Trotz seiner immensen Popularität verbrennt OpenAI angeblich Bargeld in einem unhaltbaren Tempo und könnte bis Ende 2024 einen Verlust von $5 Milliarden verzeichnen.
Das geht aus einem schockierenden Bericht von Die Informationin dem unveröffentlichte interne Finanzberichte und Branchenzahlen zitiert werden, aus denen hervorgeht, dass OpenAI bereits rund $7 Milliarden für die Ausbildung von Modellen und sogar $1,5 Milliarden für Personal ausgegeben hat.
Dylan Patel von SemiAnalysis hatte zuvor gegenüber The Information erklärt, dass OpenAI angeblich einige $700.000 pro Tag seine Modelle bis 2022 zu betreiben und allein in diesem Jahr Verluste in Höhe von fast $500 Millionen zu verzeichnen.
Trotz der beträchtlichen Einnahmen, die auf $3,5 bis $4,5 Mrd. jährlich geschätzt werden, übersteigen die Ausgaben von OpenAI bei weitem die Einnahmen.
Das Unternehmen hat in sieben Finanzierungsrunden bereits über $11 Milliarden aufgebracht und wird derzeit mit $80 Milliarden bewertet.
Doch obwohl ChatGPT ein bekannter Name mit Millionen von Nutzern weltweit ist, könnte sich OpenAI als echte Geldgrube für Investoren erweisen, wenn sich nichts ändert.
Microsoft, der mit Abstand größte Geldgeber von OpenAI, hat in den letzten Jahren bereits Milliarden in das Unternehmen gesteckt.
Die jüngste Finanzspritze in Höhe von $10 Mrd. Anfang 2023 sollte Gerüchten zufolge einen Anteil von 75% an den Gewinnen von OpenAI und eine Beteiligung von 49% an dem Unternehmen sowie die Integration von ChatGPT in Bing und andere Microsoft-Systeme beinhalten.
Im Gegenzug erhält OpenAI Zugang zu Azure-Cloud-Servern zu einem deutlich reduzierten Preis.
Aber in der Welt der generativen KI gibt es nie genug Chips, Cloud-Hardware oder bahnbrechende, weltverändernde Ideen, die Milliarden benötigen, um in Gang zu kommen.
OpenAI hat sich zum Ziel gesetzt, als Erster eine künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu entwickeln - ein ehrgeiziges und unglaublich teures Unterfangen.
CEO Sam Altman hat bereits angedeutet, dass er einfach nicht aufhören wird, bis dies erreicht ist.
Er ist involviert in Entwicklung der Kernfusion und erörterte die Schaffung eines internationales Chip-Projekt mit Unterstützung der VAE und der US-Regierung in Billionenhöhe.
Der Wettbewerb ist glühend heiß
Der Wettbewerb im Bereich der generativen KI wird ebenfalls immer intensiver, und große Unternehmen wie Google, Amazon, Meta usw. wetteifern um ein Stück vom Kuchen.
ChatGPT ist zwar nach wie vor der bekannteste KI-Chatbot, nimmt aber einen immer kleineren Teil des Gesamtumsatzes ein.
Außerdem baut die Open-Source-Abteilung, die hauptsächlich von Mistral und Meta geleitet wird, immer leistungsfähigere Modelle, die billiger und besser kontrollierbar sind als die geschlossenen Laborprojekte von OpenAI, Google und anderen.
Barbara H. Wixom, eine leitende Wissenschaftlerin am MIT Center for Information Systems Research, formuliert es treffendWie jedes Werkzeug schafft auch KI nur dann einen Wert, wenn sie richtig eingesetzt wird. KI ist fortgeschrittene Datenwissenschaft, und man muss über die richtigen Fähigkeiten verfügen, um mit ihr zu arbeiten und sie richtig zu verwalten.
Und hierin liegt ein entscheidender Punkt. Wenn ein Unternehmen das Geld und das technische Know-how hat, um generative KI zu nutzen, muss es nicht unbedingt mit Closed-Source-Unternehmen wie OpenAI zusammenarbeiten. Stattdessen kann es seine eigene eigene maßgeschneiderte, souveräne Lösungen.
Salesforce bewies dies kürzlich mit der Veröffentlichung eines hochmodernen kompaktes Modell für API-Aufrufe die die Grenzmodelle von OpenAI, Anthropic usw. zerschlagen haben.
OpenAI und andere versuchen, mit Unternehmenslösungen wie ChatGPT Enterprise den Rahmen zu sprengen.aber es ist ein schwieriges Unterfangen, da generative KI sowohl kostspielig als auch zweifelhaft ist, ob sich die Investition lohnt.
Adam Selipsky, CEO von Amazon Web Services (AWS), sagte selbst im Jahr 2023Viele der Kunden, mit denen ich gesprochen habe, sind unzufrieden mit den Kosten, die sie für den Betrieb einiger dieser Modelle aufwenden müssen.
Die KI-Unternehmen reagieren darauf, indem sie die Kosten für ihre Modelle senken und leichtere Versionen auf den Markt bringen, wie z. B. GPT-4o miniaber auch das stellt ein Rätsel dar. Wann wagen Unternehmen den Sprung in die KI, wenn sich die Optionen ständig ändern?
2023 lieferte wenige Antworten für die KI-Monetarisierung
Das Jahr 2023 hat als Testfeld für verschiedene KI-Monetarisierungsansätze gedient, aber keiner ist ein Allheilmittel für die steigenden Kosten der Branche.
Eine der größten Herausforderungen bei der Monetarisierung von KI ist, dass sie nicht die gleiche Wirtschaftlichkeit bietet wie herkömmliche Software.
Jede Benutzerinteraktion mit einem Modell wie ChatGPT erfordert bestimmte Berechnungen, die Energie verbrauchen und zu höheren laufenden Kosten führen, die mit zunehmender Anzahl von Benutzern im System steigen.
Dies stellt eine große Herausforderung für Unternehmen dar, die KI-Dienste zu Pauschalpreisen anbieten, da die Ausgaben schnell die Einnahmen übersteigen können.
Wenn die Abonnementkosten zu stark erhöht werden, werden die Leute einfach abspringen. Wirtschaft Umfragen legen nahe dass Abonnements zu den ersten Dingen gehören, die gestrichen werden, wenn die Menschen ihre Ausgaben einschränken wollen.
Microsofts jüngste Zusammenarbeit mit OpenAI bei GitHub Copilot, einem KI-Codierassistenten, war ein Paradebeispiel dafür, wie Abonnements nach hinten losgehen können.
Microsoft verlangte für das Tool ein monatliches Abonnement von $10, meldete jedoch einen durchschnittlichen monatlichen Verlust von mehr als $20 pro Benutzer. Einige Power-User verursachten Verluste von bis zu $80 pro Monat.
Ähnlich verhält es sich wahrscheinlich auch mit anderen generativen KI-Tools. Viele Gelegenheitsnutzer abonnieren nur eines der vielen verfügbaren Tools auf monatlicher Basis und können es leicht kündigen und zu einem anderen Tool wechseln. Auf der anderen Seite gibt es unrentable Power-User, die Ressourcen verbrauchen, ohne zum Gewinn beizutragen.
Einige glauben, dass OpenAI schmutzige Tricks angewandt hat, um den Geldfluss aufrechtzuerhalten. Zum Beispiel hat die GPT-4o Demozeitlich perfekt auf die Google IO abgestimmt, enthüllte Echtzeit-Sprachsynthesefunktionen, die neue Wege zu gehen schienen und die Ankündigungen von Google in den Schatten stellten.
Wir warten immer noch darauf, dass diese viel gepriesenen Sprachfunktionen eingeführt werden. OpenAI hat sie noch nicht freigegeben und begründet dies mit Sicherheitsfragen.
"Wir verbessern die Fähigkeit des Modells, bestimmte Inhalte zu erkennen und abzulehnen", erklärte OpenAI zu der Verzögerung.
"Wir arbeiten auch an der Verbesserung der Nutzererfahrung und an der Vorbereitung unserer Infrastruktur für die Skalierung auf Millionen von Nutzern bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung von Echtzeit-Reaktionen. Im Rahmen unserer iterativen Bereitstellungsstrategie werden wir die Alpha-Version mit einer kleinen Gruppe von Nutzern starten, um Feedback zu sammeln und sie dann auf der Grundlage unserer Erkenntnisse zu erweitern.
Die Zahl der Premium-Anmeldungen stieg sprunghaft an, weil sich die Leute auf diese neuen Funktionen freuten. Wollte OpenAI einen kurzfristigen Umsatzschub durch Funktionen, die nie fertig waren?
Energiekosten sind ein weiteres Hindernis
Bei der Monetarisierung generativer KI gibt es noch einen weiteren Stolperstein: den Strom- und Wasserverbrauch.
Bis zum Jahr 2027 könnte der Energieverbrauch der KI-Industrie so hoch sein wie die einer kleinen Nation. Die jüngsten Steigerungen des Wasserverbrauchs bei Microsoft und Google sind größtenteils auf intensive KI-Workloads zurückzuführen.
Google kürzlich bekannt gegeben dass KI die Nachhaltigkeitsstrategien des Unternehmens aus dem Ruder laufen lässt. Die CO2-Emissionen des Unternehmens sind seit 2019 um 48% angestiegen, und die Führungskräfte haben fast zugegeben, dass die KI-Arbeitslasten daran schuld sind.
Die durch die künstliche Intelligenz hervorgerufene Wasserknappheit hat vor kurzem Taiwan erreicht, das damit begonnen hat, Wasser aus dem Meer umzuleiten. Landwirtschaftliche Anwendungen für AI inmitten einer Dürre, um die Produktion am Laufen zu halten. Auch in Teilen der USA wird es 2023 zu Wasserknappheit kommen, so dass mit echten Umweltauswirkungen zu rechnen ist.
Er sprach auf dem Weltwirtschaftsforum, Altman sagteWir brauchen viel mehr Energie in der Welt, als wir bisher dachten. Wir wissen immer noch nicht, wie viel Energie diese Technologie benötigt.
Das alles hat seinen Preis, sowohl auf Unternehmensebene für Microsoft, Google usw. als auch für die lokale und nationale Wirtschaft.
Die kommenden Jahre werden für die Entwicklung der generativen KI von entscheidender Bedeutung sein, sowohl im Hinblick auf die Rendite oder Investition, die Nachhaltigkeit als auch auf das Spannungsverhältnis zwischen diesen beiden Faktoren.
Barbara H. Wixom vom MIT warnt: "Sie müssen einen Weg finden, das zu bezahlen. Andernfalls können Sie die Investitionen nicht aufrechterhalten, und dann müssen Sie den Stecker ziehen".
Wird die generative KI jemals zum Stillstand kommen? Man muss davon ausgehen, dass sie zu groß ist, um zu scheitern. Aber sie scheint im Moment im Fegefeuer der Monetarisierung festzustecken, und irgendetwas von irgendwoher muss einen weiteren Ruck des Fortschritts bewirken.
Es braucht vielleicht nicht viel, um die generative KI an einen notwendigen Punkt zu bringen, an dem der Fortschritt billig und natürlich ist.
Fusionsenergie, analoge stromsparende KI-Hardware, leichtgewichtige Architekturen - all das ist in der Pipeline - wWir können nur abwarten und beobachten, wann es endlich klappt.
