Seit Jahren war der Schlüssel zur Entwicklung intelligenterer KI einfach: größer zu machen. Doch nun scheint dieser Ansatz seine Wirkung verloren zu haben. Diejenigen, die künstliche Intelligenz entwickeln, sprechen zunehmend anders über Fortschritte. In den letzten Jahren gab es klare, explosive Fortschritte, bei denen die Verbesserung von einem Modell zur nächsten deutlich und vorhersehbar war. Die Entwicklung von GPT-2 zu GPT-3 und dann zu GPT-4 war ein großer Sprung, der nicht nur eine leichte Verbesserung, sondern eine völlig neue Art von Maschine darstellte. Dies führte zu einer starken Überzeugung in der Branche: dass die Leistung von KI vorhersehbar durch mehr Daten und mehr Rechenleistung steigert. Doch diese Ära der vorhersehbaren exponentiellen Verbesserungen scheint nun zu enden. Die Fortschritte, die man früher sah, sind nicht mehr so deutlich. Die Kurve, auf der die Branche bisher reiste, hat sich verlangsamt. Das sogenannte „Scaling Law“-Konzept, das auf einflussreichen Forschungen basiert, besagte, dass eine systematische Erhöhung der Modellgröße und der Trainingsdaten die Leistung kontinuierlich steigert. Doch diese Vorhersagbarkeit ist nicht mehr gegeben. In den letzten Jahren haben Forscher und Entwickler festgestellt, dass die Effizienz der Skalierung abnimmt. Die Verbesserungen sind immer kleiner, und die Kosten für die Entwicklung immer höher. Die KI-Branche steht vor einer Herausforderung: Was tun, wenn die einfachste Lösung nicht mehr funktioniert? Experten sagen, dass die „easy growth“-Phase der generativen KI vorbei ist. Sie warnen davor, dass die Branche nun auf neue Methoden angewiesen ist, um weiterzukommen. Es wird diskutiert, ob der Fokus auf besseren Algorithmen, effizienteren Trainingsmethoden oder sogar auf neuartigen Architekturen notwendig wird. Die Herausforderung besteht darin, die Leistung zu steigern, ohne die Kosten zu vervielfachen. In der Praxis bedeutet dies, dass Unternehmen, die KI nutzen, sich auf andere Weise anpassen müssen. Sie müssen möglicherweise weniger auf große Modelle vertrauen und stattdessen auf spezialisierte Lösungen setzen. Dies könnte auch zu einer Neuausrichtung der Forschung führen, die sich mehr auf Qualität statt Quantität konzentriert. Die Branche ist also in einer Phase der Umstellung. Die alten Regeln funktionieren nicht mehr, und die Zukunft der KI wird sich wahrscheinlich nicht mehr durch bloße Größenvergrößerung bestimmen lassen. Es wird Zeit, neue Wege zu finden. Evaluation und Hintergrund: Industrielle Analysten betonen, dass der Übergang zu einer „flacheren“ Skalierung ein Zeichen für die Reife der KI-Technologie ist. Unternehmen wie OpenAI, Meta und Google arbeiten bereits an alternativen Ansätzen, um die Effizienz zu steigern. Die KI-Entwicklung wird zunehmend komplexer und erfordert mehr Innovation. Der Markt wird sich anpassen, indem er auf spezialisierte, kosteneffiziente Modelle setzt, anstatt nur auf Größenwachstum zu vertrauen.