Morgan Stanley: Offene gewichtete Modelle senken die KI-Kosten, das „Jevons-Paradoxon“ könnte jedoch den Bedarf an Rechenleistung weiterhin steigern

Odaily berichtet, dass laut dem neuesten Bericht von Morgan Stanley mit dem Titel „Open-Weight-Modelle und drei zukünftige Szenarien“ offene Gewichtungsmodelle nicht zwangsläufig die Nachfrage nach KI-Rechenleistung verringern. Im Gegenteil: Niedrigere Nutzungskosten könnten die Verbreitung von KI sogar beschleunigen und ein klassisches „Jevons-Paradoxon“ erzeugen. Wenn einzelne Inferenzprozesse günstiger werden, setzen Unternehmen KI für mehr Aufgaben ein, was letztlich die Gesamtnachfrage nach Token, Rechenleistung, Strom und Infrastruktur steigert. Der Bericht betont, dass offene Gewichtungen nicht gleichbedeutend mit völliger Kostenfreiheit sind – Unternehmen müssen dennoch für GPU, Cloud-Dienste, Betrieb und Sicherheit aufkommen. Die tatsächliche Wirtschaftlichkeit hängt vom Anwendungsfall ab. Morgan Stanley geht davon aus, dass Unternehmen wie NVIDIA unabhängig vom Grad der Modelloffenheit profitieren könnten.