High-End-Computerchips sind das Rückgrat der modernen KI-Welt, verborgen in den unscheinbaren Hallen gigantischer Datenzentren. Diese Chips, vor allem GPUs, sind entscheidend für die Entwicklung und den Betrieb fortschrittlicher KI-Anwendungen wie ChatGPT. Doch während die USA und China einen Wettlauf um die Vorherrschaft dieser leistungsstarken Hardware führen, bleibt vielen Ländern nur der Blick von außen. Eine neue Studie, exklusiv mit TIME geteilt, zeigt, wie ungleich diese Ressourcen global verteilt sind und welche geopolitischen Konsequenzen das hat.

Das musst Du wissen – KI-Supermacht-Duell: USA vs. China

• Dominanz der USA und China: Die zwei Supermächte besitzen den Großteil der öffentlich verfügbaren GPU-Cluster, wobei die USA die meisten hochentwickelten GPUs vorweisen können.
• Compute Deserts: Große Teile der Welt, insbesondere Länder des globalen Südens, haben keinerlei Zugang zu mietbaren GPU-Ressourcen.
• Geopolitische Kontrolle: Länder, die KI-Infrastruktur beherbergen, können Gesetze durchsetzen und die KI-Entwicklung nach ihren Vorstellungen regulieren.
• Limitierte Daten: Die Studie fokussiert auf öffentlich zugängliche GPU-Cluster und schließt private und staatliche GPU-Bestände aus.
• Illegale Märkte: Trotz Sanktionen gibt es einen florierenden Schwarzmarkt in China für die streng regulierten H100 GPUs.

Eine Untersuchung von Forschern der Universität Oxford deckt auf, dass GPUs hochgradig auf nur 30 Länder weltweit konzentriert sind, angeführt von den USA und China. Diese sogenannten „Compute Deserts“ – Regionen ohne mietbare GPU-Kapazitäten – umfassen weite Teile Afrikas, Lateinamerikas und anderer Länder, die somit weitgehend vom Zugang zu modernen KI-Technologien ausgeschlossen sind. Diese geografische Ungleichheit könnte langfristig bedeuten, dass Länder ohne diese Infrastruktur keine Kontrolle über die entstehenden KI-Technologien haben, sondern lediglich deren Ergebnisse übernehmen müssen.

Die geopolitische Bedeutung dieser Verteilung geht weit über den technologischen Wettbewerb hinaus. Sie beeinflusst, welche Regierungen die Macht haben, Vorschriften über den Einsatz und die Entwicklung von KI zu erlassen. Vili Lehdonvirta, der Hauptautor der Studie, betont, dass Länder, die KI-Infrastruktur auf ihrem Boden haben, eine stärkere Position bei der Durchsetzung von Compliance-Regeln besitzen. Das bedeutet, dass der technologische und gesetzgeberische Einfluss der Compute North-Länder – vorwiegend reichen Nationen – zementiert wird, während der Compute South nur wenig Mitsprache hat.

Ein weiteres brisantes Detail der Studie ist die Existenz eines Schwarzmarkts für verbotene Chips in China. Trotz der harten Sanktionen der USA gelingt es, über Schmuggelkanäle Millionen von Dollar an GPU-Technologie ins Land zu bringen. Das verstärkt das ohnehin bestehende Wettrüsten und zeigt, wie dringend die internationalen Handelsregeln in der digitalen Welt neu gedacht werden müssen.

China und die USA dominieren nicht nur bei der Menge, sondern auch bei der Qualität der verfügbaren GPU-Cluster. Während China zwar mehr GPU-Regionen hat, sind die modernsten Modelle, wie die H100 GPUs, die in den USA zu mieten sind, in China offiziell nicht zugänglich. Dies bedeutet jedoch nicht, dass China gar keine dieser Chips besitzt, sondern lediglich, dass sie nicht offiziell über Cloud-Anbieter bereitgestellt werden.

Die Autoren der Studie sprechen von einer Dreiteilung der Welt in „Compute North“, „Compute South“ und „Compute Deserts“. Während die wohlhabenden Länder im Compute North ihre Technologien weiterentwickeln und bestimmen, wie KI aussehen soll, bleibt der Compute South oft außen vor. Dieses ungleiche Machtverhältnis könnte bestehende ökonomische und politische Ungleichheiten verstärken und neuen Formen digitaler Kolonialisierung Vorschub leisten.

10 wichtigsten Fakten aus dem Paper „Compute North vs. Compute South: The Uneven Possibilities of Compute-based AI Governance Around the Globe“ von Lehdonvirta, Wu und Hawkins (2023):

1. Geopolitische Bedeutung von Compute: Regierungen sehen AI-Compute-Infrastrukturen als strategische Ressourcen, da sie die Kontrolle über die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen ermöglichen.
2. Globale Compute-Verteilung: Die Welt ist unterteilt in „Compute North“-Länder, die für die KI-Entwicklung wichtig sind, „Compute South“-Länder, die sich eher auf den Einsatz von KI konzentrieren, und „Compute Deserts“, wo es keine öffentliche Cloud-KI-Compute gibt.
3. USA und China dominieren: Die USA und China haben zusammen fast die Hälfte der weltweit verfügbaren Cloud-Compute-Regionen, wobei die USA moderneres Compute-Material beherbergen.
4. Einfluss von Exportkontrollen: US-Exportkontrollen schränken Chinas Zugang zu fortschrittlichen GPUs wie der Nvidia H100 ein, was Chinas Position im Wettbewerb schwächt.
5. Compute Governance: Länder mit hohem Compute-Zugang können lokale Regeln durchsetzen und damit beeinflussen, welche KI-Systeme auf den globalen Markt gelangen.
6. Ökonomische Ungleichheit in der Compute-Verteilung: Compute-Infrastrukturen sind stark auf wohlhabende Länder konzentriert, was zu einem „Compute Divide“ führt, ähnlich wie die digitale Kluft in früheren Jahrzehnten.
7. Gründe für US-Führung: Neben Exportkontrollen sind die geografische Nähe zu Nvidia und die frühen Bedarfsprofile in den USA Gründe für die Konzentration fortschrittlicher Compute-Infrastrukturen.
8. Verlagerung von KI-Compute in den globalen Süden: Compute im globalen Süden konzentriert sich auf den Einsatz, nicht die Entwicklung von KI, oft mit älteren GPU-Modellen wie der Nvidia V100.
9. Zukunft von Compute Governance: Staatliche Vorschriften könnten zunehmen, insbesondere durch Transparenz- und Registrierungspflichten für Rechenzentren, um die Kontrolle über KI-Entwicklung und -Einsatz zu verbessern.
10. Alternative Compute-Modelle: Neben der öffentlichen Cloud gewinnen auch private Compute-Cluster und staatlich finanzierte Supercomputer an Bedeutung, könnten jedoch die aktuellen geografischen Muster nicht grundlegend verändern.

Diese Punkte beleuchten die komplexe globale Verteilung und die geopolitischen Implikationen von KI-Compute-Infrastrukturen, die zunehmend als Machtinstrumente in der internationalen Politik fungieren.

Fazit: KI-Supermacht-Duell: USA vs. China

Die geografische Konzentration von KI-Chips offenbart eine neue Dimension globaler Machtverhältnisse. Was auf den ersten Blick wie eine technische Frage erscheint, hat tiefgreifende politische und ökonomische Implikationen. Länder, die KI-Infrastruktur besitzen, dominieren nicht nur die Technologieentwicklung, sondern auch die globalen Regeln, die die Nutzung und Ausgestaltung von KI betreffen. Für den Compute South bedeutet dies Abhängigkeit und fehlenden Einfluss – ein Abbild bestehender Ungleichheiten, das nun auch in der digitalen Welt sichtbar wird.

Diese Dynamiken fordern eine breitere Diskussion über den fairen Zugang zu Technologie und die Machtverteilung in der globalen KI-Landschaft. Die Frage, wo sich die Chips der Zukunft befinden, wird entscheidend dafür sein, wer die Zukunft der künstlichen Intelligenz formt.

#AI #KünstlicheIntelligenz #Geopolitik #Chips #USA #China

Exclusive: New Research Finds Stark Global Divide in Ownership of Powerful AI Chips

Forschungs-Paper-PDF