Die Begeisterung für Verbraucherexperimente hat inzwischen etwas nachgelassen: Die Nutzung von ChatGPT ist zurückgegangen und weniger Menschen googeln „ai“. Es wird angenommen, dass Son Masayoshi, ein japanischer Investor, der dafür bekannt ist, in bereits überschwängliche Märkte einzutauchen, an einer Investition interessiert ist Openai , Chatgpts Ersteller. Doch es beginnt eine zweite, ernstere Phase. Eine völlig neue Branche, die sich auf aufgeladene KI-Modelle konzentriert, nimmt Gestalt an. Drei Kräfte werden darüber entscheiden, wie es letztendlich aussieht – und ob OpenAI dominant bleibt oder andere Akteure sich durchsetzen.

Der erste Faktor ist die Rechenleistung, deren Kosten Modellbauer zu mehr Effizienz zwingen. Angesichts der enormen Kosten für die Schulung und den Betrieb leistungsstärkerer Modelle trainiert Openai beispielsweise noch nicht sein nächstes großes Modell, gpt-5, sondern stattdessen gpt-4.5, eine effizientere Version seines derzeit führenden Produkts. Das könnte kapitalstarken Konkurrenten wie google eine Chance geben, aufzuholen. Gemini, das demnächst auf den Markt kommende Spitzenmodell des Technologieriesen, gilt als leistungsfähiger als die aktuelle Version von OpenAI.

Hohe Rechenkosten haben auch die Verbreitung viel kleinerer Modelle gefördert, die anhand spezifischer Daten für bestimmte Aufgaben trainiert werden. Replit, ein Startup, hat ein Modell für Computercode trainiert, um Entwicklern beispielsweise beim Schreiben von Programmen zu helfen. Open-Source-Modelle erleichtern zudem den Einstieg in die Welt der generativen KI für Menschen und Unternehmen. Laut einer Zählung von Hugging Face, einem KI-Unternehmen, gibt es etwa 1.500 Versionen solcher fein abgestimmten Modelle.

Alle diese Modelle sind jetzt Suche nach Daten– die zweite Kraft, die die Branche der generativen KI prägt. Die größten, wie Openai und Google, sind gefräßig: Sie sind auf mehr als eine Billion Wörter trainiert, was über 250 englischsprachigen Wikipedias entspricht. Je größer sie werden, desto hungriger werden sie. Aber das Internet ist fast erschöpft. Viele Modellbauer schließen daher Verträge mit Nachrichten- und Fotoagenturen ab. Andere versuchen, mithilfe von Algorithmen „synthetische“ Trainingsdaten zu erstellen. Wieder andere versuchen, mit neuen Datenformen wie Videos zu arbeiten. Der Preis ist ein Modell, das die Konkurrenz übertrifft.

Der Daten- und Leistungshunger der generativen KI macht eine dritte Zutat noch wichtiger: Geld. Viele Modellbauer wenden sich bereits von Bots im Chatgpt-Stil für die breite Öffentlichkeit ab und wenden sich stattdessen kostenpflichtigen Unternehmen zu. OpenAI, das 2015 als gemeinnütziges Unternehmen gegründet wurde, war in dieser Hinsicht besonders energisch. Das Unternehmen hat seine Modelle nicht nur an Microsoft lizenziert, sondern entwickelt auch maßgeschneiderte Tools für Unternehmen wie Morgan Stanley und Salesforce. Abu Dhabi plant die Gründung eines Unternehmens, das bei der Kommerzialisierung von Anwendungen seines Open-Source-KI-Modells Falcon helfen soll.

Ein anderer Ansatz besteht darin, sich an Softwareentwickler zu wenden, in der Hoffnung, sie von Ihrem Modell abhängig zu machen und die in der Technik so geschätzten Netzwerkeffekte zu erzeugen. OpenAI bietet Tools, die Entwicklern helfen, Produkte mithilfe seiner Modelle zu erstellen. Meta hofft, dass das Open-Source-Modell llamA dazu beitragen wird, eine treue Gemeinschaft von Programmierern aufzubauen.

Wer wird als Sieger hervorgehen? Firmen wie OpenAI mit seiner großen Anzahl an Nutzern und Google mit seinen großen Taschen haben einen klaren Anfangsvorteil. Solange jedoch Rechenleistung und Daten eingeschränkt bleiben, wird der Nutzen für clevere Lösungen zur Umgehung dieser Einschränkungen groß sein. Ein Modellbauer mit dem effizientesten Ansatz, der genialsten Methode zur Datensynthese oder dem ansprechendsten Pitch für Kunden könnte dennoch die Nase vorn haben. Der Hype könnte abgekühlt sein. Doch das Drama fängt gerade erst an.