Der Weg von OpenAI zur Profitabilität: Wird das Unternehmen es bis 2029 schaffen?

Ein aktueller Bericht von The Information warf einen Blick auf die Finanzprognosen von OpenAI und enthüllte, dass das Unternehmen voraussichtlich erst 2029 profitabel sein wird

A recent report from The Information took a closer look at OpenAI’s financial projections, which show that the company doesn’t expect to be profitable until 2029 when it’s expected to generate $100 billion in revenue. Until then, OpenAI anticipates steep losses year over year, cumulatively amounting to $44 billion between 2023 and 2028, with an anticipated peak loss of $14 billion in 2026.

In einem aktuellen Bericht von The Information wurden die Finanzprognosen von OpenAI genauer unter die Lupe genommen. Diese zeigen, dass das Unternehmen erst im Jahr 2029 mit einem Gewinn von 100 Milliarden US-Dollar rechnet. Bis dahin rechnet OpenAI Jahr für Jahr mit erheblichen Verlusten, die sich zwischen 2023 und 2028 kumulativ auf 44 Milliarden US-Dollar belaufen, mit einem voraussichtlichen Spitzenverlust von 14 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026.

The company’s most significant expense is computing power—the infrastructure required to train and run its artificial intelligence (AI) models. Spending in this area alone is projected to reach $9.5 billion annually by 2026; these costs can be divided into high-performance computing resources (computer chips), energy consumption (electricity), data storage and continuous algorithm development.

Der größte Kostenfaktor des Unternehmens ist die Rechenleistung – die Infrastruktur, die zum Trainieren und Ausführen seiner Modelle für künstliche Intelligenz (KI) erforderlich ist. Allein die Ausgaben in diesem Bereich werden bis 2026 voraussichtlich 9,5 Milliarden US-Dollar pro Jahr erreichen; Diese Kosten können in Hochleistungsrechenressourcen (Computerchips), Energieverbrauch (Strom), Datenspeicherung und kontinuierliche Algorithmenentwicklung unterteilt werden.

The report also says that OpenAI allegedly presents investors with an alternative projection showing that the company is profitable in 2026 when you strip out expenses like the cost of training its models.

In dem Bericht heißt es auch, dass OpenAI den Anlegern angeblich eine alternative Prognose vorlegt, die zeigt, dass das Unternehmen im Jahr 2026 profitabel ist, wenn man Ausgaben wie die Kosten für die Schulung seiner Modelle herausrechnet.

While it’s definitely a positive sign that analysts see profitability in OpenAI’s future—especially amid widespread concerns about when leaders in the AI space would begin turning a profit—it also raises the critical question: Will OpenAI make it to 2029 without significant financial restructuring? It is no secret that the company has a substantial cash burn, and this new report underscores the scale of its expenditures.

Während es auf jeden Fall ein positives Zeichen ist, dass Analysten in der Zukunft von OpenAI Rentabilität sehen – insbesondere angesichts der weit verbreiteten Besorgnis darüber, wann führende Unternehmen im KI-Bereich anfangen würden, Gewinne zu erwirtschaften –, wirft es auch die entscheidende Frage auf: Wird OpenAI es bis 2029 ohne wesentliche finanzielle Umstrukturierung schaffen? Es ist kein Geheimnis, dass das Unternehmen einen erheblichen Bargeldverbrauch hat, und dieser neue Bericht unterstreicht das Ausmaß seiner Ausgaben.

Even though OpenAI recently raised over $6 billion at a $157 billion valuation, that’s a fraction of the projected $44 billion it has to spend before reaching profitability. Unless the company alters its business model, discovers innovative ways to reduce operational costs, or secures additional funding, OpenAI will likely need to raise capital at least once more before turning a profit in five years.

Obwohl OpenAI kürzlich über 6 Milliarden US-Dollar bei einer Bewertung von 157 Milliarden US-Dollar eingesammelt hat, ist das nur ein Bruchteil der voraussichtlichen 44 Milliarden US-Dollar, die das Unternehmen ausgeben muss, bevor es profitabel wird. Sofern das Unternehmen sein Geschäftsmodell nicht ändert, innovative Wege zur Senkung der Betriebskosten findet oder sich keine zusätzliche Finanzierung sichert, muss OpenAI wahrscheinlich mindestens noch einmal Kapital aufnehmen, bevor es in fünf Jahren einen Gewinn erzielen kann.

Two scientists, John Hopfield and Geoffrey Hinton, have been awarded the Nobel Prize in Physics for their contributions to machine learning.

Zwei Wissenschaftler, John Hopfield und Geoffrey Hinton, wurden für ihre Beiträge zum maschinellen Lernen mit dem Nobelpreis für Physik ausgezeichnet.

Hopfield developed a neural network capable of storing and reconstructing patterns, offering insights into how the human brain recalls memories when provided with partial information; his work modeled associative memory, bridging the gap between neuroscience and computational models.

Hopfield entwickelte ein neuronales Netzwerk, das Muster speichern und rekonstruieren kann und Erkenntnisse darüber liefert, wie das menschliche Gehirn Erinnerungen abruft, wenn es mit Teilinformationen versorgt wird; Seine Arbeit modellierte das assoziative Gedächtnis und überbrückte damit die Lücke zwischen Neurowissenschaften und Computermodellen.

Years later, Hinton created the Boltzmann machine, a type of neural network that uses random decision-making to learn internal data representations; this innovation enhanced the network’s ability to recognize complex patterns and improve future decision-making. Hinton, who left his research role at Google (NASDAQ: GOOGL) in 2023 due to concerns about AI’s potential risks to humanity, has been a vocal advocate for ethical considerations in AI development.

Jahre später entwickelte Hinton die Boltzmann-Maschine, eine Art neuronales Netzwerk, das zufällige Entscheidungen nutzt, um interne Datendarstellungen zu lernen; Diese Innovation verbesserte die Fähigkeit des Netzwerks, komplexe Muster zu erkennen und zukünftige Entscheidungen zu verbessern. Hinton, der seine Forschungsfunktion bei Google (NASDAQ: GOOGL) im Jahr 2023 aufgrund von Bedenken hinsichtlich der potenziellen Risiken von KI für die Menschheit aufgab, war ein lautstarker Verfechter ethischer Überlegungen bei der KI-Entwicklung.

This year’s physics laureates’ breakthroughs stand on the foundations of physical science. They have showed a completely new way for us to use computers to aid and to guide us to tackle many of thechallenges our society face.

Die Durchbrüche der diesjährigen Physik-Preisträger basieren auf den Grundlagen der Naturwissenschaften. Sie haben uns einen völlig neuen Weg aufgezeigt, wie wir Computer nutzen können, um uns bei der Bewältigung vieler Herausforderungen, vor denen unsere Gesellschaft steht, zu unterstützen und anzuleiten.

Thanks to their work humanity now has a new item in… pic.twitter.com/0sGCbEoMsS

Dank ihrer Arbeit hat die Menschheit jetzt einen neuen Gegenstand in … pic.twitter.com/0sGCbEoMsS

Although computer-driven, both networks used and were inspired by physics and physics problems. Hopfield says that he did not imagine the work would be useful in machine learning but acknowledges that there are natural crossovers between biology, physics and AI.

Obwohl computergesteuert, nutzten beide Netzwerke die Physik und physikalische Probleme und wurden von diesen inspiriert. Hopfield sagt, er hätte sich nicht vorgestellt, dass die Arbeit beim maschinellen Lernen nützlich sein würde, räumt jedoch ein, dass es natürliche Überschneidungen zwischen Biologie, Physik und KI gibt.

The fact that the Royal Swedish Academy of Sciences—the entity that awards the Nobel Prize in Physics—decided to tie this year’s prize to machine learning and AI reflects the current climate of innovation and shows that there is still a lot of global attention on artificial intelligence. Although consumer-facing AI technologies like chatbots have dominated recent headlines, scientific advances in AI often have a more profound impact on the world.

Die Tatsache, dass die Königlich Schwedische Akademie der Wissenschaften – die Einrichtung, die den Nobelpreis für Physik vergibt – beschlossen hat, den diesjährigen Preis an maschinelles Lernen und KI zu knüpfen, spiegelt das aktuelle Innovationsklima wider und zeigt, dass der künstlichen Intelligenz weltweit immer noch große Aufmerksamkeit geschenkt wird Intelligenz. Obwohl verbraucherorientierte KI-Technologien wie Chatbots in letzter Zeit die Schlagzeilen dominiert haben, haben wissenschaftliche Fortschritte in der KI oft tiefgreifendere Auswirkungen auf die Welt.

Meta (NASDAQ: META) has announced that it will launch Meta AI in six new countries: the Philippines, Bolivia, Guatemala, Paraguay, the United Kingdom and Brazil—the two nations where it previously suspended AI operations due to data and privacy concerns.

Meta (NASDAQ: META) hat angekündigt, Meta AI in sechs neuen Ländern einzuführen: den Philippinen, Bolivien, Guatemala, Paraguay, dem Vereinigten Königreich und Brasilien – den beiden Ländern, in denen es zuvor den KI-Betrieb aufgrund von Daten- und Datenschutzbedenken eingestellt hat.

Users in these countries will now have access to Meta AI through Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger apps, the Meta.ai website and the Ray-Ban Meta Glasses. Meta AI is an assistant that handles text and voice queries and analyzes images, effectively offering functionalities similar to those of other advanced AI chatbots on the market.

Benutzer in diesen Ländern haben nun Zugriff auf Meta AI über Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger-Apps, die Meta.ai-Website und die Ray-Ban Meta Glasses. Meta AI ist ein Assistent, der Text- und Sprachanfragen verarbeitet und Bilder analysiert und so ähnliche Funktionalitäten wie andere fortschrittliche KI-Chatbots auf dem Markt bietet.

Previously, Meta faced significant obstacles in launching its AI services in the U.K. and Brazil due to concerns from each country’s data privacy watchdog. However, the company has found a data privacy loophole by asserting that Meta AI constitutes a “legitimate interest” in business operations. This allows Meta to justify its use of consumer data without their consent because they claim it is necessary for fulfilling its business objectives; in particular, Meta claims this data will help its AI better reflect the diversity of the population, which is crucial to its commercial operations.

Zuvor war Meta bei der Einführung seiner KI-Dienste in Großbritannien und Brasilien aufgrund von Bedenken seitens der Datenschutzaufsichtsbehörden der einzelnen Länder mit erheblichen Hindernissen konfrontiert. Das Unternehmen hat jedoch eine Lücke im Datenschutz gefunden, indem es behauptete, Meta AI stelle ein „berechtigtes Interesse“ am Geschäftsbetrieb dar. Dies ermöglicht es Meta, die Verwendung von Verbraucherdaten ohne deren Zustimmung zu rechtfertigen, weil sie behaupten, dass dies für die Erfüllung seiner Geschäftsziele erforderlich sei; Meta behauptet insbesondere, dass diese Daten dazu beitragen werden, dass seine KI die Vielfalt der Bevölkerung besser widerspiegelt, was für seine kommerziellen Aktivitäten von entscheidender Bedeutung ist.

For a while, I was unsure how companies like Meta would proceed in data privacy-focused countries like the U.K.. I wondered if the regulations would be considered too prohibitive and that AI service providers would opt out of operating there altogether

Eine Zeit lang war ich unsicher, wie Unternehmen wie Meta in datenschutzorientierten Ländern wie Großbritannien vorgehen würden. Ich fragte mich, ob die Vorschriften als zu unerschwinglich angesehen würden und ob KI-Dienstanbieter ihre Tätigkeit dort ganz aufgeben würden