Pluralis Research baut ein öffentliches Pretraining-System. Damit lassen sich KI-Modelle verteilt auf vielen Rechnern trainieren. Pluralis will damit den unseligen Trend zur Konzentration auf immer größere Rechenzentren brechen, und das Training von KI-Modellen in den Public Domain bringen. Am 11. März sagte Sam Altman, CEO von OpenAI, beim BlackRock Infrastructure Summit „We see a future where intelligence is a utility, like electricity or water, and people buy it from us on a meter.“ Altman möchte also einen Zähler an Intelligenz machen — und sie dann verkaufen. Die Frage, wessen Intelligenz das eigentlich ist, stellt er sich dabei offenbar nicht. Die Konsequenzen sind längst spürbar: Künstler, Journalisten, Autoren, Open-Source-Entwickler — sie alle merken, dass ihre Arbeit in diese Modelle eingeflossen ist, ohne dass sie gefragt oder bezahlt wurden. Einige gehen daran pleite. Und nun soll man für das Ergebnis zahlen?
Das ist ja eines dieser Dinge, die einen zum Verzweifeln bringen können. Unternehmen wie Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Z.AI, und so weiter, grasen das gesamte Internet ab und bringen das Wissen der Menschheit in ihre Modelle. Für lau versteht sich. Foren, Beiträge, Bücher, Videos, alles wird abgegriffen, und nichts wird für diese Intelligenzleistungen der Menschheit bezahlt. Und dann will man es den Menschen zurückverkaufen.
Pluralis Research will ein Gegengewicht schaffen. Wer Rechenkapazität übrig hat, kann sie dem Projekt zur Verfügung stellen, und dann wird der eigene Rechner als Trainingseinheit für ein KI-Modell genutzt. Man trainiert bereits das erste Modell, Pluralis-8B, ein 8-Milliarden-Parameter-Modell. Hardware-Einstieg ist bereits mit einer Consumer-GPU, 24 GB VRAM reicht schon.
Das zugrunde liegende Konzept heißt bei Pluralis „Protocol Learning“ — die Idee, Foundation-Modelle dezentral und kollektiv zu trainieren, ohne zentrale Kontrolle. Pluralis hat auch kürzlich eine Seed-Runde abgeschlossen, Lead-Investoren sind USV und CoinFund, sowie Variant, Topology und andere mehr – insgesamt 12 Investoren. Dabei konnten 7,6 Millionen US$ eingeworben werden.
Falls Sie nun beim Training mitmachen möchten: Zwar ist die Anforderung an die GPU moderat, die sonstigen Anforderungen sind jedoch sehr hoch. Standort Nordamerika, extrem schneller Internet-Anschluss mit superkurzem Ping — die Liste ist lang. Für die breite Öffentlichkeit ist das also noch nichts.
Dennoch, das kann ja durchaus noch werden, sprich, niedrigere Eintrittsbarrieren ermöglichen, wenn das Konzept aufgeht. Es erinnert mich an SETI@home von der UC Berkeley. Das Projekt lief von 1999 bis 2020, jeder konnte mitmachen, und bekam dann Datenpakete, in denen sein Rechner nach außerirdischen Signalen suchte. 12 Milliarden Signale wurden in diesem Ansatz mit Distributed Computing untersucht, und 100 Kandidaten wurden gefunden. Warum sollte das mit KI-Training nicht ebenfalls möglich sein? Ich finde es jedenfalls einen unerträglichen Gedanken, der Menschheit wird alles geklaut, und dann kommt es unter den exklusiven Zugriff einiger weniger – die daran nicht nur fürstlich verdienen wollen, sondern den Zugriff erfahrungsgemäß auch nach gusto einschränken werden.