Wir leben in einer Zeit beispielloser technologischer Innovation, die keine Anzeichen einer Verlangsamung erkennen lässt. Viele Technologen sind sogar der Meinung, dass das Innovationstempo dank maschineller Intelligenz und anderer Faktoren weiter zunehmen wird. Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT sind das beste Beispiel dafür.
„Wir kommen um ChatGPT nicht herum ... Ich habe mit Dutzenden CEOs oder anderen Führungskräften in börsennotierten Unternehmen gesprochen. Und dieses Thema kommt immer und ausnahmslos zur Sprache, wenn es um die jährlichen Prioritäten geht“, sagt Azeem Azhar im Found In Conversation Podcast von Pictet, der von Edie Lush moderiert wird.
„Ich denke, die Akzeptanzkurve wird schneller nach oben verlaufen als damals bei der Elektrizität oder auch der Schreibmaschine – hier dauerte es etwa 20 bis 25 Jahre, bis sich die Neuerung wirklich durchgesetzt hat. Dennoch wird es einige Zeit dauern.“
Entscheidend ist, dass die Technologie zwar sehr kompliziert ist, aber dass hier auch kleine Start-ups mitmischen können. Das Pariser Unternehmen Mistral AI beispielsweise hat mit einem sehr kleinen Budget ein Konkurrenzprodukt für das von Microsoft unterstützte ChatGPT entwickelt.
„Ich würde meinen, dass es ziemlich schwierig ist, bei Null anzufangen. Aber wie dieses französische Team und Mistral gezeigt haben, können auch kleine Teams mit weit weniger Ressourcen das Ziel erreichen. Und das ist, glaube ich, ein gängiges Muster in der Geschichte der Technologien. Es ist extrem schwierig, überhaupt erst einmal etwas zu schaffen, aber sobald es jemandem gelungen ist, geht es Schlag auf Schlag“, sagt Azhar, der seine technischen Erkenntnisse mit Hunderttausenden von Lesern in seinem wöchentlichen Exponential View Newsletter teilt.
Erstens wissen die Entwickler, dass die Technologie möglich ist, dass die Software erfolgreich entwickelt werden kann – eben weil es schon einmal funktioniert hat.
„Wir wissen jetzt, dass wir es schaffen können, und das ist eine grosse Motivation für die Teams. Zum anderen dringt natürlich auch einiges von dem Know-how und den Strategien nach aussen. So finden andere Teams schneller Wege, die funktionieren. Mit diesen Folgemodellen können wir viel mehr herausholen und haben viel weniger hineingesteckt.“
Als Beispiel nennt er GPT-4 – ein multimodales KI-Modell, das sowohl Bilder als auch Prompts für die Erstellung von Content verwenden kann. Dieses bahnbrechende Modell wurde mit einem Trainingssatz von etwa 13 Billionen Token erstellt, was eine enorme Rechenleistung erfordert. Nachfolgende Modelle können ähnliche Ergebnisse wesentlich effizienter erzielen.
„Das ist in etwa so, als würde man sagen, die Motoren von 1923 seien effizienter und leistungsfähiger als die von 1896. In Wirklichkeit ist es aber einfach nur viel schneller gegangen“, sagt Azhar.
„An der Spitze werden immer die allerbesten Teams stehen, die von der allerbesten KI unterstützt werden. Dort hinzugelangen, ist schwierig, aber es wird mit der Zeit einfacher.“
Wenn Sie mehr von Experten zum Verständnis der modernen Welt erfahren möchten, hören Sie sich den Found in Conversation Podcast an.
Einblicke für Investoren
Von Stanislas Chanavat, Principal Thematics – Private Equity, Pictet Alternative Advisors
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Das Aufkommen von ChatGPT und anderen Formen der generativen künstlichen Intelligenz hat die öffentliche Aufmerksamkeit auf diese Technologie gelenkt und die Begeisterung der Investoren für Technologieaktien neu entfacht. Wir stehen natürlich noch am Anfang des nächsten grossen technologischen Wandels, der die meisten Technologie- und auch die Nicht-Technologiemärkte im Laufe der Zeit verändern wird.
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Im Moment konzentrieren wir uns auf solide Technologien und vernünftige Geschäftsmodelle und meiden teure und kapitalintensive Unternehmen. Mit zunehmender Reife der generativen KI werden diese Unternehmen gut positioniert sein, um ihr Potenzial zu nutzen und zu monetarisieren – wie sie es auch bei der nächsten spektakulären Innovation tun werden.
