Die Europäische Union hat angekündigt Die Gewinner sind die Gewinner einer „Large AI Grand Challenge“, die zu Beginn dieses Jahres ins Leben gerufen wurde, um das Tempo der heimischen Innovationen durch Hersteller von KI-Modellen im großen Maßstab zu beschleunigen.
Vier Start-ups teilen sich eine Million Euro Preisgeld und – was vielleicht noch wichtiger ist – acht Millionen GPU-Stunden, um ihre Modelle in den nächsten zwölf Monaten auf einigen der Hochleistungsrechner (HPC) des Blocks zu trainieren. Die Kommission geht davon aus, dass sie dadurch die Trainingszeiten für ihre Modelle „von Jahren auf Wochen“ verkürzen können, wie es in ihrer Pressemitteilung heißt.
Die vier Gewinner-Startups sind – in alphabetischer Reihenfolge –: Französisches Fintech Lingua Custodiadas Finanzdokumente mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verarbeitet; belgisches Startup Textgaindas ebenfalls NLP zur Textverarbeitung verwendet, sich aber auf die Analyse unstrukturierter Daten konzentriert, wie etwa die Überwachung von Social-Media-Chats auf Hassreden; das lettische Startup Tildeein weiterer Sprachspezialist, der sich auf baltoslawische Sprachen konzentriert und maschinelle Übersetzung und KI-gestützte Chatbots in den Zielsprachen anbietet; und Portugals Unbabeldas in der Vergangenheit maschinelle Übersetzung mit dem Fachwissen menschlicher Muttersprachler kombiniert hat und KI für den Kundenservice und Produktivitätsanwendungsfälle für Unternehmenskunden einsetzt.
Der Kommission zufolge seien für die AI Challenge insgesamt 94 Vorschläge eingegangen.
Unbabel ist wahrscheinlich der bekannteste der vier Gewinner. Das von Y Combinator unterstützte Übersetzungsunternehmen existiert seit fast einem Jahrzehnt und hat im Laufe seiner Laufzeit fast 100 Millionen US-Dollar gesammelt, pro Crunchybase.
Ob Unbabel eine zusätzliche Viertelmillion Euro oder sogar zwei Millionen kostenlose GPU-Trainingsstunden benötigt, ist umstritten – doch angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich der generativen KI in den letzten etwa anderthalb Jahren könnten selbst erfahrene KI-Startups das Gefühl haben, dass jede Kleinigkeit hilft.
Am Ende des Schulungszeitraums erwartet die EU von allen Gewinnern, dass sie ihre entwickelten Modelle unter einer Open-Source-Lizenz zur nichtkommerziellen Nutzung freigeben oder ihre Forschungsergebnisse veröffentlichen.
EU-Supercomputer unterstützen KI-Startups
In ihrer Rede zur Lage der Union im vergangenen Herbst stellte die EU-Präsidentin Ursula von der Leyen einen Plan vor, der Start-ups den Zugriff auf die Supercomputer-Hardware des Blocks ermöglichen soll. Damals hieß es, man wolle, dass „ethische und verantwortungsbewusste KI-Start-ups“ als erste die rechnerische Unterstützung in Anspruch nehmen.
Das European High Performance Computing Joint Undertaking (auch bekannt als EuroHPC JU) – so der vollständige Name der Supercomputer-Initiative des Blocks – verfügt derzeit über acht betriebsbereite (neun beschaffte) Supercomputer — Zwei davon werden den vier Gewinnern acht Millionen GPU-Stunden zuteilen: nämlich der in Finnland ansässige Lumi und der in Italien ansässige Leonardo (beides HPC-Supercomputer vor der Exascale-Ebene).
Ein fünftes Startup – mit Sitz in Spanien Multiversum-Computingdessen Schwerpunkt auf der Verbesserung der Energieeffizienz und Geschwindigkeit großer Sprachmodelle durch die Verwendung „quanteninspirierter Tensornetzwerke“ liegt, hat zwar knapp kein Preisgeld gewonnen, aber es gibt einen Trost: Dem Projekt werden 800.000 Rechenstunden auf einem anderen Supercomputer zugeteilt, dem spanischen (vor-Exascale) MareNostrum 5.
Diese Handvoll europäischer Startups, die große KI-Modelle bauen, werden nicht die ersten sein, die einen Vorgeschmack darauf bekommen, was HPC-Hardware leisten kann. Der französische Hersteller universeller KI-Modelle Mistral war im vergangenen Sommer Teilnehmer einer frühen Pilotphase des Supercomputing-Angebots und nutzte Leonardo, um „ein paar kleine Experimente durchzuführen“, wie Mitbegründer und CEO Arthur Mensch Tech im Dezember mitteilte – obwohl er sagte, dass es zu diesem Zeitpunkt noch nicht für das Modelltraining verwendet worden sei.
Das EuroHPC JU hat in der Vergangenheit auch kommerziellen Unternehmen Kapazitäten zur Verfügung gestellt. Die Nachfrage nach Supercomputern übersteigt jedoch in der Regel das Angebot bei weitem, sodass die KI-Startups im Grunde an den Anfang der Warteschlange gestellt werden.
Auch die politischen Entscheidungsträger der EU haben erkannt, dass die HPC-Infrastruktur für das Zeitalter der generativen KI neu konfiguriert und umgerüstet werden muss. Aus diesem Grund kündigte die Kommission bereits im Januar ein Maßnahmenpaket zur „KI-Innovation“ an, das Vorschläge zur Aufrüstung der Supercomputer und zum Aufbau einer Support-Schicht zur Verbesserung der Zugänglichkeit enthielt, damit KI-Startups die Infrastruktur leichter nutzen können.