Ask HN: Wenn die Modelle so gut sind, warum gründet OpenAI nicht einfach 100 Unternehmen?

Die Frage ist falsch formuliert. Sie haben ganze Branchen ausgelöscht. Ich habe das Gefühl, sie sind an einem Wendepunkt, an dem sie FDEs eingestellt haben, aber im Moment versuchen sie, ausgefallene Probleme zu lösen, um ihre Kunden nicht visuell zu erschrecken.

Doch das Bild ist sehr traurig, die Branchen sind so stark betroffen, dass die Mehrheit der Unternehmen sich nach ihrer Existenzberechtigung fragt:

1) Software-Entwicklungstools, alle IDEs, Entwickler-Analytics-Tools wie z. B. Jellyfish usw. Tot. In dieselbe Kerbe: warp.dev, das vor einem Jahr als KI-Terminal 80 Mio. $ eingesammelt hat … kann kaum erklären, warum es heute noch existiert.

Visuelle Workflow-Editoren. Die älteren und sogar n8n. Es gab buchstäblich 1000 Unternehmen, die kleine Deployments gemacht haben. Warum braucht man das jetzt? Vor einem Jahr war das halbe Internet voll von diesen Tools.

Alle Datenvisualisierungs-Tools. Weg.

Datenintegrations-Tools, alle möglichen von CRM zu CRM zu ERP zu sonst was. Gelöstes Problem.

Und so kann man endlos weitermachen. Ich würde wahrscheinlich nicht übertreiben, wenn ich sage, dass Millionen von Unternehmen stark betroffen sind, vom winzigen bis zu Adobe.

Sie müssen nicht 100 Unternehmen gründen, sie müssen nur eines gründen, nennen wir es meinetwegen Jane Street 2.0, und all ihre Finanzierungssorgen wären dahin. Aber das tun sie nicht, weil das auf sehr messbare Weise mit echter Intelligenz konkurrieren würde. Stattdessen acquihiren sie weiterhin Unternehmen wie Astral, bekannt dafür, Software sorgfältig zu gestalten statt sie per Vibe Coding zusammenzuklatschen, während sie behaupten, sie stünden kurz davor, alle Probleme der Menschheit zu lösen.

1. Sie fangen an, es zu tun. Schau dir das Produktportfolio von OpenAI an, da gibt es eine ganze Galaxie von Anwendungsversuchen.

2. Tokens über lang laufende Agenten zu verkaufen ist das Einzige, was in Bezug auf Umsatzwachstum nachweislich funktioniert.

3. Sie brauchen Umsatz am besten gestern. Steigende Kreditzinsen bedeuten, dass der Zugang zu Kapital nicht mehr das ist, was er in den 10ern war. Ihre Runway ist viel kürzer, als man sich vorstellen würde.

4. Einige der Entscheidungsträger in diesen Unternehmen glauben, dass KI das Jevons-Paradoxon zeigen wird und dass jede Preissenkung zu induzierter Nachfrage führt.

5. Die Frontier-Modelle unterliegen noch immer den Grenzen von KI. Sie sind nicht in allem gut. Besser, jemand anderes lernt das auf seine Kosten als auf deine.

Sie werden es tun. Es ist nur eine Frage der Zeit, ich denke nur, die Modelle sind noch nicht ganz so weit. Das offensichtlichste Ergebnis für diese Unternehmen wird ähnlich sein wie das, was Amazon mit seinem Marketplace macht: Sobald ein Produkt in den Verkaufscharts einigermaßen läuft, bringen sie einfach ihr eigenes Produkt heraus und pushen es – ich glaube, es war Amazon Basics oder so ähnlich.

Selbst wenn sie am Ende nicht 100 verschiedene Unternehmen gründen, werden sie mit Sicherheit Unternehmen übernehmen oder intern aufbauen und Funktionalität ins Hauptprodukt integrieren.

Für mich ist das der einzige Weg, wie sie weitermachen können: die Softwarebranche zu vendorisieren, und dafür gibt es bereits einige Anzeichen.

Es ist, als würde man ein Schaufelhersteller-Unternehmen während des Goldrauschs fragen: Wenn du die Schaufel hast, oder sagen wir um des Arguments willen die beste und effizienteste Schaufel … so wie OpenAI oder Claude hier … warum sucht ihr nicht selbst nach Gold …

„Ist der Verkauf von Tokens wirklich die beste Strategie?“

Ja. In einem Goldrausch ist die beste Strategie, Schaufeln zu verkaufen. Sie haben uns eine Idee davon verkauft, was möglich ist, während sie JETZT verdienen.

Wenn man darüber nachdenkt: Ob du mit ihren Tokens das „nächste große Ding“ baust oder nicht, sie werden bezahlt.

Weil sie bereits Tausende von Programmierern beschäftigen, die die KI nicht ersetzen kann. Glaubt nicht dem Marketing-Hype um AGI, wir sind davon extrem weit entfernt.

Die Wertschöpfungskette hinaufzugehen ist viel schwieriger als hinab. Ein Verpackungsunternehmen zum Beispiel wird es viel schwerer haben, ein Snackunternehmen zu gründen, als ein Snackunternehmen, ein Verpackungsunternehmen zu gründen. Das Snackunternehmen weiß genau, was es für seine Verpackung braucht, und hat strenge Anforderungen.

Weiter unten in der Kette siehst du, was du tun musst, weil du täglich direkt damit arbeitest.

Das würde Leute davon abschrecken, ihre Wissensbasen mit ihnen zu teilen, und die Regulierer zum Handeln bewegen. In diesem Stadium, solange Leute den Modellen immer mehr Wissen mitteilen oder es irgendeine Roadmap gibt, um irgendwie mehr Trainingsdaten zu sammeln, ist der kluge Schachzug, abzuwarten.

Aber schau dir das ArtCraft-Projekt an. Mindestens eines der Labore hat einen internen Benchmark, um 20+ beliebte Produkte zu klonen, ähnlich wie ArtCraft, aber mit viel höherem Budget und mehreren Konfigurationen des Workflows. ArtCraft hat anfangs 20.000 $ ausgegeben, keine Ahnung, wie viel inzwischen, aber sie bewegen sich schnell und die Apps funktionieren. Der Tag kommt, an dem sie umschwenken und einfach alles klonen können, inklusive des Betriebs.