Genauere Ergebnisse mit multimodalen Modellen
Wie sich dagegen Multimodalität in der Praxis auswirken könnte, beschreibt der Analyst so: Ein Unternehmen aus dem Gesundheitswesen, das beispielsweise versuche, einen immersiven Chatbot für Ärzte zu entwickeln, könne mit einer multimodalen GenAI-Engine die Audioschnipsel, Röntgenbilder und MRT-Videoscans eines Arztes aufnehmen, verarbeiten und so wesentlich genauere Prognosen und Behandlungsergebnisse erstellen. "Dies schafft ein sehr intensives, persönliches Erlebnis, das mit einer einfachen LLM-Erfahrung nicht möglich wäre", so Dekate. Wenn Google Unternehmen und Verbrauchern diese multimodale Erfahrungen ermöglichen könne, dann habe der Anbieter die Chance, sein Standing im Markt deutlich zu verbessern.
Foto: Google
Der KI-Markt dürfte aus Sicht des Gartner-Analysten nun in eine neue Phase eintreten. 2023 sei ein Jahr der Ideenfindung gewesen, als Unternehmen und Verbraucher im Zuge der Veröffentlichung von ChatGPT mehr über GenAI und Chatbots erfuhren, so Dekate. Mittlerweile verstünden die Unternehmen die Möglichkeiten von GenAI besser und begännen zu investieren, um ihre Back-End- und Front-End-Systeme damit auszustatten.
Die Marktforscher von IDC erwarten, dass die Ausgaben für GenAI-Lösungen im Jahr 2024 weltweit rund 40 Milliarden Dollar erreichen werden, gegenüber 19,4 Milliarden Dollar im Vorjahr. Bis 2027 werde der Markt IDC zufolge voraussichtlich ein Volumen von 151,1 Milliarden Dollar erreichen - mit einer jährlichen Wachstumsrate von durchschnittlich 86,1 Prozent.
Google vs Microsoft: Kampf der KI-Titanen
Der One AI Premium-Plan ist auch eine Kampfansage Googles an die Adresse von Microsoft und seinen GenAI-Partner OpenAI, der das GPT-LLM entwickelt hat, das ChatGPT antreibt. "Zum Teil geht es darum, mit Microsoft zu konkurrieren, und zum Teil darum, seinen Premium-Kunden entsprechende Dienste anzubieten", sagt Jack Gold, Chefanalyst bei J. Gold Associates. Die Kunst dabei bestehe darin, die richtige Balance zu finden. "Wenn man eine Gebühr erhebt, begrenzt man auch die Anzahl der Nutzer, die sich kostenlos angemeldet hätten", so der Analyst. "Das bietet die Möglichkeit, Probleme zu beheben, die von einer begrenzten Anzahl von Nutzern gesehen werden, und bietet eine Einnahmequelle, um die Technik aufrechtzuerhalten, anstatt sich auf Werbung verlassen zu üssen, um sie zu finanzieren."
Für Google stellt sich auch die Frage der Kosten. Denn es ist nicht billig, große KI-Modelle in Rechenzentren zu trainieren. "Ich bin mir nicht sicher, wie Google es ab- und verrechnet, all diese KI im Hintergrund laufen lassen," so Gold. Das erfordere eine Menge Rechenleistung, "und Energie ist einer der größten Kostenfaktoren beim Betrieb einer Cloud und der dazugehörigen Rechenzentren".