Nvidia-CEO Jensen Huang schlägt KI-Token als Betriebswährung und neue Mitarbeitervergünstigung vor

Jensen Huang möchte Ingenieuren neben ihrem Gehalt eine neue Art von Vergünstigung bieten: ein Budget an KI-Tokens, das jährlich Zehntausende von Dollar wert sein könnte.

Der Vorstandsvorsitzende von NVIDIA unterbreitete den Vorschlag auf der jährlichen GPU Technology Conference des Unternehmens. Dort beschrieb er Tokens, die Basiseinheiten, die KI-Systeme zur Ausführung von Aufgaben verwenden, als ein aufkommendes Rekrutierungsinstrument im Silicon Valley.

Die Idee fügt sich in Huangs umfassenderes Bild des modernen Arbeitsplatzes ein. Seiner Ansicht nach werden Arbeiter schon bald große Teams von KI-Agenten leiten – Softwareprogramme, die komplexe, mehrstufige Aufgaben selbstständig erledigen können.

Huang erklärte, dass NVIDIA zwar derzeit 42.000 Mitarbeiter beschäftigt, er aber davon ausgeht, dass diese Zahl bald von „Hunderttausenden“ „digitalen Mitarbeitern“ übertroffen werden wird. In diesem Szenario werden Rechenzentren zu dem, was Huang als „KI-Fabriken“ bezeichnet – Einrichtungen, die Token auf die gleiche Weise produzieren wie Fabriken Güter.

Huang argumentiert, dass Token zur Kernwährung der Technologiebranche geworden sind.

„Wenn man Rechenleistung mit einer Gelddruckmaschine vergleicht, sind Token die wahre Währung des KI-Zeitalters“, sagte er. Rechenleistung, fügte er hinzu, funktioniere heute wie Umsatz: Ohne sie könne man keine Token generieren, und ohne Token stagniere das Wachstum.

Neue Chips, größere Zahlen

NVIDIA berief sich zur Untermauerung dieser Aussage auf die neue Grace-Blackwell -Chiparchitektur . Laut Unternehmen kann diese 5.000 Token pro Sekunde verarbeiten, im Vergleich zu etwa 700 bei einer Hopper-Konfiguration, und bietet den 50-fachen Durchsatz der alten Hopper-Plattform.

Laut Huang war dieser Schritt ein kalkuliertes Wagnis, das eingegangen wurde, als Hopper noch gut dastand. Er bezeichnete Grace Blackwell als die einzige Infrastruktur, auf der Unternehmendentexpandieren könnten, sei es in einer privaten Cloud oder international.

Laut Huang sind die Effizienzsteigerungen deshalb wichtig, weil die Stromkapazität eines Rechenzentrums im Gigawatt-Bereich praktisch festgelegt ist, sobald ein Unternehmen dieses errichtet hat.

„Ihre Arbeitslast besteht in der Datenverarbeitung, Ihre Token sind Ihre Ware und diese Rechenleistung ist Ihr Umsatz“, sagte er. „Jedes Unternehmen wird über die Effektivität seiner Token nachdenken.“

NVIDIA arbeitet bereits an seiner nächsten Plattform namens Vera Rubin, die für das Training großer KI-Modelle und deren kontinuierliche Ausführung entwickelt wurde.

Huang deutete an, dass KI-Dienstleistungen in Zukunft wahrscheinlich in Richtung gestaffelter Preisgestaltung tendieren werden, mit kostenlosem Einstiegszugang am einen Ende und Premium-Stufen, die bis zu 150 US-Dollar pro Million Token kosten, am anderen Ende.

Auch andere große Unternehmen schlagen denselben Weg ein. Alibaba hat kürzlich Teile seines Geschäfts umstrukturiert und die Alibaba Token Hub Business Group unter der Leitung von CEO Eddie Wu Yongming gegründet. Diese Einheit soll alle KI-Produkte von Alibaba unter einem gemeinsamen Ziel bündeln: die Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von Token.

Arbeitsplätze, Kosten und der Fachkräftemangel

Doch der Wandel verläuft nicht ohne Komplikationen.

Eine aktuelle Umfrage ergab, dass 98 % der Führungskräfte der obersten Ebene davon überzeugt sind, dass KI letztendlich die Mitarbeiterzahl reduzieren wird, doch 54 % geben an, dass die Suche nach qualifizierten Fachkräften nach wie vor ihre größte Herausforderung darstellt.

Goldman Sachs schätzt , dass KI in den USA bis zu 25 % aller Arbeitsstunden automatisieren könnte. Joseph Briggs, leitender globaler Ökonom bei Goldman Sachs, räumte ein, dass der Übergang nicht reibungslos verlaufen werde, sagte aber, die Geschichte zeige, dass neue Technologien letztendlich Arbeitsplätze schaffen, die es zuvor nicht gab.

Für kleinere Unternehmen machen sich die Kosten bereits bemerkbar.

Startup-Gründer berichten, dass jede von einer KI erledigte Aufgabe mit einem Preis in Form von Token verbunden ist. Mehrere große KI-Anbieter haben ihre Preise kürzlich um 5 % bis 30 % erhöht.

Bruno Guicardi,dent des IT-Unternehmens CI&T, beschrieb den Wandel als einen, bei dem Ingenieure Computer nun in einfachem Englisch anweisen, anstatt Code zu schreiben.

In diesem Umfeld liegt der Unterschied zwischen guter Urteilsfähigkeit und Geldverschwendung darin, zu wissen, wann und wie man KI einsetzt und aus jedem ausgegebenen Token einen echten Mehrwert erzielt.

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