Wenn ChatGPT KI-generierten Code für Ihre App produziert, wem gehört er dann wirklich?
Trotz einiger Unsicherheit stiegen die Unternehmensinvestitionen in Anwendungen im Jahr 2024 um das Achtfache, wobei die Ausgaben für KI-generierten Code an der Spitze standen.
In diesem Jahr haben Unternehmen enorme Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) getätigt, die sich auf fast 14 Milliarden US-Dollar belaufen. Laut einer Unternehmensumfrage der Risikokapitalgesellschaft Menlo Ventures ist jedoch ein erheblicher Teil der Unternehmen unsicher, was sie mit der Technologie machen.
„Mehr als ein Drittel unserer Umfrageteilnehmer haben keine klare Vorstellung davon, wie generative KI in ihren Unternehmen implementiert werden soll“, schreiben die Autoren des Berichts, die Menlo Ventures-Partner Tim Tully und Joff Redfern sowie der Investor Derek Xiao, der sie verwendet hat Die Erstellung des Berichts erfolgte mithilfe des Claude Sonnet 3.5 Large Language Model (LLM) von Anthropic.
Der vollständige Bericht „2024: The State of Generative AI in the Enterprise“ kann auf der Website von Menlo Ventures gelesen werden. Die Umfrage wurde im September und Oktober durchgeführt und basiert auf den Antworten von 600 IT-Entscheidern.
Der Bericht ist die neueste Ausgabe von Tully, Redfern und Xiao, die im September auch eine Perspektive auf KI-Agenten boten.
Die Autoren weisen darauf hin, dass die Unsicherheit rund um die generative KI (Gen AI) darauf hindeutet, dass „wir uns noch im Anfangsstadium einer groß angelegten Transformation befinden“.
Tatsächlich ist die mangelnde Klarheit über die KI-Strategie nur ein Element eines ansonsten sehr positiven Beitrags. Wenn man die Ausgaben für KI-Chips von Nvidia und anderen außer Acht lässt, beliefen sich die Ausgaben für „Grundlagenmodelle, Modelltraining + -bereitstellung, KI-spezifische Dateninfrastruktur und neue generative KI-Anwendungen“ im Jahr 2024 auf insgesamt 13,8 Milliarden US-Dollar, berichten die Autoren, mehr als sechsmal so viel als Gesamtwert im Jahr 2023 (2,3 Milliarden US-Dollar).
„Dieser Anstieg der Ausgaben spiegelt eine Welle organisatorischen Optimismus wider“, schreiben die Autoren. „72 % der Entscheidungsträger gehen davon aus, dass generative KI-Tools in naher Zukunft breiter eingesetzt werden.“
Die größte Einzelkategorie der KI-Ausgaben dieser Unternehmen sind Stiftungsmodelle, die von Anthroptic, OpenAI und anderen entwickelten LLMs, die von 1 Milliarde US-Dollar im Jahr 2023 auf 6,8 Milliarden US-Dollar in diesem Jahr anstiegen. Die geringsten Ausgaben entfielen mit 400 Millionen US-Dollar auf Daten und Infrastruktur.
Der größte Einzelanstieg ist jedoch bei KI-Anwendungen zu verzeichnen, die sich um das Achtfache auf 4,6 Milliarden US-Dollar erhöhten. Diese Zahl umfasst drei Kategorien: vertikale KI, Abteilungs-KI und horizontale KI.
Die größte Einzelkategorie der KI-Ausgaben sind Grundlagenmodelle.
Die Anwendungskategorie sei „Aufheizen“, schreiben die Forscher.
„Während Investitionen in Basismodelle immer noch die Ausgaben für generative KI in Unternehmen dominieren, wächst die Anwendungsschicht jetzt schneller“, schreiben sie, „und profitiert von der Verschmelzung von Entwurfsmustern auf Infrastrukturebene. Unternehmen schaffen erheblichen Mehrwert, indem sie diese Tools verwenden, um Arbeitsabläufe branchenübergreifend zu optimieren.“ den Weg für umfassendere Innovationen ebnen.“
Zu den vorherrschenden Anwendungsfällen gehört die Codegenerierung über Code-Copiloten, darunter Microsofts GitHub Copilot, der derzeit auf dem Weg ist, einen Jahresumsatz von 300 Millionen US-Dollar zu erreichen. Als nächstes folgen Support-Chatbots, gefolgt von Unternehmenssuche und -abruf sowie automatisch generierten Besprechungszusammenfassungen.
Menlo hat ein direktes finanzielles Interesse an KI-Ausgaben, da das Unternehmen viele Startups in der Region unterstützt, darunter Anthropic und den Vektordatenbankhersteller Pinecone.
Tatsächlich gewinnt Anthropic gegenüber OpenAI an Boden, berichten die Autoren, und gewinnt Konvertiten von GPT zu Claude.
„Bei den Closed-Source-Modellen ist der Early-Mover-Vorteil von OpenAI etwas zurückgegangen, und der Marktanteil der Unternehmen ist von 50 % auf 34 % gesunken“, berichten sie. „Der Hauptnutznießer war Anthropic, das seine Unternehmenspräsenz von 12 % auf 24 % verdoppelte, da einige Unternehmen von GPT-4 auf Claude 3.5 Sonnet umstiegen, als das neue Modell auf dem neuesten Stand der Technik war.“
Der zukunftsweisende Teil des Berichts befasst sich mit dem, was Tully, Redfern und Xiao als „Modern AI Stack“ bezeichnen, Schichten der Infrastrukturtechnologie, die zum Erstellen von Anwendungen verwendet werden.
Der moderne KI-Stack und seine Schichten.
Die Forscher berichten, dass „Unternehmen sich um die Kernbausteine zusammenschließen, aus denen die Laufzeitarchitekturen der meisten Produktions-KI-Systeme bestehen.“
Dieser Ansatz umfasst die Grundmodelle, darüber liegende Datendienste wie Pinecone, Softwareentwicklungs-Frameworks zur Orchestrierung von KI-Agenten wie LangChain und ganz oben Integrationstools wie die von Composio.
Der Bericht bietet drei Prognosen für das kommende Jahr.
Erstens sind KI-Agenten bereit, den 400-Milliarden-Dollar-Markt für Unternehmenssoftware, angeführt von Plattformen wie Clay und Forge, zu „disruptieren“, indem sie „komplexe, mehrstufige Aufgaben bewältigen, die über die Fähigkeiten aktueller Systeme hinausgehen, die sich auf die Generierung von Inhalten und den Abruf von Wissen konzentrieren“. "
Zweitens könnten etablierte Softwarefirmen ebenso wie der Lehrbuchverkäufer Chegg und das IT-Diskussionsunternehmen Stack Overflow in Schwierigkeiten geraten. „IT-Outsourcing-Firmen wie Cognizant und etablierte Automatisierungsanbieter wie UiPath sollten sich auf KI-native Herausforderer gefasst machen, die in ihren Markt drängen. Mit der Zeit werden sogar Softwaregiganten wie Salesforce und Autodesk auf KI-native Herausforderer stoßen“, schreiben Tully, Redfern und Xiao.
Drittens wird es mit zunehmender Verbreitung von KI-Systemen zu einem „massiven Talentmangel“ kommen, dem ein Mangel an Datenwissenschaftlern und Fachexperten gegenübersteht. „Machen Sie sich auf einen zunehmenden Wettbewerb und zwei- bis dreifache Gehaltszuschläge für bereits gut bezahlte KI-qualifizierte Unternehmensarchitekten gefasst“, prognostizieren die Forscher.