Stirbt der Hype um GenAI? - Warum jetzt die beste Zeit zum Bauen ist

Die generative AI hat sich schnell von einer experimentellen Technologie zu einer wichtigen Ressource für Unternehmen in verschiedenen Sektoren entwickelt. Einem Bericht von Bloomberg Intelligence zufolge wurde der globale GenAI-Markt im Jahr 2023 auf rund 40 Mrd. USD geschätzt, was einer Verzehnfachung seit 2020 entspricht. Prognosen zufolge wird er bis 2032 zu einem Markt von 1,3 Billionen USD anwachsen, mit einer erwarteten jährlichen Wachstumsrate von 42 %. In ähnlicher Weise schätzt Fortune Business Insights, dass der globale GenAI-Markt bis 2032 ~USD 1 Billion erreichen wird, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 40 % gegenüber dem derzeitigen Wert von ~USD 43 Milliarden.

NVIDIA und Open AI, die oft als Aushängeschilder von AI angesehen werden - NVIDIA mit seinen Computerchips und Open AI mit seinen AI Modellen und Lösungen -, haben einen enormen Wertzuwachs erfahren. NVIDIA wurde im Juni 2022 mit 400 Mrd. USD, im Juni 2023 mit 1 Billion USD und im Juni 2024 mit 3 Billionen USD bewertet. OpenAI hat seine Bewertung in seiner jüngsten Finanzierungsrunde von 29 Mrd. USD im Jahr 2023 auf 157 Mrd. USD mehr als vervierfacht. Zu den Investoren, die hinter diesen Unternehmen stehen, gehören nicht nur VCs, sondern auch große Branchenakteure wie Microsoft und NVIDIA.

Diese Bewertungen verdeutlichen den rasanten Anstieg des Vertrauens in GenAI, und die Beteiligten sind begierig darauf, einen Anteil an dem zu erhalten, was mittelfristig zu einer Multi-Billionen-Dollar-Branche werden könnte. GenAI wurde als das "nächste große Ding nach dem Internet" bezeichnet.

Ist GenAI nur ein euphorischer "Hype"? Seit dem Platzen der Dot-Com-Blase in den 2000er Jahren sind Investoren bei aufstrebenden Technologien vorsichtig - und das zu Recht, denn die meisten dieser Technologien haben sich im Laufe der Zeit nicht bewährt. Ist der derzeitige Enthusiasmus um GenAI also nur ein weiterer "Hype", oder steckt hinter dem rasanten Wachstum auch echte "Substanz"?

Um dies zu untersuchen, können wir die Aktie von NVIDIA, einem der Aushängeschilder von AI mit seinen Computerchips, mit der Bewertung von CISCO während der Internetblase in den frühen 2000er Jahren vergleichen.

Abbildung 1: Forward P/E Multiple von Cisco (links, während der Dot-Com-Blase) und NVIDIA (rechts, Ende Juni 2024)

Der obige Vergleich deutet darauf hin, dass es sich bei AI nicht um eine Blase handelt; im Gegensatz zur Dot-Com-Blase der 2000er Jahre steht hinter dem Wachstum Substanz: Der Anstieg von Cisco in den späten 1990er und frühen 2000er Jahren war in erster Linie auf die Ausweitung der Multiplikatoren zurückzuführen, während das Wachstum von NVIDIA durch starke Umsatz- und Gewinnsteigerungen und nicht durch einen Anstieg der Bewertungsmultiplikatoren aufgrund einer irrationalen Euphorie angetrieben wurde.

Vor nicht allzu langer Zeit, im Jahr 2007, überraschte Apple die Wall Street mit der Einführung des iPhone. Die Gewinne 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 steilen Wachstum ein echter Wert steckt, und es unterstreicht die Substanz, die das Potenzial von AIstützt.

Darüber hinaus hat es in der (wenn auch kurzen) Geschichte der Technologie noch nie eine Technologie gegeben, in die alle Top 7-8 Tech-Unternehmen, einschließlich der FAANGs, Millionen von Dollar investiert haben, mit Ausnahme von GenAI!

Nachdem wir nun festgestellt haben, dass es sich bei AI nicht nur um einen "Hype" handelt, wollen wir uns nun dem "Sterben" zuwenden.

Einige reports deuten darauf hin, dass das Interesse an GenAI nach der anfänglichen Begeisterung nachlässt. Gartner verfolgt die Entwicklung aufstrebender Technologien über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg in seinem renommierten "Hype Cycle for Emerging Technologies", der als anerkannter Maßstab für die Messung des Hypes um neue Technologien dient. In den letzten 20 Jahren wurden mehr als 200 einzigartige Technologien in dieser Analyse erfasst. Dem Hype Cycle zufolge folgen Technologien in der Regel einer Reifekurve, die fünf Phasen durchläuft: Innovationsauslöser, Höhepunkt der aufgeblähten Erwartungen, Tiefpunkt der Desillusionierung, Anstieg der Erleuchtung und Plateau der Produktivität.

Der Bericht 2024 weist darauf hin, dass GenAI wahrscheinlich in die Phase der "Trough of Disillusionment" eintreten wird oder bereits eingetreten ist. Diese Phase ist durch ein nachlassendes Interesse gekennzeichnet, da Experimente und Implementierungen die Erwartungen nicht erfüllen. In dieser Phase können die Hersteller der Technologie Schwierigkeiten haben oder scheitern, und es wird nur dann weiter investiert, wenn die überlebenden Anbieter ihre Produkte zur Zufriedenheit der frühen Anwender verbessern können.

Abbildung 2: Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies - August 2023 (links) und August 2024 (rechts)

data zeigt jedoch, dass das Interesse und die Akzeptanz von GenAI weiterhin groß sind. Laut einer McKinsey-Umfrage geben 65 % der Befragten an, dass ihre Unternehmen regelmäßig GenAI einsetzen, was fast doppelt so viel ist wie bei der gleichen Umfrage im vergangenen Jahr.

AI Die Akzeptanz in den Unternehmen der Befragten schwankte in den letzten Jahren um die 50 %, ist aber nun auf 72 % im Jahr 2024 gestiegen.

Dieser Trend ist weltweit zu beobachten. Im Jahr 2023 hatte die Umfrage ergeben, dass AI noch in keiner Region zu 66 % angenommen wurde. Im Jahr 2024 geben jedoch mehr als 66 % der Befragten in fast allen Regionen an, dass ihre Unternehmen AI für ihre Geschäftsaktivitäten nutzen.

Darüber hinaus nutzen Unternehmen jetzt AI in immer mehr Bereichen ihres Geschäfts. 50 % der Befragten geben an, dass ihr Unternehmen AI in zwei oder mehr Geschäftsbereichen einsetzt, im Jahr 2023 waren es noch weniger als 33 % der Befragten.

Es gibt auch spannende neue Produkte und Modelle, die auf den Markt kommen. GPT-4 hat bemerkenswerte Fähigkeiten bewiesen, darunter fortgeschrittenes logisches Denken, Problemlösung und kreatives Schreiben. Es gibt immer mehr Anzeichen dafür, dass GenAI sich der künstlichen allgemeinen Intelligenz (Artificial General Intelligence, 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. Darüber hinaus können neue Open-Source-Bildmodelle wie Flux und Stable Diffusion XL sehr detaillierte und realistische Bilder erstellen, selbst aus komplexen Eingabeaufforderungen.

Der CEO von Anthropic glaubt, dass AGI bis 2026 erreicht sein wird. Elon Musk sieht das ähnlich und meint, dass AI zur gleichen Zeit die menschliche Intelligenz übertreffen wird. Mark Zuckerberg sagte: "Selbst wenn der Fortschritt bei den Grundmodellen jetzt zum Stillstand käme, was ich nicht glaube, hätten wir fünf Jahre Zeit für Produktinnovationen, damit die Industrie herausfinden kann, wie sie alle Fortschritte, die bisher erzielt wurden, am effektivsten nutzen kann.

Es gibt viele sichtbare Anzeichen für Fortschritte bei dieser Transformation, wobei verschiedene Produkte bereits eine hohe Akzeptanz und Produkt-Markt-Fit aufweisen. Die quelloffenen Llama-Modelle von Meta wurden bis heute 350 Millionen Mal heruntergeladen, was einer Verzehnfachung der Downloads im Vergleich zum August 2024 entspricht. Die monatliche Nutzung (Token-Volumen) von Llama hat sich von Januar bis Juli 2024 verzehnfacht. Co-Pilot, angetrieben von GenAI, ist das am schnellsten wachsende Produkt für GitHub, das Berichten zufolge 40 % des Wachstums ausmacht und Hunderte von Millionen an Einnahmen generiert, obwohl es erst im Oktober 2021 veröffentlicht wurde. Viele Unternehmen skalieren ihre Umsätze oder senken ihre Kosten mit GenAI-Produkten. Photoroom beispielsweise erreichte im März 2024 einen ARR von 65 Mio. USD, was einer Steigerung von 195 % im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Das Unternehmen nutzt GenAI, um Bilder für E-Commerce-Unternehmen zu erstellen, obwohl einige Kritiker behaupten, dass GenAI für ernsthafte Anwendungen unnötig ist. Klarna macht auch große Fortschritte mit AI- 66 % seiner Kundenanfragen werden jetzt von AI bearbeitet, was der Arbeit von 700 Vollzeitagenten entspricht und zu Kosteneinsparungen von ca. 40 Mio. USD führt. Im Marketing nutzt Klarna AI für Aufgaben wie Bilderstellung und Übersetzung, was zu Kosteneinsparungen von 37 % oder rund 10 Mio. USD pro Jahr führt!

Es werden erhebliche Investitionen getätigt, um die Fähigkeiten und die Infrastruktur von AI zu verbessern. Tech-Giganten wie Google, Microsoft und andere geben jedes Quartal mehr als 50 Mrd. USD für digitale Infrastrukturen aus, darunter auch für Grafikprozessoren für AI, und es ist nicht damit zu rechnen, dass sich dies in naher Zukunft abschwächt.

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

OpenAI sah sich kürzlich einer Kontroverse gegenüber, die durch das plötzliche Ausscheiden und die rasche Wiedereinstellung von Schlüsselpersonen, darunter CEO Sam Altman, Chief Scientist Ilya Sutskever und Senior Researcher Jan Leike, gekennzeichnet war. Unstimmigkeiten über die Ausrichtung des Unternehmens, insbesondere in Bezug auf die Sicherheit von AI , die ethische Verwendung von data (z. B. die Verwendung von urheberrechtlich geschützten und sensiblen Daten von data zum Trainieren von Modellen) und die Sorge, dass kommerzielle Interessen Vorrang vor ethischen Erwägungen haben könnten, haben sowohl interne als auch öffentliche Debatten ausgelöst.

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

Es besteht jedoch nach wie vor die Sorge, dass AI Modelle je nach data , auf dem sie trainiert wurden, voreingenommen und diskriminierend sein könnten. Wie Andrew Ng, ein Pionier auf dem Gebiet AI , sagt: "AI ist nur so unvoreingenommen wie die data , auf der es trainiert wird. Wenn wir es mit voreingenommenem data füttern, werden wir voreingenommene Ergebnisse erhalten." Das EU-Gesetz AI und ähnliche Verordnungen zielen zwar darauf ab, die ethische Entwicklung und Nutzung von AI zu gewährleisten, stehen aber vor der Herausforderung, Innovation und Kontrolle in Einklang zu bringen. Einerseits fördern sie Transparenz, Verantwortlichkeit und Risikominderung und tragen so dazu bei, Vertrauen in AI Technologien aufzubauen. Andererseits könnten diese Vorschriften die Innovation hemmen, insbesondere in Bereichen, in denen klare Regeln schwer zu definieren sind, und den Unternehmen, vor allem kleineren, einen erheblichen Befolgungsaufwand aufbürden.

Zusätzlich zu diesen Bedenken gibt es erhebliche technische Herausforderungen im Zusammenhang mit AI. Es werden zwar hohe Investitionen in die Infrastruktur von AI getätigt, aber die Aufrechterhaltung der für diese Systeme erforderlichen Rechenleistung verbraucht viel Energie. Zum Beispiel verbraucht das Training eines Modells wie GPT-3 etwa 1.300 MWh Strom, genug um 130 US-Haushalte ein Jahr lang zu versorgen. Eine einzige ChatGPT-Anfrage verbraucht 2,9 Wattstunden, was deutlich mehr ist als die 0,3 Wattstunden, die eine Google-Suche verbraucht. Wenn ChatGPT alle 9 Milliarden täglichen Google-Suchanfragen bearbeiten würde, 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 die Energienachfrage für AI und verwandte Technologien bis 2026 verdoppeln und damit ein Niveau erreichen könnte, das mit dem gesamten jährlichen Stromverbrauch Japans vergleichbar ist. ATo weitere AI Modelle, werden auch größere GPU-Farmen, fortschrittlichere Modelle und immer größere Mengen von data zur Verarbeitung benötigt.

Rund 75 % der CEOs weltweit halten AI Führung für unerlässlich, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. Etwa 64 % der CEOs sind sogar bereit, größere Risiken einzugehen als ihre Konkurrenten, um nicht ins Hintertreffen zu geraten. Während die Tech-Giganten offensichtlich den Weg vorgeben, haben auch Führungskräfte aus dem Nicht-Tech-Sektor die Bedeutung der Integration von AI in den Arbeitsplatz hervorgehoben.

Andrew Witty, ehemaliger CEO von GlaxoSmithKline, sagte: "AI hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, von der Arzneimittelforschung bis zur personalisierten Medizin. Es kann uns helfen, die Entwicklung neuer Behandlungen zu beschleunigen und die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern.

Doug McMillon, CEO von Walmart, sagte: "AI ist dabei, den Einzelhandel zu verändern. Es hilft uns, unsere Lieferkette zu optimieren, das Einkaufserlebnis zu personalisieren und den Kundenservice zu verbessern."

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

Es gibt so viele solcher Beispiele in verschiedenen Sektoren, die die Begeisterung und die Möglichkeiten widerspiegeln, die GenAI bei den Führungskräften ausgelöst hat. Die Innovation in diesem Bereich floriert - es werden laufend neue Modelle entwickelt und auf den Markt gebracht, wie etwa LLaMA und Mistral von Meta. Darüber hinaus entstehen Unternehmen, die diese Modelle nicht nur entwickeln, sondern auch die darauf aufbauenden Dienstleistungen bereitstellen und anbieten. Beispiele wie Photoroom, Greenlite und Permitflow sind nur einige dieser Unternehmungen. Im Jahr 2015 gab es allein bei Google über 2.700 aktive AI Projekte.

Die Integration von AI in Ihre Geschäftsprozesse bietet einen bedeutenden Erstanbietervorteil und weitere Vorteile. AI kann die Entscheidungsfindung erheblich verbessern. Laut einer Gartner-Umfrage konnten Unternehmen, die AI einführten, ihre Fehlerquote bei Entscheidungen um 37 % senken. Auch die betriebliche Effizienz kann verbessert werden: Untersuchungen von Accenture haben ergeben, dass AI das Potenzial hat, die Produktivität der Mitarbeiter um bis zu 40 % zu steigern, und Unternehmen wie Klara sparen durch AI bereits 50 Millionen US-Dollar jährlich. Darüber hinaus kann AI das Kundenerlebnis verändern. Laut einer Analyse von McKinsey und 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 beträchtliche Chance dar, und es ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, sich so zu positionieren, dass sie einen Anteil an diesem entstehenden Wert gewinnen.

Artefact, ein weltweit führendes Unternehmen für data und AI Beratung, steht an vorderster Front, wenn es darum geht, Kunden bei der Einführung generativer AI Technologien zu unterstützen. Mit einem Team von über 1.800 engagierten data und AI Fachleuten bietet Artefact umfassende Dienstleistungen an, die die Formulierung von Strategien, die Implementierung von Lösungen und die Entwicklung von PoCs umfassen, um einen greifbaren Geschäftswert zu schaffen. Wir haben mehr als 150 Kunden bei der Entwicklung und Skalierung von GenAI-Lösungen unterstützt, um einen messbaren geschäftlichen Nutzen zu erzielen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die generative Technologie AI sich anschickt, einen Wandel herbeizuführen, ähnlich wie es das Internet vor Jahrzehnten tat. Trotz Skepsis und Herausforderungen - von ethischen Bedenken bis hin zum Energiebedarf - beschleunigt sich die Einführung in allen Branchen in einem noch nie dagewesenen Tempo, angetrieben durch greifbare Geschäftsvorteile und kontinuierliche Innovation. Unternehmen, die GenAI in ihre Prozesse integrieren, erleben erhebliche Verbesserungen in Bezug auf Effizienz, Entscheidungsfindung und Kundenerfahrung. Mit einem erwarteten Einfluss von mehreren Billionen Dollar auf die Weltwirtschaft bietet diese Technologie einen starken Wettbewerbsvorteil. Der beste Zeitpunkt, um GenAI zu nutzen, ist jetzt, da ihre rasche Weiterentwicklung mit den steigenden Geschäftsanforderungen und dem Bedarf an innovativen Lösungen einhergeht.