Veraltet die Technik nicht schnell?

1. Die Nachfrage explodiert

Weltweit kaufen riesige Datenzentren (sog. Hyperscaler) enorme Mengen an GPUs und Speicher auf. Der Wettbewerb um leistungsfähige Hardware treibt die Preise weiter nach oben.^[1][2]

Die RTX 5090 gibt es erst seit Januar 2025 – zu kurz für eine Fünfjahreskurve. Deshalb zeigen wir die NVIDIA GeForce RTX 4090: das vorherige Flagship, das seit dem Launch 2022 teurer geworden ist statt günstiger.

2. Die Produktionskapazität bleibt eng

Weder Stromnetze noch die Fertigung hochmoderner Chips lassen sich selbst mit grossen Investitionen beliebig ausweiten. Laut der IEA stehen Netze bereits unter Druck; rund 20 % geplanter Datencenter-Projekte drohen Verzögerungen.^[5]

Moderne Chips brauchen zudem EUV-Maschinen – und die kann weltweit nur eine Firma herstellen. Diese Engpässe bleiben mindestens bis Ende des Jahrzehnts relevant.^[6]

3. Modelle werden laufend besser

Software und Laufzeitumgebungen werden effizienter; dadurch kann dasselbe System mit der Zeit sogar leistungsfähigere Aufgaben übernehmen. Heute erreichen Modelle mit deutlich weniger aktivem Rechenaufwand oft das, wofür früher deutlich grössere Modelle nötig waren – etwa durch:

• Mixture-of-Experts – nur ein Teil der Parameter wird pro Anfrage aktiv^[7]
• Sparsame Attention-Verfahren wie Sliding Window Attention – weniger Aufwand bei langen Texten^[8]
• Grouped-/Multi-Query-Attention – weniger Speicher und Bandbreite^[9]
• Quantisierung – gleiche Fähigkeit bei kleinerem Speicherbedarf^[10]

Bessere Trainingsdaten und Destillation verstärken diesen Trend zusätzlich.

Für den Praxisalltag zählt nicht der letzte Index-Punkt: Modelle, die auf einer 32-GB-Klasse laufen, erreichen die Cloud-Frontier typischerweise mit wenigen Monaten Abstand. Qwen3.8 27B (Aug. 2026) liegt auf dem Artificial Analysis Intelligence Index gleichauf mit GPT-5.6 Luna – lokal, ohne Cloud.^[11][12]