Kurz zusammengefasst:
Es handelt sich um eine sehr direkte Warnung an die aktuelle Inlands-AI-Branche gegenüber dem Phänomen des „überflüssigen Aufwärms“: Die langfristige Wertigkeit der Infrastrukturbauarbeiten im Zusammenhang mit AI wird anerkannt, doch es wird klar gegen die Praxis gestellt, die gesamte Branche durch die Fälschung von Token-Nutzungsmengen und die Inszenierung eines Geschäftswachstums zu manipulieren. Zudem wird eine einfache Bewertungskriterie für die AI-Branche festgelegt: Die von der AI-Technologie geschaffene Produktivität muss schneller steigen als die Kosten, die durch die Nutzung von AI entstehen – andernfalls spielt die gesamte Branche mit einer wertlosen Blase.
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Detaillierte, verständliche Erklärung:
1. Was sind „Tokens“ eigentlich?
Es ist nicht notwendig, sich mit akademischen Definitionen wie „die kleinste Einheit der Informationsverarbeitung durch große Modelle“ auseinanderzusetzen. Man kann alle großen Modelle einfach als „Shared-Chargers“ betrachten, die nach der Menge der verarbeiteten Informationen gebühren: Jede Frage, die an ein großes Modell gestellt wird, und jede Antwort, die es gibt, verbrauchen jeweils eine Einheit Rechenleistung – dies entspricht einem Token. Die aktuellen Gebühren für große Modelle liegen zwischen einigen Centen und mehreren Euro pro 1000 Tokens. Die sogenannte „Token-Rechnung“ ist im Grunde die Gesamtbilanz für die Nutzung von AI-Diensten.
In den letzten Jahren war es in der AI-Branche üblich, mit der Menge der generierten Tokens zu prahlen (z. B.: „Unsere Monats-Token-Nutzungsmenge liegt über 10 Milliarden“). Die implizite Botschaft war: „Wir haben viele Nutzer und unser Geschäft floriert – allein die Kosten für die Nutzung der großen Modelle betragen Millionen.“ Dies war eines der Hauptkriterien für Investoren, um das Wachstum von AI-Unternehmen zu beurteilen.
2. Warum wird die Fälschung von Geschäftswachstum kritisiert?
Der Grund ist, dass dadurch Geld in sinnlose Projekte investiert wird. Die Unterstützung der Infrastrukturbauarbeiten ist durchaus gerechtfertigt – genauso wie der Ausbau von Glasfasernetzen vor 20 Jahren oder 5G-Stationen vor 10 Jahren. In der AI-Ära ist der Aufbau von Rechenzentren, die Entwicklung großer Modelle sowie die Bereitstellung entsprechender Dienstleistungen wichtige Schritte, um die Effizienz der Gesellschaft zu steigern. Langfristig führt dies immer zu positiven Ergebnissen. Doch die durch die Fälschung von Token erzeugte „künstliche Wachstumsillusion“ verwandelt gute Entwicklungen in negatives: Während tatsächlich nur wenige Rechenzentren für die wirklichen Bedürfnisse der Branche ausreichen, wird durch die Manipulation der Daten der Eindruck erweckt, als wären viele benötigt. Dadurch fließen staatliche Fördermittel und Investitionsgelder sinnlos in unnötige Projekte, was letztendlich die Allgemeinbevölkerung belastet.
3. „Die Produktivität muss die Token-Kosten übertreffen“ – eine klare Messgröße für AI-Unternehmen
Viele AI-Unternehmen präsentieren großartige Visionen wie „allgemeine Künstliche Intelligenz“ oder die „Veränderung der Welt“, ohne jedoch die grundlegenden Fragen zu stellen: Können die mit AI erzielten Einnahmen die Kosten decken? Ein einfaches Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie betreiben ein kleines Restaurant und nutzen AI, um Mitglieder zu verwalten, Verkaufszahlen zu berechnen oder Werbetexte für Lieferdienste zu erstellen. Wenn die monatlichen Kosten für AI-Dienste 100 Euro betragen und die Einnahmen dadurch um 1000 Euro steigen, dann hat die AI tatsächlich einen Mehrwert geschaffen. Doch viele Unternehmen, die Daten fälschen, beschäftigen nur Praktikanten, um sinnlose Fragen an große Modelle zu stellen und so hohe Token-Kosten zu erzeugen. Mit solchen „Rechnungen“ versuchen sie, Investoren zu überzeugen – ohne dabei tatsächliche Werte zu schaffen.
4. Die Kritik enthüllt ein lang verborgenes Problem in der AI-Branche
In den letzten Jahren ist es allgemein bekannt geworden, dass 90 % der angegebenen Token-Nutzungsmengen falsch sind. Einige Unternehmen schreiben automatisierte Programme, um die Daten für Finanzierungsanfragen zu manipulieren – dadurch werden große Mengen an Tokens erzeugt, ohne dass tatsächliche Leistungen erbracht werden. Dies schadet insbesondere den Unternehmen, die echte Innovationen in den Bereichen AI-basierte Qualitätskontrollen oder medizinische Unterstützung entwickeln. Die Entwicklung der Branche wird dadurch verzögert, und diejenigen, die echte Werte schaffen, erhalten keine Investitionen.
5. Der AI-Blase droht das Ende – und das betrifft uns alle
Wenn die Fälschungen weitergehen, werden die Kosten für AI-Dienste steigen, während die tatsächlichen Vorteile zurückbleiben. Dadurch werden kostenlose und nützliche AI-Produkte, die eigentlich schon in zwei Jahren verfügbar sein könnten (z. B. Tools zur Automatisierung von Arbeitsabläufen oder AI-basierte Gesundheitsüberwachung für Senioren), erst viel später auf den Markt kommen. Wenn die Blase schließlich platzt, werden viele AI-Unternehmen scheitern und Tausende von Ingenieuren arbeitslos werden. Die Allgemeinbevölkerung wird die Folgen tragen müssen.