Projek “Shallotpeat” en “Rowwe Tye”: Sam Altman se interne memo onthul OpenAI se grootste krisis
Xpert voorvrystelling
Taalkeuse 📢
Gepubliseer op: 22 November 2025 / Opgedateer op: 22 November 2025 – Outeur: Konrad Wolfenstein
Projek “Shallotpeat” en “Rowwe Tye”: Sam Altman se interne memo onthul OpenAI se grootste krisis – Beeld: Xpert.Digital
'n Waardasie van 500 miljard, maar geen winste nie: Gaan die KI-borrel bars?
En die $650 miljard probleem: Waarom OpenAI gedoem is om te slaag
In November 2025 het die tektoniese plate van die tegnologiebedryf fundamenteel verskuif. Vir 'n lang tyd is OpenAI beskou as die onaantasbare monarg van die nuwe KI-era – 'n Dawid wat vir die Goliatte van Silicon Valley wys hoe innovasie werk. Maar hierdie aura van onoorwinlikheid het begin kraak. Met die vrystelling van Google Gemini 3 en die vinnige opkoms van Anthropic se Claude-modelle, het die gety gedraai. Wat begin het as 'n triomfantlike opmars na kunsmatige superintelligensie, het nou vir OpenAI omskep in 'n eksistensiële stryd teen tegnologiese stagnasie en ekonomiese realiteite.
Die situasie is paradoksaal: OpenAI was nog nooit meer waardevol op die aandelemark nie, maar sy tegnologiese leierskap was nog nooit meer broos nie. Terwyl Sam Altman se maatskappy, met 'n waardasie van $500 miljard, waag in gebied wat gewoonlik vir gevestigde tegnologiereuse gereserveer is, bestaan daar 'n gevaarlike gaping tussen sy markwaarde en sy werklike verdienstevermoë. Jaarlikse inkomste van $13 miljard staan in skrille kontras met massiewe verliese en infrastruktuurverpligtinge in die honderde miljarde. Hierdie aggressiewe groeimodel het gewerk solank OpenAI die onmiskenbaar beste produk op die mark gehad het. Maar daardie einste uitgangspunt het nou verkrummel.
Met Gemini 3 het Google nie net tegnologies ingehaal nie, maar OpenAI op kritieke gebiede verbygesteek. Deur die herlewing van vooropleiding en massiewe integrasie in sy eie ekosisteem, demonstreer die soekenjinreus dat diep sakke, eie hardeware en dekades se ondervinding in dataverwerking uiteindelik swaarder weeg as die voordeel van 'n opstartonderneming om eerste te beweeg. OpenAI se haastige strategiese herbelyning – gesimboliseer deur die interne projek "Shallotpeat" – is 'n erkenning dat sy vorige weddenskap op suiwer "redeneringsmodelle" nie vrugte afgewerp het nie.
Die volgende artikel ontleed die anatomie van hierdie magsverskuiwing. Dit belig hoe tegniese wanberekeninge, finansiële koorddans en die herlewing van mededinging 'n giftige mengsel skep wat nie net die toekoms van OpenAI nie, maar ook die struktuur van die hele KI-bedryf kan herdefinieer.
Geskik vir:
Die voormalige avant-garde van kunsmatige intelligensie sukkel vir sy toekoms – terwyl Google die magsbalans met rou tegnologiese krag verskuif.
Die wêreldwye wedloop om oorheersing in kunsmatige intelligensie het in November 2025 'n dramatiese wending geneem. Wat jare lank as OpenAI se veilige leiersposisie beskou is, het binne maande 'n onseker verdedigende houding geword. Die vrystelling van Google se Gemini 3 het nie net 'n tegnologiese mylpaal gemerk nie, maar het ook fundamentele aannames oor die argitektuur van die KI-mark uitgedaag. In 'n interne memo het OpenAI se uitvoerende hoof, Sam Altman, sy werknemers gewaarsku oor moeilike tye wat voorlê en erken dat Google se onlangse vooruitgang tydelike ekonomiese teenwinde vir die maatskappy kan skep. Hierdie buitengewoon openhartige assessering onthul die broosheid van 'n posisie wat tot onlangs onoorkomelik gelyk het.
Die omvang van hierdie verskuiwing word eers duidelik binne die konteks van die sektor se waardasielogika. OpenAI het tans 'n waardasie van ongeveer $500 miljard, maar genereer slegs $13 miljard in jaarlikse inkomste. Hierdie uiterste verskil tussen markkapitalisasie en werklike inkomste is gebaseer op die aanname van eksponensiële groei en volgehoue tegnologiese superioriteit. Google se Gemini 3 ondermyn beide hierdie aannames gelyktydig. Die model oortref OpenAI se GPT-5.1 in byna alle gestandaardiseerde maatstawwe, wat vermoëns demonstreer wat OpenAI self steeds daarna streef om te ontwikkel.
Die ekonomiese implikasies strek veel verder as korttermynverskuiwings in markaandeel. OpenAI verbrand jaarliks ongeveer agt miljard dollar en het verlede jaar 'n verlies van vyf miljard dollar aangeteken. Hierdie tekort kan slegs volhou word deur voortdurende kapitaalinvloei, wat weer afhang van beleggersvertroue in sy tegnologiese leierskap. As daardie leierskap wegraak, stort die hele befondsingslogika in duie. Die situasie is soos 'n hoëspoedtrein wat sonder brandstof raak terwyl dit steeds teen maksimum spoed ry.
Die primêre bron vir Sam Altman se interne memo is The Information, 'n nuuspublikasie wat spesialiseer in die tegnologiebedryf.
Die memo is oorspronklik op 20 November 2025 deur The Information gepubliseer. Die oorspronklike artikel is getiteld “Altman Memo Voorspel 'Rowwe Vibes' As gevolg van Herlewende Google” of “OpenAI CEO Berei Moontlike Ekonomiese Teenwinde Voor wat Herlewende Google Vang”.
Die publikasie van die memo deur The Information is daarna deur talle ander media-afsetpunte opgeraap, insluitend:
Die memo self was 'n interne kommunikasie van Sam Altman aan OpenAI-werknemers en is blykbaar deur 'n bron binne die maatskappy aan The Information uitgelek. In die memo het Altman gewaarsku teen "tydelike ekonomiese teenwinde" as gevolg van Google se vordering en gesê dat hy "rowwe vibrasies" verwag het.
Die anatomie van tegnologiese deurbraak
Google se sukses met Gemini 3 is gebaseer op 'n fundamentele herevaluering van 'n sogenaamde uitgeputte ontwikkelingsmetodologie. Vooropleiding, die fundamentele fase waarin KI-modelle uit massiewe datastelle leer, is deur sommige in die navorsingsgemeenskap as grootliks uitgeput beskou. Die skaleringsbeginsels, wat jare lank voorspelbare prestasieverbeterings deur groter modelle en meer data belowe het, het blykbaar hul fisiese en ekonomiese perke bereik. OpenAI het gereageer deur sy strategiese fokus te verskuif na sogenaamde redenasiemodelle soos o1, wat hul prestasie verbeter deur langer denktye tydens inferensie.
Google het egter gedemonstreer dat die sogenaamd verdoemde verwerker steeds aansienlike potensiaal inhou. Demis Hassabis, hoof van Google DeepMind, het hierdie insig bondig opgesom: Alhoewel daar nie meer eksponensiële prestasiespronge van generasie tot generasie is nie, bly die opbrengste op beleggings in voor-opleiding besonder goed. Gemini 3 Pro behaal 91,9 persent op die GPQA Diamond-maatstaf vir PhD-vlak wetenskaplike redenasie, wat GPT-5.1 met byna vier persentasiepunte oortref. Nog meer indrukwekkend is sy prestasie in abstrakte visuele redenasie: Met 31,1 persent op die ARC-AGI-2-maatstaf, verdubbel Gemini 3 byna die prestasie van GPT-5.1 en oortref dit sy eie voorganger met meer as ses keer.
Die ekonomiese betekenis van hierdie tegnologiese meerderwaardigheid manifesteer in konkrete toepassingsgebiede. In algoritmiese probleemoplossing behaal Gemini 3 Pro 'n Elo-gradering van 2439 op LiveCodeBench Pro, byna 200 punte bo GPT-5.1. Dit is nie 'n akademiese maatstaf nie, maar 'n direkte aanduiding van die produktiwiteit van ontwikkelaars wat hierdie modelle gebruik. In 'n mark waar OpenAI 70 persent van sy inkomste uit API-toegang en ondernemingskliënte genereer, vertaal tegnologiese minderwaardigheid in onmiddellike inkomsteverliese.
OpenAI se probleme voor opleiding het duidelik geword tydens die ontwikkeling van GPT-5, waar gevestigde skaleringsoptimalisering nie meer gewerk het nie. Die maatskappy het besef dat tradisionele metodes vir die verbetering van prestasie hul doeltreffendheid verloor het. In reaksie hierop het OpenAI GPT-5 ontwikkel met 'n aansienlik kleiner begroting vir opleiding as GPT-4.5, maar hiervoor gekompenseer met intensiewe optimalisering na opleiding deur middel van versterkingsleer. Hierdie strategie was op kort termyn suksesvol, maar het 'n strukturele kwesbaarheid geskep: OpenAI het gespesialiseer in 'n metodologie wat, terwyl dit innoverende vermoëns genereer, die fundamentele modelfondament verwaarloos het.
Die strategiese herposisionering en die Shallotpeat-projek
Altman se memo diagnoseer nie net die probleem nie, maar skets ook OpenAI se teenstrategie. Die kern daarvan is die ontwikkeling van 'n nuwe model, met die kodenaam Shallotpeat, wat spesifiek ontwerp is om die geïdentifiseerde tekortkominge voor opleiding aan te spreek. Die naam self is programmaties: sjalotte groei swak in veengrond, die substraat is ver van ideaal. OpenAI dui dus aan dat hulle erken dat die fondament van hul bestaande modelle swakpunte het wat nie deur oppervlakoptimalisering uitgeskakel kan word nie.
Die ontwikkeling van Shallotpeat is deel van 'n breër strategiese herbelyning. In sy memo beklemtoon Altman die noodsaaklikheid om op hoogs ambisieuse weddenskappe te fokus, selfs al plaas dit OpenAI tydelik in 'n nadeel. Een van hierdie weddenskappe is die outomatisering van KI-navorsing self, 'n meta-benadering wat daarop gemik is om die ontwikkelingsiklusse van nuwe modelle dramaties te verkort. Dit is nie bloot doeltreffendheidsoptimalisering nie, maar 'n poging om die speelveld fundamenteel te verander: as KI-stelsels hul eie evolusie kan versnel, kan dit die strukturele voordele van gevestigde spelers met massiewe hulpbronne verminder.
Die dringendheid van hierdie strategie word onderstreep deur OpenAI se finansiële situasie. Die maatskappy moet teen 2029 winsgewendheid bereik om sy infrastruktuurverbintenisse teenoor Microsoft en ander vennote na te kom. Hierdie verbintenisse beloop ongeveer $60 miljard per jaar, in vergelyking met huidige wolkinfrastruktuurverbintenisse wat $650 miljard oor die volgende paar jaar oorskry. Die verskil tussen hierdie verbintenisse en huidige inkomste van $13 miljard beklemtoon die omvang van die probleem.
Terselfdertyd volg OpenAI 'n diversifikasiestrategie om sy afhanklikheid van Microsoft te verminder. Die vennootskapsaanpassing wat in Januarie 2025 aangekondig is, laat OpenAI vir die eerste keer toe om ook rekenaarbronne van mededingers soos Oracle te gebruik. Terwyl Microsoft 'n reg van eerste weiering vir nuwe kapasiteit behou, is die eksklusiwiteit verbreek. Vir OpenAI beteken dit moontlik vinniger toegang tot die massiewe GPU-groepe wat benodig word vir die opleiding van nuwe modelle. Die Stargate-inisiatief, 'n samewerking tussen OpenAI, Oracle, SoftBank en Microsoft, sal na verwagting oor vier jaar $500 miljard in datasentrums belê. Die eerste fasiliteit in Abilene, Texas, is reeds in werking met Nvidia GB200 GPU-groepe.
Die ekonomiese broosheid van die sakemodel
Die sakemodelle van toonaangewende KI-maatskappye is gebaseer op 'n implisiete weddenskap op netwerkeffekte en tegnologiese vassluitings. OpenAI het hierdie strategie met aansienlike sukses nagestreef: ChatGPT het in November 2025 ongeveer 700 tot 800 miljoen weeklikse aktiewe gebruikers bereik, dubbel die getal van Februarie. Die platform verwerk daagliks 2,5 miljard navrae en is vyfde onder die mees besoekte webwerwe wêreldwyd. Hierdie gebruikersbasis lyk aanvanklik na 'n ondeurdringbare grag, maar die omskakelingskoerse toon 'n fundamentele swakheid: slegs ongeveer vier tot tien persent van gebruikers betaal vir 'n intekening.
Ekonomiese lewensvatbaarheid hang dus af van twee kritieke aannames: eerstens, dat die gebruikersbasis eksponensieel aanhou groei, sodat selfs klein omskakelingskoerse absolute inkomstestygings moontlik maak; tweedens, dat tegnologiese meerderwaardigheid gebruikers aan die platform bind en dat oorskakelingskoste na mededingers hoog bly. Google se Gemini 3 ondermyn beide aannames. Tegniese pariteit, of selfs minderwaardigheid, maak OpenAI 'n uitruilbare verskaffer in 'n toenemend gekommodifiseerde mark.
Die kostestruktuur vererger hierdie probleem. Die opleiding van groot taalmodelle en die operasionele ontplooiing daarvan vereis massiewe rekenaarhulpbronne. OpenAI-projekte bereken begrotings wat meer as $450 miljard van 2024 tot 2030 oorskry, met totale verbintenisse van ongeveer $650 miljard, waarvan sommige verder as 2030 strek. Hierdie beleggings moet geregverdig word deur inkomste, wat weer afhang van markaandeel. 'n Bose kringloop volg: As OpenAI markaandeel verloor, neem inkomste af, wat sy vermoë om verder te belê beperk en sodoende sy tegnologiese mededingendheid verder ondermyn.
Vergelykende ontledings illustreer die omvang van die probleem. Anthropic, 'n direkte mededinger wat die Claude-model gebruik, word tans op $170 miljard gewaardeer met 'n geprojekteerde jaarlikse inkomste van $4 miljard. OpenAI en Anthropic saam sal teen 2030 gekombineerde inkomste van meer as $300 miljard moet behaal om hul huidige waardasies te regverdig – as 'n vrye kontantvloeimarge van 27 persent aangeneem word, vergelykbaar met Alphabet of Microsoft. Ter vergelyking word verwag dat Nvidia, die toonaangewende verskaffer van KI-skyfies, teen 2030 slegs $350 miljard in inkomste sal genereer.
Google as 'n strukturele voordeelhouer
Google se posisie in die KI-wedloop verskil fundamenteel van OpenAI s'n as gevolg van die integrasie daarvan in 'n gevestigde ekosisteem met gediversifiseerde inkomstestrome. Die maatskappy genereer meer as $300 miljard in jaarlikse inkomste, hoofsaaklik deur advertensies en wolkdienste, wat KI-ontwikkeling as 'n strategiese belegging beskou kan word wat nie op kort termyn winsgewend hoef te wees nie. Hierdie finansiële robuustheid stel Google in staat om te eksperimenteer en te belê in gebiede waar suiwer KI-spelers soos OpenAI onmiddellike druk ondervind om inkomste te genereer.
Die verspreidingsvoordele is ewe beduidend. Google integreer Gemini in sy soekenjin, wat daagliks miljarde navrae verwerk, in Gmail met meer as 1,5 miljard gebruikers, in Google Docs, Sheets en die hele Workspace-suite. Hierdie alomteenwoordigheid skep passiewe blootstelling: gebruikers teëkom Gemini in hul daaglikse digitale werkvloei sonder om aktief na KI-gereedskap te soek. Selfs al presteer GPT-5.1 of Claude Sonnet 4.5 effens beter in spesifieke maatstawwe, plaas Google sy model voor miljarde oë.
Tegnologiese vertikale integrasie versterk hierdie voordele. Google ontwikkel sy eie KI-skyfies met behulp van TPU's (Tensor Processing Units), beheer die hele wolkinfrastruktuur en beskik oor unieke opleidingshulpbronne wat deur dekades se data-insameling verkry is. Hierdie beheer oor die hele waardeketting verminder koste en maak optimalisering moontlik wat nie vir derdeparty-verskaffers beskikbaar is nie. Soos een Reddit-kommentator dit bondig gestel het: Google beheer die hardeware, die datasentrums, die verspreidingskanale en die inligting self.
Historiese presedente waarsku teen die oorskatting van vroeë markleierskap. Internet Explorer het die blaaiermark in die laat 1990's oorheers met meer as 90 persent markaandeel en is as onoorkomelik beskou, maar is binne 'n dekade gemarginaliseer deur tegnies superieure alternatiewe. Yahoo en AOL, eens sinoniem met internettoegang, is deur Google en ander verdring. Voordele van eerste beweger in tegnologiemarkte blyk dikwels tydelik te wees as strukturele nadele soos 'n gebrek aan vertikale integrasie of finansiële broosheid nie oorkom kan word nie.
Die beleggersperspektief en waardasierisiko's
OpenAI se waardasie van $500 miljard verteenwoordig een van die mees ekstreme verskille tussen huidige verdienste en markkapitalisasie in die geskiedenis van die tegnologiebedryf. Hierdie waardasie impliseer 'n inkomsteveelvoud van ongeveer 38, terwyl gevestigde tegnologiereuse teen veelvoude tussen 5 en 15 verhandel. Die regverdiging vir hierdie premie berus op die aanname dat OpenAI 'n oneweredige aandeel van die opkomende KI-mark sal verower.
Hierdie aanname word toenemend deur empiriese ontwikkelings uitgedaag. Die mees onlangse befondsingsronde in Maart 2025, wat OpenAI op $300 miljard gewaardeer het, was vyf keer oorvolskryf. Die daaropvolgende ronde in November, wat die waardasie tot $500 miljard verhoog het, is hoofsaaklik deur sekondêre verkope van bestaande aandele ingesamel, nie deur vars kapitaalinspuitings nie. Dit dui op 'n verskuiwing in sentiment: vroeë beleggers benut gedeeltelike realiseringsgeleenthede, terwyl nuwe beleggers minder bereid is om addisionele primêre kapitaal te verskaf.
Die vergelyking met die dot-com-borrel is onvermydelik. Sam Altman self het in die openbaar verklaar dat hy 'n KI-borrel verwag, marktoestande vergelyk met dié van die dot-com-oplewing en waarsku teen oormatige beleggerseuforie. Terselfdertyd projekteer hy triljoene dollars in besteding aan datasentrumuitbreiding en reageer op kommer van ekonome deur almal aan te spoor om OpenAI eenvoudig sy ding te laat doen. Hierdie retoriek herinner aan die hoogmoed van die laat 1990's, toe fundamentele waardasievrae opsy geskuif is met verwysings na 'n nuwe paradigma.
Ontleders van Reuters en ander instellings het bereken dat OpenAI en Anthropic teen 2030 gekombineerde jaarlikse inkomste van meer as $300 miljard sal moet behaal om hul gekombineerde waardasies te regverdig. Dit sou beteken dat die twee maatskappye saam amper soveel inkomste sal moet genereer as Nvidia, die onbetwiste markleier in KI-skyfies. Gegewe die verskerpte mededinging van Google, Microsoft, Meta en talle ander spelers, lyk hierdie scenario toenemend onwaarskynlik.
Die situasie word vererger deur ontwikkelinge in die breër KI-mark. 'n MIT-studie het voorgestel dat 95 persent van maatskappye nie meetbare opbrengste op hul beleggings in generatiewe KI sien nie. Hierdie bevinding het 'n beduidende tegnologie-uitverkoping in November veroorsaak, met Nvidia wat met 3,5 persent gedaal het en Palantir met byna 10 persent. Markte reageer met toenemende senuweeagtigheid op enige aanduiding dat die beloofde opbrengste van KI nie realiseer nie.
Ons Amerikaanse kundigheid in sake-ontwikkeling, verkope en bemarking
Ons Amerikaanse kundigheid in sake-ontwikkeling, verkope en bemarking - Beeld: Xpert.Digital
Bedryfsfokus: B2B, digitalisering (van KI tot XR), meganiese ingenieurswese, logistiek, hernubare energie en nywerheid
Meer daaroor hier:
'n Onderwerpsentrum met insigte en kundigheid:
- Kennisplatform oor die globale en streeksekonomie, innovasie en bedryfspesifieke tendense
- Versameling van ontledings, impulse en agtergrondinligting uit ons fokusareas
- 'n Plek vir kundigheid en inligting oor huidige ontwikkelinge in besigheid en tegnologie
- Onderwerpsentrum vir maatskappye wat wil leer oor markte, digitalisering en bedryfsinnovasies
Dataskaarste in die KI-era: Google se voordeel deur eie bronne en KI-argitektuur met diep denke en 'n mengsel van kundiges.
Die Renaissance van die Pre-Opleidingsera en Algoritmiese Deurbrake
Google se sukses met Gemini 3 dui op 'n rehabilitasie van vooropleiding as 'n primêre bron van prestasieverbeterings. Hierdie ontwikkeling weerspreek narratiewe wat die einde van skalering verkondig het. Die werklikheid is meer genuanceerd: Terwyl vooropleiding nie meer eksponensiële spronge lewer nie, bly sistematiese, aansienlike verbeterings haalbaar wanneer die regte metodes gebruik word.
Gemini 3 se argitektuur integreer verskeie algoritmiese innovasies. Die model gebruik 'n mengsel-van-kundiges-struktuur wat ontwikkel is deur Jeff Dean, hoofwetenskaplike by Google DeepMind. Hierdie argitektuur aktiveer slegs 'n fraksie van die parameters vir elke navraag, wat doeltreffendheid moontlik maak terwyl hoë kapasiteit gehandhaaf word. Gemini 3 demonstreer ook vermoëns in multimodale integrasie wat verder strek as eenvoudige teks-na-beeld-vertaling en komplekse visuele redenasietake insluit.
Gemini 3 se Deep Think-modus verteenwoordig Google se reaksie op OpenAI se redenasiemodelle. In plaas daarvan om vooropleiding en redenasie as mededingende paradigmas te behandel, integreer Google albei. Deep Think behaal 41 persent op Humanity se Last Exam-maatstaf sonder hulpmiddels en 45.1 persent op ARC-AGI-2 met kode-uitvoering. Hierdie resultate toon dat die digotomie tussen vooropleiding en toetstyd-berekening 'n valse digotomie is: optimale stelsels kombineer beide benaderings.
Die belangrikheid van hierdie bevinding vir mededingende dinamika kan nie oorskat word nie. OpenAI het gespesialiseer in toetstyd-berekening omdat voor-opleidingskalering nie meer gewerk het nie. Google demonstreer nou dat voor-opleiding steeds potensiaal het indien dit korrek benader word. Dit beteken dat OpenAI nie net tegnologies agtergeraak het nie, maar ook strategies staatgemaak het op 'n metodologie wat onvolledig blyk te wees.
Demis Hassabis het hierdie geïntegreerde visie in verskeie onderhoude geartikuleer. Hy beklemtoon dat die pad na Kunsmatige Algemene Intelligensie veelvuldige innovasies vereis, nie net skalering nie. Hierdie innovasies sluit in agentstelsels wat komplekse take oor lang tydperke kan dophou, wêreldmodelle wat interne voorstellings van die fisiese werklikheid ontwikkel, en metaleervermoëns wat stelsels toelaat om uit 'n beperkte aantal voorbeelde te veralgemeen. Google belê sistematies in al hierdie gebiede, terwyl OpenAI hoofsaaklik op redenasie gefokus het.
Geskik vir:
Die rol van redenasiemodelle en hul beperkings
OpenAI se o1-model en sy opvolgers verteenwoordig 'n fundamentele paradigmaskuif in KI-ontwikkeling. In plaas daarvan om hoofsaaklik deur groter modelle en meer opleidingsdata te skaal, belê hierdie stelsels rekenaartyd tydens inferensie om langer redenasiekettings te ontwikkel. Hierdie benadering het indrukwekkende sukses behaal in spesifieke domeine, veral wiskunde, kodering en formele logika, waar verifieerbare resultate as terugvoer dien.
Die beperkings van hierdie benadering word egter al hoe duideliker. 'n Studie deur Apple-navorsers het getoon dat redenasiemodelle dramaties swakker presteer wanneer probleme selfs effens aangepas word. Die verandering van getalle of name in wiskundige probleme alleen lei tot merkbare prestasieverliese. Nog ernstiger: Die byvoeging van logies irrelevante maar oppervlakkig geloofwaardige inligting het prestasiedalings van 17,5 persent vir o1-voorskou, 29,1 persent vir o1-mini en tot 65,7 persent vir laer-presterende modelle veroorsaak.
Hierdie bevindinge dui daarop dat redenasiemodelle nie eintlik algemene probleemoplossingstrategieë ontwikkel nie, maar hoofsaaklik aangeleerde patrone herhaal. Hulle tree op soos studente wat spesifieke tipes probleme gememoriseer het, maar faal wanneer hulle met effens gevarieerde formulerings gekonfronteer word. Dit is nie bloot 'n akademiese kritiek nie, maar het onmiddellike praktiese implikasies: In werklike toepassings wat komplekse, veelvlakkige probleme sonder gestandaardiseerde formulerings behels, bly hierdie stelsels onbetroubaar.
Die kostestruktuur van redenasiemodelle vererger hul beperkings. Anders as tradisionele modelle, waar vooropleiding die mees berekeningsintensiewe fase is, is hierdie verhouding omgekeer vir redenasiemodelle. Na-opleiding en inferensie word die dominante kostefaktor, wat skalering ekonomies uitdagend maak. OpenAI moet aansienlik meer berekening vir elke o1-navraag bestee as vir vergelykbare GPT-4-navrae, sonder dat gebruikers bereid is om proporsioneel meer te betaal.
Google se integrasie van redenasievermoëns in modelle wat vir vooropleiding geoptimaliseer is, kan 'n beter benadering wees. Gemini 3 met Deep Think behaal vergelykbare of beter redenasieprestasie as o1, maar is op 'n sterker fondament gebou. Dit dui daarop dat die optimale argitektuur nie redenasie as 'n plaasvervanger vir vooropleiding gebruik nie, maar eerder as 'n aanvulling tot 'n robuuste basismodel.
Mededingende dinamika en Anthropic se inhaal
Anthropic se Claude-familie, veral Sonnet 4.5, vestig hulself as 'n ernstige derde mag in die KI-kompetisie. Claude Sonnet 4.5 het 77.2 persent op die SWE-bench Verified Benchmark vir werklike sagteware-ingenieursprobleme behaal, wat dit die toonaangewende model in hierdie kritieke toepassingsgebied maak. Met parallelle toetstydberekening styg hierdie prestasie tot 82 persent, 'n vlak wat nóg GPT-5.1 nóg Gemini 3 kan ewenaar.
Anthropic se strategiese fokus op sekuriteit en belyning skep 'n nis met 'n spesifieke bereidwilligheid om te betaal. Maatskappye in hoogs gereguleerde sektore soos finansies, gesondheidsorg en kuberveiligheid prioritiseer toenemend modelle wat robuuste sekuriteitsmeganismes aantoonbaar integreer. Claude Sonnet 4.5 behaal 98,7 persent op sekuriteitsmaatstawwe en demonstreer verminderde neigings tot bedrieglikheid, misleiding, magsoekery en waanvoorstellings. Hierdie eienskappe is nie bloot bemarkingskenmerke nie, maar spreek die werklike bekommernisse van ondernemingskliënte aan.
Claude Sonnet 4.5 se vermoë om komplekse, meerfasige redenasie- en kode-uitvoeringstake vir meer as 30 uur te onderhou, posisioneer dit as 'n ideale model vir outonome agente. Dit is 'n vinnig groeiende mark waar KI-stelsels onafhanklik uitgebreide werkvloeie bestuur. OpenAI en Google meeding albei in hierdie segment, maar Anthropic het 'n voorsprong verkry deur vroeë spesialisasie.
Claude se pryse weerspieël hierdie posisionering. Teen drie dollar per miljoen insettokens en 15 dollar per miljoen uitsettokens, sit Claude in die middelpryssegment, goedkoper as GPT-5.1 vir baie gebruiksgevalle, maar duurder as sommige oopbron-alternatiewe. Hierdie prysstruktuur dui op Anthropic se strategie: nie massamark deur lae pryse nie, maar premiumsegment deur superieure gehalte en sekuriteit.
Anthropic se waardasie van $170 miljard, met 'n geprojekteerde jaarlikse inkomste van $4 miljard, lyk minder ekstreem as OpenAI se veelvuldige waardasie, maar bly ambisieus. Die beleggerslogika verskil: Anthropic posisioneer homself as 'n oornameteiken of langtermynspeler in 'n oligopoliemark, nie as 'n markdominant nie. Hierdie meer beskeie ambisie kan paradoksaal genoeg meer volhoubaar wees as OpenAI se alles-of-niks-strategie.
Dataskaarste en sintetiese oplossings
'n Fundamentele uitdaging vir alle KI-ontwikkelaars is die toenemende skaarste aan hoëgehalte-opleidingsdata. Epoch AI skat dat modelle tans opgelei word met 4,6 tot 17,2 triljoen tokens. Die meerderheid van vrylik beskikbare internetteks is reeds verbruik. Toekomstige prestasieverbeterings kan nie meer hoofsaaklik bereik word deur bloot die grootte van opleidingsdatastelle te vergroot nie, maar vereis hoërgehalte- of meer diverse data.
Sintetiese data, wat beteken opleidingsinhoud wat deur KI-stelsels gegenereer word, word as 'n potensiële oplossing bespreek. Die benadering is inherent paradoksaal: modelle moet opgelei word op data wat deur vorige modelle gegenereer is. Dit hou die risiko van modelineenstorting in, waar foute en vooroordele oor generasies versterk word. Sorgvuldig saamgestelde sintetiese datastelle met diversiteit en kwaliteitskontroles kan egter seldsame randgevalle genereer wat nie in natuurlike data voorkom nie.
Google beskik oor strukturele voordele in data-insameling deur sy soekenjin, Gmail, YouTube, Google Maps en talle ander dienste wat voortdurend vars, diverse, mensgegenereerde data produseer. Hierdie datavloei is nie net volumineus nie, maar ook longitudinaal gestruktureer, wat dit moontlik maak om temporale patrone en ontwikkelings te identifiseer. OpenAI het nie vergelykbare databronne nie, wat toenemend staatmaak op vennootskappe met uitgewers, lisensie-ooreenkomste met mediamaatskappye en sintetiese data-generering.
Die regsituasie vererger hierdie asimmetrie. Verskeie regsgedinge van uitgewers en outeurs teen OpenAI vir kopieregskending kan toegang tot historiese data beperk en toekomstige skraapaktiwiteite wettiglik riskant maak. Google kan aanvoer dat die kruiping van webwerwe vir soekindeksering 'n gevestigde, wetlik gesonde praktyk is wat KI-ontwikkeling bevoordeel. Hierdie regsonsekerheid plaas bykomende risiko's op OpenAI wat gevestigde tegnologiereuse nie in dieselfde mate dra nie.
Superintelligensie as 'n langtermyn-weddenskap
Altman se memo beklemtoon herhaaldelik die noodsaaklikheid om fokus te handhaaf op die bereiking van superintelligensie, ten spyte van korttermyn mededingende druk. Hierdie retoriek is strategies: dit regverdig huidige beleggings en verliese deur te wys op transformerende winste in die toekoms. Superintelligensie verwys na hipotetiese KI-stelsels wat menslike intelligensie op alle relevante gebiede oortref en moontlik in staat is om hul eie ontwikkeling te versnel.
Kundige ramings vir die tydsberekening van hierdie ontwikkeling wissel aansienlik. Ontledings van meer as 8 500 voorspellings dui op 'n mediaan tussen 2040 en 2045 vir die bereiking van Kunsmatige Algemene Intelligensie, die voorloper van superintelligensie. Sommige prominente stemme, soos Dario Amodei van Anthropic en Elon Musk, projekteer aansienlik vroeër datums, in sommige gevalle so vroeg as 2026 tot 2029. Sam Altman self het 2029 as 'n teikendatum aangewys.
Die ekonomiese relevansie van hierdie debat lê in die waardasielogika: As superintelligensie binne vyf jaar haalbaar is en OpenAI 'n leier in die ontwikkeling daarvan bly, regverdig dit byna enige huidige waardasie. As superintelligensie egter 20 jaar weg is of OpenAI nie 'n leier bly nie, stort die basis vir waardasie in duie. Beleggers wed dus nie net op tegnologie nie, maar ook op spesifieke tydlyne en markposisies in hipotetiese toekomstige scenario's.
Die outomatisering van KI-navorsing, wat Altman as 'n sleutelfokus identifiseer, kan hierdie tydlyne verkort. Stelsels wat onafhanklik hipoteses genereer, eksperimente ontwerp, modelle oplei en resultate interpreteer, sal die spoed van ontwikkeling dramaties verhoog. Google DeepMind werk aan soortgelyke benaderings, veral deur AlphaGo-agtige beplanningsalgoritmes in taalmodelle te integreer. Die vraag is nie of sulke meta-KI-stelsels ontwikkel sal word nie, maar wie dit eerste sal implementeer.
Markstruktuur en oligopolievorming
Die KI-mark ontwikkel vinnig in 'n oligopolie met drie tot vyf dominante spelers. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft en Meta beskik oor die finansiële hulpbronne, tegniese talent en infrastruktuur om voor in die kompetisie te bly. Die toetredehindernisse is nou onbetaalbaar: Die opleiding van 'n moderne model kos etlike honderde miljoene dollars, vereis toegang tot duisende gevorderde GPU's en vereis spanne topnavorsers.
Oopbronmodelle soos Meta se Llama, Mistral, of Allen AI se Olmo bied alternatiewe vir spesifieke gebruiksgevalle, maar is agter eie grensmodelle in absolute werkverrigting. Hul betekenis lê hoofsaaklik in die demokratisering van KI-vermoëns vir ontwikkelaars sonder massiewe begrotings en in die skep van mededingende druk wat API-toegangspryse matig.
China ontwikkel gelyktydig sy eie onafhanklike KI-ekosisteem met maatskappye soos Alibaba Qwen, Baidu Ernie, ByteDance en ander spelers. Hierdie modelle bereik toenemend gelykheid met Westerse stelsels, maar word gedeeltelik van die globale mark geskei deur verskillende regulatoriese raamwerke, beperkte toegang tot die nuutste skyfies as gevolg van uitvoerbeheer en taalhindernisse. Die geopolitieke dimensie van KI-ontwikkeling kan lei tot parallelle, streeksdominante ekosisteme, soortgelyk aan die gefragmenteerde internet.
Vir OpenAI beteken hierdie oligopolie dat marginale posisies nie stabiel is nie. Óf die maatskappy vestig homself volhoubaar as een van die min toonaangewende stelsels, óf dit word na 'n tweede vlak gerelegeer vanwaar bevordering feitlik onmoontlik is as gevolg van die kapitaalintensiteit. Beleggers verstaan hierdie dinamiek, wat die uiterste waardasie-wisselvalligheid verklaar: Met binêre uitkomste word waarskynlikhede voortdurend herevalueer, en klein veranderinge in waarskynlikheidsbeoordeling lei tot groot waardasieverskuiwings.
Vertikale integrasie as 'n strategiese noodsaaklikheid
Microsoft se lisensiëring van OpenAI se skyfie- en stelselontwerp-IP in November 2025 dui op 'n strategiese herbelyning. Die ooreenkoms gee Microsoft omvattende toegang tot OpenAI se eie skyfie-ontwerpportefeulje en kan Microsoft se ontwikkelingsiklusse vir volgende generasie KI-verwerkers aansienlik verkort. Dit is deel van 'n breër tendens na vertikale integrasie, waar toonaangewende wolkverskaffers poog om groter beheer oor hul hardeware-fondamente te verkry.
Google ontwikkel al jare lank TPU's en beheer sodoende die hele stapel van silikon tot sagteware. Amazon ontwikkel sy eie Trainium- en Inferentia-skyfies. Microsoft belê swaar in sy eie KI-versnellers. Hierdie skuif na pasgemaakte silikon weerspieël die besef dat algemene GPU's suboptimaal is vir spesifieke KI-werkladings. Gespesialiseerde skyfies kan ordes van grootte beter doeltreffendheid vir spesifieke bedrywighede behaal, koste verminder en werkverrigting verhoog.
OpenAI het nie hierdie vertikale integrasie nie. Die maatskappy maak staat op eksterne skyfieverskaffers, hoofsaaklik Nvidia, en gebruik wolkinfrastruktuur van Microsoft, Oracle en ander. Hierdie afhanklikhede skep koste-nadele en strategiese kwesbaarhede. Die vennootskap met Microsoft vir IP-lisensiëring kan 'n eerste stap wees om hierdie gaping te oorbrug, maar die ontwikkeling van sy eie hardeware neem jare en vereis kundigheid wat OpenAI nog moet opbou.
Die ekonomiese implikasies is aansienlik. Modeloperateurs met hul eie hardewarebeheer kan hul koste met verskeie ordes van grootte verminder, wat meer aggressiewe prysstrategieë moontlik maak of, alternatiewelik, hoër marges verseker. Google kan moontlik Gemini aanbied teen pryse waar OpenAI verliese ly, omdat Google sy koste dramaties kan verminder deur TPU-gebruik. Dit is nie 'n teoretiese moontlikheid nie, maar 'n praktiese realiteit wat reeds markdinamika beïnvloed.
Van Netscape en Yahoo tot OpenAI: Herhaal die geskiedenis homself?
Die ontwikkelinge van 2025 merk die einde van 'n era van onbetwiste leierskap deur individuele pioniers in die KI-sektor. OpenAI se posisie as 'n bepalende speler in die generatiewe KI-rewolusie word fundamenteel uitgedaag deur tegnologiese pariteit, die strukturele nadele van gevestigde tegnologiereuse en finansiële broosheid. Die maatskappy staan voor die uitdaging om gelyktydige krisisse te bestuur: tegnologies by Google inhaal, finansiële volhoubaarheid verseker ten spyte van massiewe verliese, strategiese herposisionering in 'n konsoliderende mark, en die hantering van die operasionele kompleksiteit van vinnige groei.
Google se sukses met Gemini 3 demonstreer dat hulpbrondiepte, vertikale integrasie en geduldige kapitaal in tegnologie-intensiewe markte dikwels strukturele voordele bied bo rats innovasie. Die vermoë om verliese vir jare te absorbeer terwyl produkte volwasse word en skaalvoordele gerealiseer word, is 'n onskatbare voordeel. OpenAI en soortgelyke suiwer KI-maatskappye moet winsgewendheid behaal binne tydsraamwerke wat deur beleggerverwagtinge bepaal word, terwyl Google kan eksperimenteer totdat oplossings werklik markgereed is.
Die toekoms van die KI-mark sal waarskynlik gekenmerk word deur 'n oligopolie van drie tot vyf dominante verskaffers, wat elk verskillende strategiese nisse beset. Google as 'n vertikaal geïntegreerde generalis met superieure verspreiding, Microsoft as 'n ondernemingsgefokusde integrator, Anthropic as 'n sekuriteits- en belyningspesialis, en Meta as 'n oopbronkampioen vir ontwikkelaarsekosisteme. OpenAI se toekomstige posisie in hierdie konstellasie bly onseker en hang krities af van of die Shallotpeat-projek die geïdentifiseerde tekortkominge voor opleiding aanspreek en of die maatskappy 'n volhoubare mededingende voordeel buite sy historiese handelsmerkleierskap kan vestig.
Vir beleggers, korporatiewe kliënte en tegnoloë beteken hierdie herbelyning 'n herevaluering van risiko's en geleenthede. Die aanname dat vroeë markleiers hul posisies sal verdedig, word toenemend twyfelagtig. Die spoed van tegnologiese verandering, die kapitaalintensiteit van baanbrekersnavorsing en die krag van gevestigde verspreidingskanale skep 'n dinamiek waarin strukturele voordele dikwels belangriker is as historiese innovasieleierskap. Die komende jare sal wys of rats pioniers die hulpbronne en strategiese visie besit om die oorweldigende mag van die tegnologiereuse te weerstaan, of dat die storie van Netscape, Yahoo en ander vroeë internetpioniers homself in die KI-era sal herhaal.
'n Nuwe dimensie van digitale transformasie met 'Bestuurde KI' (Kunsmatige Intelligensie) - Platform & B2B-oplossing | Xpert Consulting
'n Nuwe dimensie van digitale transformasie met 'Bestuurde KI' (Kunsmatige Intelligensie) – Platform & B2B-oplossing | Xpert Consulting - Beeld: Xpert.Digital
Hier sal jy leer hoe jou maatskappy pasgemaakte KI-oplossings vinnig, veilig en sonder hoë toetreehindernisse kan implementeer.
’n Bestuurde KI-platform is jou allesomvattende, sorgvrye pakket vir kunsmatige intelligensie. In plaas daarvan om met komplekse tegnologie, duur infrastruktuur en lang ontwikkelingsprosesse te sukkel, ontvang jy ’n kant-en-klare oplossing wat op jou behoeftes afgestem is van ’n gespesialiseerde vennoot – dikwels binne ’n paar dae.
Die belangrikste voordele in 'n oogopslag:
⚡ Vinnige implementering: Van idee tot operasionele toepassing in dae, nie maande nie. Ons lewer praktiese oplossings wat onmiddellike waarde skep.
🔒 Maksimum datasekuriteit: Jou sensitiewe data bly by jou. Ons waarborg veilige en voldoenende verwerking sonder om data met derde partye te deel.
💸 Geen finansiële risiko: Jy betaal slegs vir resultate. Hoë voorafbeleggings in hardeware, sagteware of personeel word heeltemal uitgeskakel.
🎯 Fokus op jou kernbesigheid: Konsentreer op wat jy die beste doen. Ons hanteer die hele tegniese implementering, bedryf en instandhouding van jou KI-oplossing.
📈 Toekomsbestand en skaalbaar: Jou KI groei saam met jou. Ons verseker voortdurende optimalisering en skaalbaarheid, en pas die modelle buigsaam aan by nuwe vereistes.
Meer daaroor hier:
Jou globale bemarkings- en besigheidsontwikkelingsvennoot
☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits
☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering
☑️ Skep of herbelyning van die digitale strategie en digitalisering
☑️ Uitbreiding en optimalisering van internasionale verkoopsprosesse
☑️ Globale en digitale B2B-handelsplatforms
☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling / Bemarking / PR / Handelskoue
🎯🎯🎯 Benut Xpert.Digital se uitgebreide, vyfvoudige kundigheid in 'n omvattende dienspakket | BD, O&O, XR, PR & Digitale Sigbaarheidsoptimalisering
Trek voordeel uit Xpert.Digital se uitgebreide, vyfvoudige kundigheid in 'n omvattende dienspakket | O&O, XR, PR & Digitale Sigbaarheidsoptimalisering - Beeld: Xpert.Digital
Xpert.Digital het diepgaande kennis van verskeie industrieë. Dit stel ons in staat om pasgemaakte strategieë te ontwikkel wat presies aangepas is vir die vereistes en uitdagings van jou spesifieke marksegment. Deur voortdurend markneigings te ontleed en bedryfsontwikkelings te volg, kan ons met versiendheid optree en innoverende oplossings bied. Deur die kombinasie van ervaring en kennis, genereer ons toegevoegde waarde en gee ons kliënte 'n beslissende mededingende voordeel.
Meer daaroor hier:
