- Ziel der Partnerschaft zwischen OpenAI und Microsoft ist es, eine Hardware und Software-Plattform innerhalb der Microsoft Azure Cloud zu bauen, die die Förderung und Skalierung von Artificial General Intelligence (AGI) unterstützt.
- Cutting-Edge Algorithmen der künstlichen Intelligenz werden sukzessive Open Source. Dadurch werden KI-Innovationen noch mehr in die Breite getragen und könnten auch deutschen Unternehmen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz / Machine Learning einen großen Schritt nach vorn bringen.
- Verantwortliche sollten ihre eigene AI-Strategie vor dem Hintergrund Make-or-Buy nochmals überprüfen.
OpenAI und Microsoft gaben am Montag den 22. Juli 2019 bekannt, dass sie eine strategische Partnerschaft eingehen werden. Im Zuge dessen investiert Microsoft 1 Milliarde US Dollar in das Non-Profit Start-up.
Ziel dieser Partnerschaft ist es, eine Hardware und Software-Plattform innerhalb der Microsoft Azure Cloud zu bauen, die die Förderung und Skalierung von Artificial General Intelligence (AGI) unterstützt. Dies bedeutet laut Aussagen der Parteien auch, dass OpenAI von Amazon Web Services (AWS) zu Microsoft Azure umzieht.
OpenAI wurde im Dezember 2015 von Silicon Valley-Größen wie Elon Musk, Peter Thiel, Reid Hoffmann, Sam Altmann, etc. ins Leben gerufen, um sicherzustellen, dass die neuesten Ergebnisse der KI-Forschung nicht proprietär sind, sondern als “Open Source” der gesamten Menschheit zur Verfügung stehen. Künstliche Intelligenz soll nach ihrem Ansatz somit sicherer und zugänglicher werden. Unterstützung bei Ihrer Start-Finanzierung von 1 Milliarde US Dollar erhielten sie auch von AWS, Infosys und YC Research.
Mittlerweile hat das “Purpose-driven” Non-Profit Start-up ca. 100 Mitarbeiter, die an einer Reihe eigener Research-Projekte und Technologien (“Algorithmen”) arbeiten, und auch die generelle Forschung von anderen Institutionen zu künstlicher Intelligenz unterstützen. Der Open Source-Gedanke von OpenAI ist ganz klar ein Gegenentwurf zu den KI-Strategien der Internet-Schwergewichte Google und Facebook, da diese Firmen ihre Algorithmen nicht der Öffentlichkeit zugänglich machen.
Der Fokus von OpenAI liegt primär auf der angewandten Forschung – nicht auf der Grundlagenforschung. Die Forschungs- und Entwicklungsschwerpunkte von OpenAI liegen in den Bereichen:
- Text und Sprache
- Robotics und Automatisierung
- Deep Learning Infrastructure und unsupervised Learning
- Sicherer Umgang mit KI
Die strategische Investition von Microsoft über eine Milliarde USD zeigt ganz klar, dass auf künstliche Intelligenz spezialisierte Think Tanks und Research-Initiativen wie OpenAI für die Industrie und Unternehmen ganz wesentlich sind. Denn hier entstehen die Innovationen für die Prozesse und Automation von morgen. Auch weil bei solchen “Purpose-driven” Think Tanks derzeit die besten KI-Forscher und Entwickler arbeiten.
Neben den offenen KI-Modellen und Algorithmen, die OpenAI derzeit unter Open Source-Lizenz anbietet, werden im Zuge der Kooperation mit Microsoft konkrete Produkte entstehen. Beide Firmen planen diese über die Azure Cloud Plattform zu vertreiben und die Software dann auch an Unternehmen zu lizenzieren.
Am Beispiel von OpenAI wird deutlich, in welchen finanziellen Dimensionen gedacht werden muss, wenn es um die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz geht. In ein Research Start-up wird 1 Milliarde Dollar investiert. Zur gleichen Zeit werden die geplanten Fördermittel des Bundes für künstliche Intelligenz vom Finanzminister von ursprünglich geplanten 3 Milliarden auf 500 Millionen Euro für ganz Deutschland zusammengekürzt. Hier muss Deutschland und Europa mutiger werden!
Was bedeutet die Partnerschaft von OpenAI und Microsoft?
- Es ist davon auszugehen, dass die diversen Projekte von OpenAI einen weiteren Schub bekommen und hier die Entwicklung der neuen Algorithmen, z.B. in den Bereichen Robotics und Spracherkennung, noch schneller voranschreitet
- OpenAI bindet sich strategisch an Microsoft Azure als Cloud Plattform → dies stärkt die Position von Azure gegenüber anderen Cloud Anbietern wie AWS und Google
- OpenAI erhält den Kundenzugang zu den bereits vorhandenen Azure Kunden von Microsoft (und ggf. auch zu deren Daten? Diese wären eine wichtige Entwicklungs- und Trainingsgrundlage für neue Algorithmen – auch im Sinne der Microsoft-Kunden bzw. Unternehmen)
- Ist dies der Wechsel für OpenAI vom “Purpose-driven” zu “Profit-driven” Start-up? Den Grundstein legte OpenAI schon im März diesen Jahres mit OpenAI LP, also dem Wechsel zu einer sogenannten “capped profit company”. Es ist also davon auszugehen, dass das Research Start-up demnächst auch kommerzielle Ziele verfolgt und zu einem zentralen Spieler im KI-Markt avanciert
- Ein weiterer Beitrag zur Strategie von Microsoft, seine KI-Technologien und Cloud Services stärker für den gesellschaftlichen Wandel und Nachhaltigkeit einzusetzen, wie z.B. im Kontext der Initiative “AI for Earth” (mehr zum Thema Purpose-driven Strategie von Microsoft im Beitrag unserer Kollegin Gina Cimiotti)
- Die Algorithmen und Technologien von OpenAI werden zukünftig lizenziert und auf der Azure Cloud bereitgestellt und vermutlich im Zuge dessen mit anderen Azure-Services verbunden werden. Dies bietet einen extremen Mehrwert für Anwender, wenn auch deren Daten in der Azure-Cloud liegen – und diese Zugriff auf weltweit führende KI-Technologie auf Knopfdruck
- Für Microsoft ist die Entwicklung und Bereitstellung von neuen KI-Technologien und Algorithmen von Partnern wie OpenAI auf seiner Azure Cloud ein zentrales Verkaufsargument und ein echter USP – denn dies macht es wahrscheinlicher, dass Unternehmen dort mehrheitlich Ihre Daten ablegen und ihre eigenen Algorithmen dort trainieren (was viel Storage Volumen und Data Processing – und somit Umsatz auf der Azure Cloud bedeutet)
- Cutting-Edge Algorithmen aus den Bereichen Robotics, Spracherkennung und Modelle zur generellen künstlichen Intelligenz (AGI) werden sukzessive Open Source. Dadurch werden KI-Innovationen noch mehr in die Breite getragen und könnten auch deutschen Unternehmen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz / Machine Learning einen großen Schritt nach vorn bringen.
Bedeutung für Unternehmen in Europa und deren CDOs und CIOs
Die Studie “Machine Learning in deutschen Unternehmen” zeigt, dass Machine Learning und Künstliche Intelligenz zum festen Bestandteil digitaler Produkte wird: Fast die Hälfte der Entscheider (44 Prozent) geht davon aus, dass bis 2020 Machine Learning mehr als 20 Prozent der Wertschöpfung der neuen digitalen Produkte und Dienstleistungen ausmachen wird. Dies entspricht allein für die 100 umsatzstärksten Unternehmen in Deutschland rund 61 Milliarden Euro im Jahr 2020.
CIO’s, KI- und Digital-Verantwortliche sollten die Entwicklungen von Think Tanks wie OpenAI ganz genau im Auge behalten. Denn diese werden die Spielregeln für Innovation und Wettbewerb im globalen Markt für künstliche Intelligenz und Machine Learning in den kommenden Jahren signifikant beeinflussen.
Aber nicht nur über dem großen Teich passiert etwas, auch direkt vor der Haustür gibt es Research-Plattformen und Think Tanks, wie das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das definitiv auf die “Watch List” zum Thema KI-Innovationen gehört.
Im Zuge der größeren Verfügbarkeit von KI und Algorithmen durch Open Source und der einfachen Lizenzierung über Cloud-Plattformen wie Azure, Google oder AWS, sollten Verantwortliche ihre eigene AI-Strategie vor dem Hintergrund Make-or-Buy nochmals überprüfen. Bieten die aktuellen in-house Projekte einen wirklichen Wettbewerbsvorteil oder ist der eigenentwickelte Algorithmus doch nur Commodity und sollte besser eingekauft oder als Open Source genutzt werden?
Generell kann man sagen, dass sich eine Eigenentwicklung immer dann lohnt, wenn es derzeit und auf absehbare Zeit keine kommerziellen oder Open Source-Algorithmen gibt – sprich, der Use Case sehr unternehmensindividuell ist. Crisp Research arbeitet gerade an einem ausführlichen Report, in dem die Make-or-Buy Diskussion für die Entwicklung von Algorithmen und künstliche Intelligenz ausgearbeitet wird.
Die Partnerschaft und kommerzielle Verfügbarkeit von den OpenAI-Technologien und Algorithmen auf der Azure-Plattform verdeutlicht auch, wie wichtig eine ganzheitliche Strategie zwischen Cloud- und Machine Learning-basierten digitalen Produkten ist. Insbesondere unter folgenden Gesichtspunkten:
- Cloud Infrastruktur (Kosten / Performance)
- Qualität der Algorithmen
- Delivery des digitalen Produkts
Zu guter Letzt identifiziert man auch noch weitere relevante Felder, wenn man das Portfolio von OpenAI betrachtet. Neben der Text-, Sprach- und Bilderkennung ist ein wichtiger Baustein das Thema Robotics.
Hier heißt es auch für COO’s, Produktions- und Logistikverantwortlichen am Puls der Zeit zu bleiben. So ist seitens OpenAI und Microsoft geplant, dass Kunden künftig ihre Daten aus SAP, den Prozessparametern, Maschinenkennzahlen, IoT-Projekten, Logistikkennzahlen, etc. in der Azure Cloud aggregieren und über die demnächst verfügbaren Robotics- und Automations-Algorithmen von OpenAI auswerten und optimieren können. Ein interessantes Versprechen – nun muss man schauen, wie schnell die gerade verlautbarte Partnerschaft Früchte trägt – oder ob OpenAI sich durch weitere Partnerschaften und Geldgeber gegebenenfalls in Interessenkonflikten und an Momentum verlieren.