OpenAI’s Wall Street Agent zeigt, dass der Wettbewerb zwischen KI-Systemen bereits über die einzelnen Modelle hinausgegangen ist.

Der wichtigste Hinweis bezüglich der Veröffentlichung von OpenAI diese Woche ist nicht der Name des Modells auf der Verpackung – sondern die Art und Weise, wie die Verpackung ausgestattet ist. ChatGPT für Finanzdienstleistungen, ein Produkt, das speziell für die einfache Arbeit von Wall-Street-Investmentbankern entwickelt wurde, wird mit den Premium-Finanzdatenbanken geliefert – Datenbanken, die diese Banker seit Jahrzehnten auf speziellen Terminals verwenden.LSEG, PitchBook und Daloopa wurden entwickelt.mitVerbindungen zu S&P Capital IQ, FactSet und Moody’sHinter ihnen. Der Agent beantwortet nicht nur Fragen – er erledigt auch die gesamte Arbeit: Er entwirft die finanziellen Modelle, erstellt die Forschungsergebnisse, sammelt die Informationen für den Pitch – und all diese Modelle laufen auf der Infrastruktur von OpenAI.Jede Figur kann auf eine Quelldatei verwiesen werden..

Es wurde erbaut mitMorgan Stanley und Evercore als Designpartner– Die genauen Institutionen, an denen die Absolventen ausgebildet werden sollen.

Für einen Retail-Investor ist das von Bedeutung – und das hat nichts mit dem Kauf von OpenAI zu tun, da es sich um ein Privatunternehmen handelt. Es ist der klarste öffentliche Hinweis darauf, wohin der Wert im AI-Bereich sich bewegt. Nicht zum Modell selbst – sondern zu den Daten und den Prozessen, die damit verbunden sind.

Der Graben hörte auf, als Modell zu dienen.

Betrachten Sie, was OpenAI tun musste, um ein solches Produkt zu entwickeln. Schon lange vor dem Launch stellte es leise Mitarbeiter ein.Mehr als 100 ehemalige Banker– von JPMorgan, Goldman Sachs und Morgan Stanley unter anderem.$150 pro StundeEs geht darum, die Modelle dazu zu lehren, Finanzmodelle in Excel so zu erstellen, wie es die jüngeren Mitarbeiter tatsächlich tun – einschließlich der Margin-Regeln und der Formatierungsregeln. Das ist keine Übung im reinen Logikdenken. Es geht vielmehr darum, den Arbeitsablauf sowie die Regeln zu festlegen, durch die die Daten verarbeitet werden.

Das ist der Schlüssel. Das „Frontier-Modell“ selbst ist jetzt ein Standardmodell – Anthropic verwendet dasselbe Modell auch bei seinem Claude für Finanzdienstleistungen. Was jedoch nicht zum Standardmodell gehört, sind die Daten, die OpenAI dazu hinzufügt: exklusive Finanzdaten, die für Geschwindigkeit und Genauigkeit indexiert sind; außerdem Sicherheitsbarrieren sowie Audits, sodass eine Bank diese Daten ohne die Verpflichtungen bezüglich der Compliance erhalten kann.

Das ist die Anwendungszeit des KI-Zyklus – in der sich seine Eigenschaften zeigen. Zweieinhalb Jahre lang wurde an dem Modell und den damit verbundenen Technologien gearbeitet. Das Produkt enthält nun Wert, der von der Modell- und Inferenzschicht auf die Unternehmen übergeht, die ein Modell mit proprietären Daten sowie einem Workflow kombinieren – und für das dieses Produkt von Unternehmen bezahlt werden muss. Es handelt sich dabei um dieselbe Logik der Wertübertragung, die auch im gesamten Markt gilt: Die Hardware bildet die Basis, während die Daten- und Softwareschicht den eigentlichen Wert ausmacht.

Die Dringlichkeit ist sowohl finanziell als auch technisch. OpenAI erreichte eine angegebene Bewertung von…500 MilliardenEnde 2025 – während es noch nachweisen muss, dass es seine Technologie in Gewinne umwandeln kann. Es behauptet bereits mehr als…Eine Million GeschäftskundenEin hochpreisiges Produkt für Unternehmen, das speziell für die Bereiche des weißen Körpersarbeites entwickelt wurde, in denen am meisten Daten vorhanden sind und die höchsten Margen erzielen können – so wird diese Monetarisierung erfolgen.

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Man kann OpenAI nicht direkt kaufen. Deshalb ist die nützliche Frage: Wer sind die zugehörigen Gewinner und Verlierer?

Beginnen wir mit Microsoft. Die Inferenzprozesse von OpenAI laufen auf Microsofts Azure-Cloud. Microsoft ist der älteste und größte Unterstützer von OpenAI – und sein Excel-Tool wird von allen Finanzmodellen verwendet. Wenn die Agenten-Ebene kommerziell genutzt wird, fließt ein erheblicher Anteil dieser Einnahmen in die Azure-Kosten. Microsoft ist also die „Autobahn“, über die diese Produkte abgeleitet werden.

Die Datenlieferanten sind der Ort, an dem die Angelegenheit wirklich interessant wird. In der Donnerstagssitzung fiel FactSet um etwa 5,8 %, S&P Global um etwa 1,9 % und MSCI um etwa 1,3 %. Die Situation ist offensichtlich: Ein Agent, der Daten sammelt und die fertigen Produkte herstellt, bedroht die teuren Plätze, die diese Unternehmen verkaufen. Doch dieser Widerspruch ist wichtig – OpenAI überwindet sie nicht, sondern verbindet ihre Daten miteinander. S&P Capital IQ und FactSet sind also Verbindungsstellen, die in das Produkt eingebunden sind. Diese Unternehmen sind gleichzeitig der Vertriebskanal für OpenAIs Produkte – aber auch etwas, was eines Tages von einem Agenten ersetzt werden könnte. Ob der zusätzliche Vertriebsvolumen den Platzbedarf überwiegt, ist eine echte operative Frage – und diese bleibt noch ungeklärt. Diese Unklarheit ist der ehrliche Teil der Situation – keine Ausflucht.

Für die Banken selbst – Morgan Stanley und Evercore als Designpartner, mit Mitarbeitern von Goldman und JPMorgan unter den Entwicklern – ist das ursprüngliche Konzept einfach: Es geht darum, die Produktivität zu steigern, damit die Margen gesteigert werden können. Die größere Frage ist jedoch, was das für die Analystenklasse bedeutet – die Banken sind derzeit auf diese Analysten angewiesen.Achtzigstündige Wochen.

Der Abstand zwischen der Behauptung und dem Ergebnis

Das bringt die Disziplin ins Spiel. Das Produkt ist also echt. Die wirtschaftlichen Aspekte sind noch nicht erledigt. Unabhängige Vergleichstests bewerten die Modelle immer noch auf etwa…55% Genauigkeit bei Aufgaben, die den Anforderungen von Einstiegspositionen in der Finanzanalyse entsprechen.Und es handelt sich dabei um ein Geschäft, in dem das Modell korrekt sein muss – nicht nur annähernd korrekt. Dabei geht es um echte Geschäfte, bei denen die Unterschrift des Kunden am unteren Rand des Dokuments notwendig ist. Ein Fehler eines Unternehmensmitglieds kann von einem leitenden Mitarbeiter erkannt und behoben werden. Halluzinierte Angaben sind schwerer zu erkennen, sobald die Gruppe aufhört, die Informationen zu überprüfen – schließlich wurde diese Information von einem Agenten bereitet.

„Die Ersetzung der mühsamen Aufgaben eines Junior-Bankers“ ist also das Ziel hinter dieser Entwicklung. Doch bisher hat dies noch keine Auswirkungen auf die finanziellen Ergebnisse gezeigt. Was sichtbar wurde, ist nur die Richtung, in die sich die Entwicklung bewegt. Der nächste Schritt in diesem Bereich ist nicht „wer den besten Modell hat“, sondern wer die Daten und den Arbeitsablauf besitzt, in dem der Modell läuft – denn genau das ist das Asset, auf dem OpenAI sein wertvollstes Produkt setzt. Die Anstieg der Preise bei den Datenanbietern sind ein erster Hinweis darauf, dass der Markt diese Veränderung wahrscheinlich berücksichtigt. Doch eine Tagesbewegung allein reicht nicht aus, um eine Entscheidung zu treffen.