Software-Startups konnten bislang auch mit vergleichsweise wenig Kapital starten. Immerhin kann zumindest theoretisch jeder zu Hause eigene Software schreiben. Für Jungunternehmen aus dem KI-Sektor gibt es indes ungleich höhere Einstiegshürden. Große KI-Modelle zu trainieren, kann leicht mehrere Millionen Euro kosten.

Diese Kosten werden nach Schätzungen von OpenAI sogar noch deutlich steigen. Das Unternehmen rechnet damit, dass das KI-Training an einem großen Datensatz bis 2030 rund eine halbe Milliarde US-Dollar kosten wird. Die meisten Startups und Open-Source-Projekte dürften dafür kaum das Geld zusammenbekommen.

Schon jetzt verfügen Startups und Open-Source-Teams teilweise nicht über die Ressourcen, um KI-Projekte umzusetzen. Für die gibt es aber eine Reihe von staatlichen und privaten Initiativen, die sie direkt oder indirekt mit der notwendigen Rechenleistung versorgen – oder zumindest dabei helfen.

Chiphersteller Nvidia unterstützt KI-Startups beispielsweise im Rahmen des Inception-Programms. Darüber erhalten Jungunternehmen unter anderem vergünstigte Hardware und Rechenleistung in der Cloud. Für den GPU-Hersteller ist das ein Investment in die Zukunft. Denn mehr KI-Unternehmen bedeuten potenziell auch eine höhere Chip-Nachfrage in der Zukunft.

Der bekannte Risikokapitalgeber Andreessen Horowitz wiederum hat ein Stipendium für KI-Projekte aus dem Open-Source-Bereich eingerichtet. Die ersten acht Stipendiaten entwickeln alle quelloffene Lösungen aus dem Bereich der großen Sprachmodelle. Entgegen dem üblichen Geschäftsmodell der Venture-Kapital-Firma müssen für die Unterstützung auch keine Firmenanteile abgetreten werden.

Unklar ist, ob die Förderungsmöglichkeiten für KI-Projekte mit den steigenden Kosten Schritt halten werden. Sollte OpenAI mit seiner Prognose recht behalten, dürfte es bis zum Ende des Jahrzehnts noch schwieriger für Jungunternehmen und nichtkommerzielle Projekte werden, mit milliardenschweren Tech-Konzernen mitzuhalten.