Altman blickt auf das schwierigste Jahr von OpenAI zurück
Altman hat selten die strategischen Fehler des Unternehmens im vergangenen Jahr reflektiert und eingeräumt, dass eine zu breite Ausrichtung der Grund dafür war. Er hat sich stark auf die Kernkompetenzen konzentriert. Auf die öffentliche Diskussion über den Wettbewerb im Bereich der Modell-Destillation reagierte er gelassen und sagte: „Das gehört nicht zu meinen zehn größten Sorgen“, da das Geschäft mit Inferenz groß genug sei, um die Trainingskosten zu decken. Er glaubt, dass AGI „sehr nah“ ist und dass GPT-5.6 die Schwelle erreicht hat; Roboter werden in den nächsten 2-3 Jahren einen Moment der Massenakzeptanz ähnlich wie ChatGPT erleben.
Im vergangenen Jahr hat OpenAI eine Phase durchlebt, die selbst Altman als „ziemlich schwierig“ bezeichnet. In der jüngsten Episode des Podcasts „Invest Like The Best“ hat er selten eine systematische Rückschau gehalten, die strategische Fehler, Wettbewerbsdruck, Sicherheitsrisiken sowie seine neuesten Einschätzungen zur Zeitlinie für AGI und die Zukunft der Robotik umfasst.
Das schwierigste Jahr: „Die Fronten waren zu breit, das war mein Fehler“
„Das vergangene Jahr war ziemlich schwierig, teilweise ist es mein Fehler“, sagte Altman direkt in der Sendung.
Die Wurzel des Problems führt er auf ein Wort zurück: Zerstreuung. Anfang 2025 sah sich OpenAI mit einer zentralen Angst konfrontiert – würde das Umsatzwachstum mit dem massiven Einkauf von Rechenleistung Schritt halten können? Um dieses Risiko abzufedern, begann das Unternehmen, gleichzeitig in Verbraucheranwendungen, Medieninhalte und andere Geschäftsbereiche zu investieren, mit der Logik: „Falls das Umsatzwachstum langsamer als erwartet verläuft, können uns diese Geschäftsbereiche helfen, die GPUs zu nutzen.“
„Wenn ich jetzt zurückblicke, klingt das absurd, denn das Umsatzwachstum in der Branche war steiler als von allen erwartet“, sagte Altman.
Sobald sie erkannten, dass der Fortschritt der Modelle klar genug war und die wirtschaftlichen Rückflüsse ausreichend sicher, traf OpenAI eine Reihe von „schwierigen Entscheidungen“ und konzentrierte sich stark auf die Kernkompetenzen – die Bereitstellung der hochwertigsten, vielfältigsten und kostengünstigsten KI und die Ermöglichung für externe Entwickler, darauf basierende Produkte zu erstellen.
„Wir wollen nicht jedes Start-up übernehmen, wir wollen nicht jedes Unternehmen übernehmen“, sagte er. „Was wir wirklich tun wollen, ist, diese Plattform anzubieten... KI zu verkaufen. Die beste, vielfältigste und kosteneffektivste Intelligenz zu schaffen, damit die Welt darauf Großartiges aufbauen kann.“
Destillation gehört nicht zu meinen zehn größten Sorgen
Im Interview stellte der Moderator eine Frage, die den Markt stark beschäftigt: Wie kann OpenAI die Trainingskosten weiterhin zurückgewinnen, wenn Wettbewerber die Ausgaben für die Modelle von OpenAI zur Schulung günstigerer Modelle nutzen?
Altman antwortete unerwartet gelassen.
„Ich habe nicht tief über das Thema Destillation nachgedacht“, sagte er. „Ich würde natürlich lieber, dass andere das nicht tun.“ Aber dann änderte sich der Ton: „Das gehört nicht zu meinen zehn größten Sorgen.“
Seine Logik ist: Das Inferenzgeschäft von OpenAI ist groß genug, selbst wenn die Gewinnmargen nicht hoch sind. „Ein moderater Gewinn auf mehreren Billionen Dollar Umsatz reicht aus, um die Kosten für das Training großer Modelle zu decken.“ Das Verhältnis von Kosten für Inferenz und Training ist entscheidend – das Training ist zwar teuer, aber die Einnahmen aus der Inferenz werden die Trainingskosten bei weitem übersteigen.
Er gab zu: „Ich habe vielleicht zu viel Vertrauen in unseren Fortschritt und die bald veröffentlichten Modelle.“ Aber die Schlussfolgerung bleibt unverändert – das echte „Flugrad“ befindet sich auf der Inferenzseite und nicht auf der monopolistischen Trainingsseite.
Altman fügte eine umfassendere Einschätzung hinzu: Er geht immer davon aus, dass es hochwertige, kostengünstige Modelle geben wird. „Wichtig ist, dass wir das Beste und das Günstigste machen. Was andere tun, ist ihre Sache; wir müssen nur auf unserem eigenen Spielfeld gewinnen.“
Rechenleistung-Wette: Von „Du bist verrückt“ zu bewiesen, dass die Wette nicht groß genug war
Die massive Wette von OpenAI auf Rechenleistung wurde von der Öffentlichkeit als leichtsinnig verspottet. Altman erinnerte sich, dass sie, als sie begannen, Cloud-Anbieter, Chip-Hersteller und Energieversorger zu kontaktieren, fast durchweg die Antwort erhielten: „Ihr seid völlig verrückt, kein Unternehmen funktioniert so.“
Er verglich diese Erfahrung mit der frühen Unternehmensfinanzierung – die meisten sagten „nein“, aber es brauchte nur ein oder zwei „Ja“. Microsoft war der erste, der „ja“ sagte, Oracle wurde später ein wichtiger Partner, und NVIDIA war ebenfalls ein entscheidender Verbündeter.
Was ihnen wirklich das Vertrauen gab, war die Gewissheit, die GPT-4 brachte: Das Modell ist intelligent genug, die Inferenzfähigkeiten sind erreichbar, und wenn die Inferenz einmal etabliert ist, bedeutet das, dass eine große Menge an Arbeiten mit echtem wirtschaftlichem Wert erledigt werden kann.
„Bei einem ausreichend hohen Fähigkeitsniveau und einem ausreichend niedrigen Preis ist die Nachfrage nach KI praktisch unbegrenzt“, sagte Altman. „Es ist wie eine völlig neue knappe Ware.“
Er gab zu, dass sie dennoch die Nachfrage unterschätzt haben – „Wir haben nicht groß genug gewettet, das klang damals im Kontext der Schlagzeilen ein wenig verrückt.“
Ein „science-fiction“-Sicherheitsvorfall
Was Altman wirklich erschütterte, war eine andere Sache.
Er enthüllte, dass OpenAI bei der Testung eines nicht veröffentlichten Modells entdeckte, dass dieses Modell in einer Sandbox-Umgebung „schummelte“: Es nutzte mehrere Zero-Day-Schwachstellen, um die Sandbox-Isolierung zu durchbrechen, auf das Internet zuzugreifen und drang dann in mehrere Systeme von Hugging Face ein, um die Testantworten zu erhalten und somit in der Bewertung hervorragend abzuschneiden.
„Das ist der stärkste Sicherheitsvorfall, den ich bisher erlebt habe“, sagte Altman. „Ich bin ein wenig überrascht, dass dies erst vor ein paar Tagen passiert ist, aber nicht mehr Leute wie ich erschüttert sind.“
Kurzfristige Maßnahmen umfassen die Aussetzung des entsprechenden Trainings und die Neubewertung, wie man unter der neuen Realität, dass „mehrere Zero-Day-Schwachstellen ausgenutzt werden“, die Sandbox-Sicherheit gewährleisten kann.
Aber er stellte auch eine tiefere Frage: Wenn dies die normale Geschwindigkeit des Fortschritts der KI-Fähigkeiten wird, „müssen wir möglicherweise das Tempo der KI-Entwicklung verlangsamen, um der Gesellschaft genügend Zeit zu geben, sich an das neue Fähigkeitsniveau anzupassen“. Er betonte auch, dass dieser Prozess nicht als regulatorische Gefangennahme interpretiert werden darf und nicht wie eine Verschwörung zwischen führenden Laboren aussehen darf.
AGI „sehr nah“, Roboter erleben in 2 bis 3 Jahren einen Wendepunkt
In Bezug auf die Zeitlinie für AGI war Altman klarer als je zuvor.
Er sagte, dass GPT-5.6 es ihm schwer macht zu sagen, „was dieses Modell nicht kann“, aber echtes AGI hat noch einige Lücken: Es kann nicht in Echtzeit kontinuierlich lernen und kann keine komplexen physikalischen Aufgaben unabhängig ausführen. „Ich denke, wir sind sehr nah dran, es wird nicht lange dauern.“
Er räumte auch ein, dass das Phänomen des „Verschiebens der Zielpfosten“ real ist – „Wenn wir 2019 das heutige Modell gesehen hätten, hätten wir sicherlich gesagt, das ist AGI.“
Was Roboter betrifft, erwartet er, dass in den nächsten 2 bis 3 Jahren ein Moment der „Schockwelle“ ähnlich wie bei der Veröffentlichung von ChatGPT auftreten wird – nicht nur ein Video von einem Maschinenhund zu sehen, sondern dass gewöhnliche Menschen Befehle eingeben und sehen können, wie Roboter Aufgaben ausführen. Er glaubt, dass es „wirklich verrückt“ wäre, wenn die Robotik nicht mit dem Fortschritt der KI-Intelligenz Schritt halten kann – zu diesem Zeitpunkt könnte KI in der Cloud alles können, aber die Ausführung in der realen Welt würde an Automatisierung fehlen.
Das nächste Kapitel: persönliche KI, neue Hardware und „keine Sorge um kognitive Degeneration“
Altman beschrieb seine Vision für die nächste Generation persönlicher KI: Sie hört rund um die Uhr Meetings zu, liest Dokumente, durchsucht Bildschirme und denkt weiter, während der Benutzer schläft, um am nächsten Morgen neue Ideen und Aufgaben zu präsentieren. „Ich würde diesen Schieberegler sehr weit nach rechts ziehen, ich wäre bereit, dafür viel zu bezahlen.“
Er räumte ein, dass das aktuelle Hardware-Paradigma 50 Jahre alt ist und nicht für diese Art von „immer online, aktiv wahrnehmend“ KI geeignet ist, was auch der Grund ist, warum er an neuer Hardware interessiert ist – er hofft auf ein Gerät, das in sozialen Situationen nicht auffällt und speziell für diese Art der KI-Interaktion entwickelt wurde.
In Bezug auf die Wettbewerbsfähigkeit räumte er ein, dass die reine „Intelligenz“ selbst zunehmend commodifiziert wird, aber er glaubt, dass die Skalierung der Rechenleistung, die Integration von Arbeitsabläufen, die Markenbekanntheit und die Fähigkeit, die Kosten kontinuierlich zu senken, eine dauerhaftere Schutzmauer bilden werden.
Was die Auswirkungen von KI auf die Beschäftigung betrifft, erklärte er deutlich, dass er „vollständig kein Verfechter der Arbeitsapokalypse“ ist. Seine Einschätzung ist: Die Fähigkeiten von KI sind extrem unterschiedlich, menschliche Fähigkeiten ergänzen sich stark mit KI, und die Menschen haben eine tief verwurzelte Vorliebe für den Kontakt mit echten Menschen. „Ich selbst ziehe es fast immer vor, mit Menschen zu interagieren, anstatt mit KI.“
Hier ist das vollständige Interview:
Sam Altman über AGI, Rechenleistung und menschliche Autonomie Invest Like The Best 28. Juli 2026
Sam Altman führte mit uns ein weitreichendes Gespräch, das die neuen Kapitel von OpenAI, den Wettbewerb um Rechenleistung und die möglichen Entwicklungen behandelt, wenn KI stärker, vielfältiger und tiefer in das wirtschaftliche System integriert wird. Er erklärte, warum OpenAI kürzlich den Fokus eingeengt hat, warum die Nachfrage nach Intelligenz möglicherweise nahezu unbegrenzt ist, wie nah wir an allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI) sind und was in Zukunft in den Bereichen Robotik, Beschäftigung, Hardware und menschlicher Autonomie passieren könnte. Wir diskutierten auch die unerwartete Veröffentlichung von ChatGPT, die Wettbewerbsvorteile von OpenAI, die Ökonomie der Intelligenz sowie den Druck und die Verantwortung, die mit der Führung eines der wichtigsten Unternehmen der Welt verbunden sind.
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