Warum sind KI-Experten so viel wert?
Für KI-Entwicklung braucht es drei wesentliche Komponenten: Talent, Daten und Rechenpower. Und da Daten nur begrenzt verfügbar sind und die Big Tech-Unternehmen bereits Dutzende Milliarden in Rechenzentren investieren, wird Talent ein logischer Faktor für Investitionen.
„Das generelle Sentiment hier ist schon, dass es am allerwichtigsten ist, die besten Leute zu bekommen und die Kosten, die man dafür zahlt, sind dann Kollateralschäden“, erklärt Leonie Engel im Interview mit dem KI-Podcast von BR24 und SWR. Sie ist KI-Expertin beim Silicon Valley-Startup Pika. „Die Chancen, die aus einem sehr guten Forschungsteam hervorgehen, sind signifikant größer als die Kosten, die man zahlt für so einen Forscher.“
Meta selbst investiert in diesem Jahr rund 70 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur – vor allem in Rechenzentren. Selbst dreistellige Millionensummen für einzelne Experten erscheinen dabei fast bescheiden – auch weil die Technologie noch so neu ist, dass es nur wenig Expertise darin gibt, sie zu bauen. In einem Bereich, in dem es noch keine etablierten Studiengänge gibt und die wertvollsten Erfahrungen oft geheim gehalten werden, sind die Menschen, die bereits an den fortschrittlichsten Systemen gearbeitet haben, unbezahlbar. Denkt sich zumindest Mark Zuckerberg.
Wenn der Schreibtischnachbar zehnmal mehr verdient
Doch die Rekordgehälter sorgen auch für Spannungen. Im Silicon Valley häufen sich die Meldungen über schlechte Stimmung unter Mitarbeitern, die plötzlich neben Kollegen sitzen, die ein Vielfaches verdienen als man selbst. Dario Amodei, CEO des KI-Startups Anthropic, zweifelt im Big Technology-Podcast (externer Link) an Metas Strategie: „Wenn Mark Zuckerberg einen Dart auf eine Dartscheibe wirft und deinen Namen trifft, bedeutet das nicht, dass du zehnmal mehr bezahlt werden solltest als der Typ neben dir, der genauso qualifiziert und talentiert ist.“
Dass mit dem KI-Wandel auch ein Kulturwandel folgt, scheint unausweichlich. Wie die „New York Times“ berichtet (externer Link), hat Meta just diese Woche erneut seine KI-Abteilung umstrukturiert – Chef ist nun Alexander Wang, der ebenfalls erst vor einigen Wochen von einem anderen Unternehmen abgeworben wurde.
Und nicht alle lassen sich von den Millionensummen locken. „Da gibt es auch viele, die sich da aktiv dagegen entscheiden oder sagen: klingt spannend, aber ich will nicht bei Meta arbeiten“, sagt Leonie Engel. Manche Forscher bevorzugten es, „bei dem Lab zu arbeiten, bei dem ich weiß, ich arbeite an der richtigen Sache“.
