Ist der Hype um GenAI am Abklingen? – Warum jetzt der beste Zeitpunkt zum Entwickeln ist

Generative AI rasch von einer experimentellen Technologie zu einem unverzichtbaren Aktivposten für Unternehmen in verschiedenen Branchen entwickelt. Laut einem Bericht von Bloomberg Intelligence belief sich der weltweite GenAI-Markt im Jahr 2023 auf rund 40 Milliarden US-Dollar, was einer Verzehnfachung seit 2020 entspricht. Es wird prognostiziert, dass er bis 2032 auf einen Marktwert von 1,3 Billionen US-Dollar anwachsen wird, bei einer erwarteten jährlichen Wachstumsrate von 42 %. In ähnlicher Weise schätzt Fortune Business Insights, dass der weltweite GenAI-Markt bis 2032 ein Volumen von rund 1 Billion US-Dollar erreichen wird, bei einer jährlichen Wachstumsrate von 40 % ausgehend vom aktuellen Wert von rund 43 Milliarden US-Dollar.

NVIDIA und AI, die oft als Vorzeigeunternehmen der AI gelten AI NVIDIA mit seinen Grafikchips und AI seinen AI und -Lösungen –, haben einen sprunghaften Anstieg ihrer Unternehmensbewertungen verzeichnet. NVIDIA wurde im Juni 2022 auf rund 400 Milliarden US-Dollar, im Juni 2023 auf rund 1 Billion US-Dollar und im Juni 2024 auf rund 3 Billionen US-Dollar geschätzt. OpenAI hat unterdessen seine Bewertung in der jüngsten Finanzierungsrunde auf rund 157 Milliarden US-Dollar mehr als vervierfacht, gegenüber 29 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Zu den Investoren, die diese Unternehmen unterstützen, gehören nicht nur Risikokapitalgeber, sondern auch große Branchenakteure wie Microsoft und NVIDIA.

Diese Bewertungen verdeutlichen den rasanten Anstieg des Vertrauens in GenAI, wobei die Beteiligten bestrebt sind, sich einen Anteil an einer Branche zu sichern, die mittelfristig ein Volumen von mehreren Billionen Dollar erreichen könnte. GenAI wird als das „nächste große Ding nach dem Internet“ bezeichnet.

Ist GenAI nur ein euphorischer „Hype“? Seit dem Platzen der Dotcom-Blase in den 2000er Jahren sind Investoren bei neuen Technologien vorsichtig vorgegangen – und das zu Recht, da die meisten dieser Technologien den Test der Zeit nicht bestanden haben. Ist die derzeitige Begeisterung für GenAI vor diesem Hintergrund lediglich ein weiterer „Hype“, oder steckt hinter seinem rasanten Wachstum echte „Substanz“?

Um dies zu untersuchen, können wir uns die NVIDIA-Aktie ansehen – AI ihren Rechenchips eines der Aushängeschilder der AI – und sie mit der Bewertung von CISCO während der Internetblase Anfang der 2000er Jahre vergleichen.

Abbildung 1: Das Kurs-Gewinn-Verhältnis von Cisco (links, während der Dotcom-Blase) und NVIDIA (rechts, Ende Juni 2024)

Der obige Vergleich legt nahe, dass AI nicht AI eine Blase AI ; im Gegensatz zur Dotcom-Blase der 2000er Jahre stützt sich ihr Wachstum auf eine solide Grundlage: Der Aufstieg von Cisco in den späten 1990er und frühen 2000er Jahren wurde in erster Linie durch eine Ausweitung der Bewertungskennzahlen angetrieben, während das Wachstum von NVIDIA durch einen starken Anstieg von Umsatz und Gewinn getragen wird und nicht durch einen Anstieg der Bewertungskennzahlen, der auf irrationaler Euphorie beruht.

Es ist noch gar nicht so lange her – im Jahr 2007 – dass Apple nach der Einführung des iPhones die Wall Street überraschte. Die Gewinne des Unternehmens stiegen, während das Kurs-Gewinn-Verhältnis unverändert blieb. Heute ist Apple das wertvollste Unternehmen der Welt. Dies ist ein weiterer Beweis dafür, dass hinter dem rasanten Wachstum echte Substanz steckt, und unterstreicht die Grundlagen, auf denen das Potenzial AIberuht.

Zudem gab es in der (wenn auch kurzen) Geschichte der Technik noch nie eine Technologie, in die alle sieben bis acht führenden Technologieunternehmen – einschließlich der FAANGs – Millionen von Dollar investiert haben, mit Ausnahme von GenAI!

Nachdem wir nun festgestellt haben, dass generative AI nur ein „Hype“ AI , wollen wir uns nun mit dem Aspekt des „Sterbens“ befassen.

Einigen reports lässt das Interesse an GenAI nach der anfänglichen Begeisterung wieder nach. Gartner verfolgt die Entwicklung neuer Technologien über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg in seinem renommierten „Hype Cycle for Emerging Technologies“, der als anerkannter Maßstab für die Bewertung des Hypes um neue Technologien dient. In den letzten 20 Jahren wurden mehr als 200 verschiedene Technologien in dieser Analyse berücksichtigt. Dem Hype Cycle zufolge folgen Technologien in der Regel einer Reifekurve und durchlaufen dabei fünf Phasen: Innovationsauslöser, Gipfel der überhöhten Erwartungen, Tal der Enttäuschung, Steigung der Erkenntnis und Plateau der Produktivität.

Der Bericht von 2024 deutet darauf hin, dass GenAI wahrscheinlich in die Phase der „Tiefphase der Ernüchterung“ eintritt oder diese bereits erreicht hat. Diese Phase ist durch nachlassendes Interesse gekennzeichnet, da Experimente und Implementierungen die Erwartungen nicht erfüllen. In dieser Phase könnten die Anbieter der Technologie Schwierigkeiten haben oder scheitern, und Investitionen werden nur dann fortgesetzt, wenn die überlebenden Anbieter ihre Produkte zur Zufriedenheit der Early Adopters verbessern können.

Abbildung 2: Gartner Hype Cycle für neue Technologien – August 2023 (links) und August 2024 (rechts)

data jedoch, dass das Interesse an GenAI und dessen Einsatz nach wie vor groß sind. Laut einer McKinsey-Umfrage geben 65 % der Befragten an, dass ihre Unternehmen GenAI regelmäßig einsetzen – fast doppelt so viele wie in der entsprechenden Umfrage des Vorjahres.

AI in den Unternehmen der Befragten lag in den letzten Jahren bei etwa 50 %, ist aber im Jahr 2024 auf 72 % gestiegen.

Dieser Trend zur Einführung von KI ist weltweit zu beobachten. Im Jahr 2023 ergab die Umfrage, dass AI in keiner Region noch 66 % erreicht hatte. Im Jahr 2024 geben jedoch mehr als 66 % der Befragten in fast allen Regionen an, dass ihre Unternehmen AI ihren Geschäftsaktivitäten einsetzen.

Zudem setzen Unternehmen AI mittlerweile AI immer mehr Geschäftsbereichen ein. 50 % der Befragten geben an, dass ihre Unternehmen AI zwei oder mehr Geschäftsbereichen einsetzen – ein Anstieg gegenüber weniger als 33 % der Befragten im Jahr 2023.

Zudem kommen spannende neue Produkte und Modelle auf den Markt. GPT-4 hat bemerkenswerte Fähigkeiten unter Beweis gestellt, darunter fortgeschrittenes logisches Denken, Problemlösung und kreatives Schreiben. Es kann Text, Code und Bilder verarbeiten und generieren. Es gibt zunehmend Anzeichen dafür, dass sich GenAI der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) nähert – Maschinen mit menschenähnlicher Intelligenz, die in der Lage sind, jede intellektuelle Aufgabe zu erlernen –, und GPT-4 gilt als das Modell, das diesem Ziel am nächsten kommt. Zudem können neue Open-Source-Bildmodelle wie Flux und Stable Diffusion XL selbst aus komplexen Eingaben hochdetaillierte und realistische Bilder erstellen.

Der CEO von Anthropic ist der Ansicht, dass die allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) bis 2026 erreicht sein wird. Elon Musk teilt diese Einschätzung und erklärt, dass AI bis dahin die menschliche Intelligenz übertreffen AI . Auch Mark Zuckerberg hat gesagt:„Selbst wenn die Fortschritte bei den Grundmodellen jetzt zum Stillstand kämen – was ich nicht glaube –, hätten wir meiner Meinung nach noch fünf Jahre Zeit für Produktinnovationen, in denen die Branche herausfinden könnte, wie sie alle bisher erzielten Fortschritte am effektivsten nutzen kann.“

Es gibt viele sichtbare Anzeichen für Fortschritte bei dieser Transformation, wobei verschiedene Produkte bereits eine hohe Akzeptanz und eine gute Produkt-Markt-Passung aufweisen. Die Open-Source-Llama-Modelle von Meta wurden bis heute 350 Millionen Mal heruntergeladen – das ist das Zehnfache der Downloads im Vergleich zum August 2024. Die monatliche Nutzung (Token-Volumen) von Llama stieg von Januar bis Juli 2024 um das Zehnfache. Co-Pilot, das auf GenAI basiert, ist das am schnellsten wachsende Produkt von GitHub und macht Berichten zufolge 40 % seines Wachstums aus und generiert einen Umsatz in Höhe von mehreren hundert Millionen, obwohl es erst im Oktober 2021 veröffentlicht wurde. Viele Unternehmen steigern ihren Umsatz oder senken ihre Kosten mithilfe von GenAI-Produkten. Photoroom beispielsweise erreichte im März 2024 einen ARR von 65 Mio. USD, was einem Anstieg von 195 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Das Unternehmen nutzt GenAI zur Erstellung von Bildern für E-Commerce-Unternehmen, obwohl einige Kritiker behaupten, GenAI sei für ernsthafte Anwendungen unnötig. Auch Klarna macht mit AI erhebliche Fortschritte AI 66 % seiner Kundenanfragen werden mittlerweile von AI bearbeitet, was der Arbeit von 700 Vollzeitmitarbeitern entspricht und zu Kosteneinsparungen von rund 40 Mio. USD führt. Im Marketing nutzt Klarna AI Aufgaben wie die Erstellung von Bildern und Übersetzungen, was zu Kosteneinsparungen von 37 % führt – das sind rund 10 Millionen US-Dollar pro Jahr!

Es werden erhebliche Investitionen getätigt, um AI und die Infrastruktur auszubauen. Technologiegiganten wie Google, Microsoft und andere geben jedes Quartal über 50 Milliarden US-Dollar für digitale Infrastruktur aus, darunter auch Grafikprozessoren für AI, und es ist nicht zu erwarten, dass sich dieser Trend in naher Zukunft abschwächen wird.

Glauben Sie angesichts all dieser Aktivitäten, dass der AI langsamer wird oder an Schwung verliert?

OpenAI sah sich kürzlich mit einer Kontroverse konfrontiert, die durch das plötzliche Ausscheiden und die rasche Wiedereinstellung von Schlüsselpersonen geprägt war, darunter CEO Sam Altman, Chefwissenschaftler Ilya Sutskever und der leitende Forscher Jan Leike. Meinungsverschiedenheiten über die Ausrichtung des Unternehmens, insbesondere in Bezug auf AI und data ethischen data (wie die Verwendung urheberrechtlich geschützter und sensibler data Trainieren von Modellen), sowie Bedenken, dass kommerzielle Interessen Vorrang vor ethischen Erwägungen haben könnten, haben sowohl interne als auch öffentliche Debatten ausgelöst.

Um Bedenken hinsichtlich ethischer AI auszuräumen, haben Unternehmen begonnen, offizielle Lizenzvereinbarungen und Partnerschaften mit data einzugehen. So hat beispielsweise Reddit eine Lizenzvereinbarung mit Google geschlossen, um Zugang zu seinen nutzergenerierten Inhalten für AI zu gewähren. In ähnlicher Weise ist Shutterstock Partnerschaften mit mehreren großen Technologieunternehmen eingegangen, darunter Meta, OpenAI, Amazon und Apple, um seine umfangreiche Bibliothek an Bildern und Videos für AI zu lizenzieren. Darüber hinaus hat Reuters seine Nachrichteninhalte an AI lizenziert, um diese beim Training ihrer Modelle zu unterstützen.

Es bestehen jedoch weiterhin Bedenken, dass AI je nach den data , mit data trainiert werden, voreingenommen und diskriminierend sein könnten. Wie Andrew Ng, ein Pionier auf dem AI , sagt:AI nur so unvoreingenommen wie die data , mit data trainiert data . Wenn wir ihr voreingenommene data zuführen, erhalten wir voreingenommene Ergebnisse.“ Das AI und ähnliche Vorschriften zielen zwar darauf ab, die ethische Entwicklung und Nutzung von AI sicherzustellen, stehen jedoch vor der Herausforderung, Innovation und Kontrolle in Einklang zu bringen. Einerseits fördern sie Transparenz, Rechenschaftspflicht und Risikominderung und tragen so dazu bei, Vertrauen in AI aufzubauen. Andererseits könnten diese Vorschriften Innovationen behindern, insbesondere in Bereichen, in denen sich klare Regeln nur schwer definieren lassen, und Unternehmen, vor allem kleinere, mit erheblichen Compliance-Belastungen konfrontieren.

Neben diesen Bedenken gibt es erhebliche technische Herausforderungen im Zusammenhang mit AI. Zwar werden massive Investitionen in AI getätigt, doch der Betrieb der für diese Systeme erforderlichen Rechenleistung verbraucht enorme Mengen an Energie. So verbraucht beispielsweise das Trainieren eines Modells wie GPT-3 etwa 1.300 MWh Strom – genug, um 130 US-Haushalte ein Jahr lang mit Strom zu versorgen. Eine einzelne ChatGPT-Abfrage verbraucht 2,9 Wattstunden, was deutlich über den 0,3 Wattstunden liegt, die eine Google-Suche verbraucht. Würde ChatGPT alle 9 Milliarden täglichen Google-Suchanfragen bearbeiten, würde der jährliche Strombedarf um 10 Terawattstunden steigen, was dem gesamten jährlichen Stromverbrauch von 1,5 Millionen EU-Einwohnern entspricht. Die IEA schätzt, dass sich der Energiebedarf für AI verwandte Technologien bis 2026 verdoppeln und ein Niveau erreichen könnte, das mit dem gesamten jährlichen Stromverbrauch Japans vergleichbar ist. Die Weiterentwicklung AI erfordert zudem größere GPU-Farmen, fortschrittlichere Modelle und immer umfangreichere data verarbeitet data .

Rund 75 % der CEOs weltweit betrachten AI als unerlässlich, um einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Tatsächlich sind etwa 64 % der CEOs bereit, größere Risiken einzugehen als ihre Konkurrenten, um nicht ins Hintertreffen zu geraten. Während die Technologiegiganten hier offensichtlich eine Vorreiterrolle einnehmen, haben auch Führungskräfte aus dem Nicht-Technologiebereich betont, wie wichtig die Integration AI Arbeitsplatz ist.

Andrew Witty, ehemaliger CEO von GlaxoSmithKline, sagte:AI das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren – von der Wirkstoffforschung bis hin zur personalisierten Medizin. Sie kann uns dabei helfen, die Entwicklung neuer Therapien zu beschleunigen und die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern.“

Doug McMillon, CEO von Walmart, sagte:AI den EinzelhandelAI . Sie hilft uns dabei, unsere Lieferkette zu optimieren, das Einkaufserlebnis individuell anzupassen und den Kundenservice zu verbessern.“

Mary Barra, CEO von General Motors, sagte:AI ein wichtiger Motor für Innovationen in der Automobilindustrie. Sie ermöglicht es uns, selbstfahrende Autos zu entwickeln, die Fahrzeugsicherheit zu verbessern und das Fahrerlebnis insgesamt zu optimieren.“

Es gibt so viele solcher Beispiele in verschiedenen Branchen, die die Begeisterung und die Chancen widerspiegeln, die GenAI bei Führungskräften ausgelöst hat. Die Innovation in diesem Bereich blüht – ständig werden neue Modelle entwickelt und auf den Markt gebracht, wie beispielsweise LLaMA und Mistral von Meta. Darüber hinaus entstehen Unternehmen, die diese Modelle nicht nur entwickeln, sondern auch entsprechende Dienste bereitstellen und anbieten. Beispiele wie Photoroom, Greenlite und Permitflow sind nur einige dieser Unternehmen. Bis 2015 hatte allein Google über 2.700 aktive AI .

Die Integration AI Ihre Geschäftsprozesse bietet einen erheblichen First-Mover-Vorteil und sich verstärkende Vorteile. AI die Entscheidungsfindung erheblich verbessern: Laut einer Gartner-Umfrage AI Unternehmen, AI einsetzten, einen Rückgang der Fehler bei der Entscheidungsfindung um 37 %. Sie kann zudem die betriebliche Effizienz steigern; Untersuchungen von Accenture legen nahe, dass AI das Potenzial AI , die Mitarbeiterproduktivität um bis zu 40 % zu steigern, und Unternehmen wie Klara sparen durch AI bereits jährlich rund 50 Millionen US-Dollar ein. Darüber hinaus AI das Kundenerlebnis transformieren. Laut einer Analyse von McKinsey und dem WEF wird erwartet, dass GenAI bis 2040 jährlich zwischen 2,6 Billionen und 4,4 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen wird. Dies stellt eine erhebliche Chance dar, und es ist für Unternehmen entscheidend, sich so zu positionieren, dass sie einen Anteil an diesem entstehenden Wert für sich gewinnen können.

ArtefactArtefact , ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich data AI , ist Vorreiter bei der Unterstützung seiner Kunden bei der Einführung generativer AI . Mit einem Team von über 1.800 engagierten data AI Artefact umfassende Dienstleistungen Artefact , darunter Strategieentwicklung, Lösungsimplementierung und die Entwicklung von Proof-of-Concepts, um greifbaren geschäftlichen Mehrwert zu schaffen. Wir haben über 150 Kunden bei der Entwicklung und Skalierung von GenAI-Lösungen unterstützt, um messbare geschäftliche Ergebnisse zu erzielen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative AI das Potenzial AI , ebenso bahnbrechende Veränderungen herbeizuführen wie das Internet vor Jahrzehnten. Trotz Skepsis und Herausforderungen – die von ethischen Bedenken bis hin zum Energiebedarf reichen – schreitet ihre branchenübergreifende Einführung dank greifbarer geschäftlicher Vorteile und kontinuierlicher Innovationen in beispiellosem Tempo voran. Während Unternehmen GenAI in ihre Prozesse integrieren, verzeichnen sie erhebliche Verbesserungen bei Effizienz, Entscheidungsfindung und Kundenerlebnis. Mit einem erwarteten Einfluss auf die Weltwirtschaft in Höhe von mehreren Billionen Dollar bietet diese Technologie einen starken Wettbewerbsvorteil. Der beste Zeitpunkt, um GenAI zu nutzen, ist jetzt, da ihr rascher Fortschritt mit steigenden geschäftlichen Anforderungen und dem Bedarf an innovativen Lösungen einhergeht.