Die schrecklichste Prophezeiung über KI wird Schritt für Schritt Wirklichkeit.

Vor nicht allzu langer Zeit haben Sie sicherlich eine Nachricht gesehen: Der globale mRNA-Gigant Moderna und Merck Sharp & Dohme haben gemeinsam bekanntgegeben, dass die Phase-III-Klinikstudie ihres in der Entwicklung befindlichen mRNA-Krebsimpfstoffs Intismeran (Entwicklungs-Code V940/mRNA-4157) positive Ergebnisse erzielt hat.

Dies ist eine beispiellose Errungenschaft. Vor diesem Hintergrund waren alle bisherigen Krebsimpfstoffe des Menschen präventive Impfstoffe, die an gesunde Menschen verabreicht werden, um das Krebsrisiko zu senken. Dieser Impfstoff hingegen ist ein therapeutischer Impfstoff, der auf die beiden entscheidenden Endpunkte im Krebsbehandlungsprozess „rezidivfreies Überleben“ und „fernmetastasenfreies Überleben“ abzielt. Und die Phase-III-Klinikstudie bedeutet, dass diese beiden Endpunkte nach Tests mit einer ausreichend großen Stichprobengröße alle erreicht wurden, stabil und reproduzierbar sind, eine hervorragende Sicherheit aufweisen und nur noch einen Schritt von der praktischen klinischen Anwendung entfernt sind.

Der Kapitalmarkt hat diese Errungenschaft ebenfalls mit einer sehr positiven Haltung gewürdigt. Am Tag der Bekanntgabe der Nachricht am 19. August stieg der Aktienkurs von Moderna an einem einzigen Tag um 170 %, und der Marktwert stieg um mehrere hundert Milliarden US-Dollar. Die Aktien von Merck Sharp & Dohme stiegen um 12 % und erzielten den größten Anstieg seit März 2009. Der Nasdaq-Biotechnologie-Index, der Moderna und Merck Sharp & Dohme umfasst, stieg um 4 Punkte und erreichte ein neues Allzeithoch.

Diese hohe positive Haltung hielt jedoch nur einen Tag an. Am nächsten Tag, dem 20. August, fielen die Aktienkurse von Moderna und Merck Sharp & Dohme um über 20 % bzw. über 4 %. Die gesamte Kurve hat bis heute keine neue Aufwärtsbewegung gezeigt und befindet sich weiterhin in einem schwankenden Zustand.

Warum ist das so? Einige halten das für normal, weil der Anstieg am Anfang einfach zu stark war. Aber mehr Menschen glauben, dass dies möglicherweise ein „Endrausch“ ist: Denn dieser neue Impfstoff ist nicht nur ein Durchbruch der menschlichen medizinischen Industrie, sondern auch ein Durchbruch der KI.

Einfach ausgedrückt liegt der Schlüssel der mRNA-Therapie darin, das eigene Immunsystem dazu zu bringen, versteckte Krebszellen präzise zu erkennen und sie genau zu zerstören. Der Unterschied zwischen Krebszellen und normalen Zellen kann jedoch nur in wenigen Genmutationen bestehen, und die Genbank ist äußerst umfangreich, darüber hinaus mutieren gesunde Zellen jeden Tag ständig. Die Suche nach den wirksamen, entscheidenden Mutationszielen ist für menschliche Fähigkeiten ein riesiges Projekt, das sich über Jahre erstreckt, und jeder Fall ist einzigartig und kann nicht direkt auf andere Fälle übertragen werden.

Die KI hat all dies perfekt gelöst. Mit Hilfe großer KI-Modelle können die Forscher von Moderna innerhalb weniger Stunden schnell die Deduktion der Proteinfaltung, die Vorhersage der Bindungskraft und die Simulation der Immunreaktion abschließen, und dann maximal 34 Ziele mit der stärksten immunologischen Abtötungswirkung präzise auswählen. Damit entsteht die Möglichkeit, die mRNA-Therapie in großem Umfang zur Heilung von Krebs einzusetzen.

Stellen Sie sich vor, dass dieser Weg in Zukunft unzählige Male erfolgreich angewendet wird und unzählige Male „beispiellose“ Errungenschaften hervorbringt. Wer wird dann in Zukunft die Forschung an Medikamenten und Therapien anführen – ein Pharmaunternehmen oder ein KI-Unternehmen voller Ingenieure? Das ist erschreckend, wenn man genau darüber nachdenkt. Noch erschreckender ist, dass all dies bereits vor einem Jahr vorhergesagt wurde.

In der berühmten Vorhersage mit dem Titel „AI2027“ haben die Autoren präzise vorhergesagt, dass sich im zweiten Halbjahr 2026 das Diskussionsthema der KI-Branche von „Ist das eine Blasenökonomie?“ zu „Die KI wird der menschlichen Gesellschaft helfen, den nächsten großen Durchbruch zu erzielen“ wandeln wird, und einige technische Arbeiten der menschlichen Gesellschaft werden bereits durch die KI ersetzt. Gleichzeitig zeigt das von den Autoren vorgelegte Diagramm der KI-Fähigkeiten, dass die KI zum Zeitpunkt des zweiten Halbjahres 2026 im Bereich der Biotechnologie einen Wert von 1,4 erreichen wird, was bereits dem Niveau professioneller Fachkräfte entspricht.

Darüber hinaus sagt „AI2027“ auch voraus, dass China Mitte 2026 den Moment des „KI-Erwachens“ erleben wird. China wird eine geeignete Lösung für das Problem unzureichender Rechenleistung finden, dann große Modelle entwickeln, deren Fähigkeiten in die erste Liga einsteigen können, und gleichzeitig in Kontroversen über „Destillation“ geraten.

Heute sprechen wir über diese Vorhersage, die sich ständig erfüllt. Lassen Sie uns gemeinsam darüber diskutieren, was diese Vorhersage gesehen hat, worauf sie hinweist und worüber sie sich Sorgen macht.

Das „Gedankenexperiment“ des Warners

Wenn man von Vorhersagen spricht, denken viele Menschen instinktiv an religiöse Mythen oder Science-Fiction-Romane.

Streng genommen besteht das Kernziel religiöser Mythen jedoch darin, unbekannte Naturphänomene zu erklären und die Ordnung zu vermitteln, der man folgen soll. Sie müssen nicht unbedingt in die Zukunft blicken, um einen Weg der Erlösung zu suchen. Zum Beispiel beschreibt die griechische Mythologie mit ihrem riesigen und reichen Götterhimmel den Lauf von Sonne und Mond sowie den Wechsel der Jahreszeiten, aber Zeus und Gaia sind nicht dafür zuständig, die Sorgen der Menschen zu lösen, und sie geben selten Offenbarungen über die Zukunft. „Science-Fiction“ ist im Wesentlichen eine Erzählweise, die auf realen Grundlagen basiert und nach wissenschaftlichen Gesetzen voranschreitet, aber ihr Endpunkt ist „eine Art Angst oder Furcht, die die Menschen derzeit nicht lösen können“, und sie versucht, die Zeit über das „Ergebnis“ entscheiden zu lassen.

„AI 2027“ ist jedoch völlig anders. Es gibt insgesamt fünf Autoren von „AI 2027“, nämlich Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland und Romeo Dean. Abgesehen von Scott Alexander, der als Medienmensch für die Lesbarkeit des Textes verantwortlich ist, haben alle anderen Autoren einen akademischen Hintergrund.

Hier muss Daniel Kokotajlo besonders vorgestellt werden. Er war zwischen 2022 und 2024 als Forscher in der Abteilung für Governance bei OpenAI tätig. Die sogenannte Governance-Abteilung kann grob als „Strategieabteilung“ großer inländischer Technologieunternehmen verstanden werden, die dafür zuständig ist, ein komplettes oberes Architektur-, Prozess- und Überwachungssystem für die reibungslose Umsetzung der Unternehmensstrategie zu entwerfen. Konkret geht es in der Governance-Abteilung von OpenAI darum, sicherzustellen, dass die KI-Entwicklungsarbeiten unter sicheren und kontrollierbaren Bedingungen durchgeführt werden, und die soziale Verantwortung und den kommerziellen Wert von OpenAI auszugleichen.

(Daniel Kokotajlo, persönliches soziales Medium)

An dieser Stelle sollten Sie das Problem bereits erkannt haben: OpenAI ist längst keine gemeinnützige Organisation mehr. Unter dieser Voraussetzung muss die Priorität der sozialen Verantwortung und des gemeinnützigen Werts von OpenAI offensichtlich hinter den Interessen der Aktionäre und des Unternehmens zurückstehen. Das ist etwas, was Daniel Kokotajlo nicht akzeptieren kann. Er glaubt, dass viele Anzeichen darauf hindeuten, dass das sogenannte „Streben nach AGI“ von OpenAI eher gewinngetrieben ist, und dass alles getan wird, um Vorschriften zu umgehen, um dies so schnell wie möglich zu erreichen. Das ist auch der direkte Grund für den Rücktritt von Daniel Kokotajlo.

Im Juni 2024 kündigte Daniel Kokotajlo in seinen persönlichen sozialen Medien seinen Rücktritt an und erklärte öffentlich, dass das von OpenAI aufgebaute Unternehmen stark mangelnd reguliert sei und unter dem großen Anreiz von Gewinnen ständig seine eigenen Beschränkungen durchbreche, was höchstwahrscheinlich „katastrophale Folgen“ haben werde, denn „dieses System ist keine gewöhnliche Software; es handelt sich um künstliche neuronale Netze, die aus riesigen Datenmengen lernen können... Die Menschheit befindet sich noch in einem frühen Stadium des Verständnisses für diese Bereiche“, „Wir verstehen viele Dinge über die Funktionsweise dieser Systeme und darüber, ob sie mit den menschlichen Interessen übereinstimmen werden, wenn sie intelligenter werden und möglicherweise das menschliche Intelligenzniveau in allen Bereichen übertreffen, noch nicht.“

Um an die Öffentlichkeit zu appellieren, weigerte sich Daniel Kokotajlo, die „Nicht-Verleumdungsvereinbarung“ von OpenAI zu unterzeichnen, und gab dafür Optionen im Wert von mehreren Millionen Dollar auf. Das ist wirklich ein Beispiel dafür, dass „Geld keine Zufriedenheit kaufen kann“. Aufgrund dieser heldenhaften Tat wurde Daniel Kokotajlo in die Liste der 100 einflussreichsten KI-Persönlichkeiten des Jahres 2024 des Time-Magazins aufgenommen.

Zusammenfassend lässt sich an der Zusammensetzung der Autoren erkennen, dass „AI 2027“ sich grundlegend von religiösen Mythen und Science-Fiction-Romanen unterscheidet. Sein Kreativteam verfügt nicht nur über einen soliden akademischen Hintergrund, sondern auch über ausreichende interne Perspektiven aus erster Hand, und alle Themen, über die es spricht, existieren tatsächlich in den großen KI-Modellunternehmen an vorderster Front. Sein Ziel ist es, so spezifisch und quantitativ wie möglich zu beschreiben, wie sich die KI-Industrie in Zukunft entwickeln wird, wann und in welcher Form AGI entstehen wird und welche Auswirkungen dies nach der Entstehung haben wird.

Darüber hinaus veröffentlicht „AI 2027“ auch ein detailliertes Deduktionsmodell. Zum Beispiel haben wir oben erwähnt, dass „AI 2027“ vorhersagt, dass die KI im zweiten Halbjahr 2026 im Bereich der Biotechnologie bereits das Niveau von „professionellen Fachkräften“ erreicht hat. Das Fähigkeitsniveau hier hat tatsächlich vier Indikatoren: „Amateur“, „professioneller Fachkräfte“, „übermenschlich“ und „Supermensch“. In der Erläuterungsdatei erläutern die Autoren am Beispiel „Programmierer“ detailliert, dass die „übermenschliche“ Fähigkeit bedeutet, dass ein Unternehmen 5 % seines gesamten Rechenleistungsbudgets verwenden kann, um Agenten zu betreiben, deren Anzahl 30 Mal so groß ist wie die Anzahl seiner menschlichen Forschungsingenieure, wobei jeder Agent im Durchschnitt die Codierungsaufgaben in der KI-Forschung (z. B. experimentelle Implementierung, jedoch ohne Konzeption oder Priorisierung) mit einer 30-fachen Geschwindigkeit erledigt.

Zum Beispiel bei dem Schlüsselindikator Rechenleistung verwendet „AI 2027“ zwei häufig verwendete Maßeinheiten: eine ist TPP und die andere ist H100e. H100e ist leicht zu verstehen, es steht nämlich für „H100-äquivalente Rechenleistung“. Das schwer verständliche TPP bezieht sich auf die „gesamte Verarbeitungsleistung“.

In dem gesamten „AI 2027“ gehen die Autoren davon aus, dass „KI-Rechenleistung“ nicht direkt mit „Rechenleistung“ gleichgesetzt werden kann, da KI-Chips oder KI-Beschleuniger Rechengeräte sind, die speziell für solche parallelen Berechnungen entwickelt wurden (z. B. GPUs) und bei Berechnungsaufgaben weitaus effizienter sind als herkömmliche Prozessoren (z. B. CPUs). Daher müssen sie nach Erhalt der Daten zur gesamten Rechenleistung die „KI-Rechenleistung“ weiter herausfiltern, wobei die Schwelle eine Recheneinheit mit einer gesamten Verarbeitungsleistung (TPP) von mindestens 4000 und einer Leistungsdichte (PD = TPP / Chipfläche) von mindestens 4 ist. Diese Schwelle entspricht ungefähr dem A100, der von Nvidia im Jahr 2021 eingeführt wurde, während der H100 ungefähr 15800 TPP erreicht.

Die Themen wie die Verteilung der Rechenleistungsressourcen, die Verteilung der Rechenleistung zwischen den relevanten Akteuren und wie die KI die begrenzten Rechenleistungsressourcen zuweisen wird, basieren auf dieser Grundlage für berechenbare Deduktion. Wie in der folgenden Abbildung gezeigt, schätzen sie die Deduktion der KI-Rechenleistungskapazität: Bis Dezember 2027 wird die weltweit verfügbare KI-bezogene Rechenleistung im Vergleich zum Niveau vom März 2025 um etwa das 10-fache wachsen (d. h. jährlich um das 2,25-fache) und 100 Millionen H100e erreichen.

Natürlich muss auch klargestellt werden, dass das Autorenteam von „AI 2027“ auch anerkennt, dass viele Szenarioprognosen nicht über ausreichende Beweise für eine schlüssige Schlussfolgerung verfügen, sodass ein erhebliches Maß an „intuitivem Urteil“ einbezogen werden muss. Gleichzeitig ist „AI 2027“ eine Szenarioprognose mit einer Laufzeit von zweieinhalb Jahren, die auf „Quartalen“ basiert. Daher bewerten die Autoren regelmäßig, welche Prognosen richtig waren und welche sehr abwegig sind, und passen das Prognosemodell basierend auf den erfolgreichen Prognosen an. Daher ist die genaueste Definition von „AI 2027“ meiner Meinung nach wahrscheinlich das „Gedankenexperiment“ einer Gruppe von KI-Fachkräften.

Die Dinge, die bereits passiert sind

Nachdem Sie den Hintergrund und die Lebensläufe des Kreativteams vollständig verstanden haben, ist der einzigartige Wert von „AI 2027“ sehr offensichtlich.

Im Großen und Ganzen kann man den Teil bis Ende 2026 als Branchenforschungsbericht betrachten, der von einem Forschungs- und Analyseteam mit solider akademischer Grundlage und ausreichenden Informationen aus erster Hand erstellt wurde. Nach Ende 2026 handelt es sich erst dann um ein Forschungsteam mit tiefgreifenden Einblicken in die KI-Industrie, das Ideen wie die Kriegsspielsimulation nutzt, um mögliche zukünftige Szenarien vorherzusagen. Unter dieser Voraussetzung