14.08.2023

OpenAI: ChatGPT kostet täglich 700.000 US-Dollar, Expert:innen warnen vor Konkurs 

Droht ChatGPT das Aus? OpenAI kämpft mit zahlreichen Krisen, die das Unternehmen im schlimmsten Fall bis Ende 2024 in den Konkurs treiben könnten.
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KI, Sam Altman OpenAI, ChatGPT
(c) Adobe Stock/TechCrunch Disrupt SF - Sam Altman, CEO von OpenAI.

Kaum ein anderes Unternehmen hat die Menschen in den letzten neun Monaten so fasziniert wie Sam Altmans Open AI – der Schöpfer von ChatGPT. Während der Hype um den Chatbot für einige noch anhält, ist er für viele bereits vorbei. Das belegen nun auch die Userzahlen des Unternehmens.

Altman ist aktuell damit beschäftigt, mehrere Krisen wie den Wegfall tausender Nutzer:innen sowie die hohen täglichen Betriebskosten von ChatGPT gleichzeitig zu jonglieren. Sollte es dem OpenAI-CEO nicht gelingen, diese finanziellen Herausforderungen zu meistern, könnte das Unternehmen in eine finanzielle Krise geraten und bis Ende 2024 am Rande des Konkurses stehen, wird in einer Analyse des Analytics India Magazins ausgeführt. 

Kritik an ChatGPT: System schwächelt, Userzahlen sinken

In den letzten Wochen wurde die Kritik an ChatGPT wegen immer schlechter werdender Antworten lauter. Die Erkenntnisse von Forscher:innen der Stanford Universität und der UC Berkeley bestätigten sogar, dass das System von ChatGPT zwischen März und Juni schwächelte. Seitdem sind die Nutzer:innenzahlen des KI-Unternehmens stark rückläufig. Während OpenAI den Nutzerrückgang von Mai auf Juni damit argumentierte, dass Schüler:innen und Student:innen den Chatbot in den Ferien nicht so stark nutzen wie zuvor, verzeichnete das Unternehmen zwischen Juni und Juli einen Abgang der Nutzer:innenbasis von zwölf Prozent. Laut Similar Web sank die Zahl der ChatGPT-Nutzer:innen somit von 1,7 Milliarden im Juni auf 1,5 Milliarden Ende Juli. 

Der Rückgang der User:innen könnte auch darauf zurückzuführen sein, dass Unternehmen zwar die Nutzung von ChatGPT in ihren Unternehmen verbieten, jedoch die ChatGPT-API nutzen, um eigene Bots auf Basis des LLM von ChatGPT zu erstellen und diese daher nicht das ursprüngliche Angebot von OpenAI nutzen. Jedoch ist das natürlich nicht der einzige Grund. In den letzten Monaten sind weitere Open-Source-LLM-Modelle dazugekommen. Eines davon ist Llama2 von Meta in Partnerschaft mit Microsoft, das Nutzer:innen sogar den Einsatz für kommerzielle Zwecke erlaubt. Llama2 ist auch leichter modifizierbar als das Angebot von OpenAI, das inzwischen kostenpflichtig und proprietär eingeschränkt ist. 

Hohe tägliche Betriebskosten könnten zur Finanzkrise führen

Bereits im Dezember letzten Jahres hatte Altman verraten, dass die Kosten für den Betrieb von ChatGPT sehr hoch seien. Mittlerweile summieren sich die Betriebskosten auf rund 700.000 US-Dollar pro Tag. Dabei ist OpenAI noch lange nicht profitabel. Erst im Mai verdoppelten sich die Verluste des Unternehmens auf 540 Millionen US-Dollar. Expert:innen zufolge wird OpenAI derzeit mit Hilfe des zehn Milliarden US-Dollar schweren Investments von Microsoft über Wasser gehalten, doch für wie lange, ist aktuell unklar. Auf Grundlage dieser finanziellen Herausforderungen befürchten Expert:innen eine Konkursgefahr für OpenAI. 

Mittlerweile ist auch Elon Musk in das Rennen um die Entwicklung des besten KI-Chatbots eingestiegen. Der Tesla-CEO kündigte an, einen ChatGPT-Rivalen namens “TruthGPT” entwickeln zu wollen. Während Musks Absichten in der Vergangenheit gezeigt haben, dass nicht alles, was er verspricht, in die Realität umgesetzt wird, hat der reichste Mann der Welt seine Absichten mit dem Kauf von 10.000 Nvidia-Grafikkarten für sein KI-Unternehmen X.AI öffentlich gemacht.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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