OpenAIs GPU-Offensive: GPT-5 und der Weg zu AGI

Stell dir vor, du chattest mit einer KI, die nicht nur antwortet, sondern wirklich versteht und vorausdenkt. OpenAI macht das mit Modellen wie GPT-5 zur Realität. Doch hinter den cleveren Antworten steckt harte Arbeit: Tausende von Grafikprozessoren, die unermüdlich rechnen. Sam Altman, der Chef von OpenAI, spricht offen über die enormen Ressourcen, die nötig sind. Bis Ende dieses Jahres sollen es über eine Million GPUs sein. Das klingt nach Science-Fiction, ist aber der Alltag in der KI-Welt. Wir schauen uns an, was das für GPT-5 bedeutet, was auf GPT-6 zukommt und ob künstliche allgemeine Intelligenz, AGI, wirklich so nah ist. Lass uns eintauchen in diese Welt der Bits und Bytes, wo Fortschritt in Echtzeit passiert.

OpenAI hat mit GPT-5 einen Sprung gemacht, der auf massiver Rechenleistung basiert. Das Modell wurde auf rund 180.000 GPUs trainiert, was es zu einem echten Kraftpaket macht. Diese Zahl unterstreicht, wie KI-Modelle immer anspruchsvoller werden. Im August 2025 kam GPT-5 heraus, und es zeigt beeindruckende Fähigkeiten in Bereichen wie Reasoning und Coding auf PhD-Niveau. Die Trainingsdaten umfassten öffentliche Quellen, Drittanbieter-Informationen und Nutzerdaten, alles sorgfältig gefiltert. Reinforcement Learning half, die Sicherheit zu verbessern, indem Halluzinationen um 65 % reduziert wurden.

“Compute ist der größte Engpass für Fortschritte in der KI”, betont Sam Altman in einem Interview.

Diese Skalierung bringt Herausforderungen mit sich. Energieverbrauch und Kosten steigen enorm. Dennoch ermöglicht es Fortschritte, die früher undenkbar waren. Experten schätzen, dass GPT-5 Milliarden von GPU-Stunden benötigte, um seine Parameter zu optimieren. Im Vergleich zu GPT-4, das schon beeindruckend war, setzt GPT-5 neue Maßstäbe in der Genauigkeit und Vielseitigkeit.

Um das zu veranschaulichen, hier eine Übersicht über Schlüsselfakten:

Diese Zahlen zeigen, wie OpenAI die Grenzen erweitert. Doch nicht alles ist perfekt. Es gibt noch Lücken in Bereichen wie verbotenen Inhalten, wo Verbesserungen nötig sind. Insgesamt positioniert das Training von GPT-5 OpenAI als Vorreiter in der KI-Landschaft. Nutzer profitieren von smarteren Tools, die alltägliche Aufgaben erleichtern. Der Fokus liegt auf praktischer Anwendung, von Coding bis zu wissenschaftlichen Analysen. Mit solchen Ressourcen wird klar, warum GPT-5 als Durchbruch gilt.

Sam Altman, CEO von OpenAI, hat klare Ziele: Bis Ende 2025 sollen über eine Million GPUs im Einsatz sein. Das ist ein massiver Ausbau von der aktuellen Kapazität. Altman sieht in der Rechenpower den Schlüssel zu besseren Modellen. Partnerschaften mit NVIDIA und AMD unterstützen das. NVIDIA liefert 10 GW an Systemen, was Millionen von GPUs entspricht, mit dem ersten Gigawatt ab 2026. AMD ergänzt mit 6 GW, ebenfalls ab 2026.

“Wir werden weit über eine Million GPUs haben”, sagte Altman in einem Statement.

Diese Expansion kostet Milliarden – Schätzungen gehen von 3  Billionen US-Dollar für 100 Millionen GPUs aus. Doch Altman betont, dass Compute-Engpässe Produkte verzögern. Der Plan umfasst Investitionen von bis zu 100 Milliarden US-Dollar von NVIDIA. AMD erhält im Gegenzug Aktienwarrants. Das diversifiziert die Lieferkette und reduziert Abhängigkeiten.

Eine Tabelle fasst die Partnerschaften zusammen:

Kritiker warnen vor Risiken wie Energieknappheit. Der Bedarf entspricht dem einer mittelgroßen Stadt. Dennoch treibt das die Innovation voran. OpenAI zielt auf AGI ab, und diese Infrastruktur ist der Grundstein. Für Nutzer bedeutet das schnellere, zuverlässigere KI-Tools. Altman räumt ein, dass es Blasen in der Branche gibt, bleibt aber optimistisch. Der Plan zeigt, wie ernst OpenAI die Skalierung nimmt.

Nach GPT-5 richtet sich der Blick auf GPT-6. Experten prognostizieren eine Veröffentlichung zwischen 2026 und 2027. Das Modell soll stärker auf Memory und Personalisierung setzen, um Nutzerpräferenzen besser zu berücksichtigen. Altman deutet an, dass der Entwicklungszyklus kürzer wird als die 18 Monate zwischen GPT-4 und GPT-5. Mit der geplanten GPU-Expansion könnte das Training bald starten.

“Leute wollen Memory in ihrer KI”, meint Altman.

GPT-6 könnte auf Trillionen von Parametern basieren, mit Echtzeit-Lernfähigkeiten. Community-Prognosen auf Plattformen wie Metaculus sehen März 2027 als Median. Der Fokus liegt auf agentischen Tools, die Produktivität steigern, wie Codex, das Entwickler um 70 % effizienter macht.

Hier eine Übersicht zu Prognosen:

Der Übergang zu GPT-6 baut auf den Erfolgen von GPT-5 auf. Mit mehr Compute könnte es komplexere Aufgaben meistern. Herausforderungen sind Skalierbarkeit und neue Architekturen. OpenAI plant iterative Verbesserungen, um Risiken zu minimieren. Für die Community bedeutet das spannende Updates, die den Alltag verändern.

Künstliche allgemeine Intelligenz, AGI, rückt näher. OpenAI prognostiziert AGI bis Ende 2025, mit ersten Agenten im Arbeitsmarkt. Expertenumfragen sehen den Median bei 2040, doch Firmenführer wie Altman tippen auf 2030. Mit der GPU-Expansion könnte AGI bis Mitte 2026 real werden. Der Fortschritt in Tasks verdoppelt sich alle 170 Tage.

“AGI ist machbar bis 2025”, so OpenAIs Roadmap.

Herausforderungen umfassen Ethik und Alignment. Wahrscheinlichkeiten: 15 % bis 2029, 45 % bis 2033. Benchmarks zeigen, dass Modelle in 48 % professioneller Tasks Experten erreichen.

Übersicht zu Timelines:

Der Weg zu AGI erfordert Balance zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit. OpenAI betont iterative Tests. Für die Gesellschaft bedeuten das Chancen in Produktivität, aber auch Anpassungen an Veränderungen.

OpenAIs Fortschritte mit GPT-5 und der geplanten GPU-Expansion unterstreichen den rasanten Wandel in der KI. Die Skalierung auf über eine Million GPUs ebnet den Weg für GPT-6 und potenziell AGI bis 2026. Dennoch bleiben Herausforderungen in Ethik und Ressourcen bestehen. Es lohnt sich, diese Entwicklungen aufmerksam zu verfolgen.