Sam Altman schlug vor, KI „nach Verbrauch“ zu bezahlen, wie bei Versorgungsleistungen

Sam Altman schlug vor, KI „nach Verbrauch“ zu bezahlen, wie bei Versorgungsleistungen

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OpenAI bietet einen „kommunalen“ Tarif für KI an

Der Geschäftsführer von OpenAI – Sam Altman – hat die Initiative ergriffen, die Art und Weise der Bezahlung für künstliche Intelligenz zu ändern. Auf dem BlackRock Infrastructure Summit in Washington schlug er vor, den Zugang zur KI als grundlegende kommunale Dienstleistung zu betrachten, ähnlich wie Strom oder Wasser: nach tatsächlicher Nutzung bezahlen, gemessen durch einen Zähler.

Warum es um ein neues Modell geht
- Hohe Kosten. Führende KI-Labore geben enorme Summen für Infrastruktur aus, aber Investoren verlieren das Interesse aufgrund der ungewissen Rentabilität.
- Finanzielle Risiken von OpenAI. Laut dem Januar-Bericht könnte das Unternehmen bis 2026 Verluste in Höhe von 14 Mrd. US-Dollar erleiden und sogar vor Mitte 2027 insolvent werden.
- Einnahmen vs. Ausgaben. Der Jahresumsatz aus ChatGPT beträgt etwa 13 Mio. US-Dollar, aber die Kosten für Infrastruktur, Forschung und Personal erreichen 1,4 Mrd. US-Dollar.

Darüber hinaus steht die KI-Entwicklung vor Einschränkungen: Mangel an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten und ein Mangel an Rechenleistung. Das macht die Skalierung teurer und schwieriger.

Aktuelles Monetarisierungsmodell
OpenAI nutzt einen gemischten Ansatz:
- kostenpflichtige Abonnements;
- kostenloser Zugang in den USA, unterstützt durch Werbung.
Ein Wechsel zu einem „Zähler“ könnte helfen, das Finanzmodell des Unternehmens auszugleichen.

Auswirkungen auf die Nutzer
Altman betonte, dass die Nachfrage nach KI rasant wächst und sie nahezu kostenlos gemacht werden muss, damit sich die Nutzer nicht über die Kosten Gedanken machen. Mit steigendem Verbrauch werden jedoch Rechenressourcen knapp:
- Unternehmen könnten den Preis pro Modell-Token erhöhen;
- oder einfach nicht mit der steigenden Nachfrage Schritt halten.
Damit wäre das „kommunale“ Modell für unregelmäßige Nutzer vorteilhaft, würde aber Schwierigkeiten für diejenigen schaffen, die KI vollständig in ihre Arbeit integriert haben.

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