China stellt vom Gehirn inspirierte KI vor, die Effizienz neu definieren könnte

Chinesische Forscher haben mit SpikingBrain-1.0 ein neues KI-System entwickelt, das die ressourcenintensive Transformer-Architektur, wie sie in Modellen wie ChatGPT verwendet wird, ablöst. Dieses neue Modell, inspiriert von den neuronalen Mechanismen des menschlichen Gehirns, schlägt neue Wege für energieeffizientes Computing ein.

Ausgestellte GPU-Chips von MetaX auf der World AI Conference in Shanghai am 29. Juli 2025. (Foto: VCG)

Entwickelt von einem Team am Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, ist SpikingBrain-1.0 ein großes gepulstes neuronales Netzwerk. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die auf immer größeren Netzwerken und Daten basiert, ermöglicht dieses Modell die Entwicklung von Intelligenz aus „gepulsten Neuronen“, was zu einem äußerst effizienten Training führt.

Es erreicht eine Leistung, die mit vielen kostenlos herunterladbaren Modellen vergleichbar ist, und benötigt dabei nur etwa 2 Prozent der Daten, die von Wettbewerbern benötigt werden.

Die Effizienz des Modells zeigt sich besonders bei der Verarbeitung langer Datensequenzen. In einer Variante zeigte SpikingBrain-1.0 eine 26,5-fache Beschleunigung gegenüber Transformer-Architekturen bei der Generierung des ersten Tokens aus einem Kontext mit einer Million Token. Dies macht es ideal für Aufgaben in der Analyse juristischer und medizinischer Dokumente, der Hochenergiephysik und der DNA-Sequenzierung.

SpikingBrain-1.0 wurde vollständig auf MetaX C550, einer chinesischen GPU-Plattform, trainiert und abgeleitet. Dies stellt einen bedeutenden Schritt für Chinas eigenständiges KI-Ökosystem dar. Die Forscher haben das Modell zusammen mit einem zweisprachigen technischen Bericht zum kostenlosen Download freigegeben.

Laut Xu Bo, Direktor des Instituts für Automatisierung, eröffnet dieses Modell „einen transformerfreien technischen Weg für die neue Generation der KI-Entwicklung“ und könnte die Entwicklung stromsparender neuromorpher Chips inspirieren.

Dieser Erfolg knüpft an einen früheren Erfolg desselben Instituts an, wo es gemeinsam mit Schweizer Wissenschaftlern einen energieeffizienten neuromorphen Chip namens „Speck“ mit einem bemerkenswert niedrigen Stromverbrauch von nur 0,42 Milliwatt entwickelte. Dies ist ein entscheidender Schritt, um die unglaubliche Effizienz des menschlichen Gehirns nachzubilden, das mit nur etwa 20 Watt Leistung auskommt.