Der Unterschied: Viele KI-Firmen verdienen heute tatsächlich Geld, statt nur davon zu träumen. Ganz so aufgeblasen wie damals ist es also nicht. Ob’s am Ende trotzdem kracht, kann aber niemand sagen.
Ist das wirklich so? Hardware-Produzenten wie NVidia verdienen natürlich Geld. Aber wie sieht es mit Firmen wie z.B. OpenAI aus?
Ich habe einfach mal eine KI gefragt: "Was kosten Entwicklung und Betrieb von KI-Modellen?" Antwort (von mir verkürzt): "Das ist extrem teuer." Nächste Frage: "Warum bieten Firmen wie Microsoft (Copilot) oder Google (Gemini) KI-Leistungen kostenlos? Wie will man mit KI Geld verdienen?" Antwort: "Es ist davon auszugehen, dass selbst Basis-Leistungen, die heute kostenlos sind, in Kürze kostenpflichtig werden."
Man versucht also, die Leute anzufixen. Und viele lassen sich übertölpeln. Ja, die ganzen KI-Videos bei Tiktok und Co. sind unterhaltsam. Für die Bearbeitung von Fotos gibt es schicke Gimmicks. Ich kann ein Foto von einem Objekt machen und die KI sagt mir, worum es sich dabei handelt. Aber wie viele wären tatsächlich bereit, dafür zu zahlen? Werden dann die Abo-Zahlen reichen, damit man damit am Ende Geld verdient?
Bei derartigen Investitionen kann das Geschäft nur über die Masse laufen, nicht über vergleichsweise wenige professionelle Anwendungen. Auch werden an Profi-Anwendungen ganz andere Ansprüche als an Consumer-Kram gestellt. Eine KI, die MRT-Aufnahmen bewertet und Diagnosen stellt, muss das Niveau eines Radiologen erreichen. Tut sie das nicht, hat sie keinen Nutzen. Eine C*ll-Center-KI sollte schon mehr können, als den Blutdruck des Anrufers in ungeahnte Höhen zu treiben.
Einige schreiben hier, KI stehe erst am Anfang. Ich glaube allerdings, dass das Ganze prinzipbedingt schon jetzt an seine Grenzen stößt. Natürlich kann man Millionen von Clickworkern damit beschäftigen, einer KI beizubringen, wie eine Katze aussieht. Man kann Sprachmodelle schaffen, die in menschlicher Sprache kommunizieren und Diffusionsmodelle, die Bilder und Filme erzeugen können. Das alles funktioniert schon sehr gut. Eines der Hauptprobleme ist jedoch die Grundlage des Trainings. Ich habe verschiedene KIs zu konkreten technischen Fragestellungen befragt. In deutlich mehr als 50% waren die Antworten entweder am Thema vorbei oder schlichtweg falsch. Das liegt einfach daran, dass hier unreflektiert irgendwelche sinnfreien Beiträge aus Foren als Fakten "gelernt" wurden. Wo dieser Unfug herstammt, sieht man an den Quellenangaben. Noch schlimmer sieht es bei Unterstützung bei der Programmierung aus. Selbst bei einfachsten Problemstellungen wird hier Code geliefert, der offenkundig falsch ist. So etwas schadet mehr als es nutzt.
Letztendlich wird der wirtschaftliche Aspekt den Ausschlag geben. Wenn man mit KI kein Geld verdienen kann, wird das Geschäft eben eingestampft. Die Hauptakteure in diesem Thema werden es überleben, da sie eben mit anderen Dingen ihr Geld verdienen. Unternehmen wie OpenAI werden dann vielleicht zu einer unbedeutenden Abteilung bei Microsoft. Die ganzen KI-Startups vulgo Geldverbrennungsmaschinen werden bis auf ganz wenige Ausnahmen den üblichen Weg in die Insolvenz gehen.