Analysten dämpfen die Erwartungen der Nutzer an zukünftige KI-Modelle, nicht aber das Engagement der Investoren

Analysten raten Nutzern, ihre Erwartungen an künftige KI-Modelle zu dämpfen, doch Investoren bleiben zuversichtlichdent was die KI-Branche angeht. Diese verhaltene Stimmung folgte auf die Enttäuschung von Nutzern und Analysten, nachdem OpenAIs GPT-5 mit nur geringfügigen Verbesserungen auf den Markt gebracht hatte. 

Die Erwartungen waren hoch, als OpenAI letzte Woche sein GPT-5-Modell vorstellte. Firmenchef Sam Altman bezeichnete es als „einen bedeutenden Schritt auf dem Weg zu AGI“, der Abkürzung für Künstliche Allgemeine Intelligenz. Die Führungskräfte gingen außerdem davon aus, dass diese Version Schwächen von ChatGPT beheben würde.

Die Resonanz war jedoch nicht wie erwartet. Nutzer veröffentlichten umgehend Screenshots GPT-5 in sozialen Medien, die zeigten, wie

GPT-5 offenbart Frustrationen über den Fortschritt von KI-Modellen

Fortgeschrittene Nutzer kritisierten die Persönlichkeit von GPT-5 und beschrieben den Chatbot als kälter und mechanischer als seine Vorgänger. OpenAI ging in einem Update auf dieses Problem ein und versprach, das Modell freundlicher und zugänglicher zu gestalten. Gleichzeitig betonte das Unternehmen, dass die Unterwürfigkeit im Vergleich zu früheren Modellen nicht zugenommen habe.

Die neuen Nutzungslimits, die zunächst auf 200 Abfragen pro Woche begrenzt waren, verärgerten auch die zahlenden Abonnenten. Altman sah sich gezwungen, einige Entscheidungen zurückzunehmen, ein beliebtes, zuvor eingestelltes Modell wieder einzuführen und mehr Anpassungsmöglichkeiten zu versprechen.

Die Enttäuschung deutete auf tieferliegende Frustrationen über das Tempo der KI-Entwicklung hin. Frühere Versionen galten als Quantensprünge, GPT-5 hingegen wurde als inkrementell beschrieben. „Von GPT-5 erwarteten die Leute, etwas völlig Neues zu entdecken“, sagte Thomas Wolf, Mitgründer des KI-Startups Hugging Face. „Und das haben wir hier nicht wirklich erlebt.“

Im Vergleich zu Konkurrenten wie Claude, Gemini, DeepSeek und xAI erzielte GPT-5 laut einer Studie der Princeton University bei wissenschaftlichen Aufgaben, Programmieraufgaben und Kundenserviceaufgaben durchweg durchschnittliche Ergebnisse. Die Stärken des Modells lagen in Kosteneffizienz und Geschwindigkeit, nicht in herausragender Intelligenz.

Dies hat Erinnerungen an den „KI-Winter“ der 1980er-Jahre geweckt, als überzogene Erwartungen enttäuscht wurden, weil Unternehmen keine kommerziell nutzbaren Systeme liefern konnten. Gary Marcus, ein prominenter Kritiker, sagte: „GPT-5 war die zentrale Ikone des gesamten Ansatzes, die Entwicklung hin zu einer allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) voranzutreiben, und es hat nicht funktioniert.“

Jahrelang beruhte der Fortschritt bei großen Sprachmodellen darauf, immer mehr Daten und Rechenleistung in die Trainingssysteme zu investieren. Unternehmen haben inzwischen einen Großteil der frei zugänglichen Internetdaten ausgeschöpft und sind daher gezwungen, Verträge mit Verlagen und Rechteinhabern abzuschließen, während die Trainingskosten weiter steigen. Berichten zufolge nutzte GPT-5 Hunderttausende der neuesten Nvidia-Prozessoren, was die Knappheit und die hohen Kosten dieser Ressourcen verdeutlicht.

Manche Beobachter argumentieren, dass die Fixierung auf Skalierung die Erforschung alternativer Ansätze eingeschränkt hat. Yann LeCun, leitender Wissenschaftler bei Meta, schlug vor, dass Fortschritte Modelle erfordern, die mit realen Video- und multimodalen Daten trainiert werden.

Investoren setzen trotz nachlassendem KI-Hype weiterhin auf KI

Die Investoren blieben davon weitgehend unbeeindruckt. Wall Street und Risikokapitalgeber investierten weiterhin Milliarden in KI.

Nvidia, der führende Chiphersteller, der den Großteil des KI-Trainings ermöglicht, konnte seine Marktkapitalisierung auf 4,4 Billionen US-Dollar steigern. Die Aktien von SoftBank, einem wichtigen Unterstützer von OpenAI, legten im letzten Monat um mehr als 50 % zu. OpenAI selbst erwirtschaftet mit ChatGPT einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz von 12 Milliarden US-Dollar.

Das Vertrauen der Investoren steht im Gegensatz zu den Erwartungen der Analysten. Der Princeton-Forscher Sayash Kapoor merkte an, dass es bei GPT-5 weniger um die Annäherung an eine allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) gehe, sondern vielmehr darum, als Infrastruktur für Produkte zu dienen. Die Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz des Modells könnten Unternehmen dazu anregen, neue Anwendungen darauf aufzubauen.

Risikokapitalgeber argumentieren zudem, dass die Möglichkeiten noch weitgehend ungenutzt seien. „Start-ups und Unternehmen haben noch nicht einmal ansatzweise ausgeschöpft, was sie im Bereich Geschäfts- und Verbraucheranwendungen leisten können“, sagte Peter Deng, General Partner bei Felicis und ehemaliger Manager bei OpenAI.