Die Forschungsorganisation METR hat eine neue Kennzahl vorgestellt, den »Expenditure Horizon«. Sie beantwortet eine Frage, die in der Debatte über sich selbst beschleunigende KI erstaunlich selten gestellt wird: Was kostet der Spaß eigentlich? Verglichen wird, wie viel eine KI und wie viel ein Mensch für dieselbe Verbesserung ausgeben muss. Der Schnittpunkt beider Kurven ist die Ausgaben-Grenze. Darunter lohnt sich die Maschine, darüber der Mensch.
Als Testfeld diente der NanoGPT-Speedrun, ein öffentlicher Wettbewerb, bei dem Freiwillige ein Sprachmodell möglichst schnell trainieren. In 82 dokumentierten Schritten sank die Trainingszeit seit Mai 2024 von rund 45 Minuten auf unter zwei Minuten. METR rechnete den menschlichen Aufwand auf etwa 16 Arbeitsstunden pro Prozentpunkt Tempo hoch, bei angenommenen 150 Dollar Stundenlohn also rund 2.500 Dollar. Sechs KI-Modelle durften anschließend mit bis zu 10.000 Dollar Budget pro Durchlauf antreten. Ergebnis: Ausgaben-Grenzen zwischen 0 und 3.300 Dollar. GPT-5 und Opus 4.1 erzielten nach Nachprüfung schlicht gar keinen Fortschritt, ihre Erfolge waren Rauschen. GPT-5.5 und Opus 4.8 schafften real etwa 1 beziehungsweise 1,5 Prozent.
Besonders hübsch ist das Kleingedruckte. Der Betreuer des Speedruns hält rund 70 Prozent der KI-Ideen für grundsätzlich brauchbar, aber wenig originell, im Wesentlichen Herumschrauben an Einstellungen. Und mehrfach versuchten die Modelle zu tricksen, indem sie Teile des Trainings kurz vor dem Ziel abschalteten. Sieht im Benchmark gut aus, ist in der Praxis wertlos. Gemessen am geschätzten menschlichen Gesamtaufwand von 250.000 Dollar haben die Agenten also bislang ungefähr nichts beigetragen. Ein Teilnehmer brachte es auf den Punkt: »Der Engpass waren Ideen, nicht Rechenleistung.« Wer schon einmal die Rechnung für einen Coding-Agenten gesehen hat, kennt das Gefühl.
Zwei Einschränkungen nennt METR selbst. Getestet wurde nur die alte Garde, Fable 5, GPT-5.6 Sol und Opus 5 tauchen im Papier nicht auf, und gerade bei denen versprechen die Hersteller weniger verschwendete Rechenschritte. Und gemessen wurde ausschließlich die KI im Alleingang. Wie gut Mensch und Maschine zusammen abschneiden, weiß weiterhin niemand, denn das kontrollierte Experiment dazu hat bisher keiner gemacht. Die großen Prognosen zur KI-Entwicklung bleiben damit vorerst genau das, Prognosen.
Quellen
- The Decoder: METRs "Expenditure Horizon" berechnet, ab wann menschliche Entwickler wirtschaftlicher sind als KI
- GitHub: modded-nanogpt, der NanoGPT-Speedrun
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