KI-Wettrüsten DeepSeek sorgt für KI-Kollision

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Anfang Januar sorgte das chinesische Startup DeepSeek für Aufsehen in der Tech-Industrie: Sein quelloffenes KI-Modell mit dem Namen R1 tritt selbstbewusst gegen ChatGPT an und wurde angeblich zu deutlich geringeren Kosten trainiert. Ein technologischer Coup mit hoher politischer Brisanz.

In der chinesischen Mythologie verkörpert der Drache nicht nur Stärke und Weisheit, sondern auch den unaufhaltsamen Fluss des Wandels. Der neue Drache am KI-Himmel, der die Konkurrenz weltweit beunruhigt, hört auf den Namen DeepSeek. Mit seinem neuen Sprachmodell DeepSeek R1 stellt das Unternehmen nicht nur die Dominanz westlicher Tech-Riesen in Frage, sondern setzt wohl auch neue Maßstäbe in der Kosteneffizienz und Leistungsfähigkeit von KI-Technologien. Unmittelbar nach der Veröffentlichung von DeepSeek R1 brachen die Aktienkurse der großen KI-Konkurrenten in den USA ein. Besonders dramatisch war der Rückgang der Nvidia-Aktien, die um ganze 17 Prozent fielen, was zu einem Verlust von 589 Milliarden Dollar führte - der höchste Tagesverlust in der Geschichte der Wall Street. Auch Microsoft und Meta erlitten erhebliche Verluste. Zumindest gegenüber den Aktionären, geraten die führenden KI-Unternehmen wegen ihrer explodierenden Ausgaben für die KI-Entwicklung unter Rechtfertigungsdruck.

Kostengünstiges Training

Laut aktueller Berichte kann das neue Modell R1 in puncto Leistung mit Closed-Source-Alternativen wie GPT-4 und o1 mithalten. Besonders brisant: Die Kosten für das Training dieses Modells sollen angeblich nur 5,6 Millionen Dollar betragen haben, während GPT-4 von OpenAI im Vergleich mit 78,3 Millionen Dollar zu Buche schlägt. Allerdings sind die Angaben des chinesischen Startups mit Vorsicht zu genießen, da sie Ausgaben wie z.B. für Experimente ausschließen.

Sollten diese Angaben auch nur ungefähr zutreffen, arbeitet DeepSeek deutlich kostengünstiger und könnte somit in den Preiskampf mit der Konkurrenz eintreten. Diese bemerkenswerte Kosteneffektivität wirft jedoch Fragen auf – insbesondere bei den KI-Experten der rivalisierenden Unternehmen. Um ein so großes Sprachmodell zu trainieren, benötigt man eine Vielzahl leistungsstarker KI-Chips, wie etwa die H100 von Nvidia. Diese Chips unterliegen jedoch strengen Handelsbeschränkungen seitens der USA, die bereits während der ersten Amtszeit von Donald Trump erlassen wurden. Alexandr Wang, CEO des amerikanischen KI-Unternehmens Scale AI, äußerte im Rahmen des Weltwirtschaftsforums in Davos in einem CNBC-Interview Zweifel an den Trainingskosten und vermutet, dass DeepSeek über rund 50.000 H100-GPUs verfügt, die sich auf Ausgaben von etwa 1,5 Milliarden Dollar belaufen würden.

Die DeepSeek-Modelle sind Reasoning-Modelle, das sind spezialisierte Large Language Models, die für das Lösen komplexer Aufgaben durch den Einsatz von Chain-of-Thought (CoT) Reasoning optimiert sind. DeepSeek R1 stellt einen Fortschritt in dieser Technologie dar, indem es in kleinere, leistungsstarke Untereinheiten aufgeteilt wurde, um die Effizienz und Effektivität bei der Verarbeitung und Analyse von Informationen zu steigern.

Erste Reaktionen

Die ersten Reaktionen auf den Vorstoß von DeepSeek sind durchwegs gemischt. „Für eine Prognose ist es noch sehr früh, aber es würde mich nicht überraschen, wenn die Entwicklung von DeepSeek-Wrappern – sprich Tools, die auf DeepSeek basieren und für Cybercrime konzipiert sind – oder die zweckgerichtete Modifizierung bestehender Modelle durch Cyberkriminelle rasant an Fahrt aufnehmen würde“, mutmaßt Satnam Narang, Senior Staff Research Engineer bei der Security-Plattform Tenable.

Ähnliche Sorgen äußerte auch Chester Wiesniewski, Global Field CTO bei Sophos:

„Deutlich dringender für Unternehmen ist die Tatsache, dass DeepSeek aufgrund seiner Kosteneffizienz wahrscheinlich von verschiedenen Produkten und Unternehmen adaptiert wird, was potenziell erhebliche Risiken für den Datenschutz birgt.“ Wie bei jedem anderen KI-Modell sei es für Unternehmen entscheidend, eine gründliche Risikobewertung vorzunehmen, die sich auch auf Produkte und Zulieferer erstreckt, die DeepSeek oder ein künftiges LLM einsetzen könnten.

Doch auch positive Nebeneffekte sind möglich: „Die Verfügbarkeit kostengünstiger Modelle ist jedoch für eine breite KI-Einführung von Vorteil. Kleinere Modelle sollten von Fortschritten in Software und Hardware sowie von Erkenntnissen aus größeren Modellen profitieren,“ hofft Dominic Rizzo, Portfoliomanager bei T. Rowe Price. Erschwinglichere Modelle wie das von DeepSeek könnten laut Rizzo entscheidend sein, um die reale Nachfrage nach KI-Anwendungen zu steigern.

Mangelnde Sicherheitsvorkehrungen

Wer das neue LLM testen wollte, stieß eventuell bei der Registrierung auf erste Probleme: „Wenn man bedenkt, dass das chinesische KI-Modell DeepSeek bereits seine Registrierungen aufgrund eines Cyberangriffs einschränkt, muss man sich fragen, ob das Unternehmen über angemessene Sicherheitsvorkehrungen und Richtlinien verfügt, um die Privatsphäre der User zu schützen. Ebenso könnte China den Trend fortsetzen, geistiges Eigentum zu stehlen und US-amerikanische und europäische Technologien nachzuahmen“, befürchtet Dan Schiappa, Chief of Product und Services Officer bei Arctic Wolf.

Für ihn sollte trotz der Bedenken die aktuelle Kollision der KI-Player ein weiterer Anreiz für Europa sein: „Egal ob die USA oder China zukünftig technologisch dominieren werden, droht Europa im Vergleich zurückzufallen, wenn die einzelnen Länder und/oder die EU als Gemeinschaft nicht ihrerseits vermehrte Investitionen tätigen und eine umfassende KI-Infrastruktur aufbauen. Nur so kann auch Europa international wettbewerbsfähig bleiben.“ Auch wenn es für eine genaue Beurteilung der Auswirkungen der DeepSeek-Modelle noch zu früh ist, steht fest: Der chinesische KI-Drache ist abgehoben und hat die Vorherrschaft auf dem KI-Spielfeld als Ziel.

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