KI-Rechenkapazität：美國和中國統治 – 歐洲 abgehängt

Große KI-Modelle zu trainieren，erfordert einen riesigen Rechenaufwand。 – meist von Nvidia。

在國際研究小組中，我們對早期的分析結果進行了分析，並以 KI-Rechenkapazitäten 的方式進行分析。

企業網站 KI-Rechenkapazität bedeutet Gestaltungsmacht

Das ist nicht nur spannend, um zu sehen, welche Länder im Rennen um die Vorherrschaft in Sachen Künstlicher Intelligenz die Nase vorn haben (in dieser Hinsicht sind die Ergebnisse der Untersuchung wen soo soo​​yly hih der ​​heheily 片 der sthel derel derel derel derels derelsthel derelsthel derelsthelshads derelsthelds derelsthelds derelemsads derelsthr） ra)。 Rechenkapazität 的安裝已逐漸增加KI-Modellen 的調節中。 Forscher:innen “Auswirkungen darauf, welche Länder die KI-Entwicklung gestalten, sowie auf die Normen für gute, sichere und nützliche KI”。

企業網站 美國和中國元首

Die Untersuchung umfasst nur die Regionen，in denen es KI-Rechenzentren gibt，die öffentlich verfügbar sind。 在「公有雲」解決方案中，我們將討論 KI 模型的訓練和測試。 ，wie sie auf die Regionen der [Cloud-]Anbieter verteilt sind「, heißt es in dem Bericht, „werden als streng vertrauliche Informationen behandelt.「 Trotz der Einschränkungen des Berichts, so argumentieren die Autoren, ist ist 10tscht, Berichts, so argumentieren die Autoren, ist istist for tscht。

Trotz der vermutbaren KI-Vorherrschaft von USA 和 China offenbart der Bericht spannende 詳細資料：so verfügt 中國有關其他地區 (27)，在 deen es öffentlich verfügbare KI-Datenzentren gibt，以及美國 (2222) 所有KI-Datenzentren 和Nvidia 晶圓代H100-Beschleunigern 的所有故障(8)。 Zumindest nicht offiziell – 專家：innen gehen von einem florierenden Schwarzmarkt aus。

企業網站 北方和南方的 KI-Welt zerfällt

Insgesamt zeigen die Zahlen, dass die Welt in drei Bereiche zerfällt, den “Compute North”, wo sich die fortschrittlichsten Chips befinden, den “Compute South”, wo es einige ältere Chips befinden, den “Compute South”, wo es einige ältere Chips befinden, den “Compute South”, wo es einige ältere Chips beCompfinden den “ gibt, dieor Bett,bdent.訓練von KI-Systemen verwendet werden（Vor allem in Lateinamerika）。 。

Für Entwickler:innen außerhalb der USA 和 Chinas muss es daher einen echten Anreiz geben, ihre Modelle nicht dort zu trainieren, wo schon die größten Rechenkapazitäten vorhanden sind. Ein solcher Anreiz könnte beispielsweise der Wunsch sein, mehr Einfluss auf die Reglierung, die Werte und die Ausrichtung eines solchen Modells zu nehmen. Nicht zufällig mehren sich Stimmen，die eine eigene，歐洲 KI fordern。