de.wedoany.com-Bericht: Der französische Cloud-Dienstleister OVHcloud plant, von der Infrastruktur-Ebene aus in die Entwicklung modernster KI-Modelle einzusteigen, um ein eigenes europäisches KI-System zu schaffen, das eine Alternative zu den Modellen aus den USA und China bietet. Der CEO des Unternehmens, Octave Klaba, teilte Reuters mit, dass OVHcloud eine Reihe von Modellen von Grund auf trainieren und nach Erreichen der angestrebten Leistungsziele als Open Source veröffentlichen werde.
Dieser Plan bringt OVHcloud in direkte Konkurrenz zu dem ebenfalls in Paris ansässigen Modellentwickler Mistral AI, der zuvor als die wichtigste europäische Kraft zur Herausforderung der US-amerikanischen KI-Labore galt. Klaba erklärte, dass Verbesserungen bei Chips, Trainingsmethoden und synthetischen Daten die Kosten für die Modellentwicklung drastisch gesenkt hätten. Ein Projekt, das ursprünglich rund 1,15 Milliarden US-Dollar (1 Milliarde Euro) gekostet hätte, könne nun auf unter 230 Millionen US-Dollar (200 Millionen Euro) begrenzt werden.
Reuters berichtete, dass OVHcloud bestätigt habe, eines der Modelle auf dem EuroHPC-Supercomputer Jupiter in Deutschland vortrainiert zu haben. Dieser Supercomputer gilt als der schnellste Europas und das erste Exascale-System, jedoch gab OVHcloud keine konkreten Leistungsbenchmarks bekannt. Dieser Schritt erfolgt vor dem Hintergrund wachsender Bedenken europäischer Regierungen und Unternehmen hinsichtlich der Datenverwaltung und Zugriffskontinuität von KI-Infrastrukturen. Diese Bedenken wurden in diesem Monat noch verstärkt, nachdem Anthropic erklärte, dass US-Exportkontrollanweisungen den Zugang zu bestimmten Modellen für Mitarbeiter außerhalb der USA vorübergehend aussetzen würden.
Neil Shah, Forschungsvizepräsident und Partner bei Counterpoint Research, wies darauf hin, dass die Kostenschätzung von 230 Millionen US-Dollar hauptsächlich die anfänglichen Trainingsläufe abdecke. Nach Abschluss des Trainings seien jedoch fortlaufende Investitionen erforderlich, um den Wert des Modells zu erhalten, da es sonst zu einem an Wert verlierenden Vermögenswert werde. OVHcloud müsse zudem in Feinabstimmung, Nachtraining, souveräne Infrastruktur, Speicher, Sicherheit, Vertrieb und Unternehmenssupport investieren und eine ausreichende Größenordnung erreichen, um preislich mit etablierten KI-Anbietern wie Google und Anthropic konkurrieren zu können.
Charlie Dai, Chefanalyst bei Forrester, ist der Ansicht, dass Effizienzsteigerungen die Eintrittsbarrieren gesenkt hätten und der Budgetrahmen ausreiche, um ein glaubwürdiges modernstes Modell zu entwickeln. Die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens hänge jedoch von kontinuierlichen Fähigkeiten jenseits des Trainings ab, wie z. B. Inferenzeffizienz, Datenpipelines, Bewertungsrahmen und Ökosystemabdeckung.
Sanchit Vir Gogia, Chefanalyst bei Greyhound Research, betonte, dass der Plan von OVHcloud derzeit lediglich eine Absichtserklärung und keine bereits gezeigte Fähigkeit sei. Er wies darauf hin, dass das Vortraining auf Jupiter, einem öffentlichen europäischen Supercomputer in Deutschland, der auf US-amerikanischen Chips läuft, abgeschlossen wurde, was die partielle Natur der europäischen KI-Souveränität widerspiegele. Gogia erklärte, dass Unternehmenskunden den Nachweis benötigten, dass Modelle in einer Produktionsumgebung unterstützt, effektiv verwaltet, bei Bedarf geprüft und ohne Unterbrechung beendet werden könnten. Ein in Europa gehaltenes Modell könne zwar die Abhängigkeit von Anbietern aus den USA und China verringern, aber nicht das Zuständigkeitsrisiko beseitigen. Er fügte hinzu, dass der Einstieg von OVHcloud in die Modellentwicklung das Lock-in-Risiko verändern könnte, das Unternehmen bewerten müssten: Kunden könnten zwar in Zukunft ihre Cloud-Infrastruktur migrieren, aber die Migration von KI-Workloads, die um Modelle und Verwaltungstools herum aufgebaut wurden, wäre deutlich schwieriger.
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