KI-Ausgaben verteilen sich nicht—sie häufen sich an der Spitze.
10% der US-Softwareunternehmen zahlen inzwischen für GPU-Infrastruktur, im Vergleich zu weniger als 4% vor zwei Jahren. Der Großteil dieses Sprungs? Inferenz-Modelle – also die Rechenleistung, um KI tatsächlich auszuführen und Anfragen zu verarbeiten.
Aber das ist die Sache: Die Top 10% der Ausgabentreiber kontrollieren 99,5% der Gelder für Modell-Serving und 99% der Ausgaben für spezialisierte KI-Clouds. Außerdem besitzen sie 95%+ von OpenAI, Anthropic und den allgemeinen Cloud-Budgets.
Immer mehr Unternehmen probieren KI aus. Aber das echte Geld? Ist weiterhin bei den Schwergewichten gebunden.
Das ist wichtig für Cloud-Anbieter, Chip-Hersteller und alle, die auf eine breite KI-Monetarisierung setzen. Die Akzeptanz weitet sich aus, aber die Konzentration der Einnahmen hat sich nicht bewegt.
10% der US-Softwareunternehmen zahlen inzwischen für GPU-Infrastruktur, im Vergleich zu weniger als 4% vor zwei Jahren. Der Großteil dieses Sprungs? Inferenz-Modelle – also die Rechenleistung, um KI tatsächlich auszuführen und Anfragen zu verarbeiten.
Aber das ist die Sache: Die Top 10% der Ausgabentreiber kontrollieren 99,5% der Gelder für Modell-Serving und 99% der Ausgaben für spezialisierte KI-Clouds. Außerdem besitzen sie 95%+ von OpenAI, Anthropic und den allgemeinen Cloud-Budgets.
Immer mehr Unternehmen probieren KI aus. Aber das echte Geld? Ist weiterhin bei den Schwergewichten gebunden.
Das ist wichtig für Cloud-Anbieter, Chip-Hersteller und alle, die auf eine breite KI-Monetarisierung setzen. Die Akzeptanz weitet sich aus, aber die Konzentration der Einnahmen hat sich nicht bewegt.
