Die Auswirkungen von KI auf die Weltwirtschaft

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren viele Branchen revolutioniert und stellt eine der bedeutendsten technologischen Veränderungen unserer Zeit dar. Die Frage, ob KI die Welt tatsächlich ‘auffrisst’, wie es in einem kürzlich veröffentlichten Artikel von Benedict Evans diskutiert wird, ist sowohl faszinierend als auch komplex. In diesem Artikel werden wir die Auswirkungen von KI auf die Wirtschaft und die verschiedenen Sektoren untersuchen, die durch diese Technologie transformiert werden.

Historischer Kontext der technologischen Veränderungen

Um die aktuelle Situation zu verstehen, ist es wichtig, einen Blick auf die Geschichte der technologischen Veränderungen zu werfen. In den letzten 60 Jahren gab es mehrere bedeutende Plattformwechsel: von den Mainframes in den 1960er und 70er Jahren über Personal Computer in den 1980er Jahren, das Internet in den 1990er Jahren bis hin zu Smartphones in den 2000er Jahren. Jedes dieser Ereignisse hat die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend verändert und Innovationen in verschiedenen Sektoren vorangetrieben.

Die Rolle von generativer KI und Investitionen durch große Tech-Unternehmen

Generative KI, die durch Modelle wie ChatGPT und Claude repräsentiert wird, wird als der nächste große Plattformwechsel angesehen. Laut Schätzungen werden Unternehmen wie Microsoft, Google, Amazon und Meta bis 2025 insgesamt rund 400 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur investieren. Dies übersteigt die globalen Investitionen in die Telekommunikationsbranche und zeigt, wie ernst die großen Tech-Unternehmen die Entwicklung von KI nehmen.

Diese Investitionen haben zu einer Vielzahl von KI-Modellen geführt, die in ihrer Leistungsfähigkeit immer ähnlicher werden. Die Kosten für den Zugang zu diesen Modellen sind in den letzten Jahren dramatisch gesunken, was zu einer breiteren Verfügbarkeit von KI-Technologien führt.

Die Kommodifizierung von KI und deren Auswirkungen auf den Markt

Ein zentrales Thema in Evans’ Argumentation ist die Kommodifizierung von KI. Der Begriff beschreibt den Prozess, durch den KI-Modelle und -Technologien zu Standardprodukten werden, die leicht zugänglich und austauschbar sind. Dies könnte bedeuten, dass der wirtschaftliche Wert nicht mehr bei den Anbietern der Modelle liegt, sondern bei den Unternehmen, die diese Technologien in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren.

Die Frage bleibt, ob KI-Modelle wie LLMs (Large Language Models) diesem Muster folgen werden oder ob sie eine Ausnahme darstellen. Derzeit zeigen die Daten, dass die meisten Unternehmen KI-Modelle in Pilotprojekten testen, während die breite Akzeptanz in vielen Sektoren noch aussteht.

Die Zukunft der KI und die Frage nach der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI)

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Diskussion um die künstliche allgemeine Intelligenz (AGI). Viele Experten, darunter Sam Altman und Elon Musk, glauben, dass wir auf einem klaren Weg zur AGI sind, die möglicherweise bis 2028 erreicht wird. Doch die Frage bleibt, wie wirtschaftlich vorteilhaft AGI für die Unternehmen sein wird, die die Modelle kontrollieren.

Wenn AGI tatsächlich erreicht wird, könnte dies zu einem intensiven Wettbewerb zwischen verschiedenen Anbietern führen, was zu einem Preisverfall und einer Verlagerung des wirtschaftlichen Wertes zu den Nutzern der Technologie führen könnte.

Fazit und Ausblick auf die kommenden Entwicklungen im Bereich KI

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Technologie existiert und die zugrunde liegenden Fähigkeiten real sind. Die aktuellen Beweise deuten jedoch darauf hin, dass der Wert in Anwendungen und Kundenbeziehungen fließen wird, während die Anbieter von KI-Modellen Schwierigkeiten haben könnten, den Wert proportional zu den Fähigkeiten, die sie schaffen, zu erfassen. Die nächsten Jahre werden entscheidend sein, um zu beobachten, wie sich die Dynamik in der KI-Industrie entwickelt und welche Unternehmen in der Lage sind, sich in diesem sich schnell verändernden Umfeld zu behaupten.

Quellenliste:

• Quelle: IS AI REALLY EATING THE WORLD?
• Why Software Is Eating the World
• AI Spending Boom
• OpenAI API Pricing
• Deloitte Survey on Generative AI