Seit dem Siegeszug von ChatGPT schießen gefühlt immer mehr KI-Modelle wie Pilze aus dem Boden. Diese rasante Entwicklung erscheint überraschend. Doch es gibt mehrere Gründe, warum es anderen Unternehmen gelungen ist, so schnell eigene KI zu entwickeln. Eine Analyse.
ChatGPT hat das Thema Künstliche Intelligenz salonfähig gemacht. Nur zwei Monate nach der Veröffentlichung verzeichnete die KI über 100 Millionen Nutzer weltweit. Damit ist ChatGPT die am schnellsten wachsende Internet-Anwendung aller Zeiten. Mittlerweile zählt Entwicklerunternehmen OpenAI weltweit über 300 Millionen monatlich aktive Nutzer – und über eine Million zahlende Abonnenten.
ChatGPT: Warum andere Firmen so schnell eigene KI entwickeln konnten
Nur wenige Monate nach dem Release von ChatGPT veröffentlichten viele andere Unternehmen eigene KI-Modelle. Darunter: Claude von Anthropic (März 2023), Google Bard (März 2023, später Google Gemini) und Llama von Facebook-Konzern Meta (Juli 2023). Auch viele kleinere Start-ups warfen ihren Hut in den KI-Ring und präsentierten ihre Sprachmodelle.
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Doch wie ist es möglich, dass andere Unternehmen so schnell eigene KI-Systeme entwickeln konnten, während OpenAI mehrere Jahre an ChatGPT gearbeitet hatte?
Open Source-Prinzip
Ein wesentlicher Grund ist das Open Source-Prinzip. Denn nach der Veröffentlichung von ChatGPT entwickelten Forscher und Entwickler weltweit offene Alternativen, die sie im Netz frei zur Verfügung stellten. OpenAI hält sein KI-System derweil überwiegend geschlossen.
Open Source-Architekturen wie von Meta oder dem französischen Softwareunternehmen Mistral beschleunigten die KI-Entwicklung, da sich Wissenschaftler und Entwickler weltweit daran beteiligen konnten, um die Modelle zu verbessern. Andere Unternehmen hatten wiederum die Möglichkeit, auf eine Softwaregrundlage zurückgreifen zu können und mussten mit der Entwicklung nicht komplett von vorne beginnen.
Cloud-Infrastrukturen
Ein weiterer Grund: die breite Verfügbarkeit von Cloud-Infrastrukturen und hohen Rechenleistungen. Denn Plattformen wie Amazon Web Services, Google Cloud und Microsoft Azure bieten Software-Umgebungen an, auf denen sich große KI-Modelle vergleichsweise einfach entwickeln und trainieren lassen.
Diese Cloud-Plattformen sind einerseits für die Betreiber selbst von Vorteil. Andererseits haben mittlerweile auch andere Unternehmen die Möglichkeit, die Cloud-Infrastrukturen und Rechenleistungen von den großen Tech-Giganten gegen Gebühren zu nutzen. Ein weiterer Entwicklungstreiber: Wettbewerbsdruck.
Denn ChatGPT hat das Potenzial von KI-Technologien offenbart – auch aus wirtschaftlicher Sicht. Vielen Unternehmen war deshalb daran gelegen, schnellstmöglich eigene KI-Modelle zu entwickeln, um den Anschluss nicht zu verlieren. Unter den Big-Playern in der Technologie-Branche scheint lediglich Apple diesen Sprung verpasst zu haben.
Forschung
Auch das Open Innovation-Prinzip hatte einen Anteil daran, dass so viele Firmen nach ChatGPT schnell eigene KI-Modelle entwickeln konnten. Der Hintergrund: Viele Unternehmen arbeiten heutzutage enger mit Universitäten, Forschungseinrichtungen oder anderen Unternehmen zusammen, um Fortschritte zu beschleunigen – so auch in der KI-Branche.
Google konnte mit Bard beziehungsweise Gemini wiederum unmittelbar nach ChatGPT eine eigene und konkurrenzfähige KI an den Start bringen, da das Unternehmen bereits Jahre zuvor im Bereich Künstliche Intelligenz geforscht hatte. Google hat sogar einige Schlüsseltechnologien hinter ChatGPT selbst entwickelt. Darunter: den sogenannten Transformer-Ansatz.
Dieser wurde 2017 von Google entwickelt und hilft ChatGPT dabei, Text zu verarbeiten, indem die KI erkennt, welche Wörter in einem bestimmten Kontext besonders wichtig sind. Die Alphabet-Tochter verfügt außerdem über gigantische Datenmengen, um seine eigenen KI-Modelle zu trainieren.
Anthropic hat wiederum davon profitiert, dass sowohl einige Gründer als auch zahlreiche Mitarbeiter des Unternehmens zuvor für OpenAI tätig waren. Amazon und Google investierten zudem frühzeitig Milliarden in Anthropic, was die KI-Entwicklung beschleunigte. Facebook-Konzern Meta setzt derweil voll auf einen Open Source-Ansatz, der dem Unternehmen viel Entwicklungsarbeit erspart hat.
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