KI-„Größenordnungen“ (OOMs), erklärt

Was ein OOM ist

Eine Größenordnung = 10×. Zwei OOMs = 100×. Aschenbrenner denkt in OOMs, weil KI-Fortschritt exponentiell verläuft: Es ist einfacher, „wie viele 10× pro Jahr“ zu verfolgen als absolute Zahlen. Seine Prognose ist im Kern eine Additionsaufgabe — stapelt man genug OOMs effektiver Rechenleistung, überschreitet man die AGI-Schwelle.

Die drei Quellen von OOMs

• Rohe Rechenleistung — größere Trainingsläufe
• Algorithmische Effizienz — mehr Fähigkeit pro FLOP
• Unhobbling — latente Fähigkeiten freisetzen (Reasoning, Werkzeuge, Agenten)

Die Wette und wie sie läuft

Er veranschlagte grob 0,5 OOM/Jahr effektiver Rechenleistung, dauerhaft. Mit Stand Mitte 2026 nennt ein unabhängiges Audit das Tempo „weitgehend gestützt“, wobei die Veröffentlichungen etwa ±0,5 OOM um den Trend streuen. Dieser OOM-Motor liegt unter jeder nachgelagerten Behauptung: Fähigkeit, AGI-Zeitpunkt und Intelligenzexplosion. Hören die OOMs auf, sich zu stapeln, verschiebt sich der gesamte 2027-Fall.

Häufige Fragen

Eine Größenordnung (OOM) ist der Faktor 10. Aschenbrenner zählt OOMs „effektiver Rechenleistung“ — rohe Rechenleistung plus algorithmische Effizienz plus Unhobbling — weil KI-Fortschritt exponentiell ist und sich leichter als „10× pro Jahr“ verfolgen lässt.

Rund 0,5 Größenordnungen effektiver Rechenleistung pro Jahr, dauerhaft über das Jahrzehnt. Mit Stand Mitte 2026 hat das Tempo weitgehend gehalten.

Weil seine AGI-Prognose im Kern eine Additionsaufgabe ist: Stapelt man genug OOMs effektiver Rechenleistung, überschreitet man die Schwelle. Hören die OOMs auf, sich zu stapeln, verschiebt sich der Zeitplan für 2027.