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17 Comments
Vielleicht sollten die Ihre KI mal zu den Nachteilen von Atomkraft befragen. Die ist zwar gar nicht wirklich intelligent, aber das sind die Manager ja auch nicht
Wo wird Google den Abfall endlagern? In Bezos Garten?
Wo Postillon?
Na warten wir mal ab Kairos hoffte zuletzt auf was vorzeigbares bis 2030 und hat die Fertigstellung von ihrem Hermes Projekt ja auch schon mehr als einmal nach hinten verschoben aktuell wollen sie 2027 fertig werden. Da muss dann auch die Idee erstmal auf den Prüfstand ob es sich so bewährt wie erwartet.
Ein Hypeware match made in heaven.
Atomkraftwerke brauchen gut und gerne ein Jahrzehnt bis zur Inbetriebnahme. Wie die Welt und AI in 2034 aussieht, kann niemand sagen. Sowas sind dumme Hirngespinste.
Und der Award für die Techbro-Überschrift des Tages geht an….
Ok, die Atomkraftwerke werden gebaut, die Datenzentren gehen pleite und wir haben dann Unmengen an CO2-armen Strom im Netz? Klingt nach einem Deal!
Diese “small modular reactors” sind ziemlicher Hype Tech, also wer weiß ob die jemals ans Netz gehen. Und ineffizient sind sie auch. Eigentlich machen weniger als die Hälfte der Argumente ihrer Befürworter Sinn. Man verspricht mehr Sicherheit durch standardisierte Fertigung*, die meisten Unglücke passierten aber durch menschliches Versagen nicht Fertigungsfehler. Durch die geringere Effizienz könnten sie auch deutlich teurer im Betrieb sein. Einzig die Bauzeit könnte drastig reduziert werden, was dann tatsächlich die Kapitalkosten erheblich senken könnte (der teuerste Teil an AKWs ist die Finanzierung).
enn 2/3 Versprechungen offensichtlich falsch sind, dann macht mir das wirklich keine Hoffnungen auf diese Technologie.
*oder durch Reaktordesigns, die man auch in großen AKWs umsetzen könnte
Wenn man jedenfalls KI für etwas sinnvolles einsetzen würde. AGI und LLMs sind glaube ich das letzte was wir brauchen. Wir brauchen keine Systeme die dummes Zeug labern und sich für Intelligent halten, davon haben wir doch schon 8 Mrd.
Wir brauchen Narrow AI die bestimmte Probleme löst, wie z.b. bessere Medikamente entwickelt durch Proteinfaltung und Simulation, bessere, effizientere Computerchips, neue Akku-Chemien, bessere dynamische Planung im Nah und Fernverkehr anstatt statische Fahrpläne, Automatisierung in Fabriken, etc.
Das No-Free-Lunch Theorem besagt das alle Such- und Optimierungsalgorithmen über alle Probleme gemittelt gleich gut sind. Warum verschwenden wir also so viele Ressourcen um eine AI zu bauen die alles kann, dann aber nur durchschnittlich gut ist? Anstatt viele kleine Modelle zu bauen die bestimmte Probleme lösen können und darin extrem gut sind, dafür in anderen Sachen extrem schlecht.
cool. dann hat der t-einstausend direkt sein argument, wenn er mal keinen bock mehr hat.
wupp. wupp-wupp. wuuuupp.
Wir könnten Google auch ein paar kleine Atombomben heiß liefern, das wäre wahrscheinlich ökologisch und ökonomisch sinnvoller.
Also sind die dann in 50 Jahren fertig gebaut?
Ich sehe schon, wie Google Überlegungen für die Stromversorgung eines Rechenzentrums hatte und eine davon natürlich diese Mini AKWs waren (weil man bei so Überlegungen wirklich alles mitnimmt ohne auszusortieren) und die Zeit jetzt daraus ein “Google baut KI Zentrum mit eigenen AKWs” macht
Warum hab ich das blöde Gefühl dass das ein Paradebeispiel für “Gewinne privatisieren, Verluste (und andere Problemchen) sozialisieren” wird
Dann ist es nur noch eine Frage der Zeit bis Politiker von CDU und CSU Google für diese Innovation feiern und für deutsche Rechenzentren ebenfalls ein Revival der Kernenergie fordern.
“Google will Strom von einem Betreiber kleiner Reaktoren beziehen, der für 2030 seinen ersten funktionsfähigen Pilotreaktor vorstellen will.”
Oder ganz kurz: “Google will Strom beziehen”.
Aber sowas wäre dann keine Nachricht wert…