Moore's Law sagt voraus, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip etwa alle 12 bis 24 Monate verdoppelt. (Foto: Iaroslav Neliubov/Shutterstuck)

27.02.2017, 11:31 Uhr Gerade keine Zeit? Hinweis: Wir haben in diesem Artikel Provisions-Links verwendet und sie durch "*" gekennzeichnet. Erfolgt über diese Links eine Bestellung, erhält t3n.de eine Provision.

Moore’s Law ist tot und auch der technische Fortschritt bei Smartphones scheint sich verlangsamt zu haben. Verliert die Dynamik der Tech-Revolution an Fahrt? Die Neuland-Kolumne von Stephan Dörner.

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Aktuelle Trends einfach in der Zukunft fortzusetzen, war selten ein guter Ratgeber für Prognosen. Moore’s Law allerdings – die Beobachtung des Intel-Mitgründers Gordon Moore aus dem Jahre 1965, dass sich die Anzahl der Transistoren auf Mikrochips etwa alle 12 bis 24 Monate verdoppelt – erwies sich als erstaunlich langfristiger Trend.

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Was es bedeutete, wenn sich dieser Trend noch auf Jahrzehnte fortgesetzt hätte, ist mit menschlicher Vorstellungskraft schwer zu erfassen. Aus unserem Alltag sind wir lineares Wachstum gewöhnt, Moore dagegen beschrieb exponentielles Wachstum. Wie das aussieht, macht das bekannte Beispiel eines Schachbretts deutlich, auf dem im ersten der 64 Felder ein Reiskorn liegt, auf dem zweiten zwei, auf dem dritten vier, auf dem vierten acht und so weiter. Nach 64 Feldern landet man so bei 18,45 Trillionen Reiskörnern – also weit mehr, als es jemals auf der Welt geben wird.

Hat die alles erfassende digitale Revolution also tatsächlich an Fahrt verloren, hat die Tech-Revolution eine Atempause eingelegt?

Doch inzwischen ist Moore’s Law tot, das exponentielle Wachstum der Prozessoren ist abgeflacht. Und auch ansonsten kann man als Beobachter der Tech-Szene den Eindruck gewinnen, dass nach Jahrzehnten einer beispiellosen Beschleunigung des technischen Fortschritts durch die Digitalisierung das Tempo zuletzt nachgelassen hat.

Die jüngste Gerätekategorie, die das Leben großer Teile der Menschheit nachhaltig verändert hat, ist die Geburt des Smartphones in seiner modernen Form mit Apples iPhone im Jahr 2007. Wie nach der Popularisierung des PCs in den 1980er Jahren folgten Leistungsexplosion und massenhafte Verbreitung. Inzwischen aber wirkt die Geschichte des Smartphones für viele auserzählt. Natürlich werden die Geräte nach wie vor jedes Jahr leistungsfähiger, aber der Druck, sich regelmäßig ein neues Smartphone anzuschaffen, hat für viele Kunden nachgelassen – ganz ähnlich wie schon beim PC zuvor.

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Machine Learning und Spezial-Chips: Warum die Tech-Revolution weitergeht

Hat die alles erfassende digitale Revolution also tatsächlich an Fahrt verloren, hat die Tech-Revolution eine Atempause eingelegt? Vielleicht hat sie sich auch nur verlagert auf Bereiche, die derzeit noch weniger sichtbar sind. Sprachassistenten wie Google Now und Amazons Alexa Echo zeigen eindrucksvoll die Fortschritte im Bereich Künstlicher Intelligenz mithilfe von Machine Learning.

Und das sind nur die derzeit sichtbarsten Fortschritte dieser Technologie – Venture Capital fließt seit einiger Zeit reichlich in eine Reihe von sogenannten Deep-Tech-Startups, die Lösungen im Bereich Künstliche Intelligenz oder Big-Data-Analyse entwickeln. Viele der Startups sind noch in einer frühen Phase.

Hier zeigt sich auch, warum eine Fixierung auf das Ende von Moore’s Law für klassische Prozessoren bei der Beurteilung des technischen Fortschritts nicht weiterhilft: Beim Machine Learning kommen überwiegend nicht klassische generalistische Prozessoren zum Einsatz, sondern spezialisierte Grafikkarten-Chips und zunehmend auch noch weiter spezialisierte programmierbaren FPGAs (Field Programmable Gate Array) oder sogar fest in Hardware gegossenen ASICs (Application-Specific Integrated Circuit). Letztere sind dafür gebaut, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen und sie lassen sich auch nicht programmieren. Auch beim autonomen Fahren kommen in erster Linie spezialisierte Chips zum Einsatz statt herkömmlicher PC-Prozessoren.

Microsoft setzt beispielsweise bei der Suchmaschine Bing auf FPGAs. „Wir haben jetzt mehr FPAGs als irgendeine andere Organisation in der Welt“, zitiert der britische Economist den Microsofts Cloud-Chef Mark Russinovich.

Was KI bringen wird

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Die IT-Revolution geht also weiter – größere Fortschritte gibt es derzeit aber vor allem im Bereich der Software und spezialisierter Hardware. Geht die Forschung an Künstlicher Intelligenz so schnell voran, wie es sich die Optimisten des Silicon Valleys aktuell erhoffen, hat die Technik schon bald das Potenzial, den Alltag der Menschen ebenso stark zu verändern wie Internet und Smartphone: Autonome Fahrzeuge, Sprachassistenten, die natürliche Sprache verstehen und automatisierte Echtzeit-Übersetzer gehören zu den Technologien, an denen aktuell geforscht wird.

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