Das Silicon Valley hat stark auf generative KI gesetzt, aber es ist nicht ganz klar, ob sich diese Wette auszahlen wird. A neuer Bericht Das Wall Street Journal behauptet, dass Technologieunternehmen trotz des endlosen Hypes um große Sprachmodelle und die von ihnen betriebenen automatisierten Plattformen Schwierigkeiten haben, mit KI Gewinne zu erzielen.
Microsoft, das mit Milliarden stark auf den Boom der generativen KI gesetzt hat investierte in seinen Partner OpenAI, hat auf einer seiner wichtigsten KI-Plattformen Geld verloren. Github Copilot, das 2021 auf den Markt kam, wurde entwickelt, um einige Teile des Arbeitsablaufs eines Programmierers zu automatisieren, und obwohl es bei seiner Benutzerbasis äußerst beliebt war, war es ein großer „Geldverlierer“, berichtet das Journal. Das Problem besteht darin, dass Benutzer für Copilot eine monatliche Abonnementgebühr von 10 US-Dollar zahlen, aber laut a Laut einer vom Journal befragten Quelle hat Microsoft in den ersten Monaten dieses Jahres durchschnittlich 20 US-Dollar pro Benutzer verloren. Einige Benutzer verursachten dem Unternehmen einen durchschnittlichen Verlust von über 80 US-Dollar pro Monat, teilte die Quelle der Zeitung mit.
Andere Plattformen haben ähnliche finanzielle Schwierigkeiten. ChatGPT von OpenAI hat dies beispielsweise verzeichnete eine ständig sinkende Nutzerbasis während die Betriebskosten weiterhin unglaublich hoch sind. Ein Bericht der Washington Post im Juni behauptete das Chatbots wie ChatGPT verlieren praktisch jedes Mal Geld, wenn ein Kunde sie nutzt.
Die Gründe, warum das KI-Geschäft Probleme hat, sind vielfältig, aber einer ist ziemlich bekannt: Der Betrieb von KI-Plattformen ist bekanntermaßen teuer. Plattformen wie ChatGPT und DALL-E brennen durch enorm Die Menge an Rechenleistung nimmt zu, und Unternehmen kämpfen darum, herauszufinden, wie sie diesen Platzbedarf reduzieren können. Gleichzeitig kann die Infrastruktur zum Betrieb von KI-Systemen – wie leistungsstarke, hochpreisige KI-Computerchips – recht teuer sein. Unterdessen wächst auch die Cloud-Kapazität, die zum Trainieren von Algorithmen und zum Betrieb von KI-Systemen erforderlich ist, in erschreckendem Tempo. Dieser ganze Energieverbrauch bedeutet auch, dass die KI ungefähr gleich ist umweltschädlich wie du bekommen kannst.
Um den Geldverlust zu umgehen, experimentieren viele Technologieplattformen mit verschiedenen Strategien, um Kosten und Rechenleistung zu senken und gleichzeitig die Art von Dienstleistungen zu erbringen, die sie ihren Kunden versprochen haben.
Dennoch ist es schwer, die ganze Sache nicht als ein kleines Stolpern für die Technologiebranche anzusehen. Nicht nur KI eine Lösung auf der Suche nach einem Problem, aber es entwickelt sich auch schnell zu einem Problem, das nach einer Lösung sucht. Unternehmen müssen herausfinden, inwieweit diese Tools sowohl wirtschaftlich als auch strategisch sinnvoll sind – etwas, das wahrscheinlich vor ihrer Einführung hätte geklärt werden müssen.