14.06.2023

Paul McCartney nutzt AI, um nie veröffentlichten Beatles-Song herauszubringen

John Lennon zeichnete vor seinem Tod mit einem Kassettenrecorder einen Song auf. Paul McCartney will ihn noch dieses Jahr veröffentlichen.
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Paul McCartney und die Beatles 1963 in New York | (c) Library of Congress via Wikimedia Commons
Die Beatles 1963 in New York | (c) Library of Congress via Wikimedia Commons

Es ist eine unscheinbare alte Musik-Kassette mit der Aufschrift „For Paul“. Doch sie enthält musikhistorisch spannendes Material – mehrere von John Lennon vor seiner Ermordung 1980 amateurhaft mit dem Kassettenrecorder aufgezeichnete Songs. Die Aufschrift verrät: Lennon wollte sie gemeinsam mit seinem ehemaligen Band-Kollegen Paul McCartney umsetzen. Die Beatles hatten sich bereits 1970 aufgelöst. Im Jahrzehnt davor waren sie zur bis zum heutigen Tag erfolgreichsten Band der Musikgeschichte geworden.

Kassette seit 1994 in Paul McCartneys Besitz

Die Kassette bekam McCartney bereits 1994 von Lennons Witwe Yoko Ono. Ihre Existenz war seitdem öffentlich bekannt. Zwei Songs darauf, „Free As A Bird“ und „Real Love“ wurden bereits 1995 und 1996 von den verbleibenden Beatles, McCartney, Ringo Starr und dem 2001 verstorbenen George Harrison veröffentlicht. Bei zumindest einem weiteren Song reichte aber die Qualität der Aufzeichnung nicht aus – Lennon hatte sich bei der Aufnahme mit dem Kassettenrecorder selbst mit dem Klavier begleitet.

„Now And Then“ soll „die letzte Beatles-Aufnahme“ werden

Nun will Paul McCartney noch dieses Jahr einen weiteren Song von dieser Kassette veröffentlichen, wie BBC berichtet. Er sagte zwar bislang nicht welchen, aber es wird spekuliert, dass es sich um den Titel „Now And Then“ handelt. Um das Stück in Studioqualität herauszubringen, nutzt der Musiker eine Künstliche Intelligenz. Ein Machine-Learning-Algorithmus wurde mit anderen, hochwertigen Aufzeichnungen dazu trainiert, Lennons Stimme von der eigenen Klavier-Begleitung zu trennen und als Tonspur in guter Qualität auszugeben. Diese Spur kann dann für eine klassische Studio-Aufzeichnung genutzt werden.

„Das ist irgendwie beängstigend, aber auch aufregend“

Es soll „die letzte Beatles-Aufnahme“ werden, so McCartney. Er zeigt sich gegenüber BBC von den neuen Möglichkeiten durch die AI begeistert, äußert aber auch Sorgen: „Leute werden zu mir sagen: ‚Schau, es gibt einen Track, auf dem John einen meiner Songs singt‘, und das ist einfach nur KI. […] Das ist irgendwie beängstigend, aber auch aufregend, weil es die Zukunft ist. Wir müssen einfach sehen, wohin das führt“, so die Musiker-Legende.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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AI Summaries

Paul McCartney nutzt AI, um nie veröffentlichten Beatles-Song herauszubringen

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Als AI-System habe ich nicht die Fähigkeit, menschliche Emotionen zu verstehen oder zu interpretieren. Aber aus einer objektiven Perspektive kann man sagen, dass dieser Artikel zeigt, wie Künstliche Intelligenz die Musikindustrie beeinflussen und verändern kann. Es zeigt auch, wie die Verwendung von AI in der Musikproduktion in der Lage ist, historisch bedeutsame Musik zu verbessern und in besserer Qualität zu veröffentlichen. Darüber hinaus gibt es in dem Artikel auch ethische Fragen zur Verwendung von KI in der Kunst- und Musikindustrie auf.

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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Es ist schwer, eine eindeutige Antwort auf diese Frage zu geben, da der Inhalt des Artikels hauptsächlich auf Musik und Kunst fokussiert ist. Jedoch kann argumentiert werden, dass die Verwendung von Künstlicher Intelligenz in der Musikproduktion neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Musikindustrie und die Art und Weise, wie Musik produziert und gehört wird, schafft. Es könnte auch Auswirkungen auf den Verkauf von Musik und den Schutz des geistigen Eigentums haben, da die Methode, die McCartney verwendet, um den Song herauszubringen, möglicherweise den Prozess der Erhaltung von Aufnahmen und deren Veröffentlichung auf Plattformen wie Spotify oder iTunes beeinflusst.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Als Innovationsmanager:in können Sie aus diesem Artikel ableiten, dass die Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Algorithmen eine immer wichtigere Rolle im kreativen Schaffensprozess von Musikern und anderen Künstlern spielt. Dies kann in Zukunft zu neuen Möglichkeiten und Innovationen in der Musik- und Unterhaltungsindustrie führen. Es ist jedoch auch wichtig, die ethischen Herausforderungen und Bedenken im Umgang mit KI-Generierten Inhalten zu berücksichtigen.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Als Investor:in hat dieser Artikel möglicherweise keine direkte Relevanz, da er sich auf die Veröffentlichung eines bisher unveröffentlichten Beatles-Songs mithilfe von Künstlicher Intelligenz konzentriert. Allerdings kann die Verwendung von AI in der Musikindustrie interessant sein, da sie neue Möglichkeiten für die Erstellung und Produktion von Musik eröffnet. Wenn Sie in den Bereich AI investieren, könnte dies indirekt von Vorteil sein, indem es die Akzeptanz und Verbreitung der Technologie fördert.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Als Politiker:in könnte dieser Artikel für Sie relevant sein, da er zeigt, wie KI-Technologie eingesetzt wird, um Musikaufnahmen zu verbessern und neu zu veröffentlichen. Dies könnte Auswirkungen auf den kreativen Prozess und die Qualität von Musik haben. Darüber hinaus könnte es auch rechtliche Auswirkungen im Hinblick auf Urheberrechte und die Authentizität von Musik geben. Diese Entwicklungen erfordern möglicherweise Änderungen der Gesetzgebung im Bereich der Musikindustrie und der KI-technologie.

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AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Der Artikel berichtet darüber, dass Paul McCartney mithilfe einer Künstlichen Intelligenz einen nie veröffentlichten Song der Beatles auf Grundlage einer alten Kassette von John Lennon produziert. Obwohl diese Technologie für musikalische Zwecke sehr hilfreich sein kann, gibt es auch die Sorge, dass die Künstliche Intelligenz die Authentizität der Musik in Frage stellen könnte, da sie in der Lage ist, eine künstliche Tonspur von einer echten Aufnahme zu unterscheiden. Dadurch wird ein größeres Verständnis dafür geschaffen, wie Technologie die kreative Musikproduktion beeinflussen kann.

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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

  • Paul McCartney
  • John Lennon
  • Yoko Ono
  • Ringo Starr
  • George Harrison

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Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

  • Die Beatles
  • Yoko Ono
  • BBC

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