REDMOND / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Microsoft und Google stehen vor der Herausforderung, die hohen Kosten der Künstlichen Intelligenz auf ihre Nutzer umzulegen. Beide Unternehmen haben kürzlich Maßnahmen ergriffen, um die finanzielle Belastung durch KI-Technologien zu bewältigen.
Microsoft hat kürzlich angekündigt, einige geplante Datenzentrums-Leasingverträge zu kündigen, während gleichzeitig die Preise für seine 365-Software um bis zu 45 % erhöht wurden. Diese Schritte sind Teil einer Strategie, die Kosten für die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in ihre Produkte auf die Nutzer zu verlagern. Auch Google verfolgt eine ähnliche Strategie, indem es unvermeidbare KI-Funktionen in seinen Workspace-Dienst integriert und die Preise anhebt.
Die hohen Kosten für generative KI sind ein zentrales Problem für Tech-Giganten. OpenAI, ein führendes Unternehmen im Bereich der generativen KI, hat im letzten Jahr bei einem Umsatz von 3,7 Milliarden US-Dollar fast 9 Milliarden US-Dollar ausgegeben, was zu einem Nettoverlust von rund 5 Milliarden US-Dollar führte. Microsoft, als größter Investor von OpenAI, trägt ebenfalls einen Teil dieser Kosten.
Die Kosten für KI-Modelle entstehen hauptsächlich durch zwei Faktoren: das Training und die Inferenz. Während das Training eine einmalige, oft hohe Ausgabe darstellt, steigen die Inferenzkosten mit der Anzahl der Nutzer. Je größer das Modell, desto teurer ist der Betrieb. Ein einzelner Abfragevorgang auf OpenAIs fortschrittlichsten Modellen kann bis zu 1.000 US-Dollar an Rechenleistung kosten.
Um die Kosten zu senken, suchen Unternehmen nach kleineren, günstigeren Alternativen. So hat das chinesische Unternehmen DeepSeek Modelle entwickelt, die mit OpenAIs Produkten vergleichbar sind, jedoch nur einen Bruchteil der Trainingskosten verursachen. Auch Forscher des Allen Institute for AI und der Stanford University haben Modelle für nur 50 US-Dollar trainiert.
Microsoft hat Milliarden in generative KI investiert und versucht nun, ein Geschäftsmodell zu finden, das die Technologie profitabel macht. Ein Ansatz ist die Integration des Copilot-Chatbots in alle Microsoft 365-Abonnements, was zu erheblichen Preiserhöhungen führt. Zudem wird versucht, mehr Rechenarbeit auf die Geräte der Nutzer zu verlagern, um die Kosten für Hardware und Betrieb auf diese abzuwälzen.
Diese Strategie, bekannt als Edge Computing, hat den Vorteil, den Energieverbrauch und die Abfallproduktion von Datenzentren zu reduzieren. Sie könnte auch die Bandbreitenanforderungen senken und die Privatsphäre der Nutzer erhöhen. Allerdings verlagert sie die Rechenkosten auf die Verbraucher und könnte die Nachfrage nach neuen Geräten trotz wirtschaftlicher und ökologischer Bedenken erhöhen.
Während große Unternehmen wie Regierungsbehörden und Universitäten diese Kosten möglicherweise bewältigen können, könnten viele kleine Unternehmen und Einzelverbraucher Schwierigkeiten haben. Die Verlagerung der KI-Infrastrukturkosten auf die Nutzer wird daher zu einem attraktiven Ansatz für KI-Unternehmen, um die steigenden Kosten zu bewältigen.
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