KI-Labore stehen angesichts des Drucks der Branche vor Rentabilitätstest

Dies ist eine besondere Ära für KI-Unternehmen, die ihre eigenen Basismodelle entwickeln.

Einerseits machen sich nun eine Reihe erfahrener Branchenveteranen, die sich bei großen Technologieunternehmen einen Namen gemacht haben, selbstständig. Gleichzeitig steigen legendäre Forscher mit fundiertem Fachwissen, aber unklaren kommerziellen Zielen in den Wettbewerb ein. Es besteht zwar die Möglichkeit, dass einige dieser neuen Labore zu Konkurrenten von Giganten wie OpenAI heranwachsen, aber sie haben auch ausreichend Spielraum, sich auf faszinierende Forschungsprojekte zu konzentrieren, ohne unter dem unmittelbaren Druck der Kommerzialisierung zu stehen.

Das Ergebnis? Es wird immer schwieriger zu erkennen, wer sich wirklich auf den Aufbau eines profitablen Geschäfts konzentriert.

Um diese Landschaft zu verdeutlichen, schlage ich eine gleitende Skala für alle Unternehmen vor, die ein Fundamentmodell entwickeln. Bei diesem fünfstufigen Rahmen geht es nicht darum, ob ein Unternehmen derzeit profitabel ist, sondern ob es aktiv versucht, dies zu werden. Das Ziel ist es, den Ehrgeiz zu messen, nicht unbedingt den Erfolg.

Betrachten Sie die Skala wie folgt:

• Stufe 5: Wir erzielen bereits täglich Millionenumsätze.
• Stufe 4: Wir verfügen über eine detaillierte, mehrphasige Strategie, um Marktführerschaft und eine enorme Größe zu erreichen.
• Stufe 3: Wir haben zahlreiche vielversprechende Produktkonzepte, die zum richtigen Zeitpunkt vorgestellt werden.
• Stufe 2: Wir haben einen ersten Entwurf für einen möglichen Plan.
• Stufe 1: Unser wahrer Wert liegt im Streben nach Wissen und selbst definierten Zielen.

Die etablierten Akteure – OpenAI, Anthropic, Gemini und andere – nehmen fest die Stufe 5 ein. Die Größenordnung wird noch deutlicher, wenn man sie auf die neueste Generation von Labors anwendet, die oft große Visionen, aber unklarere kommerzielle Perspektiven haben.

Wichtig ist, dass die Gründer dieser Labore oft die Freiheit haben, ihre Stufe selbst zu wählen. Angesichts der enormen Kapitalzuflüsse in den Bereich KI verlangen nur wenige Investoren im Voraus strenge Geschäftspläne. Selbst ein rein forschungsorientiertes Labor kann eifrige Geldgeber anziehen. Wenn Ihr Hauptantrieb nicht darin besteht, ein Vermögen anzuhäufen, finden Sie vielleicht mehr Befriedigung in der Arbeit auf Stufe 2 als im Schuften auf Stufe 5.

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Komplikationen entstehen, weil die Position eines KI-Labors auf dieser Skala oft unklar ist – und ein Großteil der aktuellen Spekulationen in der Branche rührt von dieser Unsicherheit her. Die Unsicherheit hinsichtlich des Übergangs von OpenAI von einer gemeinnützigen Organisation rührte daher, dass das Unternehmen fast über Nacht von Stufe 1 auf Stufe 5 sprang. Umgekehrt könnte man argumentieren, dass die frühe KI-Forschung von Meta fest auf Stufe 2 angesiedelt war, während die Unternehmensziele immer auf Stufe 4 lagen.

Vor dem Hintergrund dieses Rahmens folgt hier eine Bewertung von vier bedeutenden aktuellen KI-Labors und ihrer möglichen Einstufung auf dieser Skala.

Humans&

Humans& war diese Woche ein großes Thema im Bereich KI und Teil der Inspiration für die Erstellung dieser Skala. Die Gründer präsentieren eine überzeugende Vision für die nächste Welle der KI, wobei sie den Fokus von reinen Skalierungsgesetzen auf Tools verlagern, die die Kommunikation und Koordination verbessern.

Trotz positiver Berichterstattung bleibt Humans& vage, wie diese Vision in marktreife Produkte umgesetzt werden soll. Das Team deutet an, dass es Produkte entwickeln will, vermeidet es jedoch, sich auf Einzelheiten festzulegen. Das erklärte Ziel ist die Entwicklung KI-gestützter Arbeitsplatz-Tools, die Plattformen wie Slack, Jira und Google Docs ersetzen sollen, wobei die Funktionsweise solcher Software grundlegend neu gedacht wird – im Wesentlichen also Arbeitsplatz-Software für eine Zukunft jenseits traditioneller Software.

Das Entschlüsseln von Tech-Visionen ist Teil meiner Arbeit, und ich muss zugeben, dass mich der letzte Teil etwas verwirrt. Die Beschreibung ist jedoch gerade konkret genug, um sie vorläufig auf Stufe 3 einzuordnen.

Thinking Machines Lab

Dieses Unternehmen ist schwer einzustufen. Wenn ein ehemaliger CTO und Projektleiter von ChatGPT eine Startkapitalrunde in Höhe von 2 Milliarden Dollar sichert, geht man normalerweise davon aus, dass es einen konkreten Fahrplan gibt. Mira Murati scheint nicht jemand zu sein, der ohne Plan vorgeht, daher hätte ich TML zu Beginn des Jahres 2026 getrost auf Stufe 4 eingestuft.

Doch dann kam es zu den Ereignissen der letzten zwei Wochen. Der Ausstieg von CTO und Mitbegründer Barret Zoph sorgte für Schlagzeilen, was zum Teil auf ungewöhnliche Umstände zurückzuführen war. Mindestens fünf weitere Mitarbeiter verließen das Unternehmen zusammen mit Zoph, wobei viele Bedenken hinsichtlich der Ausrichtung des Unternehmens äußerten. Nach nur einem Jahr hat fast die Hälfte des Gründungsteams von TML das Unternehmen verlassen. Eine Interpretation ist, dass sie glaubten, einen soliden Plan zu haben, um ein erstklassiges KI-Labor zu werden, nur um dann festzustellen, dass dieser Plan weniger solide war als erwartet. Auf unserer Skala strebten sie Level 4 an, befanden sich aber auf Level 2 oder 3.

Zwar gibt es noch keine schlüssigen Beweise für eine formelle Herabstufung, aber die Situation nähert sich diesem Punkt.

World Labs

Fei-Fei Li ist eine der angesehensten Persönlichkeiten in der KI-Forschung und bekannt für die Entwicklung der ImageNet-Challenge, die das moderne Deep Learning vorangetrieben hat. Sie hat einen von Sequoia gestifteten Lehrstuhl an der Stanford University inne und leitet zwei KI-Labore. Die Liste ihrer Auszeichnungen und Positionen ist lang, aber es genügt zu sagen, dass sie ihre Karriere problemlos damit verbringen könnte, Preise und Auszeichnungen entgegenzunehmen. Auch ihr Buch ist ausgezeichnet!

Als Li 2024 bekannt gab, dass sie 230 Millionen Dollar für ein räumliches KI-Projekt namens World Labs gesammelt hatte, schien es sich um ein Projekt der Stufe 2 oder niedriger zu handeln.

Aber das ist über ein Jahr her – eine Ewigkeit in der KI. Seitdem hat World Labs sowohl ein umfassendes Weltgenerierungsmodell als auch ein darauf aufbauendes kommerzielles Produkt auf den Markt gebracht. Gleichzeitig haben wir eine echte Nachfrage nach Weltmodellierungstechnologie aus der Videospiel- und Spezialeffekte-Branche gesehen, ohne dass es große Labore gibt, die in direkter Konkurrenz stehen. Das Ergebnis ähnelt zunehmend einem Unternehmen der Stufe 4, das möglicherweise kurz davor steht, Stufe 5 zu erreichen.

Safe Superintelligence (SSI)

Safe Superintelligence (SSI) wurde vom ehemaligen Chefwissenschaftler von OpenAI, Ilya Sutskever, gegründet und scheint ein typisches Level-1-Unternehmen zu sein. Sutskever hat sich intensiv darum bemüht, SSI vor kommerziellem Druck zu schützen, und sogar ein Übernahmeangebot von Meta abgelehnt. Es gibt keine Produktzyklen, und abgesehen von der Kernforschung zu einem superintelligenten Grundmodell scheint es kein unmittelbares Produkt zu geben. Mit diesem rein wissenschaftlichen Ansatz sammelte er 3 Milliarden Dollar ein. Sutskever hat die Wissenschaft der KI stets über das Geschäft gestellt, und alle Anzeichen deuten darauf hin, dass dieses Projekt im Grunde genommen ein wissenschaftliches Vorhaben ist.

Allerdings entwickelt sich der Bereich der KI rasant weiter, und es wäre unklug, SSI vollständig aus zukünftigen kommerziellen Überlegungen auszuschließen. In einem kürzlich geführten Interview schlug Sutskever zwei Szenarien vor, die einen Kurswechsel auslösen könnten: wenn sich die Forschungszeiträume als unerwartet lang erweisen oder wenn der Wert des Einsatzes der weltweit leistungsfähigsten KI für die Gesellschaft überwältigend wird. Mit anderen Worten: Unabhängig davon, ob die Forschung außergewöhnlich gut verläuft oder auf erhebliche Hindernisse stößt, könnte SSI schnell mehrere Stufen aufsteigen.