OpenAI benötigt bis 2030 mindestens 207 Milliarden US-Dollar an Finanzierung — Schätzung von HSBC

 (ft.com)
1 Punkte von GN⁺ 2025-11-27 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Im HSBC-Modell, das die riesigen Cloud-Mietverträge mit Microsoft und Amazon berücksichtigt, ergibt sich für OpenAI die Struktur, dass zur Aufrechterhaltung des Betriebs bei fortgesetzten Verlusten bis 2030 mindestens 207 Milliarden US-Dollar an zusätzlicher Finanzierung nötig wären
  • OpenAI hat Cloud-Mietverträge im Umfang von 250 Milliarden US-Dollar mit Microsoft und 38 Milliarden US-Dollar mit Amazon abgeschlossen; insgesamt summieren sich die Cloud-Mietverträge auf 1,8 Billionen US-Dollar, bei einer vertraglich gebundenen Leistung von 36 GW, was in einem Szenario die jährlichen Rechenzentrums-Mietkosten allein auf bis zu 620 Milliarden US-Dollar steigen lässt
  • HSBC skizziert einen Hochwachstumspfad, in dem die Nutzerzahl bis 2030 per S-Kurve auf 3 Milliarden Menschen wächst, davon 10 % zahlende Abonnenten werden und LLMs 2 % des digitalen Werbemarkts einnehmen; damit könnte der Umsatz 2030 auf 213,59 Milliarden US-Dollar steigen
  • Gleichzeitig bleiben wegen der gewaltigen Computing-Kosten — kumulierte Cloud-Mietkosten von 792 Milliarden US-Dollar bis 2030 und 1,4 Billionen US-Dollar bis 2033 — selbst nach Addition von kumuliertem Free Cashflow, Nvidia-Investment, ungenutzten Kreditlinien und vorhandener Liquidität noch 207 Milliarden US-Dollar Finanzierungslücke
  • HSBC hält zwar an einem stark optimistischen Ausblick fest, wonach KI die Produktivität branchenübergreifend steigern wird, zeigt aber zugleich, dass OpenAI zur Bewältigung dieses gewaltigen CAPEX möglicherweise schmerzhafte Entscheidungen wie zusätzliche Finanzierung oder die Anpassung von Rechenzentrumsverträgen treffen muss

Riesige Cloud-Verträge und die Struktur eines „Geldgrabens“

  • OpenAI wird als „ein riesiger Geldgraben mit einer Website obendrauf“ beschrieben; da es sich um ein nicht börsennotiertes Unternehmen handelt, lässt sich die Tiefe dieses Grabens nur schätzen

    • Das US-Software- und Services-Team von HSBC hat kürzlich sein Finanzmodell für OpenAI aktualisiert
    • Die wichtigste Änderung ist die Berücksichtigung neuer Cloud-Mietverträge mit Microsoft und Amazon

  • Berücksichtigt wurden ein Cloud-Compute-Mietvertrag über 250 Milliarden US-Dollar mit Microsoft und ein Vertrag über 38 Milliarden US-Dollar mit Amazon

    • Durch diese beiden Verträge steigt OpenAIs zusätzlicher Compute-Bedarf um 4 GW, womit die gesamte vertraglich gebundene Leistung bei 36 GW liegt
    • Der Gesamtwert aller Verträge wird auf bis zu 1,8 Billionen US-Dollar geschätzt

  • Unter diesen Annahmen bewegt sich OpenAI auf einen Pfad zu, der jährliche Rechenzentrums-Mietkosten von rund 620 Milliarden US-Dollar bedeutet

    • Allerdings wird unterstellt, dass nur etwa ein Drittel dieser vertraglich gebundenen Leistung bis Ende 2030 tatsächlich in Betrieb geht
    • Ein Teil der Cloud-Kosten wird als Cost of Goods Sold (COGS), ein anderer als R&D-Kosten verbucht

Annahmen zu Nutzern und Umsatz: 3 Milliarden Nutzer sowie Abo- und Werbeerlöse

  • HSBC erstellt zunächst zur Schätzung von OpenAIs Umsatz ein S-Kurven-Modell für die Nutzerzahl

    • Für 2030 wird eine Nutzerzahl von 3 Milliarden angesetzt, was 44 % der erwachsenen Weltbevölkerung ohne China entspräche
    • Als Ausgangswert dient eine geschätzte Nutzerzahl von rund 800 Millionen im vergangenen Monat

  • Die Umsatzstruktur umfasst Abonnements und Werbung sowie künftig agentenbasierte KI, neue Geräte und Ähnliches

    • Kurzfristig wird unterstellt, dass das Modell vor allem darauf beruht, bestehende Nutzer zum Wechsel in ein kostenpflichtiges Abo zu bewegen
    • Langfristig werden auch Werbung, agentic AI und neue Projekte mit Jony Ive als zusätzliche Umsatzquellen einbezogen

  • Zugrunde liegt die Annahme, dass LLM-Abos so verbreitet und nützlich wie Microsoft 365 werden

    • Für 2030 wird angenommen, dass 10 % der OpenAI-Nutzer zahlende Kunden sind
    • Der aktuelle Anteil zahlender Nutzer wird auf etwa 5 % geschätzt

  • Zusätzlich wird angenommen, dass LLM-Unternehmen 2 % des weltweiten digitalen Werbemarkts auf sich vereinen

    • Derzeit wird der Umsatzanteil von LLM-Unternehmen im digitalen Werbemarkt als nahezu null beschrieben
    • Sollte diese Annahme eintreffen, würden LLM-basierte Dienste bei Suche und Werbung zu einem bedeutenden Umsatzpfeiler werden

  • Addiert man all diese Annahmen, zeichnet sich beim OpenAI-Umsatz eine „explosive Wachstumskurve (gangbusters)” ab

    • 2025 12,5 Milliarden US-Dollar, 2026 34,98 Milliarden US-Dollar, 2027 67,99 Milliarden US-Dollar
    • 2028 106,89 Milliarden US-Dollar, 2029 153,79 Milliarden US-Dollar, 2030 213,59 Milliarden US-Dollar

Annahmen zu Marktanteilen im Consumer- und Enterprise-AI-Markt

  • Für 2030 wird der gesamte Consumer-AI-Umsatz auf 129 Milliarden US-Dollar geschätzt

    • Davon sollen 87 Milliarden US-Dollar auf Suche und 24 Milliarden US-Dollar auf Werbung entfallen
    • Der Rest besteht aus sonstigen Consumer-AI-Services

  • In diesem Markt sinkt OpenAIs Consumer-Marktanteil im Szenario von derzeit rund 71 % auf 56 % im Jahr 2030

    • Anthropic und xAI erhalten jeweils einstellige Marktanteile
    • Die verbleibenden 22 % werden einer unbekannten Wettbewerbergruppe namens „others“ zugeordnet
    • Google ist in den Annahmen zum Consumer-AI-Marktanteil faktisch ausgeklammert

  • Der Enterprise-AI-Marktumsatz wird für 2030 auf 386 Milliarden US-Dollar angesetzt

    • Für OpenAI wird unterstellt, dass der Enterprise-Anteil von derzeit etwa 50 % auf 37 % sinkt
    • Für andere Anbieter wird angenommen, dass ihre Marktanteile weitgehend stabil bleiben
    • Der Gesamtmarkt wächst stark, doch durch neue Wettbewerber und Diversifizierung wird OpenAIs Anteil etwas verwässert

Kostenstruktur und langfristige Verluste: Das Modell der Nutzersubventionierung bleibt bestehen

  • Trotz stark steigender Umsätze zeigt das HSBC-Modell, dass die Kosten im gleichen Tempo zulegen

    • In den Grafiken entwickeln sich neben dem Umsatz auch Microsoft Revenue Share, COGS, R&D und SG&A-Kosten parallel
    • Das Revenue Share mit Microsoft wird als nicht zahlungswirksamer (non-cash) Posten in Höhe von 20 % des Umsatzes angenommen

  • Für den gesamten Zeitraum 2025 bis 2030 wird OpenAI so dargestellt, als könne es sich nicht von einer starken Subventionierung seiner Nutzer lösen

    • Selbst 2030 wird ein operativer Verlust von -17,72 Milliarden US-Dollar ausgewiesen
    • Mit anderen Worten: Der Umsatz erreicht Big-Tech-Größe, doch auf Ergebnisebene bleiben die Verluste massiv

  • In dieser Lage wird neue Finanzierung letztlich als Geld beschrieben, das direkt an Rechenzentrumsbesitzer weitergereicht wird

    • Betont wird, dass zusätzliche Mittel letztlich Cloud- und Rechenzentrums-Mietkosten decken
    • Praktisch wirkt das fast wie ein Kreislauf aus „Cash in die Rechenzentren, das Modell bleibt defizitär“

Kumulierte Cloud-Mietkosten und eine Finanzierungslücke von 207 Milliarden US-Dollar

  • Das HSBC-Modell schätzt die kumulierten Cloud-Mietkosten von heute bis 2030 auf 792 Milliarden US-Dollar

    • Bis 2033 ausgeweitet steigt diese Zahl auf 1,4 Billionen US-Dollar
    • Das wird als Verlauf beschrieben, der weitgehend mit OpenAIs 8-Jahres-Long-Term-Guidance übereinstimmt

  • Im gleichen Zeitraum wird OpenAIs kumulativer Free Cashflow (FCCF) auf 282 Milliarden US-Dollar geschätzt

    • Hinzu kommen 26 Milliarden US-Dollar aus zugesagtem Kapital von Nvidia und dem Verkauf von AMD-Beteiligungen
    • Außerdem werden 24 Milliarden US-Dollar an ungenutzter Fremd- und Eigenkapazität sowie 17,5 Milliarden US-Dollar an verfügbarer Liquidität Mitte 2025 berücksichtigt

  • Selbst unter Einbeziehung all dieser Finanzierungsquellen bleibt laut Fazit eine Lücke von 207 Milliarden US-Dollar, die nicht durch die kumulierten Cloud-Mietkosten gedeckt ist

    • HSBC berücksichtigt zusätzlich einen Sicherheitsaufschlag von rund 10 Milliarden US-Dollar als Cash-Puffer
    • Daraus ergibt sich letztlich die Schlagzeilenzahl, dass OpenAI bis 2030 mindestens 207 Milliarden US-Dollar an neuem Kapital aufnehmen muss

Sensitivitätsanalyse: Veränderungen bei Nutzern, Abo-Quote und Computing-Kosten

  • HSBC merkt an, dass diese Schätzung eher konservativ sein könnte, und nennt mehrere Sensitivitätswerte

    • Gewinnt OpenAI zusätzlich 500 Millionen Nutzer, würde der kumulierte Umsatz von heute bis 2030 um rund 36 Milliarden US-Dollar steigen
    • Falls die Conversion-Rate zu kostenpflichtigen Abos auf 20 % steigt, wären im selben Zeitraum zusätzliche 194 Milliarden US-Dollar Umsatz möglich

  • Auch die Annahmen zu LLM-Nutzung und Computing-Kosten sind in verschiedene Richtungen flexible Variablen

    • Sinken die Computing-Stückkosten oder treten Effizienzverbesserungen ein, könnte der Kapitalbedarf sinken
    • Umgekehrt kann bei noch schneller wachsender KI-Nutzung auch die Kostenseite entsprechend explodieren

  • Bemerkenswert ist, dass ein Szenario für den Fall, dass AGI (Artificial General Intelligence) erreicht wird, nicht im Modell enthalten ist

    • Die Auswirkungen von AGI auf Umsatz, Kosten und Bewertung bleiben eine Variable außerhalb des Modells
    • Das Modell ist also ausdrücklich auf eine realistische Fortschreibung des heutigen LLM-Business begrenzt

Optionen bei nachlassendem Wachstum: mögliche Anpassung von Rechenzentrumsverträgen

  • Falls das Umsatzwachstum hinter den Erwartungen zurückbleibt und Investoren vorsichtiger werden, könnte OpenAI vor schwierigen Entscheidungen stehen

    • Mit Verweis auf Beispiele wie Oracle wird erwähnt, dass der Schuldenmarkt bereits angespannt sei
    • Auch Microsofts Haltung zur Unterstützung von OpenAI wird zuletzt als etwas wechselhaft (flip-flop) beschrieben
    • In diesem Zusammenhang wird auch erwähnt, dass SoftBank der zweitgrößte Anteilseigner ist

  • Die von HSBC skizzierte „beste schlechteste Option (best worst option)” ist ein Szenario, in dem ein Teil der Rechenzentrums-Commitments zurückgenommen wird

    • Diskutiert wird die Möglichkeit, vor oder nach dem üblichen Vertragszeitraum von 4 bis 5 Jahren Rechenzentrums-Commitments zu reduzieren oder aufzugeben
    • Angesichts der verflochtenen Beziehungen zwischen AI-LLM-, Cloud- und Chip-Unternehmen könnten große Marktteilnehmer ein gewisses Maß an Flexibilität zulassen

  • Laut dem zitierten Bericht könnte die Einschätzung geteilt werden, dass „eine gewisse Kapazitätsreduktion immer besser ist als eine Liquiditätskrise“

    • Vor allem bei den etablierten großen Anbietern sieht man mehr Spielraum für Flexibilität als bei Neo Clouds (aufstrebenden Cloud-Anbietern)
    • Insgesamt könnten Anpassungen der Cloud-Commitments bei einer Verschlechterung von OpenAIs Finanzlage ein strukturelles Mittel zur Risikominderung sein

HSBCs starker KI-Optimismus und die Rechtfertigung des CAPEX

  • Trotz dieser konservativen und riskanten Zahlen hält das HSBC-Team an einem sehr starken Optimismus gegenüber KI selbst fest

    • Es erwartet, dass KI in alle Produktionsprozesse und alle Industrie-Verticals eindringt
    • Dadurch könnte sie die globale Produktivität spürbar steigern

  • Einige KI-Assets mögen über- oder unterbewertet sein, doch letztlich könne schon ein Anstieg des produktivitätsgetriebenen Wirtschaftswachstums um wenige Basispunkte den derzeit diskutierten CAPEX ausreichend rechtfertigen

    • Bei einem globalen BIP von über 110 Billionen US-Dollar erzeugt selbst ein Wachstumsschub um wenige Basispunkte enorme Effekte
    • Aus dieser Perspektive könnte die Finanzierung von 207 Milliarden US-Dollar, um OpenAI bis 2030 durchzuhalten, kleiner wirken als zunächst angenommen

  • Zusammengefasst zeigt HSBC zugleich kurzfristig das Risiko gewaltiger Verluste und Finanzierungsprobleme sowie langfristig die makroökonomischen Produktivitätseffekte von KI

    • Der Fall OpenAI macht in extremer Form sichtbar, wie viel Kapital und Computing AI-Infrastrukturunternehmen vorab investieren müssen
    • Zugleich ist er ein Experiment dafür, wie stark eine Wette dieser Größenordnung langfristig die Weltwirtschaft bewegen kann

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2025-11-27
Hacker-News-Kommentare

  • Originalartikel (archive.ph)

  • Es scheint unwahrscheinlich, dass OpenAI in den von ihm als künftige zentrale Einnahmequellen genannten margenstarken Geschäftsfeldern tatsächlich viel Wert abschöpfen kann
    Zum Beispiel gibt es keinen Grund, warum Pharmaunternehmen die Gewinne aus der Entwicklung neuer Medikamente mit OpenAI teilen sollten, und im Markt für Werbung und Mediengenerierung dominieren Google, Meta und Amazon bereits die Beziehungen zu den Werbekunden
    Außerdem fehlt OpenAI im Gegensatz zu Google mit Chrome, Microsoft mit Office oder Apple mit dem OS eine plattformbasierte Grundlage, was den Ausbau agentischer Dienste erschwert
    Am ehesten gibt es noch Potenzial im Einzelhandel durch Partnerschaften wie mit Etsy, aber letztlich müsste man auch dort mit Amazon konkurrieren

    • Irgendwann könnte sich wohl dieses Muster etablieren — „ChatGPT, kauf mir bitte eine mechanische Tastatur“ → ein Modell, bei dem Händler, die in GPT prominent platziert sind, Werbegeld zahlen
      Das heißt, der Schwerpunkt des Werbegeschäfts könnte sich von Google-Hacking zu GPT-Hacking verlagern
    • Google, Meta und Amazon haben ihre Beziehungen zu Werbekunden dank riesiger Nutzerbasen und ausgefeilter Targeting-Tools aufgebaut
      Aber auch ChatGPT hat bereits eine starke Basis an privaten Nutzern, und durch Copilot & Co. nimmt die Nutzung am Arbeitsplatz ebenfalls zu
      Wenn OpenAI Werbetools auf den Markt bringt, könnten Werbekunden in großer Zahl kommen
      Außerdem ist Google technisch stark, aber oft schwächer bei der Produktisierung, während OpenAI bei der Produktreife einen Vorteil haben könnte
    • Auf die Aussage „Warum sollte ein Pharmaunternehmen der Intelligenzschicht Umsatz abgeben?“ lautet die Antwort: Sie müssen für die Nutzung von AI-Modellen ohnehin bezahlen
      Der Ruf von DeepMind ist dabei nicht entscheidend. AI-Ressourcen sind derzeit weiterhin knapp, und das Angebot reicht nicht aus, um die Nachfrage zu decken
      Mehrere Unternehmen können an dieser Lücke verdienen, und gewinnen wird am Ende das Unternehmen, das Nachfrage am besten in Gewinn umwandelt
    • Ich stimme der Aussage zu, dass „OpenAI keine Plattform hat, auf der es aufbauen kann“
      Wenn man einen Ersatz für G Suite oder MS Office baut und ihn mit ChatGPT im Web und mobil integriert, wäre das denkbar, aber es würde einen enormen Engineering-Aufwand erfordern
    • Es überrascht mich immer noch, dass Nvidia nur ein Teil der Wertschöpfungskette ist und trotzdem eine so hohe Marktkapitalisierung hat
      Das liegt zwar am Lock-in-Effekt durch CUDA, aber die Wahrnehmung des Marktes verändert sich allmählich

  • Im Artikel steht ChatGPT im Mittelpunkt, aber ob ChatGPT tatsächlich der Kern der Erlöse sein wird, ist unklar
    Die Schätzung, dass LLM-Unternehmen 2 % des digitalen Werbemarkts erobern werden, wirkt zu niedrig
    Wenn man bedenkt, dass Suchanzeigen 40 % der gesamten digitalen Werbung ausmachen, könnte LLM-basierte Werbung noch stärker intentionsbasiert sein als Suchanzeigen
    Solche Schätzungen dürften allerdings eine große Fehlerspanne haben

    • Das größte Problem von OpenAI ist, dass das Unternehmen alles auf AGI setzt
      Falls AGI unmöglich ist oder nicht innerhalb von zehn Jahren erreicht wird, könnte OpenAI zu einem Modellanbieter ohne Schutzgraben werden
      Google hingegen könnte allein durch die Integration von AI in seine bestehenden Produkte problemlos überleben
    • Ich halte die Annahme, dass LLMs nur 2 % des digitalen Werbemarkts einnehmen, für eine Unterschätzung
      Menschen schenken AI bereits persönliches Vertrauen und kommen an einen Punkt, an dem sie Empfehlungen fast wie von einem Freund annehmen
      Das ist eine Art Holy Grail für das Marketing
      Wenn Claude etwa ein Buch empfiehlt und keinen Amazon-Link anhängt, dann vermutlich, um Vertrauen aufzubauen
      Irgendwann wird AI direkt Empfehlungen geben und auch gleich zum Verkauf führen
      Nutzer könnten es nicht einmal merken, wenn AI sponsorenbasierte Empfehlungen ausspricht
    • Die Schätzung, dass LLM-Unternehmen 2 % des Werbemarkts einnehmen, ist entweder viel zu niedrig oder viel zu hoch
      Denn es gibt bislang keine Anzeichen dafür, dass OpenAI bereits ein Werbeteam oder Werbeprodukte vorbereitet
    • Vor dem Aufstieg von Google gab es praktisch keinen Markt für Online-Suchanzeigen
      Heute vereinnahmt Google jedoch mehr als die Hälfte der weltweiten Werbeausgaben
      Wenn OpenAI zu einem neuen Such- und Discovery-Kanal wird, sind 2 % viel zu niedrig
    • Es ist auch denkbar, dass der suchbasierte Werbemarkt zusammenbricht und empfehlungsbasierte Werbung in Chatbots zur neuen Einnahmequelle wird
      Zum Beispiel könnte bald eine Funktion kommen, mit der man direkt in ChatGPT bei Walmart einkauft

  • Meta hat 3,5 Milliarden Nutzer und erwartet 2025 Werbeerlöse von rund 200 Milliarden US-Dollar; wenn ChatGPT 1 Milliarde Nutzer hat, könnte es bis 2030 auf 2 Milliarden wachsen
    Die Qualität der Nutzerdaten von ChatGPT ist deutlich höher als bei Meta, und daraus ließen sich personalisierte Werbeprofile bauen
    Zudem könnte daraus eine neue Werbeplattform entstehen, die Gesprächsdaten nutzt, um gesponserte Produkte zu trainieren
    Auch die Markenstärke von ChatGPT wird unterschätzt
    Expansionsstrategien wie eine Sora-App oder die Übernahme von TikTok wären ebenfalls denkbar

    • Der Werbemarkt ist allerdings bereits ein stagnierender, festgefahrener Markt
      Google und Meta machen zusammen 1,5 % des gesamten BIP aus, und OpenAI müsste Werbewirkung, Kapitalstärke und Hardware-Investitionen erst in jeder Hinsicht beweisen, um mit ihnen konkurrieren zu können
    • Meta basiert auf sozialen Plattformen wie WhatsApp, Instagram und Facebook
      ChatGPT ist strukturell etwas völlig anderes, daher ist ein direkter Vergleich schwierig
    • Bei Meta bleiben Nutzer lange, während man Google meist nur kurz nutzt und dann wieder geht
      Je nachdem, welchem Modell ChatGPT näherkommt, wird sich auch sein Werbewert unterscheiden
    • Menschen mögen AI-generierte Inhalte nicht
      Schon die Kommentare unter Instagram-Reels zeigen große Ablehnung, und auch Sora-Videos zirkulieren plattformübergreifend, sodass ihr exklusiver Wert begrenzt ist
    • Gemini ist bereits in Google Docs und Search integriert
      Die Nutzerbasis allein anhand installierter Apps zu beurteilen, ist daher schwierig

  • Die Größe der AI-Industrie ist im Verhältnis zur realen Wirtschaft tatsächlich überzogen
    Der US-Werbemarkt umfasst 390 Milliarden US-Dollar, das Gesundheitswesen hingegen 4,3 Billionen und das Commercial Banking 1,5 Billionen
    Trotzdem ist es unnormal, dass AI-bezogene Aktien ein Drittel des Gesamtmarkts ausmachen
    Statt realem Wert sehen wir einen überhitzten Zustand aus spekulativem Kapital

    • Viele Unternehmen sind nicht börsennotiert, und Tech-Aktien werden grundsätzlich anhand von Wachstumserwartungen bewertet
      Aktienkurse spiegeln nicht die aktuellen Gewinne wider, sondern die Anlegererwartungen an zukünftige Cashflows
      Außerdem wird der Begriff „AI“ oft so verwendet, als meine er nur LLMs, obwohl die Technologie in Wirklichkeit schon lange in vielen Branchen eingesetzt wird
      Selbst wenn LLMs morgen verschwänden, würde die Welt einfach auf das frühere Niveau zurückkehren und nicht zusammenbrechen
    • Man sollte auf Basis des Free Cashflow vergleichen
    • Der AI-Markt ist letztlich die Summe der Arbeitsplätze, die künftig ersetzt werden können
      Eine Abogebühr von 20 Dollar im Monat ist im Vergleich dazu verschwindend gering
    • Der Aktienmarkt ist nicht die Wirtschaft selbst
      Angesichts von Nvidias hoher Margenstruktur sinkt die reale wirtschaftliche Belastung sogar
      Es besteht allerdings das Risiko, dass sich schuldenfinanzierte Investitionen auf das Bankensystem übertragen
      Allein die Löhne von Lkw-Fahrern liegen bei rund 200 Milliarden Dollar pro Jahr, und die Automatisierung solcher Branchen hätte echte wirtschaftliche Sprengkraft
    • Es ist ironisch, dass viele Menschen sonst rufen „Löst erst einmal die Probleme der Welt“, aber beim AI-Hype auffallend still sind

  • OpenAIs Einnahmequellen werden sich über einfache ChatGPT-Abos hinaus auf Bild- und Videoerzeugung sowie agentische Tools ausweiten
    Werbe-, Nachrichten- und Medienbranchen werden zu wichtigen Abnehmern von AI-Inhalten, und auch API-basierte B2B-Erlösmodelle dürften wachsen
    OpenAI wird zwar nicht jeden Markt monopolisieren können, aber Ausgangsposition und Vertrauen sind stark

    • Die Frage ist, ob Menschen tatsächlich für automatisierte Inhalte bezahlen werden
      Derzeit nutzen sie sie, weil sie kostenlos sind, aber ob sich das in ein Geschäft von zig Milliarden Dollar umwandeln lässt, ist fraglich
      Möglicherweise hat ein Schwenk zur Robotik den greifbareren Wert
    • AI-Werbung ist bereits Realität
      Ein Kandidat für das Bürgermeisteramt von New York hat eine AI-Videokampagne eingesetzt, und die Hälfte der Immobilienanzeigen nutzt AI-generierte Renovierungsbilder
      Auch ein Viertel der Printanzeigen besteht aus AI-generierten Inhalten
    • Eine monopolartige Stellung von OpenAI ist unmöglich
      Open-Source-Modelle entwickeln sich rasch weiter, und der Markt wird an die Seite mit der höheren Kosteneffizienz gehen
      So wie Git BitKeeper ersetzt hat, wird sich auch der LLM-Markt zu einer multipolaren Struktur entwickeln
    • Der Verkauf von Inhalten ist preislich schwer zu gestalten, und mit wachsendem Angebot sinkt der Wert
      Wenn die Technologie keine Skaleneffekte erreicht, wird die Monetarisierung schwierig
    • Diese Anwendungsfälle liegen letztlich in einem kommodifizierten Wettbewerbsfeld
      Google, Meta und Anthropic bringen alle Produkte mit ähnlicher Qualität heraus, und der Preiswettbewerb verschärft sich

  • Selbst 2 % des digitalen Werbemarkts für LLMs zu erreichen, ist alles andere als ein leichtes Ziel
    Auch Google musste nach seiner Dominanz in der Suche erst mehrere Unternehmen wie Urchin, DoubleClick und YouTube übernehmen, um ein Werbeökosystem aufzubauen

  • In den LLM-Markt fließt Kapital in einer Größenordnung, die der gesamten US-Venture-Capital-Investitionssumme 2024 (215 Milliarden US-Dollar) ähnelt
    Quelle: NVCA 2025 Yearbook

  • Der Zugang zu LLMs könnte irgendwann ein teures Abo wie ein Bloomberg Terminal werden
    So wie Trader Excel fast kostenlos nutzen, für Bloomberg aber 20.000 Dollar im Jahr zahlen, könnte sich auch AI-Zugang zu einem Premium-Modell für Profis entwickeln

    • Bloomberg war von Anfang an teuer, daher hat der Markt das akzeptiert; bei LLMs sind die Nutzer aber heute an kostenlose Nutzung gewöhnt, weshalb der Widerstand gegen Preiserhöhungen groß wäre
    • Eine ähnliche Struktur könnte auch im Robotikmarkt entstehen
      Roboter, die kochen, putzen und sich unterhalten können, könnten entweder privat gekauft oder stundenweise gemietet werden
    • 20.000 Dollar pro Jahr wären nur möglich, wenn es einen überwältigenden Vorsprung gegenüber der Konkurrenz gibt
      Oder die Preise steigen wegen Ressourcenknappheit, aber das wäre keine Marge, sondern nur höhere Kosten
    • Persönliche LLMs könnten kostenlos werden, während fortgeschrittene Modelle für Unternehmen oder Behörden teuer oder reguliert sein könnten
    • Frühere Bloomberg-Terminals mit 20.000 Dollar Jahrespreis nutzten 300-bps-Modems, heute sind kostenlose LLMs viel schneller
      Wenn nur noch Echtzeitdaten hinzukommen, wäre auch eine Ersetzung durch Open-Source-Kombinationen möglich

  • Laut TechCrunch erwartet Anthropic 2028 den Break-even, während OpenAI 2026 voraussichtlich einen Cash-Burn von 14 Milliarden US-Dollar verzeichnen wird