Toekomst van AGI en analyse van veelbelovende bedrijven: Van NVIDIA-chip tot xAI Grok-3
Vooruitzichten voor AGI en analyse van sleutelbedrijven
AGI (Artificial General Intelligence, algemene kunstmatige intelligentie) verwijst naar een type intelligentie dat alle intellectuele taken op een niveau gelijk aan of hoger dan dat van een mens kan uitvoeren. De laatste tijd is de interesse in AGI sterk toegenomen door de opkomst van tools zoals ChatGPT, en een aantal wereldwijde bedrijven is begonnen met de race om AGI te bereiken. Dit analyseverslag onderzoekt de vooruitzichten voor AGI, presenteert de belangrijkste bedrijven die de ontwikkeling leiden, bespreekt de meest veelbelovende spelers vanuit een langetermijnbeleggingsperspectief, en bekijkt de enorme rekenkracht (GPU’s) die nodig is om AGI te implementeren.
Toonaangevende bedrijven in de AGI-ontwikkeling
De volgende bedrijven worden gezien als voorlopers of worden verwacht een grote impact te hebben in de race om AGI:
OpenAI
OpenAI speelt een centrale rol in het populair maken van de term AGI. Hun missie wordt omschreven als het ontwikkelen van AGI ten bate van de gehele mensheid. Door succesvolle lanceringen van grootschalige taalmodellen zoals GPT-3 en GPT-4 hebben zij een belangrijke stap gezet richting het realiseren van AGI. Met steun van Microsoft hebben ze een gespecialiseerde supercomputer voor AI gebouwd, waarbij meer dan 10.000 NVIDIA A100 GPU’s zijn gebruikt om GPT-4 te trainen – en voor het volgende model, GPT-5, is een opschaling naar ongeveer 25.000 GPU’s gepland. OpenAI baseert haar doel om een veilige en beheersbare AGI te bereiken op deze enorme rekenkracht.
Google DeepMind
DeepMind, bekend van de Go-spelende AI AlphaGo, is nu onderdeel van Google en opereert onder de naam Google DeepMind. CEO Demis Hassabis heeft een routekaart gepresenteerd om binnen de komende 10 jaar AGI te bereiken, waarbij hij de nadruk legt op stapsgewijze vooruitgang in plaats van overdreven optimisme. Er is vooral aandacht voor multimodale AI – modellen die niet alleen tekst begrijpen, maar ook afbeeldingen, geluid en video – met de ontwikkeling van het aankomende model “Gemini”. Google DeepMind heeft ook Bard gelanceerd, een concurrent van de modellen van OpenAI, en met enkele extra innovaties zouden ze het niveau van menselijke intelligentie kunnen bereiken. Google investeert agressief in haar infrastructuur met eigen TPU’s en grote hoeveelheden NVIDIA GPU’s, evenals strategische investeringen in concurrenten zoals Anthropic.
xAI
Het nieuw opgerichte bedrijf xAI, opgericht door Elon Musk (CEO van Tesla en SpaceX) in 2023, komt naar voren als een underdog in de AGI-race. Voormalig medeoprichter van OpenAI koos Musk voor een eigen koers. xAI introduceerde recent de chatbot “Grok”, gekoppeld aan X (voorheen Twitter), die opvalt door snelle, tijdige antwoorden en een humoristische stijl. Musk promoot nu het nieuwste model van het bedrijf, Grok-3, met de claim dat het de allerlaatste modellen van concurrenten overtreft. Hij geeft aan dat meer dan 100.000 NVIDIA H100 GPU’s zullen worden ingezet voor het trainen van Grok-3 – vijf keer zoveel als voor Grok-2. Met een enkele H100 die tussen de 30.000 en 40.000 dollar kost, zijn de investeringen enorm, wat erop wijst dat Grok-3, gepland voor lancering aan het einde van het jaar, iets heel bijzonders kan worden. xAI test intern al Grok-1.5 en plant de lancering van Grok-2 in augustus 2024, gevolgd door Grok-3 later dat jaar. Gezien Musks agressieve investeringen en snelle ontwikkelingscyclus is het niet onwaarschijnlijk dat xAI snel zichtbaar wordt in de AGI-race.
Anthropic
Anthropic, een AI-startup opgericht door voormalige medewerkers van OpenAI, richt zich op AI-veiligheid en ontwikkelt de volgende generatie grootschalige taalmodellen. Het bedrijf heeft de Claude-serie gelanceerd, een concurrent van ChatGPT, en grote investeringen van Google aangetrokken. Het doel is een nieuw model te ontwikkelen, met de codenaam “Claude-Next”, dat tien keer krachtiger zou zijn dan GPT-4. Hiervoor is gepland om meer dan 5 miljard dollar (ca. 6 biljoen KR) te investeren over de komende 2–4 jaar om een enorm model te trainen. Ondanks de hoge ambities, en hoewel het model als een “goddelijke gamechanger” kan worden gezien, heeft het bedrijf haar modellen al commercieel toegepast en streeft het ernaar een leidende speler in de AGI-era te worden door veiligheid en prestaties in balans te brengen.
Microsoft
Microsoft speelt een cruciale rol, niet alleen als ontwikkelaar, maar vooral als ondersteunende en gebruikende partij. Na een investering van 1 miljard dollar in OpenAI in 2019 hebben zij zich ertoe verbonden om de komende jaren tot 10 miljard dollar te investeren in nauwe samenwerking met OpenAI. Als hardwarepartner van OpenAI biedt Microsoft Azure de benodigde cloudinfrastructuur voor AI-ontwikkeling. Microsoft beschikt al over een supercomputer met meer dan 10.000 GPU’s voor het trainen van GPT-4, en ze zijn van plan een cluster met meer dan 25.000 GPU’s voor toekomstige modellen te prepareren, terwijl ze ook overwegen om eigen AI-chips te ontwikkelen. Daarnaast integreert Microsoft snel AI in haar producten – van Bing en Office 365 tot Windows – wat hen tot een centrale speler maakt in de lancering van AGI.
Meta (Facebook)
Meta is een andere grote speler, vooral bekend om haar zware investeringen in AI-infrastructuur. Hoewel Meta AGI niet officieel als doel heeft gesteld, is hun betrokkenheid bij AI-onderzoek en infrastructuur onmiskenbaar. Door grootschalige taalmodellen zoals LLaMA uit te brengen, heeft Meta veel ophef veroorzaakt binnen zowel de academische wereld als de industrie, en ze investeren tevens in beeldgenererende AI (bijv. Imagen) en multimodale AI. Meta is van plan om tegen 2024 meer dan 350.000 NVIDIA H100 GPU’s en in totaal 600.000 AI-chips veilig te stellen, wat de grootste AI-rekenkracht ooit zou kunnen worden. Deze investeringen maken Meta tot een sterke speler, vooral als ze erin slagen eigen AGI-achtige modellen te integreren in hun platforms voor sociale media en metaverse.
(Aanvullende spelers zoals Baidu en Alibaba worden ook genoemd, maar dit rapport richt zich hoofdzakelijk op Amerikaanse voorbeelden.)
Veelbelovende investeringskansen in de AGI-era (langetermijnperspectief)
De ontwikkeling van AGI heeft niet alleen invloed op onderzoeksinstellingen en softwarebedrijven, maar heeft ingrijpende effecten op de hele industrie, inclusief hardware, halfgeleiders en cloudservices. Vanuit een langetermijnbeleggingsperspectief worden de volgende bedrijven vaak genoemd als potentiële winnaars in de AGI-era:
• Nvidia:
Een toonaangevend bedrijf in GPU-ontwerp en de grootste winnaar van de ChatGPT-boost. Bijna elk bedrijf, waaronder OpenAI, Google en Meta, is afhankelijk van Nvidia’s A100/H100 GPU’s voor het trainen van geavanceerde modellen. Ondanks hoge prijzen (30.000–40.000 dollar per H100) is de vraag enorm, wat heeft geleid tot recordomzetten in AI-chipverkopen voor datacenters.
• AMD:
Als voornaamste concurrent van Nvidia in de GPU-markt groeit AMD door de ontwikkeling van de MI300-serie en AI-versnellers. Met plannen om in grote hoeveelheden AMD Instinct GPU’s van Google af te nemen, is men ervan overtuigd dat een betrouwbare levering van GPU’s – ongeacht het merk – essentieel is.
• TSMC:
De grootste foundry ter wereld produceert geavanceerde AI-chips zoals NVIDIA H100, AMD MI300 en Google’s TPU. Een toename in de vraag naar AI-chips verhoogt de benutting en omzet van TSMC, waardoor het bedrijf een centrale rol speelt in AI-halfgeleidertechnologie.
• Microsoft:
Als nauwe partner van OpenAI en met eigen Azure-cloudplatform zal Microsoft waarschijnlijk sterk profiteren van de wereldwijde omslag naar AI. Hun snelle integratie van AI in producten zoals Bing, Office en Windows geeft hen een strategisch voordeel.
• Google:
Google beschikt over een massief ecosysteem dat zoekopdrachten, cloudservices en mobiele platforms omvat. Via Google DeepMind en andere initiatieven investeren zij in de ontwikkeling van eigen AGI-technologieën, wat de inkomstenmodellen binnen zoeken en adverteren kan herdefiniëren.
• Meta:
Met agressieve investeringen in AI-onderzoek en infrastructuur positioneert Meta zich als een potentiële winnaar in de toekomstige AI-era, ondanks dat hun AGI-doel niet even duidelijk is.
Rekenkracht voor AGI (GPU-schaalanalyse)
Om AGI te ontwikkelen is enorme rekenkracht nodig. Zo werden er ongeveer 20.000 NVIDIA GPU’s ingezet voor het trainen van GPT-4 gedurende 90–100 dagen, wat resulteerde in ongeveer 2,15×10^25 bewerkingen en een prestatie die dicht bij menselijke taalvaardigheid komt. Toekomstige modellen zoals Grok zullen naar verwachting nog veel grotere hoeveelheden rekenkracht vereisen:
• OpenAI GPT-3: Wordt geschat dat duizenden NVIDIA V100 GPU’s zijn gebruikt (ongeveer 36,4 miljoen GPU-uren).
• OpenAI GPT-4: Maakte gebruik van tienduizenden NVIDIA A100 GPU’s.
• xAI Grok-2: Is gepland om ongeveer 20.000 NVIDIA H100 GPU’s te gebruiken (verwacht gereed in mei 2024).
• xAI Grok-3: Is gepland om meer dan 100.000 NVIDIA H100 GPU’s te gebruiken (doelstelling: einde 2024).
• Meta AI Research SuperCluster: Heeft plannen om tot 350.000 NVIDIA H100 GPU’s veilig te stellen.
• Anthropic Claude-Next: Wordt geschat dat honderdduizenden GPU’s nodig zijn om tien keer de prestaties van GPT-4 te bereiken.
• Google DeepMind Gemini: Gebruikt een combinatie van duizenden eigen TPU’s en aanvullende NVIDIA GPU’s (exacte cijfers zijn vertrouwelijk).
Deze cijfers tonen aan dat het trainen van geavanceerde AI-modellen rekenkracht op grote schaal vereist – van tienduizenden tot mogelijk meer dan een miljoen GPU’s in de toekomst. Dit vraagt niet alleen om enorme investeringen in hardware, maar ook om aanzienlijke infrastructuur op het gebied van stroomvoorziening, datacenterruimte en netwerkstabiliteit. Uiteindelijk is de race om deze rekenkracht veilig te stellen centraal in de strijd om AGI te bereiken, wat de reden is dat toonaangevende bedrijven hun supercomputerparken en GPU-reserves agressief uitbreiden.
Bronnen:
1. OpenAI, “Planning for AGI and beyond” (2023)
2. Nextplatform, “Microsoft is said to have used 10,000 Nvidia A100 GPUs to train GPT-4…” (2023)
3. Geeky Gadgets, “Demis Hassabis… achieving AGI within the next decade” (2023)
4. Reddit (samenvatting van TechCrunch), “Anthropic’s plan… raise $5B… build ‘Claude-Next’ 10 times more capable than GPT-4.” (2023)
5. Business Insider, “Elon Musk: Grok 3 will train on 100,000 Nvidia H100 GPUs” (2024)
6. TweakTown, “Grok 2 used ~20,000 H100 GPUs, Grok 3 will require 100,000 H100 GPUs” (2024)
7. SemiAnalysis, “OpenAI’s GPT-4 used ~20k A100s for 90-100 days (2.15e25 FLOPs)” (2024)
8. AI Tech Report, “Microsoft & OpenAI Project Stargate – $100B AI Supercomputer by 2028” (2024)
#AGI
#KunstmatigeIntelligentie
#AlgemeneIntelligentie
#AIInvestering
#NVIDIA
#OpenAI
#xAI
#Grok3
#Toekomsttechnologie
#NvidiaChip