Die unerwartete positive Seite: Warum der CEO von DeepMind Wert in einem langsameren KI‑Rennen sieht
In einer Landschaft, die typischerweise von hektischer Beschleunigung und einem unersättlichen Hunger nach Rechenressourcen geprägt ist, zeichnet sich aus den höchsten Reihen der Branche für künstliche Intelligenz ein kontraintuitives Narrativ ab. Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind und eine prägende Figur der modernen KI‑Revolution, hat angedeutet, dass die derzeitigen logistischen und technischen Hürden, die das Momentum der Branche verlangsamen, für die Menschheit tatsächlich von Nutzen sein könnten. Im Vorfeld des World Economic Forum in Davos im Januar 2026 formulierte Hassabis, was als „Paradox des KI‑Fortschritts“ (Paradox of AI Progress) beschrieben werden kann — die Idee, dass natürliche Wachstumshemmnisse als notwendige, wenn auch unbeabsichtigte Schutzschranken für eine Technologie dienen, die auf die Allgemeine Künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) zurast.
Diese Perspektive markiert einen deutlichen Tonwechsel für eine Branche, die in den letzten Jahren in einem Wettrüsten gefangen war. Während die Kommerzialisierung der generativen KI (Generative AI) reift, werden die Reibungspunkte — von Hardwareknappheit bis hin zu gesellschaftlichem Widerstand — immer deutlicher. Für Creati.ai bietet die Analyse dieses Paradoxons ein wichtiges Fenster in die Zukunft der KI‑Entwicklung und legt nahe, dass der Weg zur AGI länger, verschlungener und vielleicht sicherer sein könnte als zuvor prognostiziert.
Die Bestandteile des Paradoxons: Reibung als Merkmal
Der Kern von Hassabis' Argument fußt auf der Realität, dass die KI‑Branche an physische und strukturelle Grenzen stößt. Die exponentiellen Wachstumskurven, die Anfang der 2020er Jahre zu beobachten waren, stoßen auf den harten Widerstand realer Lieferketten. Nach Angaben des DeepMind‑Managers verhindern diese Beschränkungen, dass die Technologie mit potenziell gefährlicher Geschwindigkeit skaliert, und verschaffen der Gesellschaft wertvolle Zeit, sich mit den tiefgreifenden ethischen, kommerziellen und philosophischen Fragen auseinanderzusetzen, die die KI aufwirft.
Die Beschränkungen sind nicht nur theoretisch; sie sind praktische Engpässe, die jeden großen Akteur im Sektor betreffen. Von der Knappheit an Hochgeschwindigkeits‑Speicherchips bis hin zu den enormen Energieanforderungen der nächsten Rechenzentrums‑Generationen kann die Infrastruktur derzeit mit den theoretischen Ambitionen der Forschenden nicht Schritt halten.
Table: The Dual Impact of AI Development Constraints
| Constraint Factor | Direct Impact on Industry | Potential Societal Benefit |
|---|---|---|
| Hardware Shortages | Limits the speed of model training and deployment due to scarcity of chips and memory. Increases costs significantly. |
Prevents a runaway capabilities race, allowing safety research to catch up with development. |
| Energy Limitations | Data center construction faces delays due to power grid capacity. Sparking geopolitical competition for energy resources. |
Forces a focus on energy-efficient architecture. Highlighting the need for sustainable power solutions before massive scaling. |
| Research Secrecy | A reduction in open-source sharing and "cross-pollination" of ideas among labs. Slower diffusion of breakthroughs. |
Centralizes control of dangerous capabilities. Reduces the likelihood of bad actors easily accessing frontier models. |
| Commercialization Focus | Resources diverted from pure R&D to serving existing user bases. Shift from exploration to exploitation of current tech. |
Stabilizes the market. Allows regulators and the public to adapt to current generation tools before the next leap. |
Das Ende der „Goldenen Ära“ offener Forschung
Eine der eindrücklichsten Beobachtungen von Hassabis betrifft den kulturellen Wandel innerhalb der KI‑Forschungsgemeinschaft. Über ein Jahrzehnt war das Feld von einem Geist radikaler Offenheit geprägt, in dem Durchbrüche frei veröffentlicht wurden und Talente fließend zwischen akademischen und Unternehmenslabors wechselten. Diese „goldene Ära“ befeuerte den rasanten Aufstieg des Deep Learning und kulminierte im Boom der generativen KI.
Mit dem Übergang der KI von einem Forschungshinterland zur zentralen Triebkraft der Weltwirtschaft haben sich die Türen jedoch begonnen zu schließen. Der kommerzielle Druck, diese Systeme zu monetarisieren, hat Unternehmen wie Google, OpenAI und andere gezwungen, ihre Forschung als firmeneigene Geschäftsgeheimnisse zu behandeln. Hassabis wies darauf hin, dass diese Verringerung der Offenheit angesichts der Einsätze „verständlich“ sei, dass sie für die wissenschaftliche Gemeinschaft jedoch zweifellos ein Verlust darstellt.
Dieser Silo‑Effekt wirkt wie eine Bremse für Innovation. Ohne die Ideen‑„Kreuzbefruchtung“, die die frühen Jahre der Deep‑Learning‑Revolution prägte, verlangsamt sich die Rate sich aufbauender Durchbrüche naturgemäß. Während Puristen den Verlust akademischer Kameradschaft betrauern mögen, verhindert diese Verzögerung aus Sicherheitssicht die unkontrollierte Verbreitung mächtiger Algorithmen und dehnt effektiv den Zeitplan zur AGI.
Gesellschaftlicher Widerstand und die Energiefrage
Jenseits der technischen und kulturellen Beschränkungen sieht sich die KI‑Branche einem neuen und formidablem Hindernis gegenüber: der Öffentlichkeit. Hassabis hob die wachsende „populistische Verachtung“ gegenüber KI‑Technologie hervor, die sich in unterschiedlichen Formen im gesamten politischen Spektrum manifestiert. Im Jahr 2026 geht es dabei nicht mehr nur um abstrakte Ängste vor Arbeitsplatzverlust; es geht um greifbare lokale Auswirkungen.
Basisbewegungen organisieren sich zunehmend gegen den Bau riesiger Rechenzentren und nennen Bedenken hinsichtlich Wasserverbrauch, Lärmbelastung und der Belastung lokaler Stromnetze. Gleichzeitig überprüfen Klimaaktivisten den CO2‑Fußabdruck der Branche und hinterfragen, ob das Versprechen der KI ihre immensen Umweltkosten rechtfertigt.
Hassabis argumentiert, dass die Reaktion der Branche auf diesen Widerstand darin bestehen muss, greifbaren Nutzen jenseits von Chatbots und Bildgeneratoren zu demonstrieren. Der Weg nach vorn, so schlägt er vor, liege darin, KI in den „harten Naturwissenschaften“ einzusetzen — diese Systeme zu nutzen, um Durchbrüche in der Gesundheitsforschung, Materialwissenschaft und sauberer Energie zu erschließen.
Das wissenschaftliche Gebot
DeepMind setzt seit Langem auf den Einsatz von KI zur wissenschaftlichen Entdeckung, wie AlphaFoldʼs Revolution in der Biologie zeigt. Hassabis ist der Ansicht, dass KI, um die „Herzen und Köpfe“ einer skeptischen Öffentlichkeit zu gewinnen, das Werkzeug sein muss, das die Klimakrise löst, statt sie zu verschärfen.
- Kernfusion: KI wird eingesetzt, um Plasma in Fusionsreaktoren zu steuern und damit möglicherweise unbegrenzte saubere Energie zu erschließen.
- Materialwissenschaft: Algorithmen beschleunigen die Entdeckung neuer Batteriematerialien und Technologien zur Kohlenstoffabscheidung.
- Arzneimittelentwicklung: Der Biotech‑Sektor nutzt KI, um Zeit und Kosten für die Markteinführung lebensrettender Medikamente drastisch zu senken.
„Eine der wenigen Möglichkeiten, das Klima in der heutigen fragmentierten politischen Welt anzugehen, besteht darin, einige neue Technologien zu entwickeln“, erklärte Hassabis und betonte, dass die Branche eine moralische Verpflichtung habe, sich auf diese existenziellen Lösungen zu fokussieren.
Balance zwischen Betrieb und Training: Die kommerzielle Realität
Während DeepMind sich stärker in die Kernprodukte von Google integriert, steht Hassabis vor der Herausforderung, „Betrieb und Training in Einklang zu bringen“. In den frühen Tagen konnte ein Labor 100 % seiner Rechenressourcen dem Training des nächsten riesigen Modells widmen. Heute müssen dieselben Ressourcen Millionen von Anfragen für Nutzer von Gemini und anderen KI‑integrierten Tools bedienen.
Diese geteilte Ausrichtung ist ein prägendes Merkmal der KI‑Landschaft im Jahr 2026. Die massive Investitionswelle in Infrastruktur dient nicht mehr ausschließlich der Suche nach dem nächsten großen Sprung in der Intelligenz; sie ist schlicht notwendig, um die aktuellen Produkte am Laufen zu halten. Diese operative Belastung wirkt als weiterer natürlicher Regler für das Tempo der Evolution. Die Ressourcen, die benötigt werden, um KI im großen Maßstab zu betreiben, konkurrieren direkt mit den Ressourcen, die erforderlich sind, um die nächste Version der KI zu erfinden.
Fazit: Eine notwendige Atempause
Das „Paradox des KI‑Fortschritts“ bietet einen überzeugenden Rahmen, um den aktuellen Zustand der Branche zu verstehen. Jahrelang herrschte die Angst vor, dass sich die KI‑Entwicklung unkontrolliert beschleunigen und zu einem „harten Takeoff“ führen könnte, bei dem die AGI über Nacht eintrifft und die Menschheit unvorbereitet zurücklässt.
Die Realität des Jahres 2026 deutet jedoch auf einen anderen Verlauf hin. Die Kombination aus Hardware‑Knappheit, Energieengpässen, dem Ende offener Forschung und den operativen Anforderungen der Kommerzialisierung wirkt zusammen wie ein Bremsmechanismus. Für Demis Hassabis ist diese Verlangsamung kein Versagen, sondern eine Atempause.
„Wir haben nicht viel Zeit, um alles zu klären, bevor wir zur [Allgemeinen Künstlichen Intelligenz] kommen“, warnte Hassabis. Wenn natürliche Reibung der Welt ein paar zusätzliche Jahre verschafft, um Ethik zu debattieren, Sicherheitsprotokolle zu etablieren und die Arbeitskräfte vorzubereiten, dann könnten die „Mängel“ des gegenwärtigen Moments als das rettende Element der KI‑Ära in Erinnerung bleiben. Für Creati.ai beobachten wir diese Entwicklungen weiterhin und erkennen an, dass im Rennen um die AGI manchmal das wichtigste Merkmal die Fähigkeit ist, langsamer zu werden.
