I 2024 analyserede OpenAI væksten i effective computing power brugt til træning af de største AI-modeller gennem de foregående 12 år. Væksthastigheden svarede til omkring 69 milliarder gange på et årti.
Dette er grunden til, at eksperter som Mo Gawdat vurderer, at AI omkring år 2050 kan blive en milliard gange mere intelligent end mennesker.
Det går imidlertid meget stærkt også nu, hvor AI-modeller eksempelvis slår top-akademikere på deres egne ekspertiseområder og har intelligenskvotienter omkring 160. Desuden er AI i stigende grad i stand til at lære mere, end vi selv fortæller det. Dette sker bl.a. via simuleringer i massiv skala.
Om 2–3 år forventes desuden en reel start på massemarkeder for såkaldt fysisk AI – selvkørende biler og smarte robotter. Citibank forventer, at vi om 25 år vil have ca. fire milliarder af dem, hvilket mindst vil svare til den globale menneskelige arbejdsstyrke. Så der vil formentlig da være flere smarte robotter end arbejdende mennesker, og robotterne vil ofte arbejde langt flere timer om året end de menneskelige arbejdere. Måske vil smarte robotter lave f.eks. 5 gange så meget arbejde som mennesker.
To regioner i Verden driver udviklingen imod dette: USA og Kina, men USA er nu klart foran blandt de to.
USA satser også klart stærkest på det. Vi er f.eks. allerede nu tæt på, at landet investerer mere i AI end i kontorbygninger. Og USA prioriterer nu klart chipfabrikker som strategisk vigtige, ligesom de gør med bl.a. rare earths.
Men der skal virkelig meget energi til for at være i front. Der er nu annonceret mere end 100 GW (gigawatt) i nye datacenterprojekter i USA over de næste 10 år (ja, man beskriver nu oftest datacentre i strømforbrug i stedet for compute-kapacitet).
Det er voldsomt. Én gigawatt svarer til produktionen fra et stort atomkraftværk — hvilket typisk kan forsyne ca. 900.000 hjem. Og det betyder, at USAs planlagte compute-ekspansion svarer til ca. 100 typiske atomkraftværker, eller strøm nok til omkring 90 millioner hjem. Det er mere end den strøm, samtlige husholdninger i Tyskland, Frankrig og Holland i dag bruger tilsammen.
Amerikanerne satser derfor på at tredoble atomkraftproduktionen over de næste 25 år, hvilket svarer til ca. 100 GW forøgelse per årti. Men det tager tid at accelerere atomkraften op, og derfor vil ca. 70 % af de nye AI-fabrikkers strøm i starten komme fra gaskraftværker, som hver typisk kan opføres på ca. 2 år.
Hvad med Kina? I 2023 tilføjede Kina omkring 400 GW i ny elkapacitet — cirka en tredjedel af USA’s samlede 1.250 GW kapacitet. Og Kina bruger nu mere på investeringer i sit elnet end resten af verden tilsammen. Denne førerposition blev cementeret ved, at kineserne i 2024 tilførte yderligere 356–373 GW.
Kina har også en enorm talentmasse inden for AI. En pudsig indikation er, at ca. halvdelen af alle AI-forskere i USA er af kinesisk oprindelse, og ca. en tredjedel af USAs samlede AI-arbejdsstyrke (som er godt 100.000 personer) også har kinesisk oprindelse. Sjovt nok har direktørerne for både Nvidia, AMD og Intel tillige kinesisk oprindelse. Men mainland Kina er stadig flere år bagud på chipteknologi.
Europa er meget langt bagud. Det største problem er en urealistisk og populistisk energipolitik kombineret med svigt i erhvervsinvesteringer grundet bl.a. et voldsomt overdrevent skattetryk samt stigende overregulering. Der burde efter min mening være store krisemøder om dette i EU lige nu.