische Riese hat außerdem gerade zusätzliche 230 Millionen US-Dollar in Form von Krediten zur Nutzung seiner Infrastrukturen für junge Unternehmen angekündigt, die generative KI zur Lösung komplexer Herausforderungen in verschiedenen Sektoren einsetzen.
Eine Modellplattform
Wenn AWS hart arbeitet, liegt das daran, dass der Return on Investment bereits da ist. Im ersten Quartal betrug der Betriebsgewinn 9,4 Milliarden US-Dollar und trug damit mehr als 60 % zum Gesamtgewinn des gesamten Amazon-Konzerns bei. Generative KI ist bereits ein Wachstumstreiber für „ mehrere Milliarden Dollar », bestätigte im ersten Quartal Adam Selipsky, der CEO von AWS, der im vergangenen Mai durch Matt Garman (bis dahin verantwortlich für Vertrieb und Marketing) ersetzt wurde. Dies ist auf die beschleunigten Ausgaben der Unternehmen für ihr professionelles Angebot zurückzuführen, von denen einige gerade dabei sind, von der Experimentierphase in die Produktion überzugehen.
Für Unternehmen, die Modelle erstellen, stellt AWS Infrastruktur bereit. Stand der Technik », mit den besten Nvidia-Komponenten, seinen hauseigenen KI-Chips (Trainium und Inferentia) und seiner Sagemaker-Software zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen dieser Modelle. Für Unternehmen, die KI-Anwendungen auf bereits trainierten Modellen entwickeln möchten, bietet der Riese seine Bedrock-Plattform mit Modellen und Tools an. „ Wir waren die Ersten, die gesagt haben, dass kein Modell allein die Welt regieren wird und dass es verschiedene Modelle geben wird, die für verschiedene Anwendungsfälle nützlich sind. Heute sieht man, dass fast alle Cloud-Anbieter unsere Strategie nachahmen “, betont Swami Sivasubramanian.
Generative KI fasziniert die Öffentlichkeit, aber diese Technologie geht weit über einen einfachen Konversationsroboter wie ChatGPT hinaus. Es hat das Potenzial, alle Branchen erheblich zu revolutionieren
Swami Sivasubramanian, Vizepräsident für KI und Daten bei AWS
Um seinen eigenen generativen KI-Assistenten für Unternehmen namens Amazon Q zu entwickeln, nutzte die Gruppe selbst mehrere Modelle, um auf verschiedene Anwendungsfälle zu reagieren (Schreiben oder Debuggen von Computercode, Hilfe bei der Analyse kommerzieller Daten usw.). „ Bei den sehr großen Allzweckmodellen mag es zu einer gewissen Konsolidierung kommen, aber domänenspezifische Modelle werden stark explodieren “, er addiert.
Amazon ist in Bezug auf seine strategischen Ankündigungen in Bezug auf generative KI diskreter als andere große amerikanische Technologieunternehmen und wurde möglicherweise eine Zeit lang als spät wahrgenommen. „ Dort großer Unterschied liegt darin, dass wir uns nicht auf einen Verbraucher-Chatbot konzentrieren, sondern darauf, wie wir jedes Unternehmen zu einem KI-Unternehmen machen und die Produktivität jedes Mitarbeiters im Unternehmen steigern können. Deshalb neigen wir dazu zu zeigen, dass wir zuerst Ergebnisse liefern, und wir lassen die Kunden für uns sprechen und nicht umgekehrt » betont er.
Daten Center
Allerdings vergisst Amazon nicht die Integration generativer KI für die breite Öffentlichkeit. Das Unternehmen testet einen virtuellen Assistenten namens Rufus, der amerikanischen Kunden beim Surfen auf seiner E-Commerce-Website Kaufberatung gibt. CEO Andy Jassy versprach in seinem Brief an die Aktionäre im April: „ eine noch intelligentere Alexa » Dank KI. Eine neue Version könnte es insbesondere ermöglichen, Gespräche zu führen, relevantere Antworten zu geben oder sogar Aufgaben auszuführen, die die Verwendung mehrerer Anwendungen erfordern. „ Wir sind ständig innovativ. Und Sie werden immer mehr Innovationen sehen, die durch generative KI in einer Vielzahl von Amazon-Geschäften unterstützt werden, beispielsweise in der Werbung. Nahezu jeder Aspekt von Amazon wird durch generative KI neu erfunden », bestätigt Swami Sivasubramanian.
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Die angekündigte Verallgemeinerung des Einsatzes dieser Technologien wirft zwangsläufig die Frage nach dem damit einhergehenden Anstieg des Energieverbrauchs auf. „ Wir investieren viel, um den Modelltrainingsprozess äußerst energieeffizient zu gestalten. Und mit BedRock bieten wir unseren Kunden die Möglichkeit, statt des größten Modells das effizienteste Modell zu wählen. Dadurch sparen Sie zur Laufzeit nicht nur Geld, sondern auch Energie », erklärt der Manager.
Im März kaufte Amazon für 650 Millionen US-Dollar ein Rechenzentrum in Pennsylvania, USA, das direkt von einem angrenzenden Kraftwerk mit Strom versorgt wird. Rechenzentren stehen im Mittelpunkt des weltweit steigenden Strombedarfs. Laut einer im Mai letzten Jahres von Goldman Sachs Research veröffentlichten Studie wird der Energiebedarf von Rechenzentren bis 2030 weltweit um 160 % steigen, hauptsächlich aufgrund von KI. Nach Berechnungen der Internationalen Energieagentur benötigt eine einzelne Anfrage auf ChatGPT 2,9 Wattstunden Strom im Vergleich zu 0,3 Wattstunden bei einer Google-Suche. „ Für jede Schicht des Technologie-Stacks müssen wir die richtigen Energieoptimierungs- und Nachhaltigkeitstechniken finden, damit wir dieses Problem effektiv angehen können. Und genau das tun wir », versichert Swami Sivasubramanian.
