Ein Ex-Ingenieur von OpenAI gibt Einblicke in Chaos und Code

Ein ehemaliger OpenAI-Ingenieur brach kürzlich sein Schweigen darüber, was wirklich in einem der meistdiskutierten KI-Unternehmen der Welt passiert. Seine Enthüllungen zeichnen ein Bild, das sich stark vom gepflegten öffentlichen Image unterscheidet. Der Insider beschreibt einen Arbeitsplatz, der zwischen brillanter Innovation und zunehmendem Druck gefangen ist. Während das Team Grenzen in der künstlichen Intelligenz überschreitet, lauern ernsthafte Herausforderungen unter der Oberfläche. Was sie teilten, wirft wichtige Fragen über die Zukunft der KI-Entwicklung auf.

Hinter den Kulissen bei OpenAI

Geheimnisse bleiben im Silicon Valley selten lange verborgen, und OpenAI ist keine Ausnahme. Ein ehemaliger Ingenieur hat kürzlich über das Leben in einem der meistbeobachteten KI-Unternehmen der Welt gesprochen und ein Bild von brillantem Chaos gemalt, das in missionsorientierte Zielstrebigkeit gehüllt ist.

Vergessen Sie das Ertrinken in E-Mails bei diesem Tech-Riesen. Der Ingenieur erhielt während eines ganzen Arbeitsjahres dort nur zehn E-Mails. Stattdessen läuft alles über Slack, wo Unterhaltungen mit Lichtgeschwindigkeit ablaufen. Während dies anfangs überwältigend wirken kann, lernen kluge Mitarbeiter, ihre Kanäle sorgfältig auszuwählen und unwichtige Benachrichtigungen auszuschalten.

Der Einstellungsprozess fühlt sich an wie einen Marathon zu laufen und dabei Rätsel zu lösen. Kandidaten stehen vor intensiven Vorstellungsrunden, die vier bis sechs Stunden dauern und manchmal über zwei Tage verteilt sind. Sie bewältigen komplizierte Programmieraufgaben, entwerfen Systeme, die massive Datenmengen verarbeiten können, und ringen mit ethischen Fragen über KIs Auswirkungen auf die Gesellschaft. Der gesamte Prozess dauert sechs bis acht Wochen, wobei Komitees jedes Detail überprüfen und Referenzen gründlich prüfen.

Was viele Neuankömmlinge beeindruckt, ist wie verschiedene Hintergründe zusammenkommen. Das Unternehmen schätzt Talent und Potenzial mehr als schicke Abschlüsse oder große Namen auf dem Lebenslauf. Sie wollen Personen, die auf Feedback hören, gut mit Unsicherheit umgehen und wirklich daran glauben, sichere KI für alle zu entwickeln.

Das tägliche Leben bewegt sich schnell, mit Teams, die ständig über verschiedene Fachbereiche hinweg zusammenarbeiten. Ingenieure, Forscher und Operations-Leute arbeiten Seite an Seite, teilen Ideen und lösen gemeinsam Probleme. Code-Reviews finden regelmäßig statt und jeder erwartet ehrliches Feedback. Ingenieure arbeiten oft in spezialisierten DERP-Teams, die sich speziell darauf konzentrieren, gegnerische Bedrohungen zu bewältigen und Modelldrift zu verhindern. Es ist nicht ungewöhnlich, hitzige Diskussionen über den besten Ansatz für eine technische Herausforderung zu erleben.

Die Mission treibt alles an. Die Mitarbeiter entwickeln nicht nur coole Technologie; sie versuchen, künstliche allgemeine Intelligenz zu schaffen, die der Menschheit hilft, anstatt ihr zu schaden. Diese Zielsetzung zeigt sich in Meetings, Projektentscheidungen und sogar beiläufigen Unterhaltungen. Personen diskutieren regelmäßig ethische Dilemmata und brainstormen Wege, KI sicherer zu machen.

Technische Fähigkeiten sind enorm wichtig. Machine Learning-Ingenieure müssen Programmierung, Debugging und Systemdesign beherrschen. Datenanalysten müssen in Statistik brillieren und Zahlen in nützliche Erkenntnisse verwandeln. Aber Kommunikationsfähigkeiten erweisen sich als ebenso wichtig. Jeder muss in der Lage sein, komplizierte Ideen in einfachen Begriffen zu erklären.

Die Kultur schätzt Transparenz und geteilte Verantwortung. Teams treffen Entscheidungen offen, begrüßen Kritik und arbeiten gemeinsam an schwierigen Problemen. Es ist ein Ort, an dem brillante Köpfe die größte technologische Herausforderung der Menschheit angehen, während sie durch das schöne Chaos der Innovation navigieren.

Für diejenigen, die einen Zweck jenseits des Profits suchen, enthüllt dieser Einblick eine Organisation, in der modernste Technologie auf echte Sorge um die Zukunft trifft.

Technische Schulden-Krise

OpenAIs technische Schulden beziehen sich auf die angesammelten Kosten und Abhängigkeiten aus der schnellen Infrastrukturskalierung zur Unterstützung des KI-Modelltrainings und der Bereitstellung. Das Unternehmen steht vor massiven Ausgaben für die Computerinfrastruktur, die zwischen 2025 und 2030 voraussichtlich 320 Milliarden Dollar überschreiten werden. Diese Schulden umfassen Verpflichtungen gegenüber Drittanbietern wie CoreWeave, mit dem OpenAI einen 12 Milliarden Dollar schweren Fünfjahresvertrag ab Oktober 2025 unterzeichnet hat. Die technischen Schulden entstehen durch aggressive Skalierungsentscheidungen, die das Umsatzwachstum übertrafen und erhebliche finanzielle Verbindlichkeiten schufen.

Wie viel kostet es OpenAI, KI-Modelle zu trainieren und zu betreiben?

Das Training großer Modelle wie GPT-4 kostet über 100 Millionen Dollar pro Trainingsdurchlauf und erfordert riesige Rechenressourcen sowohl für die Entwicklung als auch für die täglichen Inferenzoperationen. Das fortschrittlichste Argumentationsmodell des Unternehmens, o3, kann bis zu 30.000 Dollar pro Aufgabe für komplizierte Berechnungen kosten. Diese astronomischen Kosten tragen dazu bei, dass OpenAI 2024 5 Milliarden Dollar verliert, mit prognostizierten Verlusten von über 14 Milliarden Dollar im Jahr 2025. Die teure Natur der KI-Modelloperationen treibt die unhaltbare Geldverbrennungsrate des Unternehmens an.

Wie ist OpenAIs aktuelle finanzielle Situation bezüglich der Profitabilität?

OpenAI operiert mit erheblichen Verlusten, obwohl seit dem Start von ChatGPT über 60,9 Milliarden Dollar an privater Finanzierung aufgebracht wurden. Das Unternehmen hat eine besorgniserregende Geldverbrennungsrate von etwa 2,25 Dollar Ausgaben für jeden verdienten Dollar. Während Umsatzprognosen ein Wachstum auf 11-12 Milliarden Dollar im Jahr 2025 vorhersagen, bleibt die Profitabilität aufgrund massiver Infrastrukturkosten in weiter Ferne. Die Marktbewertung des Unternehmens von etwa 300 Milliarden Dollar entspricht ungefähr dem 75-fachen seines Umsatzes von 2024 und übertrifft damit typische Multiplikatoren der Technologiebranche bei weitem.

Warum ist OpenAI stark von externen Infrastrukturanbietern abhängig?

OpenAIs schnelle Skalierung erforderte Partnerschaften mit externen Computeranbietern, um der wachsenden Nachfrage nach KI-Diensten gerecht zu werden. Das Unternehmen ist stark auf Microsoft Azure für Cloud-Dienste angewiesen und hat sich zu einem 12 Milliarden Dollar Vertrag mit CoreWeave für GPU-Ressourcen verpflichtet. Diese Abhängigkeiten schaffen Anbieterabhängigkeiten, die die Kostenkontrolle und operative Flexibilität erschweren. Die Vereinbarungen wurden während aggressiver Expansionsphasen getroffen, wobei Geschwindigkeit über langfristige finanzielle Nachhaltigkeit priorisiert wurde und erhebliche technische Schulden entstanden.

Welche systemischen Risiken birgt OpenAIs technische Schuld für die Technologiebranche?

OpenAIs massive technische Schulden schaffen potenzielle systemische Risiken im gesamten Tech-Ökosystem aufgrund miteinander verknüpfter finanzieller Vereinbarungen mit großen Anbietern wie Microsoft, Oracle und NVIDIA. CoreWeaves eigene Schuldverpflichtungen und Abhängigkeit von OpenAIs Zahlungen verdeutlichen, wie finanzielle Instabilität durch die Branche kaskadieren könnte. Wenn OpenAI seine Schulden nicht bewältigen kann, könnte es Partner gefährden und das breitere KI-Infrastruktur-Ökosystem stören, was möglicherweise zu dem auslöst, was Analysten als „Subprime-KI-Krise“ bezeichnen.

Wie vergleicht sich OpenAIs Bewertung mit traditionellen Tech-Unternehmen?

OpenAIs Marktbewertung von etwa 300 Milliarden Dollar entspricht ungefähr dem 75-fachen seines Umsatzes von 2024, was typische Bewertungsmultiplikatoren der Technologiebranche erheblich überschreitet. Dieses extreme Verhältnis deutet auf starke Investorenspekulation und Vertrauen in zukünftiges Wachstum hin, anstatt auf aktuelle finanzielle Leistung. Traditionelle profitable Tech-Unternehmen handeln typischerweise zu viel niedrigeren Umsatzmultiplikatoren, was OpenAIs Bewertung im Verhältnis zu seinen aktuellen Verlusten und unsicheren Weg zur Profitabilität aufgebläht erscheinen lässt.

Was sind OpenAIs Strategien zur Bewältigung technischer Schulden und zum Erreichen von Profitabilität?

OpenAI entwickelt neuere, effizientere KI-Modellvarianten wie GPT-4.1 nano, um Rechenkosten zu reduzieren und gleichzeitig die Leistung beizubehalten. Das Unternehmen investiert in maßgeschneiderte KI-Chips und erweitert den Unternehmensvertrieb, um die Umsatzströme zu verbessern. Diese Strategien erfordern jedoch zusätzliche Vorabinvestitionen, die vorübergehend die technischen Schulden erhöhen. Langfristige Profitabilität hängt davon ab, die Gewinnung von Unternehmenskunden erfolgreich zu skalieren und gleichzeitig Infrastrukturkosten durch Effizienzverbesserungen und potenzielle interne Hardwareentwicklung zu kontrollieren.

Wie beeinflusst OpenAIs Ausgabenmuster seine Nachhaltigkeit?

OpenAIs unhaltbares Ausgabenmuster, angetrieben von massiven Infrastrukturinvestitionen, schafft wachsenden Druck auf die langfristige Lebensfähigkeit des Unternehmens. Das Ausgaben-zu-Verdienst-Verhältnis von 2,25 deutet auf schwere Cashflow-Herausforderungen hin, die kontinuierliche Investorenfinanzierung erfordern, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Während Umsatzwachstumsprognosen eine eventuelle Verbesserung nahelegen, muss das Unternehmen seine Geldverbrennungsrate drastisch reduzieren, um Nachhaltigkeit zu erreichen. Die aktuellen Ausgabenniveaus machen OpenAI stark abhängig davon, das Vertrauen der Investoren zu erhalten und zusätzliche Finanzierungsrunden zu sichern.

Welche Rolle spielen Rechenkosten in OpenAIs technischer Schuldenkrise?

Rechenkosten stellen den primären Treiber von OpenAIs technischer Schuldenkrise dar und umfassen sowohl Modelltrainingsausgaben als auch tägliche Inferenzoperationen. Diese Kosten beinhalten GPU-Mieten, Cloud-Dienste und Rechenressourcen, die benötigt werden, um Millionen von Nutzern zu bedienen. Das Engagement des Unternehmens, die Servicequalität zu erhalten und gleichzeitig schnell zu skalieren, führte zu teuren Infrastrukturentscheidungen, die nun die finanzielle Flexibilität einschränken. Rechenausgaben werden voraussichtlich bis 2030 der größte Bestandteil von OpenAIs Betriebskosten bleiben.

Wie könnte OpenAIs technische Schuld die Zukunft der Entwicklung künstlicher Intelligenz beeinflussen?

OpenAIs technische Schuldenkrise könnte die Praktiken der KI-Branche erheblich beeinflussen, indem sie die Unhaltbarkeit der aktuellen Skalierungsansätze aufzeigt. Andere KI-Unternehmen könnten konservativere Infrastrukturstrategien annehmen, um ähnliche Schuldanhäufung zu vermeiden. Wenn OpenAI seine finanziellen Herausforderungen nicht lösen kann, könnte es Venture-Capital-Investitionen in KI-Startups entmutigen und die Branche zu finanziell nachhaltigeren Entwicklungsmodellen zwingen. Die Krise könnte letztendlich Innovation in kostengünstigen KI-Trainings- und Bereitstellungsmethoden vorantreiben.

Abschiedswarnung eines Ingenieurs an die Industrie

Was passiert, wenn jemand, der die Zukunft aufgebaut hat, beschließt, über ihre Gefahren zu sprechen? Der scheidende Ingenieur zeichnete ein düsteres Bild davon, wohin sich KI entwickeln könnte.

„Unternehmen wetteifern darum, Produkte zu versenden, ohne über die Konsequenzen nachzudenken“, warnten sie. Böse Akteure nutzen diese Tools bereits für Betrug und Fake-News-Kampagnen. OpenAIs neuester Bericht dokumentierte, wie Bedrohungsakteure große Sprachmodelle für Cyberkriminalität und Social-Engineering-Angriffe als Waffe eingesetzt haben. Der Ingenieur sah aus erster Hand, wie schnell die Dinge außer Kontrolle geraten können.

Sie sorgen sich am meisten über kleinere Startups, die Sicherheitsregeln ignorieren. Viele werden aus App-Stores verbannt oder haben später rechtliche Probleme. „Es ist wie ein Haus zu bauen, ohne zu prüfen, ob das Fundament solide ist“, erklärte der Ingenieur.

Ihre größte Befürchtung? Der Industrie liegt mehr daran, Konkurrenten zu schlagen, als Einzelpersonen zu schützen. „Jemand muss auf die Bremse treten, bevor wir abstürzen.“

Quellenangabe

• https://www.interviewquery.com/interview-guides/openai-machine-learning-engineer
• https://www.datainterview.com/blog/openai-data-analyst-interview
• https://www.businessinsider.com/ex-openai-engineer-received-about-10-emails-in-his-year-there-2025-7
• https://openai.com/interview-guide/
• https://natesnewsletter.substack.com/p/how-to-get-an-ai-job-in-2025-beyond
• https://www.wheresyoured.at/openai-is-a-systemic-risk-to-the-tech-industry-2/
• https://www.theneurondaily.com/p/openai-burning-14b-in-2025
• https://futurism.com/openai-trouble-subprime
• https://ts2.tech/en/openais-meteoric-rise-breakthroughs-billions-and-backlash-in-2025/
• https://techcrunch.com/2025/07/11/openai-delays-the-release-of-its-open-model-again/