Firma OpenAI, znana z rozpoczęcia rewolucji w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji, której początkiem było wprowadzenie ChatGPT, może stanąć w obliczu bankructwa w ciągu najbliższego roku. Powodem są gigantyczne koszty operacyjne związane z utrzymaniem AI i zatrudnieniem.
ChatGPT, który zyskał 100 milionów użytkowników w lutym 2023 roku, kilka miesięcy po oficjalnej premierze w listopadzie 2022, stał się najszybciej rozwijającą się aplikacją wszech czasów, do momentu pojawienia się Threads. Popularność chatbota w kulturze masowej, w tym w odcinku South Park, oraz inwestycja Microsoftu w wysokości 13 miliardów dolarów w OpenAI, sugerują, że firma Sama Altmana jest finansowo stabilna. Jednak rzeczywistość jest bardziej skomplikowana.
Koszty utrzymania ChatGPT i inwestycje OpenAI
Utrzymanie działania ChatGPT kosztuje firmę aż 700 tysięcy dolarów dziennie, a koszty te prawdopodobnie będą rosły. Zgodnie z raportem The Information, opartym na wcześniej nieujawnionych danych finansowych, OpenAI zamierza wydać 7 miliardów dolarów na rozwój modeli AI, a aktualne koszty zatrudnienia wynoszą 1,5 miliarda dolarów. Prognozy wskazują też, że w tym roku firma może ponieść stratę w wysokości 5 miliardów dolarów, co bez dodatkowego kapitału może doprowadzić do wyczerpania zasobów finansowych w ciągu 12 miesięcy.
To nie pierwszy raz, gdy pojawiają się doniesienia o problemach finansowych OpenAI. W zeszłym roku The Economic Times informował o potencjalnym bankructwie firmy z powodu wysokich kosztów związanych z treningiem modeli AI. OpenAI generuje do 2 miliardów dolarów z ChatGPT oraz około 1 miliarda dolarów z opłat za dostęp do LLM, jednak te przychody ledwo pokrywają koszty operacyjne.
Coraz więcej analityków branżowych twierdzi też, że generatywna sztuczna inteligencja jest bańką, która pęknie w ciągu najbliższego roku. Inwestorzy zaczynają się zastanawiać, jak długo Nvidia, której gigantyczny wzrost uczynił ją trzecią najwyżej wycenianą firmą na świecie, może utrzymać swoje tempo wzrostu. Do tego dochodzą gigantyczne nakłady na energię potrzebną do utrzymania w ruchu serwerów, na których trenuje się AI. Wszystko razem może prognozować załamanie, ale jeśli nawet, to jest ono daleko za horyzontem.
Źródło: TechSpot
