Metas Open-Source-Großmodell Llama 3 scheint auf dem Markt eher „kalt“ aufgenommen worden zu sein, was den Wettbewerb zwischen Open-Source- und Closed-Source-Großmodellen weiter verschärft. Laut The Information, einem US-amerikanischen Wirtschaftsmagazin, zeigt sich Amazon AWS, die größte Cloud-Computing-Plattform weltweit, wenig begeistert von Llama 3. Unternehmenskunden scheinen hingegen Anthropics Closed-Source-Modell Claude zu bevorzugen.
Auch interne Quellen bei Microsoft geben an, dass Llama nicht ihre erste Wahl sei. Sie empfehlen das Modell eher Unternehmen mit eigenen Teams aus Ingenieuren und Datenwissenschaftlern. Die Herausforderungen, vor denen Meta steht, könnten dazu führen, dass sie ein eigenes AI-Vertriebsteam aufbauen, um die Bedürfnisse von Unternehmen besser zu erfüllen. All dies verdeutlicht die Schwierigkeiten bei der Kommerzialisierung von Open-Source-Großmodellen.
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Aus Marktsicht haben die tatsächlichen Leistungen und der wirtschaftliche Nutzen von Open-Source-Modellen die Erwartungen von Unternehmenskunden offenbar nicht erfüllt. Bei der Entscheidung zwischen Open-Source und Closed-Source verfolgen die verschiedenen Modellanbieter je nach technischer Ausrichtung und Geschäftsstrategie unterschiedliche Positionen. Wie sollen Unternehmen diese Auseinandersetzung bei der Auswahl von Großmodellen angehen? Xin Zhou, General Manager von Baidu Intelligent Cloud AI und der Großmodellplattform, gab in einem Medieninterview dazu eine detaillierte Analyse. Er beleuchtete die zugrundeliegende Logik und die Geschäftsstrategien von Open-Source und Closed-Source und gab einen Ausblick auf die zukünftige Marktentwicklung.
Xin Zhou weist darauf hin, dass Open-Source-Großmodelle und Open-Source-Software grundlegend verschiedene Konzepte sind. Bei Open-Source-Modellen werden wichtige Informationen wie der Trainings-Quellcode, die Vor- und Feinabstimmungsdaten, die die Modellleistung beeinflussen, nicht offengelegt. Daher können sie im Gegensatz zu Open-Source-Software nicht von Community-Entwicklern gemeinsam verbessert werden. Bei Llama beispielsweise resultiert jeder Fortschritt des Modells aus Metas eigener Trainingsarbeit, nicht aus der Beteiligung von Entwicklern. Aus diesem Grund stehen Open-Source-Modelle bei der technischen Weiterentwicklung vor vielen Hürden.
Auf die Frage, welches Modell teurer sei, Open-Source oder Closed-Source, antwortet Xin Zhou, dass Open-Source-Modelle zwar oberflächlich betrachtet kostenlos und kostengünstig erscheinen, die Anwendung von Großmodellen jedoch nicht nur von der Technologie, sondern von einer ganzheitlichen Lösung aus „Technologie + Service“ abhängt. Um mit Open-Source-Modellen eine vergleichbare Leistung wie mit Closed-Source-Modellen zu erzielen, müssen Unternehmen in der Praxis erhebliche personelle, finanzielle und zeitliche Ressourcen investieren. Die Gesamtkosten können daher sogar höher sein.
Open-Source- und Closed-Source-Modelle eignen sich auch für unterschiedliche Anwendungsfälle. Xin Zhou ist der Ansicht, dass sich Open-Source-Modelle besser für die akademische Forschung eignen, nicht jedoch für große kommerzielle Projekte, die nach außen gerichtete Dienstleistungen anbieten. Bei großen Projekten mit Investitionen in Millionenhöhe sind Closed-Source-Modelle nach wie vor die bevorzugte Wahl von Unternehmen.
Xin Zhou analysiert weiter die Rolle und das Geschäftsmodell der verschiedenen Anbieter auf dem aktuellen Markt für Großmodelle und nennt drei Haupttypen. Erstens Cloud-Anbieter, deren Geschäftsmodell weiterhin darin besteht, Rechenressourcen bereitzustellen und die Kosten durch Skalierung zu senken. Zweitens Unternehmen, die sowohl Cloud-Anbieter als auch Modellanbieter sind und versuchen, die Cloud-Nutzung durch Modell-Aufrufe zu fördern. Drittens junge Modellanbieter, die mit großen Herausforderungen in der aktuellen Phase der Preisnachlässe konfrontiert sind.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Open-Source-Modelle sowohl in Bezug auf Technologie als auch auf Geschäftsmodell erhebliche Nachteile aufweisen. Mangels ausreichender Ressourcen und eines tragfähigen Geschäftsmodells können viele Open-Source-Modelle keine nachhaltige Entwicklung gewährleisten. Obwohl Open-Source einen Beitrag zur Förderung der akademischen Forschung leistet, sind Closed-Source-Modelle in kommerziellen Szenarien, die hohe Genauigkeit und Effizienz erfordern, nach wie vor die sinnvollere Wahl.
