KI ist ein 9-Billionen-Dollar-Markt, und Unternehmen haben gerade erst damit begonnen, ihn zu nutzen

OpenAI und Nvidia führen den KI-Wahn an, aber wer weiß, was die Zukunft bringen wird, da in diesem boomenden Markt so viel ungenutztes Potenzial steckt? Ein neuer „State of AI“-Bericht macht einige Vorhersagen.

Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) beläuft sich derzeit auf etwa 9 Billionen US-Dollar, und Unternehmen haben gerade erst begonnen, sein Potenzial auszuschöpfen. Spitzenreiter sind der KI-Chiphersteller Nvidia und der Modellbauer OpenAI, die letztlich im KI-Rennen gegeneinander antreten.

Die neueste State of AI Report-Analyse, gemeinsam verfasst vom KI-Investor Nathan Benaich und Alex Chalmers, Plattformleiter bei Air Street Capital, beschreibt einige Beobachtungen und Vorhersagen zum aktuellen Stand der KI und was die Zukunft für die neue Technologie bedeuten könnte.

Ihre Prognosen für die KI im kommenden Jahr umfassen Folgendes:

• „Eine App oder Website, die ausschließlich von jemandem ohne Programmierkenntnisse erstellt wurde, wird viral gehen (z. B. App Store Top 100).“
• „Frontier Labs führen bedeutende Änderungen an den Datenerfassungspraktiken durch, sobald die Fälle vor Gericht kommen.“
• „Eine Open-Source-Alternative zu OpenAI o1 übertrifft es in einer Reihe von Argumentations-Benchmarks.“
• „Die Herausforderer schaffen es nicht, die Marktposition von NVIDIA nennenswert zu beeinträchtigen.“
• „Die starken Ergebnisse der On-Device-Forschung von Apple beschleunigen die Dynamik rund um die persönliche On-Device-KI.“

Benaichs Vorhersagen aus früheren Berichten waren größtenteils zutreffend. Unter einigen Fehlschlägen befand sich auch die Vorhersage, dass „der Gen-KI-Skalierungswahn dazu führen wird, dass eine Gruppe mehr als 1 Milliarde US-Dollar ausgeben wird, um ein einziges großes Modell zu trainieren.“ Dies sei noch nicht ganz geschehen, was sie zugeben, aber „lassen wir es noch ein Jahr.“

Sie prognostizierten auch, dass „ein großes KI-Unternehmen (z. B. OpenAI) ein auf Inferenz fokussiertes KI-Chip-Unternehmen erwirbt oder aufbaut, wenn die Inferenz-Arbeitsbelastung und die Kosten deutlich steigen.“ Sie stellen fest, dass „Sam Altman Berichten zufolge riesige Geldsummen dafür aufbringt, während Google, Amazon, Meta und Microsoft weiterhin ihre eigenen KI-Chips aufbauen und verbessern.“

Die Co-Autoren untersuchten auch den Stand der KI-Einführung in Unternehmen. „Die Unternehmensautomatisierung steht vor einem AI-First-Upgrade“, stellten sie fest. Dazu gehört auch die durch KI unterstützte robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA).

„Die traditionelle robotergestützte Prozessautomatisierung, wie sie UiPath verkörpert, hatte mit hohen Einrichtungskosten, spröder Ausführung und aufwändiger Wartung zu kämpfen“, sagten sie. „Zwei neuartige Ansätze, FlowMind (JP Morgan) und ECLAIR (Stanford), nutzen Grundlagenmodelle, um diese Einschränkungen zu beseitigen.“

Sie erklärten beispielsweise, dass „FlowMind eine Genauigkeit von 99,5 % beim Workflow-Verständnis erreichte.“ Gleichzeitig „verfolgt ECLAIR einen breiteren Ansatz und nutzt multimodale Modelle, um aus Demonstrationen zu lernen und direkt mit grafischen Benutzeroberflächen in verschiedenen Unternehmensumgebungen zu interagieren. Bei Webnavigationsaufgaben verbesserte ECLAIR die Abschlussraten von 0 % auf 40 %.“

Benaich und Chalmers widmeten Nvidia, dem führenden Hersteller von KI-Chips, große Aufmerksamkeit, und es „bleibt das mächtigste Unternehmen der Welt und genießt einen Platz im 3-Billionen-Dollar-Club“, stellten sie fest. „NVIDIA hat bereits erhebliche Vorverkäufe für seine neue Blackwell-GPU-Familie verbucht und spielt für Regierungen eine große Rolle, und seine Ambitionen werden immer größer.“

Auch der andere Elefant in der KI-Welt, OpenAI, erhielt im Bericht viel Platz. „Die Schreckensherrschaft von OpenAI ging zu Ende, bis die Erdbeere [o1] landete und die Skalierung der Inferenzberechnung verdoppelte“, schrieben Benaich und Chalmers und zitierten das neueste Modell von OpenAI. „OpenAI behält seinen Vorsprung nach der Einführung von o1, da Planung und Argumentation zu einer wichtigen Herausforderung werden.“

Durch die Verlagerung der KI-Berechnung „vom Vor- und Nachtraining auf Inferenz, o1-Gründe durch komplexe Eingabeaufforderungen Schritt für Schritt im Chain-of-Thought-Stil (COT) und Einsatz von RL, um das COT und die von ihm verwendeten Strategien zu schärfen“, sie fügten hinzu. „Dies eröffnet die Möglichkeit, vielschichtige mathematische, naturwissenschaftliche und Codierungsprobleme zu lösen, bei denen LLMs aufgrund der inhärenten Einschränkungen der Next-Token-Vorhersage in der Vergangenheit Schwierigkeiten hatten.“

Der KI-Markt ist derzeit riesig. Die Autoren schätzen den Wert von KI-Unternehmen auf 9 Billionen US-Dollar, „während das Investitionsniveau in privaten Unternehmen kräftig wächst“. Startups beginnen, „in Sektoren wie der Video- und Audioerzeugung Fuß zu fassen“, fügten sie hinzu.