Wenn wir über künstliche Intelligenz sprechen, denken die meisten von uns an ein hochentwickeltes Werkzeug: Wir geben eine Anweisung und die KI führt sie aus. Wir stellen eine Frage, und sie liefert eine Antwort.
Doch was wäre, wenn eine KI nicht nur Anweisungen befolgt, sondern selbstständig entdeckt, erfindet und Probleme löst, von denen wir nicht einmal wussten, dass sie optimiert werden könnten?
Genau das hat Google DeepMind mit AlphaEvolve vorgestellt. AlphaEvolve reiht sich in die Linie bahnbrechender Systeme wie AlphaTensor und AlphaFold ein. Doch es ist nicht nur ein weiteres Produkt, sondern der nächste logische Schritt in der Mission, eine KI zu schaffen, die selbstständig entdeckt, statt nur auszuführen.
AlphaEvolve generiert nicht nur Code, sondern entwickelt eigenständig Algorithmen, die jahrzehntelange menschliche Bestleistungen übertreffen – und sprengt damit die Grenzen dessen, was wir für möglich hielten.
Es macht sich selbst besser: Eine KI im Kreislauf der Selbstverbesserung
Wirklich verblüffend wird es, wenn man sich die rekursive Selbstverbesserung von AlphaEvolve ansieht. In einem fast schon paradoxen Kreislauf hat die KI das System optimiert, das sie selbst trainiert. Konkret hat AlphaEvolve eine entscheidende Komponente ins Visier genommen, die für das Training der Gemini-Modelle von Google verwendet wird: eine Matrix-Multiplikationsoperation.
Das Ergebnis ist beeindruckend: Die von AlphaEvolve entwickelte Lösung führte zu einer Geschwindigkeitssteigerung von 23 % bei dieser spezifischen Operation. Da diese Komponente ein zentraler Teil der Trainingspipeline ist, reduzierte sich die gesamte Trainingszeit für die Gemini-Modelle um ein Prozent. Dies ist vergleichbar damit, dass ein Werkzeug seinen eigenen Motor neu konstruiert, um effizienter zu laufen. Bei wochenlangen Trainings auf riesigen Computerclustern bedeutet dieser eine Prozentpunkt eine enorme Einsparung von Zeit, Energie und Geld. Eine KI, die das Fundament ihrer eigenen Existenz verbessert, ist ein echter Meilenstein.
Es bricht einen 56 Jahre alten mathematischen Rekord.
Der vielleicht öffentlichkeitswirksamste Erfolg von AlphaEvolve ist ein Durchbruch in der reinen Mathematik. Seit 1969 galt ein von Volker Strassen entwickelter Algorithmus als der effizienteste Weg, um 4×4-Komplexmatrizen – einen fundamentalen Baustein für unzählige Berechnungen in der Physik und im Engineering – zu multiplizieren. Dafür waren 49 skalare Multiplikationen nötig. Über ein halbes Jahrhundert lang konnte kein menschlicher Experte diesen Rekord brechen.
AlphaEvolve hat es geschafft. Er entdeckte eine völlig neue Methode, die die gleiche Aufgabe mit nur 48 Multiplikationen bewältigt. Die eigentliche Sensation ist jedoch nicht nur das Ergebnis, sondern auch der Weg dorthin. Nach der Generierung und Auswertung von 16.000 verschiedenen Algorithmuskandidaten fand die KI die Lösung. Dies ist keine menschliche Intuition, sondern eine Art rohe, evolutionäre Gewalt der Logik. Das System probiert aus, wertet aus, lernt und verfeinert unermüdlich in einem Maßstab, der menschliche Geduld und Vorstellungskraft übersteigt, bis es eine Lösung findet, an der die klügsten Köpfe fünf Jahrzehnte lang gescheitert sind.
Es entwirft bereits die Computerchips von morgen.
Die Fähigkeiten von AlphaEvolve beschränken sich nicht auf Software. Überraschenderweise kann die KI auch Hardware-Designs optimieren. Als es auf das Schaltungsdesign von Googles Tensor Processing Units (TPUs) angewandt wurde – den spezialisierten Chips, die KI-Berechnungen beschleunigen -, fand AlphaEvolve eine Vereinfachung in einem System, das bereits als hochoptimiert galt.
Das wirklich Revolutionäre daran ist, dass die KI ihre Vorschläge in Verilog, der nativen Sprache der Chipdesigner, machte. Sie hat also nicht nur ein Problem gelöst, sondern auch direkt mit den menschlichen Ingenieuren auf Augenhöhe kommuniziert. Diese überprüften die vorgeschlagene Änderung, bestätigten ihre Gültigkeit und genehmigten sie für den Einsatz in einem zukünftigen TPU-Design. Dies markiert den Übergang der KI vom reinen Berater zum direkten, ebenbürtigen Kollaborateur in einer der komplexesten Ingenieursdisziplinen der Welt.
Es ist ein Verstärker, kein Ersatz für menschliche Genialität.
Angesichts dieser Fähigkeiten taucht unweigerlich die Frage auf, ob solche Systeme menschliche Experten ersetzen werden. Laut den Entwicklern ist das Gegenteil der Fall. AlphaEvolve ist als „Verstärker der menschlichen Genialität“ konzipiert. Es übernimmt die mühsamen, kleinteiligen Optimierungsaufgaben, die oft Tausende von Iterationen erfordern. Dadurch werden menschliche Experten entlastet und können sich auf das konzentrieren, was sie am besten können: übergeordnete Strategien entwickeln, Ziele festlegen sowie die von der KI gefundenen Ergebnisse interpretieren und kreativ einsetzen.
AlphaEvolve ersetzt Entwickler und Forscher nicht, sondern wird am besten als Verstärker menschlicher Genialität betrachtet. Er ermöglicht es Fachleuten, sich auf übergeordnete Strategien zu konzentrieren, während die KI die niedrigstufige Optimierung übernimmt.
AlphaEvolve spart Google bereits Millionen, indem es die Infrastruktur optimiert.
Die Erfolge von AlphaEvolve sind keine Labor-Experimente. Das System ist seit über einem Jahr in der Kerninfrastruktur von Google im Einsatz und liefert greifbare Ergebnisse. Eingebettet in Systeme wie Borg, die Plattform zur Planung und Verwaltung von Googles Rechenzentren, optimiert die KI unermüdlich die Ressourcennutzung.
Die Zahlen sprechen für sich: Allein einer der von Alpha Evolve entwickelten Algorithmen spart im Durchschnitt 0,7 % der globalen Rechenressourcen von Google ein. Im Maßstab eines Unternehmens, das eine der größten Computerinfrastrukturen der Welt betreibt, ist dies eine gewaltige Effizienzsteigerung, die sich direkt in Einsparungen von mehreren Millionen Dollar niederschlägt.
AlphaEvolve ist also nicht nur ein Werkzeug.
AlphaEvolve ist also mehr als nur ein Werkzeug. Es ist der Beginn einer neuen Partnerschaft, in der die KI nicht mehr nur unsere Befehle ausführt, sondern an unserer Seite entdeckt. Ein autonomer Partner, der bereits heute reale Durchbrüche in Mathematik, Chipdesign und Softwareentwicklung erzielt. Das führt unweigerlich zu einer entscheidenden Frage:
Was passiert, wenn die intelligentesten Algorithmen der Welt nicht mehr von Menschen, sondern von Maschinen geschrieben werden, die sich im Stillen weiterentwickeln?
