Wie stark sich die Kosten, die für Rechenleistung anfallen in den letzten Jahren vermehrt haben, machte OpenAI-Mitgründer Greg Brockman während einer Gerichtsanhörung im Streit mit Elon Musk deutlich.

Demnach lagen die Rechenkosten des Unternehmens im Jahr 2017 noch bei rund 30 Millionen US-Dollar. Heute bewegen sich die Summen bereits im zweistelligen Milliardenbereich. Allein 2026 sollen rund 50 Milliarden Dollar für den Betrieb und das Training neuer KI-Modelle ausgegeben werden.

Der Grund dafür liegt in der enormen Rechenintensität moderner KI-Systeme. Je leistungsfähiger die Modelle werden, desto mehr Grafikprozessoren, Speicher, Strom und Rechenzentren werden benötigt.

KI-Boom treibt globale Infrastruktur-Offensive an

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 hat sich der Wettbewerb um KI-Infrastruktur massiv verschärft. Unternehmen sichern sich weltweit Zugriff auf Hochleistungs-Chips, Cloud-Kapazitäten und neue Rechenzentren.

Vor allem der Bedarf an spezialisierten KI-Chips explodiert. Dadurch profitieren nicht nur Softwareunternehmen, sondern die gesamte Infrastrukturbranche – von Cloud-Anbietern bis zu Halbleiterkonzernen.

Profitabilität rückt in weite Ferne

Trotz stark steigender Umsätze bleibt die wirtschaftliche Realität für das KI-Unternehmen eine herausfordernde. In erster Linie bedingt durch die hohen Kosten die für Rechenleistung aufgewendet werden müssen.

Interne Finanzunterlagen, über die The Information berichtete, zeichnen ein drastisches Bild: Bis 2030 soll sich der kumulierte „Cashburn‟ von OpenAI auf rund 665 Milliarden US-Dollar belaufen. Das wären 111 Milliarden Dollar mehr als ursprünglich kalkuliert.

Viele Analysten gehen deshalb inzwischen davon aus, dass OpenAI in diesem Jahrzehnt kaum profitabel arbeiten dürfte.