Nvidia baut riesigen Supercomputer für Safe Superintelligence
Ein neuer Milliarden-Deal rüstet das Startup des ehemaligen OpenAI-Chefs massiv auf. Es geht um sichere Superintelligenz.
Nvidia beteiligt sich an Safe Superintelligence (SSI), dem KI-Labor des ehemaligen OpenAI-Chefforschers Ilya Sutskever. Das Startup erhält durch die Partnerschaft Zugriff auf Nvidias neue Vera-Rubin-Plattform und erhöht seine Rechenleistung auf das Zehnfache.
Milliarden-Investition nach geheimen Forschungserfolgen
SSI arbeitete nach der Gründung vor zwei Jahren im Verborgenen und nutzte für seine Forschung primär Googles TPUs. Jetzt wechselt es in das Ökosystem von Nvidia.
Über die genaue Höhe der finanziellen Beteiligung schweigen die offiziellen Partner. Nach Informationen von TechCrunch umfasst die Investition mehrere Milliarden US-Dollar.
Nvidia-Chef Jensen Huang traf die Entscheidung für den Einstieg nach exklusiven Einblicken in die bislang streng vertraulichen Forschungsergebnisse von SSI. Laut Sutskever erfordern diese Resultate nun den Zugriff auf deutlich größere Compute-Ressourcen.
SSI verzichtet bewusst auf schnelle Produktveröffentlichungen und konzentriert sich vollständig auf die Entwicklung einer sicheren künstlichen Superintelligenz.
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Zehnfache Rechenleistung durch neue Architektur
Durch die Bereitstellung von Nvidias Vera-Rubin-Architektur steigert SSI seine verfügbaren Compute-Ressourcen um eine volle Größenordnung.
Zudem arbeiten Nvidia und SSI künftig gemeinsam an der technischen Weiterentwicklung von Nvidias Rechenplattformen. SSI bringt dafür seine Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung in die Architektur der Chip-Designer ein.
Das KI-Labor hat bisher sieben Milliarden US-Dollar Kapital eingesammelt und erreicht nach der neuen Finanzierungsrunde eine Bewertung von 32 Milliarden US-Dollar. Neben Nvidia gehören Investoren wie Andreessen Horowitz und Sequoia Capital zu den Geldgebern.
Sutskever hatte in der Vergangenheit mit Meilensteinen wie AlexNet bereits bewiesen, wie essenziell GPU-Skalierung für den Erfolg tiefer neuronaler Netze ist. Diesen Ansatz führt er nun mit der neuesten Nvidia-Hardware fort.
