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  • Nov 3, 2026, 9:46 AM

    Werden LLMs weiter fantastische Mengen an Energie verbrauchen?

    Das TRAINING von LLMs verbraucht derzeit fantastische Mengen an Energie. Dieser Bedarf sinkt, und die Frequenz, mit der wir neue LLMs trainieren wird auch sinken.

    Tatsächlich sind die meisten Gewinne, die wir aktuell bei LLMs sehen, weniger in Verbesserungen bei den Modellen, sondern mehr bei Verbesserungen in den Agentic Harnesses und anderen Umfeldern zu sehen.

    Die Modelle sind, von wenigen Ausnahmen abgesehen, für die Mehrheit der Anwendungen bereits "gut genug". Defizite existieren im Packaging, also in der Integration, der Art, Qualität und Entdeckbarkeit von Information und bei der Hilfestellung zur Qualitätssicherung durch das, was wir mechanistic Quality Gates nennen (bei SWE also Typsysteme, Tests und andere Dinge). Defizite existieren auch im Prozess.

    All das ist normal für die linke Seite von Cynefin.

    INFERENZ, also die Nutzung von LLMs zur Generierung von irgendwas, braucht Energie, aber im Vergleich eher wenig.

    Ein Qwen3.8-27b auf meinem Macbook treibt den Stromverbrauch von bummelig 8 Watt auf bummelig 100 Watt hoch, und ein Turn dauert sagen wir 10-20 Sekunden. Ich kann das MBP 10 Stunden mit 100 Watt betreiben, und habe eine kWh verbraucht, also Strom für 32 Cent, wenn ich keine Solaranlage hätte.

    Energie für INFERENZ kommt vor allen Dingen durch das Wachstum von Inferenz zustande – wir haben hier etwas neues, und wir wissen noch nicht, wozu es gut ist, wie man es effizient einsetzt und jeder und sein Hund probieren damit rum.

    Wir haben auch eine doppelte Kapitalkrise – den absehbaren Wegfall von 3 Mrd USD GEWINN pro Tag aus Öl und den Zusammenbruch von Moore's Law in der IT, der auch für Dekaden stabile Rentiergewinne beschert haben.

    Die Menschen, die so ihr Geld verdienen, sind nicht dumm. Sie suchen verzweifelt neue Gebiete, in die sie investieren können und so bekamen wir alle 3 Jahre ein neue Testsau, die durch das Dorf getrieben wurde – Bitcoin und NFT, Metaverse und jetzt halt LLMs. Im Gegensatz zu Bitcoin und Metaverse sind die LLms ein Treffer, sie sind nicht und werden nicht nach 3 Jahren wieder weg gehen.

    Für viele Rentiers ist es ihrer Meinung nach die letzte Investition, die sie je machen werden, weil sie mehr oder weniger an den Maschinengott glauben. Darum sehen wir einen absurden Überinvest in eine Technologie, die objektiv zu unreif ist, um diese Menge an Kapital sinnvoll zu verarbeiten, und daher sehen wir diesen absurden RZ Ausbau, der am Ende mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit seinen Invest nicht zurück verdienen können wird.

    Innovation zu managen ist hart, insbesondere wenn einen die Millairden jucken und man schweres FOMO hat.

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  • Nov 3, 2026, 9:52 AM

    Wir wissen, daß ein neurales Netz zu trainieren leicht ist, wenn man ein Budget von 2.4 kWh/Tag hat und man sich 20 Jahre Zeit gibt – jede Mutter eines Kindes bekommt das hin.

    Das sind 2.4 kWh * 365 * 20 = 17520.0 kWh oder 17.5 MWh an Kalorien plus was immer man anteilig an weiterer Energie in das Leben einer jungen Person gesteckt hat.

    Das ist nicht nichts, aber es ist vermutlich sehr viel weniger als das Training eines LLMs jetzt gerade verbraucht.

    Wir wissen also, daß es mit weniger Energie geht, und wir sehen gerade Fortschritte beim Training von LLMs, die beträchtlich sind.

    Auch bei Inferenz ist das so.

    Das äußert sich auch in sinkenden Token-Kosten, schnelleren LLMs, kleineren LLMs und LLMs, die auf einem Laptop mit 100 Watt statt auf einem Cluster mit 7000 Watt Dinge tun, die vor 18 Monaten nur auf dem Cluster möglich waren.

    Sobald der Release Zyklus von Modellen so langsam wird, daß es sich lohnt, Dinge in Hardware zu tun, ändert sich noch einmal alles. Wir haben schon Prototypen von Hardware-LLMs gesehen. Sie waren veraltet, als die Chips fertig waren, aber sie waren 100x schneller und haben 100x weniger Energie verbraucht als das, was wir mit der vorhandenen Hardware notgedrungen in Software machen.

    Auch das wird den Markt noch einmal grundlegend verändern – wer führt das Modell aus, wo läuft es, was kostet es, und wie kann es genutzt werden.

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  • Nov 3, 2026, 9:54 AM

    Das alles kontrolliert man aber nicht mit einer Politik ohne Strategie, die Trends hinterher läuft, nur mit festen und eingespielten Strukturen aus dem Clear-Sektor von Cynefin arbeiten kann und auch lokal keine Strukturen und Kompetenzen hat, die in dieser Gegend Expertise haben.

    Und darum sieht die deutsche und die europäische Industriepolitik so aus, wie sie aussieht.

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