Tesla, Palantir und DeepMind – Welche KI-Fortschritte das 3. Quartal brachte

Rahul Bhushan / Bild: ARK Invest Europe/IvanWeiss

Einer der Hauptakteure im Bereich KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Machine Learning) ist Palantir Technologies, in Kalifornien ansässiger Softwareanbieter. Das Unternehmen hat sich auf die Analyse großer Datenmengen spezialisiert und gilt laut dem US-amerikanischen Marktforscher Forrester als die Nummer 1 unter den KI/ML-Plattformen. Sein seit fünf Jahren stetiges Wachstum fußt laut den Analysen auf der breiten Zugänglichkeit seiner KI-Plattform. So nimmt das mittlerweile im S&P 500 gelistete Unternehmen vor allem im Energiesektor bei der Optimierung von Abläufen, Prognosen und im Lieferkettenmanagement eine Schlüsselrolle ein, die entscheidend zum Unternehmenswert beiträgt.
 
Palantir-CEO Alex Karp trotzt geopolitischen Herausforderungen wie zuletzt den von Russland auferlegten Sanktionen und fokussiert weiterhin die Bereitstellung von KI-Lösungen in großem Maßstab. KI-Architekt Chad Wahlquist führt gute Gründe ins Feld, denn seiner Überzeugung nach ist die herkömmliche Unternehmenssoftware mit der Komplexität der Aufgaben ähnlich wie beim Bau des Turms von Babel überfordert und verlangsamt den Fortschritt. Daher setzt Palantir auf produktionsreife Systeme, die sofort einen greifbaren Mehrwert schaffen. Da KI zunehmend in die Abläufe der Großindustrie eingebettet wird, positioniert sich der KI-Spezialist mit seiner beständigen Leistung derzeit in stark regulierten Sektoren wie Verteidigung und Energie als entscheidender Akteur bei der künftigen Implementierung von KI.

Die autonome Mobilität wächst weiter und ein Anbieter kann diesen Trend mit einem besonderen Vorteil für sich nutzen: Tesla und die von ihm entwickelte Teslas Full Self-Driving (FSD)-Technologie. Der Vorsprung an verfügbaren Daten – schätzungsweise 70-mal größer als der der Wettbewerber – positioniert das Unternehmen als Vorreiter im Bereich der Robotaxis. Zwar nutzen Konkurrenzunternehmen wie Waymo und Baidu ebenfalls Skalierungsmethoden für ihren Betrieb, dennoch verschafft Teslas einzigartiger Ansatz bei der Datenerfassung und den Algorithmen für maschinelles Lernen dem US-Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Sollte Tesla seine Fortschritte fortsetzen, könnte die Zukunft des städtischen Verkehrs davon abhängen, ob das Unternehmen diesen Vorsprung halten kann.

Bei AlphaProteo handelt es sich um ein von Google-Tochter DeepMind entwickeltes KI-Modell, das in diesem Quartal veröffentlicht wurde. Das System ist in der Lage, Proteinstrukturen in kurzer Zeit vorherzusagen, was entscheidend für das Verständnis von Krankheiten und die Medikamentenentwicklung ist. Es bedeutet einen Meilenstein in der KI-gesteuerten Gesundheitsversorgung – und das nicht zuletzt aufgrund seiner bemerkenswerten Effizienz bei der Entwicklung von Proteinbindern mit Erfolgsraten, die 3- bis 300-mal höher sind als bei herkömmlichen Methoden. Proteinbinder spielen eine zentrale Rolle in der Wirkstoffentwicklung, da viele Therapien auf der gezielten Beeinflussung von Proteinen beruhen. Trotz vorhandener Beschränkungen – darunter Schwierigkeiten bei bestimmten Proteinen – ist das Modell aufgrund der Fähigkeit, Zeit und Kosten der Arzneimittelentwicklung erheblich zu senken, ein entscheidender Schritt vorwärts im Biopharma-Sektor.

Der Wettlauf um die Vorherrschaft in der KI-Recheninfrastruktur verschärft sich zwischen den Cloud-Giganten, die aufgrund ihrer Marktposition zu den sogenannten „Hyperscalern“ zählen – darunter AWS, Google, Microsoft und Oracle. Diese Unternehmen betreiben riesige Rechenzentren, in denen Millionen von Servern arbeiten. Diese Server nutzen leistungsstarke Chips, um Rechenaufgaben effizient zu bewältigen. Demzufolge steht die Entwicklung von kundenspezifischen Silizium-Chips inzwischen im Mittelpunkt, da man sich im Wettbewerb um die Kontrolle von KI-Arbeitslasten befindet. Zwar sind Nvidia-GPUs (Graphics-Processing-Units) nach wie vor der Goldstandard, allerdings entwickeln Hyperscaler ihre eigenen KI-Chips mit hohem Tempo, um die wachsende Nachfrage zu befriedigen und die Abhängigkeit von Nvidia zu verringern. Dabei ist Google mit seinen TPUs (Tensor Processing Units) der sechsten Generation führend und auch Amazon, global agierender Onlineversand-Händler, treibt die Entwicklung seiner Trainium- und Inferentia-Chips voran. Die Verlagerung hin zu hauseigenen Lösungen könnte die Cloud-Branche in den kommenden Jahren umkrempeln.

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