Aravind Srinivas redet nicht um den heißen Brei herum. Der CEO von Perplexity AI hat in einem CNBC-Interview eine These aufgestellt, die so simpel klingt, dass man fast vergisst, wie radikal sie ist: Nicht das mächtigste Modell gewinnt den KI-Wettbewerb, sondern das effizienteste.
Tokens, Watt und der eigentliche Kampf
Srinivas formulierte sein Erfolgsrezept so: Wer den „höchsten Token-Wert pro Watt pro Nutzer“ liefern kann, wird langfristig vorne liegen. Gemeint ist das Verhältnis zwischen Energieeinsatz und wirtschaftlichem Nutzen. Jede Anfrage an ein KI-Modell wird in sogenannte Tokens zerlegt, und jeder Token kostet Energie. Wer dieses Verhältnis am besten im Griff hat, balanciert laut Srinivas Genauigkeit, Geschwindigkeit, Kosten, Datenschutz und Intelligenz gleichzeitig, und der gewinnt.
Das ist keine abstrakte Philosophie. Perplexity baut gerade eine Softwareplattform, die KI-Rechenlasten zwischen lokalen Computern und entfernten Cloud-Servern verteilt, eben um genau diese Kosten in den Griff zu bekommen.
Teuer ist nicht gleich gut
Den indirekten Seitenhieb auf die Konkurrenz ließ sich Srinivas nicht nehmen. Manche Modellanbieter verdienten zwar gerade viel Geld, weil ihre Modelle sehr teuer seien, sagte er. „Aber das ist kurzfristiges Umsatzwachstum.“ Wer langfristig nur auf hohe Preise setzt, baut auf Sand.
Perplexity selbst ist kein kleines Garagenprojekt mehr. Das Startup aus San Francisco wird von Nvidia, SoftBank und Jeff Bezos finanziert, also von drei Investoren, die wissen, wie KI-Infrastruktur funktioniert und was sie kostet. Dass ausgerechnet deren Portfolio-Unternehmen jetzt Effizienz zur Kernstrategie erklärt, ist kein Zufall.
Die eigentliche Frage
Ob Srinivas recht behält, wird sich zeigen, wenn die Margen in der Branche unter Druck geraten, und das ist nur eine Frage der Zeit. Bis dahin gilt: Wer am lautesten über Modellgröße redet, hat die Rechnung möglicherweise noch nicht gemacht.
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