Laut dem OECD-Bericht verschaffen erhebliche Kapitalinvestitionen in Infrastruktur, Vernetzung und Energiezugang traditionellen Hyperscalern einen beträchtlichen Marktvorteil. Wer Rechenleistung kontrolliert, kontrolliert die Bedingungen, unter denen andere KI bauen dürfen.
Geld fließt, Kapazität braucht Zeit
Kanada hatte sich bereits 2024 mit 2 Mrd. kanadischen Dollar (rund 1 Mrd. Pfund) zu einer Sovereign AI Compute Strategy verpflichtet.
Der Bericht nennt das Aufkommen von Neocloud-Anbietern für speziell auf KI-Workloads zugeschnittene Infrastruktur, darunter das britische Unternehmen Nscale, das US-Unternehmen CoreWeave und das in den Niederlanden ansässige Unternehmen Nebius.
Der Engpass sitzt nicht nur im Chip
Der OECD-Bericht mahnt bei den genannten Investitionszahlen zur Vorsicht: Sie spiegeln häufig Ankündigungen und Absichtserklärungen wider, nicht die tatsächliche Umsetzung. Die Umsetzung hängt dem Bericht zufolge von Lieferketten, der Verfügbarkeit von Energie und Wasser sowie sich ändernden nationalen Prioritäten ab. Zwischen Zusage und Rechenleistung liegt also mehr als Buchhaltung.
Zwei technische Engpässe benennt der Bericht konkret. Die „Memory Wall“ entsteht, weil die Beschleunigerleistung alle zwei Jahre um das Dreifache steigt, der Speicher (DRAM) im gleichen Zeitraum aber nur um das 1,6-Fache – Prozessoren warten dadurch auf Daten. Die „Interconnect Wall“ bremst verteiltes Training und Inferenz über Racks und Knoten hinweg.
Strategische Planung statt fertiger Souveränität
Computerweekly zufolge setzen die Berichte der OECD kein Recht, doch Regierungen übernehmen ihre Empfehlungen in Regulierungen wie den EU AI Act. Wer heute KI-Anwendungen baut, plant also besser mit, was morgen als Prüfpflicht auf dem Tisch liegt.
Laut dem OECD-Bericht ist Cybersicherheit zur zweithöchsten politischen Priorität aufgestiegen.