Der KI-Chatbot Claude von Anthropic hat 16 Wochen nach seiner Einführung mit seiner mobilen App für iOS und Android einen Umsatz von 1 Million US-Dollar erzielt. Daten von Appfigures zeigen, dass fast die Hälfte dieses Umsatzes auf dem US-Markt erzielt wurde.
Obwohl Claude AI 16 Wochen brauchte, um diesen Meilenstein zu erreichen – verglichen mit OpenAIs ChatGPT, das es in nur 3 Wochen schaffte –, übertraf es dennoch einige Konkurrenten. Denselben Daten zufolge erreichte Microsoft Copilot 1 Million Dollar in 19 Wochen, während die mobile App von Perplexity 22 Wochen brauchte.
Die mobile App von Anthropic Claude AI kann kaum überzeugen
Die viermonatige Lücke zwischen dem Start von Claude AI und dem ersten Umsatz von einer Million Dollar spiegelt die lauwarme Aufnahme der App wider. In der ersten Woche wurde die App weltweit nur 157.000 Mal auf iOS und Android heruntergeladen. Das liegt deutlich unter den 480.000 Downloads, die ChatGPT in den ersten fünf Tagen auf iOS in den USA erreichte.
Trotz einiger Verbesserungen hat die Claude AI-App die Erwartungen von Anthropic nicht erfüllt. Unter den iOS-Apps in den USA liegt Claude bei den Downloads auf Platz 95 und beim Umsatz auf Platz 68. Diese Zahlen sind deutlich niedriger als die von ChatGPT, das auf Platz 1 bzw. 26 liegt.
Da die meisten Anwendungsdownloads und Abonnements aus den USA stammen, unterstreichen die schlechten Platzierungen die geringere Verbrauchernachfrage nach Claude im Vergleich zu ChatGPT. Analysten erklärten, dass dies verschiedene Gründe haben könnte, darunter die geringere Markenbekanntheit von Anthropic im Vergleich zu OpenAI und die Sättigung des Marktes für künstliche Intelligenz durch mehrere Unternehmen mit ähnlichen Produkten.
Für die mobile App Claude könnte es in Zukunft jedoch noch viel schlimmer kommen. Die meisten Telefonhersteller planen bereits, KI-Funktionen direkt in ihre Geräte zu integrieren, wodurch ein Benutzer möglicherweise keine weitere mobile KI-App mehr benötigt. Apple plant beispielsweise die Einführung von Apple Intelligence, wodurch iPhone-Benutzer über Siri direkten Zugriff auf ChatGPT erhalten.
Einnahmen von KI-Startups decken sich nicht mit Ausgaben
Unterdessen zeigt Anthropics bescheidener Umsatz mit seiner mobilen App, wie schwierig es für KI-Startups im Allgemeinen ist, trotz Milliardenaufwands Einnahmen zu erzielen. Das Unternehmen, dessen Wert auf 18 Milliarden Dollar geschätzt wird, rechnet damit, dieses Jahr rund 2,7 Milliarden Dollar für die Entwicklung seines Produkts auszugeben. Das ist weit entfernt von dem gemeldeten erwarteten Umsatz von 67 Millionen Dollar.
Es ist jedoch nicht das einzige KI-Unternehmen, das derzeit zu viel Geld ausgibt. Selbst das Vorzeigeunternehmen der KI, OpenAI, wird in diesem Jahr voraussichtlich bis zu 5 Milliarden Dollar verlieren und könnte innerhalb von 12 Monaten kein Geld mehr haben. Ein Bericht von The Information behauptet, das Startup werde etwa 7 Milliarden Dollar für das Training seiner KI-Modelle ausgeben und weitere 1,5 Milliarden Dollar für die Personalkosten aufwenden.
Trotz der enormen Summen, die diese Unternehmen für KI ausgeben, ist nicht anzunehmen, dass diese Ausgaben bald eingestellt werden, da viele befürchten, im KI-Rennen abgehängt zu werden. Was die Gewinne angeht, glauben Branchenexperten, dass diese kommen werden. Joe Davis, Chefökonom bei Vanguard Global, schrieb kürzlich, dass die Versprechen der KI real seien.
Er sagte:
„Unsere Untersuchungen legen nahe, dass die Wahrscheinlichkeit eines KI-bedingten Anstiegs der Arbeitsproduktivität zwischen 45 % und 55 % liegt. In diesem Szenario gehen wir davon aus, dass die US-Wirtschaft zwischen 2028 und 2040 real (inflationsbereinigt) jährlich um etwa 3,1 % wachsen würde. Die dazwischenliegenden Jahre spiegeln den Bedarf an zusätzlichen Investitionen in die Technologie und die Zeit wider, die sie benötigen, um sich auszuzahlen.“
Er fügte jedoch hinzu, dass die Wahrscheinlichkeit, dass KI die Erwartungen hinsichtlich des Nutzens nicht erfüllen wird, die Ausgaben entsprechen, bei etwa 40 % liegt. Daher müssen Anleger ihre Erwartungen hinsichtlich der KI-Renditen dämpfen, insbesondere kurzfristig.
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