Billigere KI-Modelle könnten den KI-Boom sogar beschleunigen

• NVIDIA Corp. – WKN: 918422 – ISIN: US67066G1040 – Kurs: 203,530 $ (Nasdaq)

Wenn Unternehmen auf günstigere oder Open-Source-Modelle wechseln, müsste die Nachfrage nach KI-Infrastruktur doch sinken. Genau das zeigen die Daten aktuell aber nicht.

Das Gegenteil ist der Fall. Die Kosten pro Anfrage fallen, gleichzeitig steigt die Nutzung deutlich an.

Die Grafik von Ramp (weiter unten) zeigt genau diesen Effekt. Unternehmen, die verstärkt Open-Source- oder Model-Serving-Plattformen einsetzen, gaben zuletzt im Median rund 248 USD pro Mitarbeiter und Monat für KI aus. Das sind rund 23-mal mehr als der Median aller KI-Nutzer, der bei etwa 11 USD liegt.

Das wirkt zunächst widersprüchlich, lässt sich aber einfach erklären.

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Sinken die Kosten pro KI-Anfrage, werden plötzlich viele Anwendungen wirtschaftlich, die sich vorher nicht gerechnet hätten. Unternehmen automatisieren mehr Prozesse, testen mehr Ideen und integrieren KI in immer mehr Geschäftsbereiche.

Es greift das Jevons-Paradoxon (mal wieder). Wird eine Technologie effizienter und günstiger, sinkt häufig nicht der Gesamtverbrauch. Stattdessen steigt die Nutzung so stark an, dass die Gesamtausgaben sogar wachsen.

Es geht also nicht nur darum, welches Modell pro Anfrage am billigsten ist. Entscheidend ist, wie viele zusätzliche Anwendungsfälle durch die niedrigeren Kosten überhaupt erst entstehen.

Sollte sich Marktanteil von den teuersten Frontier-Modellen hin zu günstigeren Open-Source- oder chinesischen Modellen verschieben, könnte das die Rendite von KI-Investitionen für Unternehmen weiter verbessern. Mehr Intelligenz pro investiertem Dollar würde die Nachfrage nach Tokens zusätzlich erhöhen.

Für die KI-Infrastruktur wäre das sogar ein positives Szenario. Ein größerer Teil der Wertschöpfung könnte von den Modellanbietern zu den Unternehmen wandern, die Rechenleistung, Netzwerke und Speicher bereitstellen. Gewinner wären dann vor allem diejenigen, die die niedrigsten Kosten pro Token anbieten und die steigende Nachfrage am effizientesten bedienen können, im Hardwarebereich beispielsweise NVIDIA.

Fazit

Günstigere Modelle bedeuten nicht automatisch weniger Bedarf an Rechenleistung. Sie können vielmehr dafür sorgen, dass KI in deutlich mehr Anwendungen eingesetzt wird und damit die Nachfrage nach Infrastruktur weiter wächst.

Noch ist diese Entwicklung allerdings nicht vollständig angekommen.

Zwar stammt heute bereits ein großer Teil des Token-Volumens aus günstigen, häufig offenen Modellen. Der größte wirtschaftliche Wert entfällt bislang jedoch weiterhin auf die leistungsstärksten Frontier-Modelle. Sollte sich dieses Verhältnis in den kommenden Jahren verschieben, könnte das den Ausbau der globalen KI-Infrastruktur zusätzlich beschleunigen.

Ramp

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