Nicht jeder ist vom Return on Investment der generativen KI überzeugt. Aber viele Investoren sind es, wie aus den neuesten Zahlen des Finanzierungs-Trackers PitchBook hervorgeht.
Im dritten Quartal 2024 investierten VCs laut PitchBook 3,9 Milliarden US-Dollar in generative KI-Startups in 206 Deals. (Die 6,6-Milliarden-Dollar-Runde von OpenAI ist dabei nicht mitgerechnet.) Und 2,9 Milliarden Dollar dieser Finanzierung gingen im Rahmen von 127 Deals an in den USA ansässige Unternehmen.
Zu den größten Gewinnern im dritten Quartal gehörten der Programmierassistent Magic (320 Millionen US-Dollar im August), der Unternehmenssuchanbieter Glean (260 Millionen US-Dollar im September) und das Business-Analytics-Unternehmen Hebbia (130 Millionen US-Dollar im Juli). Chinas Moonshot AI hat im August 300 Millionen US-Dollar eingesammelt, und Sakana AI, ein japanisches Startup mit Schwerpunkt auf wissenschaftlichen Entdeckungen, hat letzten Monat eine Tranche in Höhe von 214 Millionen US-Dollar abgeschlossen.
Generative KI, ein breiter Querschnitt von Technologien, der Text- und Bildgeneratoren, Codierungsassistenten, Tools zur Cybersicherheitsautomatisierung und mehr umfasst, hat ihre Kritiker. Experten bezweifeln die Zuverlässigkeit der Technologie und – im Fall generativer KI-Modelle, die ohne Erlaubnis auf urheberrechtlich geschützten Daten trainiert werden – ihre Rechtmäßigkeit.
Aber VCs gehen praktisch darauf wetten, dass generative KI in großen und profitablen Branchen Fuß fassen wird und dass ihr langfristiges Wachstum nicht durch die Herausforderungen, denen sie heute gegenübersteht, beeinträchtigt wird.
Vielleicht haben sie recht. A Forrester-Bericht prognostiziert 60 % der generativen KI-Skeptiker werden die Technologie – wissentlich oder unwissentlich – für Aufgaben von der Zusammenfassung bis zur kreativen Problemlösung nutzen. Das ist um einiges rosiger als das von Gartner Vorhersage Anfang des Jahres gab es bekannt, dass bis 2026 30 % der generativen KI-Projekte nach dem Proof-of-Concept aufgegeben werden.
„Großkunden führen Produktionssysteme ein, die Startup-Tools und Open-Source-Modelle nutzen“, sagte Brendan Burke, leitender Analyst für aufstrebende Technologien bei PitchBook, in einem Interview mit Tech. „Die jüngste Modellwelle zeigt, dass neue Generationen von Modellen möglich sind und in wissenschaftlichen Bereichen, beim Datenabruf und bei der Codeausführung hervorragende Leistungen erbringen können.“
Eine gewaltige Hürde für die weit verbreitete Einführung generativer KI ist der enorme Rechenaufwand der Technologie. Bain-Analysten projizieren in einem aktuellen Studie dass generative KI Unternehmen dazu veranlassen wird, Rechenzentren im Gigawatt-Maßstab zu bauen – Rechenzentren, die das Fünf- bis Zwanzigfache der Menge an Strom verbrauchen, die ein durchschnittliches Rechenzentrum heute verbraucht – was eine bereits angespannte Arbeits- und Stromversorgungskette belastet.
Es besteht bereits eine generative KI-gesteuerte Nachfrage nach Rechenzentrumsstrom verlängern die Lebensdauer von Kohlekraftwerken. Morgan Stanley Schätzungen Wenn dieser Trend anhält, könnten die globalen Treibhausgasemissionen bis 2030 dreimal höher sein als ohne die Entwicklung generativer KI.
Mehrere der weltweit größten Rechenzentrumsbetreiber, darunter Microsoft, Amazon, Google und Oracle, haben Investitionen in die Kernenergie angekündigt, um ihren zunehmenden Bezug nicht erneuerbarer Energien auszugleichen. (Im September kündigte Microsoft an, Strom aus dem berüchtigten Kernkraftwerk Three Mile Island zu beziehen.) Aber es könnte dauern Jahre bevor diese Investitionen Früchte tragen.
Investitionen in generative KI-Startups zeigen keine Anzeichen einer Verlangsamung – negative externe Effekte sind verdammt. ElevenLabs, das virale Tool zum Klonen von Stimmen, versucht Berichten zufolge, Mittel im Wert von 3 Milliarden US-Dollar zu beschaffen, während Black Forest Labs, das Unternehmen hinter dem berüchtigten Bildergenerator von X, angeblich über eine Finanzierungsrunde in Höhe von 100 Millionen US-Dollar verhandelt.