YC-Chef unterstützt hohe Investitionsstrategie in KI

Bericht von CoinWorld:

Garry Tan, CEO von Y Combinator, ist der Meinung, dass Startups beim Einsatz von KI-Intelligenzen nicht zu früh den Fokus auf die Senkung der Token-Kosten legen sollten. Stattdessen plädiert er dafür, dass Gründer in der frühen Phase aggressiver in Rechenleistung und Token investieren, um mit höheren Kosten stärkere Modellfähigkeiten und schnellere Fehlertests zu erreichen.

Fähigkeiten zuerst maximieren

Tan erklärte in der neuesten Folge des A16z-Podcasts, dass Gründer sich erlauben sollten, eine große Menge an Token zu verbrauchen. Seiner Ansicht nach bedeutet eine Erhöhung der Intensität der Nutzung von KI-Intelligenzen, dass man Fähigkeiten vorzeitig nutzt, die in den kommenden Jahren verbreiteter werden.

Seine Einschätzung ist, dass diese Vorgehensweise zwar teuer ist, aber für CEOs oder Gründer möglicherweise rentabel sein kann. Laut ihm könnten die Kosten für die vollständige Nutzung der Intelligenz zwischen 50.000 und 100.000 US-Dollar pro Jahr liegen.

Es geht nicht nur ums Geld ausgeben

Tan ermutigt nicht nur zu höheren Ausgaben. Er betont, dass der Schlüssel darin liegt, die Ergebnisse von Experimenten in wiederholbare Prozesse zu überführen. Sobald eine KI-Intelligenz eine Aufgabe erfolgreich abgeschlossen hat, sollte das Team den Prozess in standardisierte Anweisungen umwandeln, damit das System diese automatisch wiederholt.

Er betrachtet solche Dokumente als eine Art wiederverwendbare digitale Arbeitskraft. Mit anderen Worten, das, was das Gründerteam in der Anfangsphase mit höheren Token-Kosten erreicht, ist nicht nur eine einmalige Ausgabe, sondern ein Arbeitsablauf, der kontinuierlich wiederverwendet werden kann.

• Tan nannte die Kosten für die intensive Nutzung: etwa 50.000 bis 100.000 US-Dollar pro Jahr
• Zielgruppe: CEOs, Gründer und Teams mit häufigen Fehlertests
• Kernmethode: Zuerst hohe Investitionen in Experimente, dann die Prozesse in wiederverwendbare Anweisungen umwandeln

Silicon Valley hat unterschiedliche Meinungen zu Tokenmaxxing

Tan ist einer der wenigen Tech-Industrievertreter, die öffentlich "Tokenmaxxing" unterstützen. Tokenmaxxing bedeutet, dass beim Einsatz von KI-Intelligenzen aktiv erlaubt wird, dass das System mehr Token verbraucht, anstatt zuerst die Nutzung und die Kosten zu senken.

Diese Denkweise steht jedoch vor zunehmenden Zweifeln. Letzte Woche erklärte Praveen Neppalli Naga, der technische Leiter von Uber, dass die von dem Unternehmen beobachteten Daten zu KI-Kosten darauf hindeuten, dass die Ära des Tokenmaxxing möglicherweise zu Ende geht. Der Schwerpunkt der nächsten Wettbewerbsphase liegt nicht darin, wer mehr Token ausgibt, sondern wer diese Ressourcen effizienter nutzen kann.

Scott Wu, CEO des KI-Programmierunternehmens Cognition, äußerte in einem Podcast im Juni dieses Jahres eine ähnliche Meinung. Er glaubt, dass einige Unternehmen beim Fördern von Tokenmaxxing vom Wesentlichen abweichen und die Leistung des Teams nicht an den verbrauchten Token, sondern an den letztendlichen Ergebnissen messen sollten.

Insgesamt spiegelt diese Meinungsverschiedenheit wider, dass die Branche nach dem Eintritt in eine differenziertere Phase der KI-Anwendung ein Gleichgewicht zwischen Fähigkeiten und Effizienz sucht. Für Startups wird die Frage, ob sie bereit sind, höhere Kosten zu tragen, um schnellere Produktiterationen und Prozessdokumentationen zu erzielen, zu einer neuen geschäftlichen Entscheidung.

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