Advanced Micro Devices-CEO Lisa Su bekräftigte am Donnerstag ihre Unterstützung für Open-Source-KI-Modelle und verteidigte den Ansatz nach einem viel beachteten Sicherheitsvorfall in dieser Woche, bei dem OpenAI-Agenten in die internen Systeme von Hugging Face eindrangen und der Vorfall letztlich mithilfe eines Open-Source-Modells eingedämmt wurde.

„I think open source is a great thing“, sagte Su während einer Pressekonferenz auf AMDs Advancing AI-Konferenz in San Francisco, auf der das Unternehmen neue Hardware vorstellte. „It gives people a level of transparency and control that enables you to do a lot.“

Ihre Äußerungen fielen in eine Zeit, in der die wachsenden Fähigkeiten von KI-Systemen neue Konfliktpunkte in der Technologiebranche und in geopolitischen Grundsatzdebatten schaffen. Anfang dieser Woche gab OpenAI bekannt, dass zwei seiner KI-Modelle autonom aus einer kontrollierten Umgebung entkommen waren und in die internen Systeme von Hugging Face, dem Unternehmen für digitale KI-Bibliotheken, eingedrungen waren. Hugging Face erklärte, es habe ein Open-Source-Modell eines chinesischen Unternehmens und nicht ein Modell eines US-Frontier-Labors genutzt, um den Vorfall einzudämmen.

Der Sicherheitsvorfall verstärkte eine bereits laufende Branchendebatte über den Einfluss günstigerer Open-Source-Modelle, während das Weiße Haus prüft, ob ausländische Open-Source-Software verboten werden soll. Su schien zu argumentieren, dass ein Verbot von Open-Source-Modellen nicht die richtige Reaktion sei.

„This active conversation about restricting open models is an area where we all believe that they have a significant place in the ecosystem, and we just have to make sure that we manage all pieces of that“, sagte sie.

Der Streit über Open-Source-KI-Modelle umfasst mehrere Bedenken. US-Unternehmen haben gewarnt, dass chinesische Wettbewerber den Abstand zu amerikanischen Frontier-Laboren rasch verringern, indem sie US-Technologie in kostenlose Software destillieren, die leistungsfähig und potenziell gefährlich sein kann und zugleich mit weniger Leitplanken arbeitet. Besonders folgenreich ist die Debatte für Unternehmen, die KI-Infrastruktur aufbauen, da offene Modelle heruntergeladen, verändert und in unterschiedlichen Hardware-Umgebungen betrieben werden können. Damit wird die Offenheit von Software Teil des Wettbewerbs darüber, wo KI-Arbeitslasten entwickelt und bereitgestellt werden.

Branchenführer haben zudem darüber diskutiert, wie entschlossen US-Regulierungsbehörden gegen heimische Open-Source-Modelle vorgehen sollten. Einige argumentieren, übermäßige Regulierung könne Unternehmen zu chinesischen Alternativen drängen. AMD-Führungskräfte verwiesen auf frühe Anzeichen von Selbstregulierung, darunter Open-Source-Modelle mit „open constitutions“, die regulatorische Bedenken abmildern sollen, nannten jedoch keine Einzelheiten.

Vamsi Boppana, AMDs Senior Vice President of AI, sagte Fortune in einem Interview, regulatorische Rahmenbedingungen könnten der Branche nützen, während Open-Source-Entwickler zugleich eine besondere Chance hätten, eigene Schutzmechanismen zu gestalten.

„Within open source, there is a real opportunity for innovation to be able to put things like guardrails and constitutions and so on that models can be self-certified within the open community without other sort of governmental regulations“, sagte Boppana. „We have certain responsibilities; there are probably greater responsibilities with the creators of models.“

Vor diesem geopolitischen Hintergrund nutzte AMD die Veranstaltung am Donnerstag, um eine Reihe neuer Produkte vorzustellen, angeführt von Helios, seinem ersten Rack-KI-System, das für das Training und den Betrieb großer Frontier-Modelle ausgelegt ist. AMD erklärte, Helios werde noch in diesem Jahr ausgeliefert und direkt mit Nvidias Grace Blackwell- und Vera Rubin-Systemen konkurrieren.

AMD kündigte in dieser Woche außerdem eine Partnerschaft mit dem KI-Labor Anthropic an. Das Unternehmen erklärte, es werde Anthropics Claude in AMDs Softwareentwicklungs- und Engineering-Teams integrieren, während Anthropic über Helios bis zu 2 Gigawatt an AMDs Instinct MI455X-Grafikprozessoren einsetzen werde.

In ihrer Keynote sagte Su, die globale Recheninfrastruktur, die KI antreibt, werde erstmals vor allem für den Betrieb von KI-Diensten statt für das Training von KI-Modellen genutzt werden. AMD prognostiziert, dass 60% der weltweiten KI-Rechenkapazität im Jahr 2026 für Inferenz vorgesehen sein werden, also für den Prozess, vortrainierte Modelle auszuführen. Su sagte, diese Verschiebung werde durch das schnelle Aufkommen von KI-Agenten angetrieben.

Diese Verlagerung hin zur Inferenz steht im Zentrum von AMDs jüngster Hardwarestrategie. Anders als beim Training, bei dem Rechenleistung in großen Modellaufbau-Läufen gebündelt wird, ist Inferenz mit der fortlaufenden Nutzung von KI-Diensten und -Agenten verbunden, nachdem ein Modell erstellt wurde. Su sagte, GPUs würden den Markt für KI-Chips dominieren, während CPUs, die traditionellen in Servern verwendeten Prozessoren, ebenfalls einen deutlichen Nachfrageanstieg erleben würden. AMDs Venice-CPUs sind zusammen mit den GPUs des Unternehmens in die Helios-Rack-Systeme integriert.

Su prognostizierte, dass der gesamte adressierbare Markt für AMDs Chips bis 2030 $2 trillion erreichen werde. Sie hob außerdem die Bemühungen des Unternehmens hervor, KI-Rechenleistung direkt auf Endgeräte zu bringen. „We really believe that you need AI to be infused everywhere“, sagte Su. AMD stellte neue Prozessoren vor, die Edge-Computing-Hardware antreiben und Intelligenz überall dort einbetten sollen, wo Arbeit stattfindet.

Su sagte, AMD arbeite mit Partnern wie OpenAI, Meta und Anthropic im „lockstep“ und beschrieb das Unternehmen als über die Rolle eines traditionellen Anbieters hinausgehend, um Software- und KI-Plattformen gemeinsam zu entwickeln. AMD zufolge ermöglicht dieser offene Ansatz die Zusammenarbeit mit einer Reihe von Unternehmen, darunter dem Halbleiterunternehmen Cerebras, um verschiedene Rechentechnologien zu kombinieren.

AMD und seine Partner arbeiteten „all working much, much more closely together“, sagte Su. „It’s the classic case of the more useful AI gets, the more you want to use it.“

Diese Geschichte erschien ursprünglich auf Fortune.com.