Der Stanford AI Index 2025 zeigt, dass die Trainingskosten für KI-Modelle neue Höchststände erreicht haben. Googles Gemini 1.0 Ultra kostete etwa 192 Millionen US-Dollar für das Training. Dieser umfassende Bericht, den Eliza Strickland für IEEE Spectrum analysiert hat, verdeutlicht Herausforderungen und Fortschritte im KI-Bereich anhand von 12 aufschlussreichen Grafiken.
Trotz steigender Trainingskosten sinken die Nutzungskosten für KI-Anwendungen deutlich. US-Unternehmen führen weiterhin bei der Entwicklung bedeutender KI-Modelle, doch chinesische Modelle holen bei der Leistungsfähigkeit schnell auf.
Die Umweltauswirkungen bleiben ein Thema. Metas Llama 3.1 verursachte beim Training fast 9.000 Tonnen CO2 – vergleichbar mit dem jährlichen Ausstoß von etwa 500 US-Amerikanern.
Unternehmensinvestitionen in KI erreichten 2024 neue Rekordwerte, besonders im Bereich der privaten Investitionen. Dennoch bleiben transformative Erträge aus: Die meisten Unternehmen berichten von Kostensenkungen unter 10 Prozent und Umsatzsteigerungen unter 5 Prozent.
Der Bericht untersucht auch politische Entwicklungen. Während im US-Kongress zahlreiche KI-bezogene Gesetzentwürfe vorgeschlagen wurden, wurden nur wenige verabschiedet. Regulierungsmaßnahmen verlagern sich zunehmend auf die Bundesstaaten.
Die öffentliche Meinung zeigt überraschenden Optimismus: 60 Prozent der global Befragten glauben, dass KI ihre Arbeit verändern wird, aber nur 36 Prozent erwarten, vollständig ersetzt zu werden.