OpenAI: Teknologisk verdensherredømme på økonomisk leirføtter?

Da OpenAI lanserte ChatGPT i november 2022, endret de teknologihistorien over natten. For allmennheten fremstod selskapet som selve «oppfinneren» av kunstig intelligens. San Francisco-selskapet ble synonymt med generativ KI, og satte i gang et globalt kappløp som mangler sidestykke.

Men bak de imponerende demoene og de filosofiske diskusjonene om superintelligens (AGI), skjuler det seg en brutal økonomisk virkelighet. Til tross for en eksplosiv vekst i inntekter, blør selskapet penger i et tempo som ville fått de fleste tradisjonelle bedrifter til å kollapse. Er OpenAI en bærekraftig forretning, eller ser vi konturene av en ny dotcom-boble?

Myten om oppfinnelsen

Det er en utbredt misforståelse at OpenAI «fant opp» kunstig intelligens. Sannheten er at feltet har røtter tilbake til 1950-tallet, med pionerer som Alan Turing og John McCarthy. Den moderne revolusjonen innen dyp læring (deep learning), som muliggjorde dagens språkmodeller, bygger på tiår med forskning fra akademiske institusjoner og selskaper som Google (DeepMind) og Meta (FAIR).

OpenAIs genistrek var ikke å finne opp teknologien fra bunnen av, men å skalere den opp massivt (Transformer-arkitekturen ble opprinnelig utviklet av Google-forskere i 2017) og, viktigst av alt, å gjøre den tilgjengelig for massene gjennom et intuitivt chat-grensesnitt.

Røde tall i regnskapet

Til tross for sin status som markedsleder, viser ferske analyser og lekkasjer en urovekkende økonomisk situasjon. Ifølge rapporter fra The Information og Bloomberg, styrer OpenAI mot et underskudd på opp mot 5 milliarder dollar (ca. 53 milliarder kroner) i 2024.

Hvorfor er det så dyrt?

Kostnadsstrukturen til OpenAI skiller seg markant fra tradisjonell programvareutvikling:

Infrastruktur og beregningskraft (Compute): Å trene modeller som GPT-4 og den nye o1-serien krever enorme datasentre fylt med titusenvis av Nvidia H100-brikker. Bare leiekostnadene hos Microsoft Azure utgjør milliarder av dollar årlig.
Driftskostnader (Inference): Hver gang du stiller ChatGPT et spørsmål, koster det penger i strøm og prosessorkraft. Dette er vesentlig dyrere enn et vanlig Google-søk.
Lønnskostnader: Kampen om KI-talenter er ekstrem. Toppforskere i feltet hever lønninger som kan overstige 10 millioner kroner i året, pluss opsjoner.

«OpenAI bruker penger som om de allerede har vunnet, men i teknologibransjen er 'first mover advantage' ingen garanti for lønnsomhet.»

Kampen for overlevelse og ny kapital

For å dekke det enorme gapet mellom inntekter (estimert til ca. 3,5–4 milliarder dollar i år) og utgifter, er OpenAI avhengig av konstant påfyll av kapital. Selskapet er for tiden i samtaler om en ny finansieringsrunde som kan verdsette selskapet til over 150 milliarder dollar. Potensielle investorer inkluderer giganter som Apple, Nvidia og eksisterende partner Microsoft.

Dette reiser spørsmål om selskapets selskapsstruktur. OpenAI startet som en ideell organisasjon (non-profit), men har nå en komplisert struktur med en «capped profit»-arm. Det spekuleres nå høyt i om Sam Altman vil restrukturere selskapet til å bli et mer tradisjonelt kommersielt selskap for å tilfredsstille investorene.

Hva betyr dette for norske virksomheter?

For norske bedrifter og offentlig sektor, som i økende grad integrerer OpenAI sine API-er i sine løsninger, representerer denne økonomiske usikkerheten en risiko.

Dersom OpenAI må øke prisene drastisk for å bli lønnsomme, eller i verste fall mister sin dominerende posisjon til aktører med dypere lommer (som Google eller Meta som satser på åpen kildekode), kan strategier basert utelukkende på OpenAI sine modeller bli sårbare.

Viktige vurderinger for norske teknologiledere:

Unngå «vendor lock-in» ved å bygge systemer som kan bytte mellom ulike språkmodeller (f.eks. Anthropic Claude, Google Gemini, eller lokale modeller).
Vær forberedt på prisøkninger på API-tjenester.
Følg med på regulatoriske endringer i EU (AI Act) som kan påvirke amerikanske selskapers handlingsrom i Europa.

Konklusjon

OpenAI er utvilsomt kongen av KI-haugen akkurat nå, men tronen er dyr å sitte på. Selskapet er et levende bevis på at teknologisk gjennombrudd ikke automatisk betyr økonomisk suksess. De neste 12 til 24 månedene vil bli avgjørende. Vil de klare å finne en forretningsmodell som skalerer like godt som teknologien deres, eller vil kostnadene ved å være «først og best» bli for store?