Der Artikel behandelt ein zentrales Infrastruktur-Problem der KI-Industrie: GPUs, die nicht optimal ausgelastet sind, verschwenden enorme Investitionen und werden zum limitierenden Faktor beim Trainieren und Deployen großer Modelle. Eine clevere Analogie zu ungenutzten Flugzeugen macht das wirtschaftliche Ausmaß des Problems anschaulich. Das ist relevant, weil GPU-Verfügbarkeit und -Kosten inzwischen ein Schlüsselwettbewerb für Frontier-AI-Labs und Unternehmen sind – und Optimierung hier zu erheblichen Effizienzgewinnen führt.
