Quantencomputer und Pricing mit Thomas Andrae: Wie kann Quantencomputing die Preisgestaltung revolutionieren?

Thomas AndraeMan muss sich das so vorstellen, ein GPT-4-System bezieht im Moment ungefähr 17 Billionen Parameter in jeder Anfrage ein und bindet einen 16-Prozessor-Array von Nvidia für eine halbe Sekunde ungefähr, bis wir Menschen dann die Antwort bekommen. Die anteiligen Kosten für die Compute-Infrastruktur, für die Netzwerkinfrastruktur und den Strom reden wir irgendwas um die 30 US-Cent. Das ist eine ganze Menge.

Sebastian VoigtHerzlich willkommen, liebe Pricing Friends, zu einer neuen Episode eures Lieblings-Pricing-Podcasts. Und heute geht's um Rechenpower. Ich möchte mit meinem Gast Thomas Andrae, den ich auch gleich vorstellen werde, darüber reden, dass Pricing natürlich auch immer rechenintensiver wird. Nicht nur unsere Excel-Listen stürzen ab, unser Power BI braucht Minuten, um Dinge zu lösen und das Ganze wird ja auch nicht besser. Die Datenmengen, die wir alle verarbeiten, um große Entscheidungen und auch Pricing-Entscheidungen zu treffen, werden immer mehr und da muss natürlich auch die die andere Seite liefern. Und ich spreche heute mit jemandem, der sehr tief verwurzelt ist in der deutschen und internationalen Industrie und Industry Tech-Szene und wir wollen heute reden über Photonencomputer, über Quantencomputer und wie wir die Rechenleistung in den nächsten Jahren und Jahrzehnten deutlich nach oben schrauben. Thomas Andrae, schön, dass du da bist.

Thomas AndraeVielen Dank für die Einladung.

Sebastian VoigtErzähl doch mal für die, die dich nicht kennen, wie du in dieses Thema, was ich gerade schon beschrieben habe, reingekommen bist in den letzten Jahren.

Thomas AndraeJa, ich fange sogar ganz vorne an. Mein Onkel war einer der ersten Mitarbeiter bei Nixdorf Computer, die erste, kann man sagen, glaube ich, deutsche Computerfirma. Und er hat mich sehr früh, da war ich so 12, 13, 14 Jahre alt, in das Thema mit reingenommen. Das war eine Zeit, wo eine Festplatte mit 10 MB 18 kg wog, 12 Zoll groß war und 6 Zoll hoch war, also groß, und die habe ich dann immer so getragen, wenn er irgendwelche Themen damit gemacht hat. Das war für mich der der Beginn der Korrelation meines Lebenspfades mit Computern. Ich habe dann selber angefangen zu programmieren mit 14, mir das selber beigebracht, habe dann mit 16 auch Hardware gebaut, hatte in Berlin tatsächlich durch eine private Verbindung die Möglichkeit für einen Optiker, der ein recht großes Geschäft hatte, damals mit dBASE IV und mit MS-DOS sein System zu bauen, womit er seine Kunden verwalten konnte. Und darüber hatte ich dann mit 16 schon eine kleine Firma und bin so in das ganze Thema immer tiefer reingekommen. Habe dann auch noch in anderen Bereichen programmiert, habe erkannt, wie Algorithmen in der Wirtschaft einen Unterschied machen können, und das ist ein Thema, was sich tatsächlich bis zum heutigen Tage durch den Ansatz und die Philosophie meines Unternehmens durchzieht: Wie kann man mit Advanced Mathematics in der Wirtschaft einen Unterschied machen?

Sebastian VoigtUnd da bist du seit vielen Jahren beratend tätig, bist in einigen Aufsichtsräten. Was sind deine Hauptthemen aktuell?

Thomas AndraeNun, was wir machen, ist primär Venture Capital im Early-Stage-Deep-Tech-Bereich. Das machen wir im Moment. Wir haben vor sieben, acht Jahren angefangen, im Bereich KI deutlich zu investieren, waren die ersten Investoren bei Merantix in Berlin zum Beispiel, haben auch viel in den USA, Kalifornien und US-Ostküste investiert in dem Kontext. Das Thema läuft im Moment extrem gut. Und unser nächstes großes Thema ist Deep Tech, stark getrieben aus Europa, machen aber auch viel in den USA. Da geht es um Themen wie konventionelles silicon-based Computing, da waren wir sehr früh engagiert bei Recogni aus San José und München. Wir sind im Moment sehr aktiv im Bereich Photonic Computing, also im Endeffekt lichtbasierte Prozessoren, die aus unserer Perspektive diese diesen relativ großen Spalt überbrücken, bis in 15 oder so Jahren in bestimmten spezifischen Anwendungen Quantencomputer sicherlich eine enorm starke Rolle spielen werden, aber eben auch nicht überall. Man muss sehr stark unterscheiden zwischen den Anwendungsfällen für diese verschiedenen Prozessoren und Architekturen. Das ist nicht mehr generalistisch wie früher, wo man eine CPU hatte. Heute hat man, und man kennt diese Begriffe, TPUs, GPUs. Der TPU-Begriff wurde von Google geprägt, die GPU von Nvidia, vom Jensen, der über die Ecke Spiele jetzt im Bereich AI-Compute eine prominente und dominierende Rolle eingenommen hat. Jetzt kommen aber die nächsten Generationen, da geht's um weniger Stromverbrauch, da geht's um andere Wege zu noch höherer Rechenleistung, weil Moore's Law langsam aber sicher gegen 'ne Linie konvergiert, weil die Technologie einfach ausgereizt ist und mit Leiterbahnbreiten von einem Nanometer langsam an eine Grenze stößt, wo man eben diese Verdoppelung jedes Jahr nicht mehr ohne weiteres erreichen kann.

Sebastian VoigtVielleicht gehen wir da mal nach und nach durch, weil es gibt sicherlich nicht nicht alle diese große Hardware-Experten sind und Chip-Experten. Also es gibt dieses Moore's