Diejenigen von Google Sie präsentierten etwas, das zumindest ihrer Meinung nachist nicht nur ein Modell. Es ist ein Wirkstoff: AlphaEvolve, ein System, das Algorithmen, Rechenressourcen, mathematische Formeln – und sich selbst – optimieren kann. Der Name sagt alles: Es führt nicht nur aus. Es entwickelt sich weiter.
Das erklärte Ziel ist einfach: Die Entwicklung künstlicher Intelligenz beschleunigen, Engpässe beseitigen und Abkürzungen für Probleme finden, die bis gestern noch als schwierig galten. Oder gar unmöglich. Was jedoch auffällt, ist nicht so sehr der Ehrgeiz. Es ist die Mechanik.
AlphaEvolve, viele neue Rechenzentren, ohne auch nur eines zu bauen
Eines der ersten Ergebnisse, die AlphaEvolve zugeschrieben werden, ist die Wiederherstellung der 0,7 % der weltweiten Rechenleistung von Google, einfach durch die Optimierung des internen Servermanagements. In der Praxis ist es so, als hätten sie ganze Rechenzentren hinzugefügt, ohne einen einzigen Gramm Beton zu gießen.
Die gleiche Logik gilt für Modelle. AlphaEvolve hat sich um mehr als 30 % schnellere FlashAttention-Kernel, verkürzte die Trainingszeiten und ermöglichte eine Berechnungsart, die 56 Jahre lang niemand optimieren konnte: die Matrixmultiplikation.
300 Jahre alte Probleme, in wenigen Tagen gelöst
Auf wissenschaftlicher Ebene hat AlphaEvolve begonnen, in Gebiete vorzudringen, die bisher nur einsamen Mathematikern und unendlichen Tafeln vorbehalten waren. Seit drei Jahrhunderten löst es offene Probleme und hat die 75 % Erfolgsquote bei 50 mathematischen Problemen, die in der akademischen Gemeinschaft immer noch aktiv sind. Darunter eine neue Schätzung der „Kusszahl“ in 11 Dimensionen: 593 Tangentialkugeln.
Dabei handelt es sich nicht um sportliche Rekorde. Es sind Veränderungen in der Wissensstruktur selbst. Und sie stammen nicht von einer Gruppe von Wissenschaftlern, die unter Druck stehen. Sie sind das Ergebnis eines Modells, das sich im Laufe der Zeit selbst verbessert.
AlphaEvolve leitet (diesmal wirklich) die Phase ein, in der wir aufhören zu verstehen, was passiert
AlphaEvolve erzeugt eine Schleife: Es optimiert ein System, wodurch ein besseres Modell entsteht, das es wiederum effizienter macht. Im Fachjargon nennt man das rekursive Selbstverbesserung. In der realen Welt ist es der Beginn einer Phase (wir haben es schon einen Blick auf die Chips geworfen), wo die Modelle zu schnell werden, um im Detail analysiert zu werden.
Der Fortschritt ist nicht länger linear, sondern stufenweise. Google spricht bereits von einer Billionen-fachen Ausweitung der Rechenleistung bis 1. Wenn die Zahlen stimmen, könnte sich dieser Trend so weit beschleunigen, dass er keine Spuren mehr hinterlässt.
Ein struktureller und nicht sehr sichtbarer Vorteil
Während andere an Schnittstellen, Chatbots und Sprachassistenten arbeiten, stößt Google an den Unterwasserteil des Eisbergs: tiefgreifende Optimierung, unsichtbare Systeme, Architekturen, die andere Architekturen verbessern.
Den vorgelegten Daten zufolge werden bis 2027 über 50 % der neuen Algorithmen werden mit KI-Unterstützung entwickelt, wobei sich menschliche Ingenieure nicht auf die Umsetzung, sondern auf die Problemformulierung konzentrieren.
Fazit: Menschen stellen die Fragen, Maschinen machen sich an die Arbeit.
Es ist ein Wettlauf am unteren Ende des Ökosystems. Doch dort entscheidet sich das Tempo. Und wenn AlphaEvolve wie angekündigt funktioniert, könnte Google nicht nur einen Vorteil haben. Sondern einen Hebel.
