Dieser Artikel stammt von Große Technologieein Newsletter von Alex Kantrowitz.
Es ist ein Jahr her glänzende Profile, atemlose AuszeichnungenUnd Milliarden an neuen Mitteln für OpenAI, aber der chatgpt-Hersteller ist weitaus anfälliger, als die populäre Erzählung vermuten lässt. Inmitten eines scheinbar unaufhaltsamen Aufstiegs sieht sich das Unternehmen einem harten Wettbewerb, einer wachsenden Open-Source-Bewegung und dem Druck ausgesetzt, Hits in einer unvorhersehbaren Disziplin zu liefern. Während sein Spitzenprodukt praktisch zum Synonym für KI geworden ist, ist sein Platz an der Spitze des Feldes alles andere als felsenfest.
Die Schwäche von OpenAI ist zum Teil auf seine Stärke zurückzuführen. Es machte die generative KI populär, indem es die Innovationen anderer – wie das Transformatormodell – aufnahm und darauf aufbauend herausragende Produkte entwickelte. Aber jetzt, da die ganze Welt auf KI aufmerksam gemacht wird, wird die Konkurrenz nur noch in eine Richtung gehen. Der Entwurf und die Materialien liegen vor, und die Konkurrenz holt auf.
Um mich ein Bild von OpenAI zu machen, habe ich eine Woche lang mit einigen seiner Unternehmenskunden gesprochen – den Leuten, die dafür bezahlen, die volle Leistung der Modelle des Unternehmens freizuschalten. Sie boten einen ernüchternden Blick auf die Schwachstellen von OpenAI.
KI-Modelle werden zur Ware: GPT-4 von OpenAI ist immer noch das leistungsstärkste große Sprachmodell, aber finanziell gut ausgestattete Nachahmer gibt es plötzlich überall. Die Modelle von Anthropic sind so vielversprechend, dass das Unternehmen mehr als zwei Milliarden Dollar an Investitionen erhalten hat Amazonas Und google-commits-to-invest-2-billion-in-openai-competitor-anthropic.html”>Google, innerhalb eines Monats voneinander. Das Gemini-Modell von Google kommt und es wird gemunkelt, dass es GPT-4 ebenbürtig oder sogar besser ist. Metas Llama2 ist verfügbar und gewinnt an Dynamik. Mittlerweile gibt es viele Optionen auf dem Markt. Intelligente KI-Unternehmen gehen einkaufen.
Margenkomprimierung: Die Kosten für die Verwendung großer Sprachmodelle werden sinken, wenn alle vergleichbaren Angebote auf den Markt kommen. „OpenAI hat einen ganz klaren Vorsprung“, sagte mir George Sivulka, der Gründer von Hebbia AI, „aber andere werden sie bei der Preisgestaltung oder Anpassbarkeit unterbieten, und der Großteil des Werts wird nicht in der Ebene des großen Sprachmodells entstehen.“ Infrastrukturunternehmen wie NVIDIA werden davon profitieren, während Modellentwickler um den Preis konkurrieren. Das ist einer der Gründe, warum OpenAI so darauf fixiert ist, künstliche allgemeine Intelligenz zu erreichen. „Ihr Ziel ist es, AGI zu erreichen, die einen besseren Weg findet, Geld zu verdienen“, sagte Sivulka. Derzeit berechnet OpenAI ein paar Cent pro generiertem Token bzw. Wortfragment.
Das Schlagergeschäft: In einer Zeit der Kommerzialisierung von LLM, OpenAI muss sich von einem Unternehmen, das auf den Durchbrüchen anderer aufbaut, zu einem Unternehmen wandeln, das seine eigenen hervorbringt. „Software ist ebenso ein Hitgeschäft wie die Film- oder Unterhaltungsindustrie“, sagte Joel Wright, CEO von Sinecure.ai und ehemaliger Manager der Unterhaltungsbranche. „Sie müssen auf jeden Fall weiterhin neue Maßstäbe setzen, um ihre Produkte intelligenter und schneller zu machen.“ Berichten zufolge Mitte 2023 OpenAI die Arbeit eingestellt an einem potenziellen neuen Modell, Arrakis, nachdem es hinter den Erwartungen zurückblieb. Das Problem mit dem Hitgeschäft besteht darin, dass Geldausgaben nicht zwangsläufig zu Ergebnissen führen.
Die Open-Source-Bedrohung: Der Aufstieg generativer Open-Source-KI-Modelle wird es für OpenAI schwierig machen, Kunden zu binden. Wenn Unternehmen wachsen, werden sie nach mehr Individualisierung suchen. Und die OpenAI API bietet nicht genug. „Der Trend geht dahin, mit OpenAI zu beginnen“, sagte Michael Mignano, Risikokapitalgeber bei Lightspeed Venture Partners. „Der zweite Schritt besteht darin, dass Sie Ihre Produkte modellunabhängig entwickeln und jedes Modell austauschen, sodass das Erlebnis für den Benutzer genau das gleiche bleibt. Dann beginnen Sie im dritten und letzten Schritt mit dem Training Ihrer eigenen Modelle und alles ist proprietär und intern.“
Ein Wechsel zu kleineren Modellen: GPT-4 von OpenAI ist riesig und universell einsetzbar, viele Unternehmen wünschen sich jedoch möglicherweise kleinere, spezialisierte Modelle, um ihre Anforderungen zu erfüllen. „Es gibt einen großen Trend hin zu kleineren, leistungsfähigeren Modellen“, sagte mir Ben Lerner, CEO von Espresso AI. „Ein Grund dafür, dass GPT-4 so teuer ist, ist seine Größe.“ Obwohl die Fähigkeit von ChatGPT, nahezu alles zu beantworten, erstaunlich ist, scheinen kleinere Modelle, die auf branchenspezifischen Daten trainiert wurden, bereit zu sein, um Effizienz zu konkurrieren.
Zu nah an Microsoft: Im Januar investierte Microsoft 10 Milliarden US-Dollar in OpenAI – ein brillanter Schachzug, der den Technologieriesen als führenden KI-Anbieter etablierte. Allein im vergangenen Quartal wuchs der OpenAI-Dienst von Microsoft Azure von 11.000 auf 18.000 Kunden. Aber die Abhängigkeit von OpenAI von Microsoft – was Geld und Rechenressourcen betrifft – könnte seine Fähigkeit einschränken, mit Google und Amazon und deren Cloud-Plattformen zusammenzuarbeiten. Inzwischen haben andere wie Anthropic erfolgreich Partnerschaften mit mehreren Technologiegiganten aufgebaut. Dies ist kein unmittelbares Problem, könnte aber im Laufe der Zeit zu Problemen führen.
Der Aufstieg von OpenAI war atemberaubend und die gute Nachricht für das Unternehmen ist, dass Entwickler, die GPT-4 verwenden, Verhaltensweisen entwickelt haben, die schwer zu brechen sind. Aber für den richtigen Preis – oder die richtige Angst – werden sie es tun. Das Unternehmen, das dafür bekannt ist, immer eine Antwort parat zu haben, muss sich möglicherweise etwas Neues einfallen lassen Einsen.
