Laut CoinDesk hat die Vorstellung des Text-zu-Video-Generators Sora von OpenAI das Interesse am Kryptomarkt geweckt und zu einem Anstieg der KI-Token geführt. Um diese Technologie jedoch zum Mainstream zu machen, wird eine enorme Rechenleistung erforderlich sein. Dazu sind mehr H100-GPUs in Serverqualität erforderlich, als Nvidia in einem Jahr produziert oder als seine größten Kunden zusammen in ihren Rechenzentren verwenden. Schätzungen zufolge werden Hunderttausende Grafikprozessoren (GPUs) benötigt, mehr als derzeit von Technologiegiganten wie Microsoft, Meta und Google zusammen verwendet werden.

Nach der ersten Demo von Sora gab es ein erneutes Interesse an KI-Tokens, und viele davon stiegen in der Folge stark an. Dies führte zur Entstehung vieler Krypto-KI-Projekte, die eine Text-zu-Video- und Text-zu-Bild-Generierung versprachen. Die KI-Token-Kategorie hat laut CoinGecko-Daten mittlerweile eine Marktkapitalisierung von 25 Milliarden US-Dollar. Hinter dem Versprechen KI-generierter Videos stehen Armeen von GPUs, den Prozessoren von Nvidia und AMD, die dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu berechnen, die KI-Revolution ermöglichen.

Ein aktueller Forschungsbericht von Factorial Funds schätzt, dass 720.000 High-End-Nvidia-H100-GPUs erforderlich sind, um die Creator-Community von TikTok und YouTube zu unterstützen. Sora benötigt laut Factorial Funds bis zu 10.500 leistungsstarke GPUs für einen Monat zum Trainieren und kann für die Inferenz nur etwa 5 Minuten Video pro Stunde und GPU generieren. Da immer mehr Menschen und Unternehmen KI-Modelle wie Sora zur Videogenerierung verwenden, wird die zum Erstellen neuer Videos (Inferenz) erforderliche Computerleistung größer werden als die Leistung, die zum anfänglichen Trainieren des KI-Modells erforderlich ist.

Nvidia ist zwar ein wichtiger Akteur in der KI-Revolution, aber nicht der einzige. Sein Chip-Konkurrent AMD stellt Konkurrenzprodukte her und Investoren haben das Unternehmen ebenfalls belohnt, indem sie seinen Aktienkurs von 2 USD im Herbst 2012 auf über 175 USD heute getrieben haben. Es gibt auch andere Möglichkeiten, Rechenleistung an GPU-Farmen auszulagern. Render (RNDR) bietet verteiltes GPU-Computing an, ebenso wie Akash Network (AKT). Die Mehrheit der GPUs in diesen Netzwerken sind jedoch Gaming-GPUs in Einzelhandelsqualität, die deutlich weniger leistungsstark sind als Nvidias H100 in Serverqualität oder die Konkurrenz von AMD. Trotz der Versprechungen von Text-to-Video, die Sora und andere Protokolle versprechen, wird dies eine herkulische Hardware-Aufgabe erfordern. Obwohl es eine faszinierende Prämisse ist und Hollywoods kreativen Workflow revolutionieren könnte, ist nicht zu erwarten, dass sie in absehbarer Zeit zum Mainstream wird.