KI-Experte: Professor Hussam Amrouch. © TU München
München – Das neue Rechenzentrum im Tucherpark schürt große Hoffnungen: Kann Bayern zum internationalen Vorreiter in Sachen Technologie aufsteigen? Professor Hussam Amrouch von der Technischen Universität München (TUM) ist Experte für Künstliche Intelligenz (KI). Er hat einen EU-weit einzigartigen Chip entwickelt, der deutlich weniger Energie als vergleichbare Alternativen benötigt. Im Gespräch mit unserer Zeitung erklärt Amrouch, welche Chancen die neue KI-Fabrik bietet.
Herr Amrouch, verwandelt das neue KI-Rechenzentrum Bayern in das Silicon Valley Europas?
Die kurze Antwort lautet: Nein. Der große Wert des Silicon Valley kommt nämlich nicht allein von der Infrastruktur, sondern von Innovationen und Ideen. Das Rechenzentrum in München ist also eine wichtige Grundlage. Jetzt liegt es an den Firmen und den Wissenschaftlern in der Region, etwas daraus zu machen.
Warum steht dieses Rechenzentrum gerade in München und nicht etwa in Berlin?
In München ballen sich große Technik- und Automobilkonzerne wie Siemens und BMW, die KI intensiv nutzen. Hinzu kommen mit LMU und TUM zwei international führende Universitäten, die in dem Bereich forschen und neue Algorithmen entwickeln. Datenzentren müssen nah an ihren Nutzern stehen – das ist sowohl technologisch als auch ökonomisch gesehen sinnvoll. Insofern ist München der ideale Standort.
Wie außergewöhnlich ist die Münchner KI-Fabrik? Stehen wir damit im internationalen Vergleich in der ersten Liga oder im Mittelfeld?
Wenn Sie sich zum Beispiel OpenAI in den USA oder andere große internationale Firmen anschauen, wird klar: Damit können wir uns größentechnisch nicht vergleichen. Aber wir müssen uns fragen, ob das überhaupt zielführend ist. Entscheidend ist nicht die maximale Leistung, sondern der konkrete Nutzen.
Bringt das Rechenzentrum bei KI Unabhängigkeit von den USA und China?
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wächst die Sorge darüber, wo persönliche Informationen, Bilder oder Videos gespeichert werden. Viele fühlen sich wohler, wenn die Daten in Europa und nicht etwa in den USA oder China verarbeitet werden. Große Rechenzentren auf dem Kontinent stützen Privatsphäre, Sicherheit und die Einhaltung europäischer Werte. Wirklich unabhängig sind wir jedoch trotzdem nicht. Zentrale Hardware – insbesondere Chips – kommt immer noch aus dem Ausland. Die Lieferung dieser Technologie kann jederzeit gestoppt werden. Das muss in der derzeit komplexen geopolitischen Lage immer bedacht werden.
Muss Deutschland eigene Chips produzieren, um zur Weltspitze zu zählen?
Ja, wenn wir wirklich unabhängig sein wollen, müssen wir das tun. Davon sind wir auch nicht weit entfernt. Die Europäische Union und die Bundesregierung haben in den vergangenen Jahren zehn Milliarden Euro in den Bau der TSMC-Chipfabrik in Dresden investiert. Was uns noch fehlt sind eigene Designs. Daran arbeiten wir jedoch gerade an der TUM. Eigene Chips in Bayern zu entwickeln und dann in Sachsen herzustellen – das ist kein Traum mehr. Es ist etwas, das wir strategisch planen und erreichen können.
Birgt das neue Rechenzentrum auch Risiken, etwa falls die KI-Blase platzt und die Nachfrage nach Rechenleistung einbricht?
Das glaube ich nicht. Es gibt zwar eine KI-Blase, die betrifft jedoch andere Bereiche: Unternehmen bringen unsinnige Ideen auf den Markt und bekommen dafür Investitionskapital. Diese Projekte können scheitern. Die grundlegende Nachfrage nach KI und KI-Rechenzentren wird jedoch nicht verschwinden. ChatGPT und andere Sprachmodelle haben unseren Alltag bereits grundlegend verändert – und es gibt sie erst seit rund zwei Jahren.
Sie entwickeln an der TUM energiesparendere KI-Chips. Würden solche Chips große Rechenzentren irgendwann überflüssig machen?
Nein, das nicht. Wir können aber nicht unbegrenzt viele dieser Rechenzentren bauen. Das wäre eine zu große ökonomische und ökologische Belastung. Mit unseren energieeffizienteren Chips können wir einen Teil der Rechenleistung künftig direkt zu den Nutzern bringen. Sie sind wie E-Bikes oder Fahrräder – quasi jeder kann eins besitzen. Große Rechenzentren sind hingegen eher wie Ferraris – davon braucht es nur ein paar.