Google und Microsoft werden die KI dominieren, da die Computerkosten steigen

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Start-up-Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz können es sich nicht leisten, das Licht anzuhalten. Die meisten neuen Spieler werden wahrscheinlich im Laufe des nächsten Jahres oder so in die etablierten Unternehmen einsteigen oder einsteigen



Sam Altmans Ziel, rund 7 Billionen US-Dollar für die Herstellung von Chips für künstliche Intelligenz aufzubringen, erzählt eine Geschichte, die über seine grenzwertig wahnsinnigen Ambitionen hinausgeht. Erstens ist die für den Aufbau von KI erforderliche Infrastruktur exorbitant teuer geworden. Zweitens ist der größte Teil dieses Wertes immer noch – immer noch! – im Besitz einer Handvoll großer Technologieunternehmen – und das Oligopol wird nur noch schlimmer werden.

Bei all dem Wettbewerb, der durch die Einführung von ChatGPT Ende 2022 angeheizt wurde, und der Flut neuer Start-ups, die in den hochgepriesenen Markt für generative KI eingestiegen sind, werden die meisten dieser neuen Akteure wahrscheinlich in den nächsten Jahren aufgeben oder in die etablierten Unternehmen übergehen Jahr oder so. Die Geschäftskosten sind zu hoch, als dass sie alleine überleben könnten.

Nehmen Sie Sasha Haco, die Vorstandsvorsitzende von Unitary, die Videos in sozialen Medien nach regelverstoßenden Inhalten durchsucht. Es würde ihr Unternehmen 100-mal mehr kosten, als es seinen Kunden berechnet, die Video-Scanning-KI-Tools von OpenAI zu abonnieren. Deshalb stellt Unitary seine eigenen Modelle her, was an sich schon ein Drahtseilakt ist. Ihr Startup muss den Zugang zu diesen seltenen KI-Chips über Cloud-Anbieter wie Microsoft Corp. und die Amazon Web Services von Amazon.com Inc. mieten. Der Preis für diese Chips habe sich seit 2020 verdoppelt, sagt Haco, und sie seien schwer zu reservieren. „Es gab Zeiten, in denen wir keinen Zugang zu dem bekamen, was wir brauchten, und deshalb den zehnfachen Preis zahlen mussten“, erzählte sie mir.

Unitary sorgt dafür, dass es funktioniert, aber Haco räumt ein, dass kein generatives KI-Startup herausgefunden hat, wie man ein kostengünstiges Unternehmen in großem Maßstab führen kann, zumindest nicht auf die gleiche Weise wie große Technologieunternehmen. Ein anderer KI-Gründer in San Francisco erzählt mir, dass einige seiner Kollegen, die KI-Chips und Cloud Computing mieten müssen, feststellen, dass sie nur dann Geld verdienen können, wenn „die Leute das Produkt nicht nutzen“.

„Die beste Analogie ist Elektrizität“, sagt Ronald Ashri, CEO des Startups Dialogue.ai, das maßgeschneiderte Chatbots für regulierte Branchen entwickelt. „Sie sind an ein Fundamentmodell angeschlossen und das ist Ihr Strom, den Sie ständig verbrauchen. Der Verbrauch ist der höchste Einzelkostenfaktor in der Lösung, die wir unseren Kunden liefern.“

Generative KI-Startups können ihre Technologie auf zwei verschiedene Arten aufbauen. Sie können beispielsweise ihre eigene Version von OpenAIs GPT-4 oder Googles Gemini entwickeln, ein sogenanntes Foundation-Modell, das Hunderte Millionen Dollar an Investitionen erfordert. Oder sie können auf einem bestehenden Modell aufbauen, für das nur Investitionen in zweistelliger Millionenhöhe erforderlich sind und das heute von der überwiegenden Mehrheit der KI-Startups durchgeführt wird.

In beiden Fällen sind die Hauptnutznießer die Cloud-Computing-Giganten Microsoft, Amazon und Google von Alphabet Inc. sowie der Hersteller von KI-Chips Nvidia Corp. „Im Moment nehmen all diese Startups Geld von Risikokapitalinvestoren und geben es an Cloud-Unternehmen und Nvidia weiter.“ “, sagt Rodolfo Rosini, CEO des Chipunternehmens Vaire Computing. Aus diesem Grund hat sich der Aktienwert von Nvidia im letzten Jahr mehr als verdoppelt, was einer Bewertung von fast 2 Billionen US-Dollar entspricht.

Man könnte meinen, dass große Technologiefirmen einen Blick auf die KI-Startup-Landschaft werfen und sich über diese Dynamik und den Drang, neue Talente und Ideen zu gewinnen, die Finger lecken. Aber so einfach ist es nicht. Die meisten neuen generativen KI-Startups verfügen nicht über viele hartgesottene KI-Forscher, was sie zu einer attraktiven Möglichkeit für die Talentgewinnung macht, da sie auf die größeren Modelle von Drittanbietern angewiesen sind. Diese Startups beschäftigen häufig reguläre Softwareentwickler.

Darüber hinaus investieren große Tech-Akquiseure wie Meta Platforms Inc. bereits stark in ihre eigenen internen KI-Bemühungen, sagt Nathan Benaich, Gründer der in London ansässigen KI-fokussierten Risikokapitalgesellschaft Air Street Capital, und viele dieser Unternehmen haben Kürzungen vorgenommen Erst letztes Jahr sind erhebliche Kosten entstanden.

Ein noch größerer Stolperstein ist die Regulierung. Aufgrund der jüngsten Welle strengerer Kartellvorschriften sind große Technologieunternehmen zu Recht besorgt über kartellrechtliche Rückschläge bei großen KI-Deals. Daher die Umstellung auf Investitionen. Große Technologieinvestitionen in KI-Start-ups erreichten im Jahr 2023 mehr als 24,6 Milliarden US-Dollar, gegenüber 4,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 – eine Verschiebung, die darauf abzielt, einer behördlichen Prüfung zu entgehen, so Brendan Burke, leitender Analyst beim Marktforschungsunternehmen Pitchbook, der auch die Zahlen lieferte.

Jetzt, da die US-amerikanische Federal Trade Commission einige dieser Investitionen prüft – darunter Microsofts milliardenschwere Wette auf OpenAI und Amazons Investition in Anthropic – könnte das Pendel wieder in Richtung konventioneller Übernahmen ausschlagen, sagt Burke.

Die Meinungen von Risikokapitalinvestoren und Start-ups darüber, wie viele Fusionen und Übernahmen im kommenden Jahr stattfinden werden, sind unterschiedlich. Was am wahrscheinlichsten erscheint: Der regulatorische Druck wird die Übernahme führender KI-Startups mit einer Bewertung von über einer Milliarde US-Dollar wie Perplexity, Cohere, Character.ai und Inflection verhindern. Stattdessen werden sie – zumindest vorerst – Investitionen anziehen, wobei einige der letzten kleineren Akteure übernommen werden, während der Rest der aufstrebenden Unternehmen unter dem Kostendruck scheitert.

Das Ergebnis wird ein Spielfeld sein, das dem heutigen sehr ähnlich sieht, wo die größten Spieler immer größer werden. Das wäre ein Gewinn für große Technologiekonzerne und wohl auch für die Verbraucher, die weiterhin günstigen Zugang zu KI erhalten werden. Aber es ist auch ein Verlust für den Wettbewerb und die Gesellschaft. Wenn die Allzweck-KI, die in alle Aspekte unseres Lebens eindringt, von einer kleinen Handvoll Firmen dominiert wird, verleiht das diesen Firmen enorme Macht und Einfluss. Es wäre besser, wenn wir dieses Ergebnis vermeiden würden.

Diese Kolumne spiegelt nicht unbedingt die Meinung der Redaktion oder von Bloomberg LP und seinen Eigentümern wider.

Parmy Olson ist Kolumnist bei Bloomberg Opinion und befasst sich mit Technologie. Als ehemalige Reporterin für das Wall Street Journal und Forbes ist sie Autorin von „We Are Anonymous“.

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