Microsoft hat die Plattform Azure AI Foundry Labs gestartet. Entwickler:innen und Unternehmen erhalten damit Zugriff auf aktuelle KI-Forschungsprojekte des Konzerns.
Eines der ersten verfügbaren Projekte ist das gerade erst präsentierte Muse, ein "World and Human Action Model" zur Erkennung und Interpretation menschlicher Handlungen in Videos, das vor allem für die Videospielindustrie interessant ist. Daneben finden sich in den Azure AI Foundry Labs weitere KI-Modelle und Frameworks aus verschiedenen Forschungsbereichen.
Dazu zählen etwa ein Modell für hochauflösende Wettervorhersagen, ein Projekt zur Verbesserung der Sucheffizienz von KI-Agenten, ein Multi-Agenten-System zur Lösung komplexer Probleme sowie ein Deep-Learning-Modell zur Vorhersage von Materialeigenschaften auf atomarer Ebene.
Auf der neuen Plattform sollen Entwickler:innen mit neuen KI-Modellen experimentieren und mit den Microsoft-Forschungsteams zusammenarbeiten können. Das Feedback aus der Praxis fließe direkt in die weitere Forschung ein und trage so dazu bei, die Praxistauglichkeit der Modelle zu verbessern, so Microsoft.
Monate statt Jahre bis zur Marktreife
Die Entwicklung von KI-Technologien habe sich drastisch beschleunigt. Was früher Jahre dauerte, brauche heute nur noch Monate bis zur Marktreife. "Wir haben eine Verschiebung von der Vorstellung eines neuen Modells alle 4-6 Monate zur Veröffentlichung von Durchbrüchen alle 4-6 Tage erlebt", erklärt Microsoft. Die für KI-Training benötigte Rechenleistung verzehnfache sich dabei alle zwölf Monate.
Microsoft verweist auf GPS-Technologie, die zehn Jahre gebraucht habe, um vom militärischen Nischenprodukt zum Massenmarkt durchzudringen. Bei heutigen KI-Innovationen sei eine solche Zeitspanne undenkbar. Um mit diesem Tempo Schritt zu halten, soll Microsofts Azure AI Foundry Labs die Lücke zwischen Forschung und Anwendung schließen.
Move fast and train things
Nicht nur Microsoft drückt weiter aufs Tempo. Allein seit Jahresende 2024 kamen zahlreiche proprietäre und Open-Source-Modelle sowie neue Funktionen wie OpenAIs Deep Research auf den Markt. Die Fortschritte erfolgen dabei parallel in verschiedenen Modalitäten wie Text, Bild, Video und Code. Viele Milliarden fließen in immer mehr Rechenleistung.
Legt man jedoch die ganz weite Skala an, so wurde etwa bei Sprachmodellen das im März 2023 veröffentlichte GPT-4 von OpenAI in seiner Gesamtleistung nicht signifikant übertroffen - auch diese Erzählung gehört zur jüngeren KI-Geschichte.
Im letzten Jahr äußerten sich einige KI-Spezialisten frustriert über die Marktentwicklung: Sie müssten an "Unsinn" arbeiten, nur um Investoren oder Manager zu beeindrucken. Ethische Bedenken, Tests und Genauigkeit blieben dabei auf der Strecke.
