Meinungen zur Entwicklung von Open-Weight- und lokalen Modellen

➤ Es wird ein kostenloses Werkzeug mit lokaler KI. Die Blase platzt, aber anders als gedacht. KI wird bleiben, aber Geld wird nicht länger zu holen sein als nur mit Rechenleistung allein.

➤ Ich glaube nicht an den großen Knall. Das lässt eher langsam Luft ab. Zuerst verschwinden die Anbieter, die nichts weiter gemacht haben, als einen API-Aufruf hübsch zu verpacken. Danach ziehen die Großen die Preise an, weil irgendwann jemand die Stromrechnung bezahlen muss. Wer seine Prozesse komplett auf eine fremde Schnittstelle gebaut hat, merkt das als Erster.

Der Rest wäre für mich verkraftbar. Nach der Dotcom-Pleite lag überall Glasfaser herum, die vorher niemand bezahlen wollte, und zehn Jahre später hing das halbe Land dran. Wenn Beschleuniger demnächst zu realistischen Preisen zu haben sind, nehme ich gern zwei. Modelle auf eigener Hardware wären mir sowieso lieber als der ganze Abo-Zirkus.

Bleibt das, was in der Zwischenzeit kaputtgeht. Stellen, die seit zwei Jahren nicht besetzt werden, "weil man das ja mit KI macht", kommen nach dem Platzen nicht von allein zurück.

➤ Ich erwarte eine Fortsetzung der aktuellen Trends, sehe jedoch eine Verschiebung der Wertschöpfung. Wir erleben bereits den Übergang von Software in Silizium; die Frontier-Modelle stoßen derweil an ihre Grenzen bei Ressourcen und Vertrauen. Hier zeigt sich eine Überskalierung: Der enorme Aufwand an Rechenpower und Energie korreliert nicht mehr linear mit dem tatsächlichen Nutzwert für den Endanwender.

Dies führt zu einer zunehmenden Ablehnung überladener Konzernlösungen. Software wird künftig genau dann erstellt, wenn sie benötigt wird – ein Trend, der SaaS (Software as a Service) zunehmend in Richtung HaaS (Hardware as a Service) verschiebt. Gewinner werden jene Unternehmen sein, die die notwendigen Kapazitäten effizient bereitstellen; wer sich auf einer massiven Überskalierung und starren Lizenzeinnahmen ausruht, wird langfristig verschwinden.

Das größte Potenzial sehe ich in der Symbiose aus Robotik und Automatisierungstechnik: Die Verbindung von Maschinen mit natürlicher Sprache bietet den realen Mehrwert und ein positives Versprechen für die Zukunft. Im Gegensatz dazu sehe ich als Bürger einer indirekt demokratischen sozialen Marktwirtschaft kaum einen gesellschaftlichen Vorteil in den aktuellen Bestrebungen zur AGI.

➤ Es ist meiner Meinung nach davon auszugehen, dass Open-Weight-Modelle die Geschäftsfelder der Frontierprovider in der jetzigen Form marginalisieren. Die zu erwartende Konsolidierung findet unter dieser Annahme zunächst auf der Compute-Ebene statt, hin zu Compute-Providern. Der Hardwarebedarf dieser Provider bleibt mittelfristig hoch. Die Innovation verschiebt sich zunehmend hin zur Software, die die jeweiligen Modelle anbindet und betreibt. Auch dort dürfte sich Open Source schließlich durchsetzen. Langfristig, spätestens sobald der Markt gesättigt ist und die nötige Hardware erschwinglicher wird, dürfte lokale KI vermehrt an Relevanz gewinnen. Analogie: Lokales Gaming vs. Cloud Gaming. Lokaler Server vs. Always-on-hosted-Server. Lokale KI vs. Hosted KI.

➤ Ich denke, die Blase platzt in erster Linie für die Frontier Companies. Ich sehe nicht, wie diese jemals aus ihren roten Zahlen herauskommen können, ohne so massiv die Preise zu erhöhen, dass sich für kaum einen Anwender mehr die Nutzung lohnt. Gleichzeitig gibt es zunehmend neue Anbieter, die eigene Modelle entwickeln, welche sich das ganze teuer erkaufte Know-how der Frontier Companies einfach so nutzen können. Diese starten also quasi ohne Ballast in das Rennen.

Ebenfalls hoffe ich darauf, dass die massiven Fortschritte, die wir derzeit machen, dazu führen werden, dass es erschwingliche Inference Hardware für zu Hause gibt. Wenn das mit vertretbaren Kosten möglich ist, ein Modell wie GLM-5.2 selbst zu betreiben, ist KI in meinen Augen massentauglich. Dann kann man für Sonderfälle immer noch temporär größere/teurere Modelle in der Cloud nutzen, aber der Großteil der Arbeit erfolgt auf lokalen Systemen. Eine andere Möglichkeit sehe ich auch nicht, für die langfristige Akzeptanz in Großunternehmen, schon aus Datenschutzgründen.

1. Was passiert nach dem Crash?: Wenn die KI-Blase platzt, bleibt die Technik
2. Optimistische Positionen zum konkreten Nutzen von KI
3. Positionen zum fehlenden ROI und überzogenen Erwartungen
4. Meinungen zum Crash am Finanzmarkt und staatlichen Rettungen
5. Positionen zu einer möglichen Konsolidierung und Spezialisierung
6. Meinungen zur Entwicklung von Open-Weight- und lokalen Modellen
7. Meinungen zur Entwicklung von Hardware, Rechenzentren und Verbraucherpreisen