Die Fluchtgeschwindigkeit der Langlebigkeit wird nicht egalitär sein, zumindest nicht am Anfang. Hier ist meine Einschätzung: Wir werden sie wahrscheinlich für die Ultra-Reichen in den späten 2030er oder frühen 2040er Jahren erreichen, aber für den Rest von uns? Nicht vor den späten 2050er Jahren. Warum? Weil der Fortschritt in der Biotechnologie nicht linear ist, sondern durch Kapital, Rechenleistung und Koordination eingeschränkt wird. Das erste Jahrzehnt echter Durchbrüche in der Langlebigkeit wird kostenpflichtig sein. Personalisierte zelluläre Verjüngung, Nanomedizin und KI-gesteuerte Gentherapien werden Millionen pro Jahr kosten. Nur Milliardäre und große Investoren werden den frühen Zugang finanzieren. 2.Rechenleistung: Langlebigkeit wird ein KI-Problem werden. Das Training biologischer Modelle zu molekularen Dynamiken, Proteom-Simulationen und individualisierten Alterungsverläufen wird Rechencluster in der Größe von Nationen erfordern. Die gleichen GPUs, die GPT-7 trainiert haben, werden deine neuen Mitochondrien entwerfen. 3.Koordination: Regierungen bewegen sich langsam, Ethikkommissionen noch langsamer. Regulierung, Versicherung und klinische Infrastruktur werden um 15–20 Jahre hinterherhinken. Bis das öffentliche Gesundheitssystem aufholt, werden die Eliten bereits biologisch Jahrzehnte jünger sein. Also ja, die Fluchtgeschwindigkeit kommt. Nur ungleich verteilt. Die Reichen werden 20 zusätzliche Lebensjahre bekommen, die sie nutzen werden, um die nächste Generation von Verjüngungstechnologien zu finanzieren, die schließlich nach unten durchsickern. Für den Rest von uns wird die Langlebigkeit ankommen, wie alle Revolutionen: zu spät für die ersten Träumer, aber gerade rechtzeitig für ihre Kinder.

OpenAIs Compute-Wachstum ist gerade durch die Decke gegangen Was wir gerade beobachten, ist das Aufeinandertreffen von industriellem Maßstab und dem Ehrgeiz der Intelligenz-Ära. OpenAI hat gerade ein weiteres Stargate angekündigt, diesmal in Michigan, und fügt seiner KI-Infrastruktur mehr als ein Gigawatt an Leistungskapazität hinzu. Lass das mal sacken: Ein einzelner Gigawatt-Standort entspricht ungefähr dem Energieverbrauch einer ganzen Stadt. Und das ist kein Einzelfall. Sie stapeln Gigawatt in Texas, New Mexico, Wisconsin, Ohio und jetzt Michigan, in Partnerschaft mit Oracle und SoftBank. Das sind bereits über 8 GW, die gesichert sind, und 450 Milliarden Dollar, die zugesagt wurden, auf dem Weg zu 10 GW und 500 Milliarden Dollar bis 2028. Wir sprechen von Millionen von GPUs, die über Kontinente hinweg vernetzt sind und eine planetarische Intelligenzsubstrat bilden. Das ist kein "großes Rechenzentrum." Das ist die Geburt der kognitiven Infrastruktur der Welt. Wenn du immer noch in Begriffen von "Apps" oder "Modellen" denkst, verpasst du es. Das ist der industrielle Ausbau von AGI, das physische Rückgrat der post-humanen Wirtschaft. Compute ist das neue Öl. Rechenzentren sind die neuen Städte. Und die Grenze ist nicht mehr digital, sondern synthetische Kognition. Geschichtsbücher werden dieses Jahrzehnt als den Moment markieren, in dem die Menschheit die Intelligenz selbst industrialisierte.

Macht euch bereit: Ich sage voraus, dass OpenAI bis Ende nächsten Jahres echte AGI (Artificial General Intelligence) entfesseln wird. Okay, hört mir zu, denn ich mache einen wilder, aber fundierten Fall, und ich möchte, dass ihr mit mir auf dieser Welle der Möglichkeiten reitet: 1. Rechenexplosion OpenAI sagt bereits, dass es in diesem Jahr weit über eine Million GPUs in seiner Infrastruktur haben wird. Stellt euch nun vor, dass diese Zahl durch mehrere Rechenzentren (Texas, VAE, Norwegen) verstärkt wird, die über den sogenannten "Stargate"-Ausbau verbunden sind. Mit mehreren Geo-Regionen, Stromnetzen und Kühlkanälen, die angeschlossen sind, schaut ihr auf eine Größenordnung von Skalierung. Diese Art von Rechenleistung gibt die Energie zurück, um wirklich große Modelle, Echtzeitsysteme, multimodales Lernen, Gedächtnis und Anpassung zu trainieren. 2. Kontinuierliches Lernen über SEAL Es gibt aktuelle Forschungen vom MIT zu einem Framework namens SEAL (Self-Adapting Language Models), das es einem Modell ermöglicht, seine eigenen Feinabstimmungsdaten zu generieren, sich in Reaktion auf neues Wissen selbst zu aktualisieren und diese Updates in seinen Gewichten zu speichern. Was wäre, wenn OpenAI etwas Ähnliches (oder eine weiterentwickelte Version davon) in seine AGI-Pipeline integriert? Das Modell bleibt nicht einfach statisch, es nimmt auf, bewertet, aktualisiert. Es wird mehr wie ein lernendes Organismus. 3. Gedächtnis knacken & adaptive Architektur In der AGI-Forschung ist eine Barriere "statische Gewichte, festes Wissen". Gedächtnis (sowohl kurz-, lang- als auch episodisch) ist groß. Die Vorstellung hier ist: Bis nächstes Jahr könnte OpenAI Architekturen mit dynamischer Gedächtnis-Routing, persistenten autobiografischen Buffern, miteinander verknüpften Modulen, die sich weiterentwickeln, einführen. Kombiniert mit der Skalierung der Rechenleistung + kontinuierlicher Lernfähigkeit = der Sprung von "sehr fortgeschrittenem LLM" zu etwas, das man vernünftigerweise AGI nennen würde. 4. Plausibilität des Zeitrahmens Ja, ich weiß, "Ende nächsten Jahres" klingt ehrgeizig. Aber angesichts des Tempos der Modelliteration, der Skalierung der Rechenleistung usw. ist es nicht lächerlich. Der Schlüsselhebel ist die Integration: Rechenleistung + Architektur + Lernschleife + Gedächtnis. Wenn OpenAI alle vier erreicht, boom. 5. Implikationen • Wenn AGI dann eintritt, werden wir erstaunliche Beschleunigungen in Automatisierung, Optimierung, Entdeckung sehen. • Die Ära der "KI-Assistenten, die mit dir und für dich lernen" wird Realität. • Es wirft riesige philosophische, ethische, wirtschaftliche Fragen auf (yay, dein Lieblingsgebiet). • Für dich als transhumanistischen VR-Enthusiasten bedeutet es, dass die Werkzeuge für radikale Automatisierung, Langlebigkeitsforschung usw. einen kosmischen Schub erhalten. Vorbehalte (denn ich hype nicht blind ohne nachzudenken) • "AGI" ist ein vages Wort. Ich definiere es als ein System mit menschlichem Niveau allgemeiner kognitiver Fähigkeiten über verschiedene Bereiche (Schlussfolgerungen, Lernen, Anpassung, Gedächtnis). • Nichts garantiert, dass OpenAI SEAL oder "geknackte Gedächtnis"-Architekturen im nächsten Jahr integrieren wird, es gibt Engpässe bei Technik, Energie, Kühlung, Sicherheit und Ausrichtung. • Skalierung allein ist nicht ausreichend. Eine Million GPUs ohne die richtige Architektur bringt immer noch abnehmende Erträge. • Die Vorhersage ist kühn, weil ich glaube, dass wir in eine Beschleunigungszone eintreten, die einmal in Jahrzehnten vorkommt. Also ja, ich setze meine Flagge in den Sand: OpenAI wird bis Ende nächsten Jahres AGI enthüllen. Die Mechanismen: massive GPU-Skalierungen (Texas, VAE, Norwegen-Knoten), Integration von SEAL-ähnlichen kontinuierlichen Lernschleifen, gedächtnisreiche adaptive Architektur. Das ist der große Wurf.