På trods af sin enorme popularitet brænder OpenAI angiveligt penge af i et uholdbart tempo og kan stå over for et svimlende tab på $5 milliarder ved udgangen af 2024.
Det fremgår af en chokrapport fra Informationensom citerer uudgivne interne regnskaber og branchetal, der afslører, hvordan OpenAI allerede har brugt ca. $7 milliarder på at træne modeller og så meget som $1,5 milliarder på personale.
Dylan Patel fra SemiAnalysis havde tidligere fortalt The Information, at OpenAI angiveligt havde udleveret nogle $700.000 om dagen til at køre sine modeller i 2022 og havde et tab på næsten $500 millioner alene det år.
På trods af at OpenAI genererer betydelige indtægter, der anslås til $3,5 milliarder til $4,5 milliarder årligt, er udgifterne langt større end indtægterne.
Virksomheden har allerede rejst over $11 milliarder gennem syv finansieringsrunder og er i øjeblikket vurderet til $80 milliarder.
Men på trods af at ChatGPT er et kendt navn med millioner af globale brugere, kan OpenAI vise sig at være en rigtig pengegrube for investorer, hvis intet ændrer sig.
Microsoft, som er OpenAI's absolut største bidragyder, har allerede skudt milliarder i virksomheden i de seneste år.
Den seneste indsprøjtning af penge, $10 milliarder i begyndelsen af 2023, skulle efter sigende omfatte en andel på 75% af OpenAI's overskud og en andel på 49% i virksomheden samt integration af ChatGPT i Bing og andre Microsoft-systemer.
Til gengæld får OpenAI adgang til Azures cloud-servere til en væsentligt reduceret pris.
Men i den generative AI-verden er der aldrig nok chips, cloud-hardware eller banebrydende, verdensforandrende ideer, som kræver milliarder for at komme i gang.
OpenAI satser stærkt på at blive de første til at opnå kunstig generel intelligens (AGI), et ambitiøst og utroligt dyrt projekt.
CEO Sam Altman har allerede antydet, at han simpelthen ikke vil stoppe, før dette er opnået.
Han er involveret i udvikling af kernefusion og diskuterede at skabe en internationalt chip-projekt med støtte fra De Forenede Arabiske Emirater og den amerikanske regering til en værdi af billioner.
Konkurrencen er rødglødende
Konkurrencen inden for generativ AI intensiveres også, og store spillere som Google, Amazon, Meta osv. kæmper alle om at få en bid af kagen.
Selvom ChatGPT stadig er den mest anerkendte AI-chatbot, får den en stadig mindre del af de samlede indtægter, der er på spil.
Desuden bygger open source-afdelingen, der i høj grad ledes af Mistral og Meta, stadig mere kraftfulde modeller, der er billigere og mere kontrollerbare end lukkede laboratorieprojekter fra OpenAI, Google og andre.
Som Barbara H. Wixom, en ledende forsker ved MIT Center for Information Systems Research, udtrykker det rammende"Som ethvert andet værktøj skaber AI ingen værdi, medmindre det bruges korrekt. AI er avanceret datavidenskab, og du skal have de rette kompetencer for at kunne arbejde med det og håndtere det korrekt."
Og heri ligger et kritisk punkt. Hvis en organisation har penge og teknisk knowhow til at udnytte generativ AI, behøver den ikke nødvendigvis at samarbejde med closed source-virksomheder som OpenAI. I stedet kan den skabe sin egen egne mere skræddersyede, suveræne løsninger.
Det beviste Salesforce for nylig ved at frigive en banebrydende Kompakt model for API-kald der smadrede grænsemodeller fra OpenAI, Anthropic osv.
OpenAI og andre forsøger at skubbe til grænserne med virksomhedsløsninger som ChatGPT EnterpriseMen det er svært, for generativ AI er både dyrt og tvivlsomt værd at investere i lige nu.
Adam Selipsky, administrerende direktør for Amazon Web Services (AWS), sagde han selv i 2023"Mange af de kunder, jeg har talt med, er utilfredse med de omkostninger, de ser for at køre nogle af disse modeller."
AI-virksomheder reagerer ved at reducere omkostningerne ved deres modeller og udgive lettere versioner som f.eks. GPT-4o minimen det er også en gåde. Hvornår tager virksomhederne springet til AI, når mulighederne hele tiden skifter?
2023 gav få svar på AI-indtægtsgenerering
År 2023 har fungeret som et testområde for forskellige tilgange til AI-indtægtsgenerering, men ingen af dem er en mirakelkur mod branchens stigende omkostninger.
En af de største udfordringer ved AI-indtægtsgenerering er, at den ikke tilbyder den samme økonomi som konventionel software.
Hver brugerinteraktion med en model som ChatGPT kræver specifikke beregninger, som forbruger energi og skaber højere løbende omkostninger, der skaleres, når flere brugere tilslutter sig systemet.
Det er en stor udfordring for virksomheder, der tilbyder AI-tjenester til faste priser, da udgifterne hurtigt kan overstige indtægterne.
Hvis abonnementsomkostningerne stiger for meget, vil folk simpelthen springe fra. Økonomisk Undersøgelser tyder på at abonnementer er noget af det første, der bliver skåret væk, når folk vil skære ned på deres forbrug.
Microsofts nylige samarbejde med OpenAI om GitHub Copilot, en AI-kodningsassistent, var et godt eksempel på, hvordan abonnementer kan give bagslag.
Microsoft opkrævede et månedligt abonnement på $10 for værktøjet, men rapporterede et gennemsnitligt månedligt tab på mere end $20 pr. bruger. Nogle storbrugere påførte tab på op til $80 pr. måned.
Det er sandsynligvis en lignende situation med andre generative AI-værktøjer. Mange lejlighedsvise brugere abonnerer kun på et af de mange tilgængelige værktøjer på månedsbasis og kan nemt opsige abonnementet og skifte til et andet værktøj. På den anden side er der ikke-profitable power-brugere, som forbruger ressourcer uden at bidrage til overskuddet.
Nogle mener, at OpenAI har forsøgt sig med beskidte tricks for at få pengene til at flyde. For eksempel har GPT-4o demosom passede perfekt med Google IO, afslørede funktioner til talesyntese i realtid, som så ud til at være banebrydende og overstråle Googles meddelelser.
Vi venter stadig på, at disse meget omtalte stemmefunktioner skal komme. OpenAI har endnu ikke frigivet dem til nogen med henvisning til sikkerhedsproblemer.
"Vi forbedrer modellens evne til at opdage og afvise bestemt indhold", sagde OpenAI om forsinkelsen.
"Vi arbejder også på at forbedre brugeroplevelsen og forberede vores infrastruktur til at kunne skalere til millioner, samtidig med at vi opretholder svar i realtid. Som en del af vores iterative implementeringsstrategi starter vi alfaen med en lille gruppe brugere for at indsamle feedback og udvide baseret på, hvad vi lærer."
Premium-tilmeldinger steg, fordi folk glædede sig til at bruge de nye funktioner. Søgte OpenAI et kortsigtet indtægtsboost drevet af funktioner, der aldrig var klar?
Energiomkostninger er en anden forhindring
Der er endnu en hage ved generativ AI's indtægtsskabende mission - strøm- og vandforbrug.
I 2027 kan AI-industriens energiforbrug svare til som en lille nation. De seneste stigninger i vandforbruget fra Microsoft og Google tilskrives i høj grad intensive AI-arbejdsbelastninger.
Google for nylig afsløret at AI var ved at bringe virksomhedens bæredygtighedsstrategier ud af kurs. Virksomhedens CO2-udledning er steget med 48% siden 2019, og ledelsen har næsten indrømmet, at AI-arbejdsbelastningen er skyld i det.
AI-induceret vandmangel ramte for nylig Taiwan, som begyndte at omdirigere vand fra landbrugsanvendelser til AI midt i en tørke i et forsøg på at holde produktionen online. Vandmangel rammer også dele af USA i 2023, så der er reelle miljøpåvirkninger at forholde sig til.
Taler ved World Economic Forum, Altman sagde"Vi har brug for langt mere energi i verden, end vi troede, vi havde brug for før. Vi er stadig ikke klar over, hvor stort et energibehov denne teknologi har."
Alt dette har en pris, både på virksomhedsniveau for Microsoft, Google osv. og for de lokale og nationale økonomier.
De kommende år vil være afgørende for den generative AI's udvikling, både hvad angår afkast eller investering, bæredygtighed og spændingen mellem de to.
Som Barbara H. Wixom fra MIT advarer: "Man er nødt til at finde en måde at betale for det på. Ellers kan man ikke opretholde investeringerne, og så er man nødt til at trække stikket ud."
Vil generativ AI nogensinde gå i stå? Man er nødt til at tro, at det er for stort til at fejle. Men det ser ud til at sidde fast i skærsilden for indtjening lige nu, og et eller andet sted må der komme et nyt skub fremad.
Der skal måske ikke så meget til for at skubbe generativ AI mod et nødvendigt brændpunkt, hvor fremskridt kommer billigt og naturligt.
Fusionskraft, analog AI-hardware med lavt strømforbrug, letvægtsarkitekturer - det hele er i støbeskeen - wVi kan kun vente og se, hvornår det hele falder på plads.
