Wie viel vom boomenden Markt für generative KI wird in den Schlunden der größten Technologieunternehmen verschwinden? Und was wird für die vielen anderen Unternehmen übrig bleiben, die hoffen, vom neuesten Trend der Tech-Welt zu profitieren?
Seit dem Start von ChatGPT mögen weniger als fünf Monate vergangen sein, aber diese Fragen tauchen bereits auf, da die größten Technologieunternehmen darum ringen, große Teile des Territoriums für sich abzustecken.
Amazon war der letzte, der seinen generativen KI-Stand durch seine vorgestellt hat Amazon Web-Services Cloud-Computing-Arm. Zusammen mit seinen eigenen großen KI-Modellen namens Titan sagte AWS letzte Woche, dass es Zugang zu mehreren anderen auf seiner Plattform anbieten würde, darunter das große Sprachmodell des KI-Start-ups Anthropic und Open Source Stabile Diffusion bildgebendes System.
Das Hosten und Bereitstellen unabhängiger KI-Dienste wie diesen ist Teil des Versuchs von AWS, seine Cloud in den Mittelpunkt des neuen Marktes für generative KI zu stellen. AWS liefert auch alle Tools, die Entwickler zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen ihrer eigenen generativen KI-Modelle benötigen, und entwirft obendrein seine eigenen spezialisierten Chips für das Training und den Betrieb großer maschineller Lernsysteme.
Es ist nicht allein. Diesen Monat Google rühmte sich, dass Supercomputer, die mit der neuesten Generation eigener Chips, sogenannten TPUs, gebaut wurden, beim Training großer KI-Modelle bahnbrechende Leistungsniveaus erreicht haben. Microsoft hat sich auch dem Ansturm unter den größten Technologieunternehmen angeschlossen, um eigene spezialisierte Chips für KI zu entwickeln, so eine hochrangige Persönlichkeit (über seine Pläne wurde erstmals von The Information berichtet).
Schritte wie diese zeigen, wie weit die großen Technologieunternehmen bei ihren Versuchen gehen, alle Teile des neuen Computing-„Stacks“ der KI zu kontrollieren – d nützliche Dienste für Kunden.
Am Ende dieses Stapels befinden sich Chips, die darauf ausgelegt sind, die riesigen Datenmengen zu verarbeiten, die zum Trainieren großer KI-Modelle benötigt werden. Andere Schichten umfassen die Algorithmen und andere Software, die zum Trainieren und Bereitstellen der Systeme erforderlich sind; die großen Sprach- und Sehmodelle selbst, die als „Grundlagenmodelle“ bekannt sind, weil sie als Basisebene der Intelligenz fungieren; und schließlich die vielen Anwendungen und Dienste, die auf diesen Modellen laufen, um die Technologie für bestimmte Märkte und Anwendungen zu formen.
Amazon, Microsoft und Google erheben bereits Anspruch auf die meisten der unteren Ebenen dieser Technologiehierarchie, was es anderen schwer macht, in einen Markt einzudringen, in dem es wichtig sein wird, in großem Umfang mit den niedrigsten Stückkosten zu arbeiten.
Sogar Elon Musk, der behauptet, sein aufstrebendes KI-Unternehmen werde eine „dritte Kraft“ in der KI gegen Google und die Microsoft/OpenAI-Partnerschaft sein, steht vor einem steilen Aufstieg. Tesla, sein Unternehmen für Elektroautos, hat bereits einen KI-Computer für die visuelle Erkennung gebaut. Diese Woche behauptete der unbändige Musk, der Verkauf dieser Technologie an andere könne eines Tages „Hunderte von Milliarden“ wert sein. Aber es wird nicht einfach sein, zu den Tech-Giganten aufzuschließen, die bereits Jahre damit verbracht haben, ihre Technologie für die weltweit größten Sprach- und Bildmodelle zu optimieren.
Die Frage ist nun, wie weit die Cloud-Unternehmen versuchen, auf dem „Stack“ nach oben zu rücken und dabei mehr von der neuen Technologie für sich zu beanspruchen.
Für diejenigen, die es noch nicht haben, scheint die Kontrolle über ihre eigenen großen KI-Modelle (oder im Fall von Microsoft eine enge Allianz mit OpenAI) ein wahrscheinliches Ziel zu sein. Die Entwicklung von Foundation-Modellen kostet viel Geld und sie können für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, was sie zu einem natürlichen ersten Schritt für jedes große Technologieunternehmen mit KI-Ambitionen macht.
Die zentrale Bedeutung dieser großen Modelle für ihre umfassenderen strategischen Ziele bedeutet, dass die Unternehmen sie wahrscheinlich nicht als eigenständige Profitcenter betrachten werden. So sieht es jedenfalls Emad Mostaque, Leiter von Stability AI, dem Unternehmen hinter Stable Diffusion. Er warnt vor einem „Wettlauf nach unten“ bei der Preisgestaltung, da die großen Technologieunternehmen um die Etablierung ihrer wichtigsten KI-Systeme kämpfen und wenig Platz für andere lassen.
Mostaque setzt stattdessen auf zwei Dinge. Einer davon ist, dass Amazon immer gerne Geld verdienen wird, wenn es konkurrierende KI-Modelle in seiner Cloud hostet, und nicht versucht, sie durch seine eigenen zu ersetzen. Zweitens wird es immer noch Spielraum zur Differenzierung zwischen KI-Modellen geben und dass sich nicht alle Kunden auf riesige, undurchsichtige Systeme verlassen wollen, die von einer Handvoll dominanter Technologieunternehmen betrieben werden. Wenn er sich irrt, könnte sich die frühe Wettbewerbsphase der generativen KI als sehr kurzlebig erweisen.