AI löst neue Geschäftsmodelle aus? Ein Blick auf den AI-Investitionsrahmen von Bob McGrew, dem ehemaligen Forschungsleiter bei OpenAI

Bob McGrew, der ehemalige Chief Research Officer bei OpenAI und auch in führenden Positionen bei Palantir tätig, spricht aus Investorensicht darüber, wie er die aktuelle AI-Boom-Phase sieht. Er gibt offen zu, dass die Marktstimmung sehr an eine Blase erinnert, mit Milliarden-Dollar-Finanzierungen und Präsentationen, in denen AI-bezogene Investitionen stets präsent sind. In einem solchen Umfeld investiert McGrew jedoch nicht in jeden Deal, sondern folgt einem klaren AI-Investment-Framework.

AI-Boom trifft auf Blasenstimmung

Zu Beginn des Interviews beschreibt der Moderator die aktuelle AI-Investitionsatmosphäre als eine Wiederholung der Blasezeiten. Es gibt ständig Finanzierungsrunden im Milliardenbereich, und fast jedes Team, das eine Präsentation hält, widmet einen großen Teil dem Thema AI.

Der Moderator teilt auch seine eigene Erfahrung: Er leitete einst ein Legal-Tech SaaS-Unternehmen, das durch die Zusammenarbeit mit OpenAI und die Integration von AI zur Unterstützung von Rechtsassistenten erheblich an Wert gewann. Schließlich wurde das Unternehmen von Thomson Reuters zu einem Preis übernommen, der das Achtfache der letzten Finanzierungsbewertung entspricht, was zeigt, dass AI tatsächlich viele Branchen rasch verändert.

Vor diesem Hintergrund fragt der Moderator McGrew, abgesehen von OpenAI, welche AI-Startups derzeit wirklich investitionswürdig sind und ob Infrastruktur noch eine wichtige Rolle spielt.

(Hinweis: Thomson Reuters ist ein globaler Anbieter von professionellen Informations- und Datenservices, hauptsächlich für Juristen, Finanzprofis, Buchhalter, Steuerberater, Risikomanager und Medien. )

Distanz zur AI-Infrastruktur, Fokus auf bisher Unmögliches

McGrew gibt offen zu, dass er gegenüber Startups, die sich ausschließlich auf AI-Infrastruktur konzentrieren, eher skeptisch ist. Sein Argument: Die meisten Infrastrukturprobleme betreffen die „aktuellen Modelle“, doch mit dem Aufkommen von LLMs wie GPT-5 könnten sich Nutzung und Bedarf grundlegend verändern. Die Infrastruktur, die heute gebaut wird, ist möglicherweise in Zukunft nicht mehr passend.

Stattdessen möchte er sehen, dass jemand AI nutzt, um „Probleme zu lösen, die bisher unmöglich waren“, anstatt nur bestehende Prozesse mit AI zu ergänzen und sie in eine „AI-Version“ umzuwandeln.

Er macht deutlich, dass sein Interesse vor allem den Anwendungen gilt.

Unendliche Praktikanten, neue Geschäftsmodelle in Sicht

Bezüglich des Werts auf Anwendungsebene veranschaulicht McGrew seine Investitionslogik mit einem konkreten Vergleich: Er beschreibt AI derzeit als „unendlich viele kurze Aufmerksamkeitsspannen-Praktikanten“.

Früher scheiterten viele Vorhaben oft nicht an der Technik, sondern an hohen Personalkosten, langsamen Abläufen und Managementaufwand. Wenn plötzlich eine große Anzahl von „Praktikanten“ in der Arbeitskraft verfügbar ist, werden viele zuvor unwirtschaftliche oder unrealistische Aufgaben plötzlich machbar.

Er vergleicht die Entwicklung der Modellfähigkeiten mit Schülern: GPT-3 ist ungefähr auf dem Niveau eines Gymnasiasten, GPT-3.5 entspricht einem ersten Studienjahr, GPT-4 einem Drittsemester-Student, und GPT-5 wird eine völlig neue Ebene darstellen. Für ihn ist bei Investitionen entscheidend nicht die Stärke des Modells an sich, sondern ob die Gründer klar haben, wie sie mit einer „unendlichen Praktikanten“-Armee neue Arbeitsaufteilungen und Geschäftsmodelle entwickeln können.

Keine offene Konfrontation mit Hardware- und Rechenleistung-Giganten, aber gezielt auf AI-Technologien setzen

Was die massiven Investitionen in GPUs, Rechenzentren und Rechenmiete betrifft, zeigt McGrew eine sehr pragmatische Haltung. Er weist darauf hin, dass es in der Vergangenheit viele Versuche gab, neue Chips zu entwickeln. Aktuell dominieren jedoch NVIDIA aufgrund ihrer Markt- und Kapitalmacht, sodass es äußerst schwierig ist, im Kampf um Rechenleistung zu verlieren.

Dennoch schließt er solche Investitionen nicht aus. Er hält es für eine sinnvolle Strategie, einen kleinen Teil des Portfolios in vielversprechende, aber risikoreiche neue Technologien zu investieren, die im Erfolgsfall enorm profitieren könnten.

Das Kernstück des Investment-Frameworks: Was AI verändern wird und was es wert ist, getan zu werden

Abschließend teilt McGrew sein AI-Investment-Framework. Es konzentriert sich nicht auf die heißesten Technologien, sondern auf die Frage, wie AI „wirklich Dinge verändern kann, die es wert sind, getan zu werden“.

Er betont, dass die wertvollsten Gründungsthemen nicht darin bestehen, alte Prozesse nur etwas zu beschleunigen, sondern darin, dass AI es ermöglicht, Dinge zu realisieren, die bisher aufgrund von Personalkosten, Skalierungsproblemen oder hohen Kosten unmöglich schienen. Dadurch könnten völlig neue Branchen entstehen.

(Zukunft der AI-Geschäftsmodelle weiterhin schwer vorherzusagen, a16z analysiert die nächste Welle von AI-Technologien und Investitionsveränderungen)

Dieser Artikel über die AI-getriebene Entstehung neuer Geschäftsmodelle und das AI-Investment-Framework von Ex-OpenAI-Forschungsleiter Bob McGrew erschien zuerst bei ABMedia.