Ein kürzlich geleaktes Google-Memo enthüllt, dass sich im Wettbewerb um generative KI, sowohl Microsoft und auch Google zwar viel Aufmerksamkeit sichern, aber Open-Source-Entwickler dennoch den Markt erobern könnten. Ein Google KI-Ingenieur schreibt: „Die unangenehme Wahrheit ist, dass wir [Generative KI] diesen Wettlauf nicht gewinnen werden, und auch OpenAI nicht. Während wir uns gestritten haben, hat eine dritte Gruppe still und heimlich unser Essen weggeschnappt.“ Und wer ist diese versteckte dritte Partei? Amazon Web Services (AWS)? IBM? Baidu? Keiner von ihnen. Es ist die Open-Source-Community.
Ich denke, dass es klar ist, dass schlussendlich (sehr langfristig) kein kommerzielles Software-Unternehmen gegen open-source eine Chance hat.
Der Vorteil privater Unternehmen liegt mehr darin, dass sie schneller entwickeln und schneller neue Versionen raushauen können. Langfristig wird das aber immer weniger zum Vorteil.
Jedoch satteln auch deshalb schon viele Unternehmen auf Infrastruktur um.
Müssen halt ihre Gewinne runterschrauben ¯_(ツ)_/¯
Open-Source hat definitiv einen beeindruckenden Einfluss. Es bietet Transparenz und Community-Engagement, was viele Unternehmen schätzen. Die Zukunft? Vermutlich eine Mischung....
Der große Vorteil von Hyperscalern wie Google und Microsoft ist, dass sie schon die ganze Cloud und Produktwelt (Office) drumherum haben und damit bei den Kunden sind. Und dann bauen sie ausgereifte Produkte und können diese beim Kunden einrichten une gewisse Standards an Verlässlichkeit versichern.
Das neuste Stable Diffusion Plugin oder LLM Prompt Hack ist doch gar nicht interessant für große Kunden wie Banken, Versicherungen oder den Staat. Da müssen erstmal Basics her. In Deutschland sind diese Basics auch grundlegende Digitalisierung der Daten und Prozesse.
Und wenn wir von B2C reden, dann wird wohl kaum jemand morgen auf eine Open Source Suchmaschine wechseln. Wieder gilt: Google und Bing sind die ausgereiften Produkte, die massenmarkttauglich sind und in eine ganze Palette von Produkten eingebettet.
Sag ich ja: Infrastruktur.
Ich würde evtl. unterscheiden zwischen Hardware (Infrastruktur) und Software (Programmcode).
bei obigen Gedanken habe ich genau die Software gemeint. Hardware ist nocheinmal ein anderes Pferd. :-)
Weil es bei KI in der Praxis doch gar nicht darum geht riesige Rechenzentren zu haben, sondern die vorhandenen Foundation Models gut weiterzubenutzen. Das kann eine Horde motiverter Nerds wesentlich besser.