KI-Investoren bauen massive Rechencluster für Startups
Der ehemalige Unternehmer Nat Friedman und Investor Daniel Gross haben einen 4.000-Chip-Supercomputer für ihre Startups entwickelt. Andere Technologie-Investoren bieten ebenfalls Rechenunterstützung für KI-Unternehmen an.
Aufbau von Rechenclustern für Startups
Nat Friedman und Daniel Gross, ehemalige Führungskräfte bei Microsoft und Apple, beschlossen, einen eigenen Supercomputer zu bauen, nachdem sie Schwierigkeiten hatten, genügend Grafikprozessoreinheiten (GPUs) zu finden, um den Bedarf der KI-Startups in ihrem Portfolio zu decken. Sie betreiben nun den Andromeda Cluster, der aus über 4.000 GPUs besteht und von ihren Portfolio-Unternehmen zu einem ermäßigten Preis genutzt werden kann. Andere Technologie-Investoren, wie Index Ventures und Microsofts M12, bieten ebenfalls Rechenunterstützung für Startups an.
Andreessen Horowitz befindet sich derzeit in Gesprächen mit Chip-Anbietern, um ein Berechnungsprogramm in noch größerem Umfang aufzusetzen und Zehntausende von GPUs anzustreben. Das Unternehmen hat zum Ziel, sowohl etablierten Unternehmen als auch Neulingen in der KI-Branche den Zugang zu Rechenkapazitäten zu ermöglichen.
Die Bedeutung von Rechenleistung für KI-Startups
Die Nachfrage nach GPUs ist aufgrund ihrer wichtigen Rolle bei der Schulung von KI-Modellen explosionsartig angestiegen. Startups haben jedoch oft Schwierigkeiten, die notwendige Rechenleistung zu erhalten, aufgrund begrenzter Verfügbarkeit und hoher Anfangsinvestitionen. Große Cloud-Anbieter wie Microsoft und Amazon arbeiten eher mit größeren Kunden zusammen, was es kleinen Startups erschwert, auf Rechenressourcen zuzugreifen. Die Einrichtung von Rechenclustern, wie dem Andromeda Cluster, ermöglicht es Startups, die benötigte Rechenleistung zu einem reduzierten Preis zu nutzen.
Der Zugang zu Rechenclustern hat sich für Startups als vorteilhaft erwiesen, um Fortschritte zu machen und ihr Wachstum zu beschleunigen. Die Verfügbarkeit von Rechenleistung ermöglicht es ihnen, KI-Modelle schneller zu trainieren und dabei Monate an Zeit zu sparen.
Herausforderungen und zukünftige Pläne
Der Betrieb eines Rechenclusters erfordert erhebliche Investitionen und Wartung. Nat Friedman und Daniel Gross haben erhebliche Anfangsinvestitionen getätigt und ein Team von Ingenieuren eingestellt, um ihren Supercomputer zu verwalten. Sie berechnen eine geringe Gebühr, um die Betriebskosten zu decken, und bieten ihren Portfolio-Unternehmen wettbewerbsfähige Preise an. Trotz bisheriger Erfolge bleiben Herausforderungen bestehen, da KI-Unternehmen weiterhin größere Cluster benötigen.
Trotz der Herausforderungen sind KI-Investoren entschlossen, Startups Rechenunterstützung zu bieten. Der Mangel an GPUs ist nach wie vor ein Problem, insbesondere für diejenigen, die größere Cluster benötigen. Allerdings sind Bemühungen im Gange, die Erweiterung bestehender Cluster oder die Schaffung neuer Supercomputer zur Deckung der wachsenden Nachfrage zu erkunden.
