KI News: Kurz und klar.

Inmitten wachsender Kritik an steigenden Strom- und Wasserrechnungen für Rechenzentren ruft die Trump-Administration die großen Technologieunternehmen dazu auf, ihre eigene KI-Ausweitung zu finanzieren. Gleichzeitig arbeitet die Regierung daran, die öffentliche Ablehnung von Energie- und Wasserverbrauch in Rechenzentren zu mildern. Ein weiteres Versprechen: Hyperscaler könnten von den aktuellen Chipzöllen befreit werden, um ihre Anlagen mit GPUs und Beschleunigern auszustatten.

SK Hynix hat am Dienstag eine neue, hochmoderne Verpackungs- und Testanlage in Südkorea angekündigt, die mit rund 19 Billionen Won (etwa 13 Mrd. USD) in die Höhe gezielt. Die Anlage soll die Produktion von High‑Bandwidth‑Memory (HBM) beschleunigen – ein entscheidender Baustein für die nächste Generation von KI‑Rechnern.

Die Welt steht kurz vor einer „Silicon Ice Age“ – einer Phase, in der die Nachfrage nach Halbleitern die Versorgung übersteigt und die Preise in die Höhe schnellen. In den letzten sechs Monaten sind die Kosten für Speicherchips zwischen 100 % und 250 % gestiegen, ein Anstieg, der die gesamte Computerindustrie erschüttert.

NVIDIAs beschleunigte Rechenplattform setzt neue Maßstäbe im Supercomputing und hat die CPU-dominierten Benchmarks längst übertroffen. Durch die Kombination aus Hochleistungs-GPUs und fortschrittlicher Software ermöglicht NVIDIA KI, wissenschaftliche Forschung, Geschäftsprozesse und die allgemeine Rechenleistung weltweit effizienter denn je.

Dell Technologies setzt erneut auf die Zusammenarbeit mit Nvidia, um Unternehmen eine umfassende KI-Infrastruktur zu bieten. Durch die Integration der leistungsstarken GPUs von Nvidia in seine Produktpalette kann Dell Kunden eine noch höhere Rechenleistung für anspruchsvolle KI-Workloads liefern.

Jensen Huang, CEO von NVIDIA, trat auf dem APEC-Gipfel in Seoul auf und kündigte eine wegweisende Partnerschaft an, die Korea in die KI-Industrie-Revolution katapultiert.

Die generative KI‑Revolution hat ein entscheidendes Geheimnis enthüllt: Rechenleistung allein reicht nicht aus, wenn die Daten nicht schnell genug an die Prozessoren gelangen. In den riesigen KI‑Rechenzentren, die tausende GPUs beherbergen, ist die eigentliche Engpassstelle nicht die Rechenleistung, sondern die Speicherbandbreite.

Radiologieberichte enthalten wertvolle klinische Informationen, die ohne teure manuelle Annotationen zur Schulung von Bildverarbeitungsmodellen genutzt werden können. Traditionelle Ansätze stoßen dabei an Grenzen: regelbasierte Systeme kämpfen mit sprachlicher Vielfalt, überwachte Modelle benötigen große annotierte Datensätze, und aktuelle LLM‑Lösungen sind oft proprietär oder ressourcenintensiv und daher für den klinischen Einsatz ungeeignet.

OpenAI präsentiert GPT‑5 als bedeutenden Fortschritt, doch viele sehen dahinter eine gezielte Reduktion der Rechenkosten. Durch den Einsatz weniger GPUs soll die Entwicklung günstiger werden, was die Leistungsfähigkeit des Modells in Frage stellt. Die engagiertesten Nutzer äußern Bedenken, dass die Optimierung die Qualität beeinträchtigen könnte. Ein kritischer Blick auf die Kostenstrategie von OpenAI. (Quelle: The Register – Headlines)

NVIDIA‑Grafikprozessoren bilden das Herzstück der heutigen Computerlandschaft. Sie finden Einsatz in nahezu allen Branchen – von der Medizintechnik über die Finanzwelt bis hin zu wissenschaftlichen Forschungsprojekten, autonomen Systemen und der KI‑Infrastruktur.