OpenAI könnte vielen KI-Start-ups zukünftig noch mehr Konkurrenz machen
Kurz & Knapp
- OpenAI entwickelt sich vom reinen API-Anbieter zum Komplettanbieter für KI-Lösungen. Laut Adam Goldberg, GTM-Manager bei OpenAI, basiert der Wettbewerbsvorteil des Unternehmens auf einer Kombination aus Infrastruktur, Daten, Modellen, Fine-Tuning sowie Anwendungsebene und Benutzerfreundlichkeit.
- Die Entwicklung von OpenAI zum Komplettanbieter könnte viele KI-Start-ups vor Herausforderungen stellen, die hauptsächlich auf OpenAIs Modelle setzen.
- Rohan Pandey, Forscher für Modellarchitektur bei OpenAI, sieht das "LLM-RL-Paradigma" (Large Language Model Reinforcement Learning) als Chance für vertikale Start-ups. Mit RL lassen sich KI-Modelle gezielt für spezielle Aufgaben trainieren.
OpenAI entwickelt sich vom API-Anbieter zum Komplettanbieter für KI-Lösungen. Das könnte für viele Start-ups, die auf OpenAIs Technologie aufbauen, zum Problem werden.
Laut "Adam.GPT" aka Adam Goldberg, GTM-Manager bei OpenAI, basiert der Wettbewerbsvorteil des Unternehmens auf einer Kombination mehrerer Faktoren: Infrastruktur, Daten, Modelle, Fine-Tuning sowie Anwendungsebene und Benutzerfreundlichkeit.
"Es ist ein UND, kein ODER", betont Goldberg. "Man braucht alles davon." Sogar die Robotikbranche will OpenAI in Zukunft wieder stärker mit eigener Hardware besetzen. OpenAI-CEO Sam Altman entwickelt zudem mit Partnern eine Consumer-Hardware.
Die Entwicklung von OpenAI vom reinen B2C- und API-Anbieter zum Komplettanbieter für KI-Lösungen für alle Branchen könnte viele KI-Start-ups vor neue Herausforderungen stellen, die in erster Linie auf OpenAIs Modelle setzen. Die Kombination aus Infrastruktur, Daten und fortschrittlichen Modellen schafft Eintrittsbarrieren, die für kleine Unternehmen schwer zu überwinden sind.
Reinforcement Learning als vertikale Chance für KI-Start-ups
Dennoch gibt es auch Chancen: Rohan Pandey, Forscher für Modellarchitektur bei OpenAI, sieht das "LLM-RL-Paradigma" (Large Language Model Reinforcement Learning) der neuen o-Modelle als besonders geeignet für vertikale Start-ups - "zumindest kurzfristig".
Der Grund: Mit RL lassen sich KI-Modelle gezielt für sehr spezielle Aufgaben trainieren. "Die Vielfalt der möglichen RL-Aufgaben macht das Paradigma ideal für das Training vertikaler Agenten", erklärt Pandey.
Hier ist etwa der Aufbau und die Pflege eines hochwertigen Datensatzes eine Kernaufgabe. Diese Aufgabe über zahlreiche Industrien und Anwendungen zu automatisieren und zu skalieren, wäre selbst für OpenAI eine Herausforderung.
OpenAI hat dafür Anfang Dezember 2024 die RFT-Technologie (Reinforcement Fine-Tuning) als Entwicklerschnittstelle veröffentlicht. Mit dieser Methode können Start-ups die grundlegenden Sprachmodelle von OpenAI für ihre spezifischen Anwendungsfälle optimieren. Zwar passiere das bisher kaum, so Pandey. Allerdings gibt OpenAI bislang auch nur ausgewählten Entwicklern Zugriff auf die Schnittstelle.
OpenAI-CEO Sam Altman warnte KI-Start-ups schon im letzten Jahr, sich zu sehr auf den aktuellen Stand der Technik zu verlassen. Stattdessen sollten sie davon ausgehen, dass sich die Modelle mit jeder Iteration drastisch verbessern werden. Andernfalls, so Altman, würde OpenAI sie "überrollen" - nicht aus Böswilligkeit, sondern weil das Unternehmen seine Mission verfolge, die bestmöglichen KI-Systeme zu entwickeln.
Ein Beispiel hierfür sind spezielle KI-PDF-Chats, die bei der Einführung von GPT-3 oder GPT-3.5 populär waren. Heute ist diese Funktion fest in ChatGPT und ähnliche Tools integriert.
Selbst etabliertere Start-ups wie die KI-Antwortmaschine Perplexity müssten OpenAI fürchten. Fast alle großen Modell- und Chat-Anbieter wie OpenAI, Mistral, Google oder Deepseek bieten eigene Web-Such- und Deep-Research-Funktionen an. Umgekehrt beginnt Perplexity mit dem Editieren und Fine-Tuning eigener KI-Modelle.
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