Wir haben ChatGPT als Forschungsvorschau auf den Markt gebracht, um zu verstehen, was passieren würde, wenn wir den Menschen direkten Zugang zu modernster KI geben würden.
Was folgte, war eine breite Akzeptanz und intensive Nutzung in einem Ausmaß, das niemand vorhergesehen hatte.
Die Menschen experimentierten nicht bloß mit ChatGPT, sondern integrierten es in ihr Leben. Schüler:innen fingen an, es für Hausaufgaben zu benutzen, bei denen sie spätabends nicht weiterkamen. Eltern begannen, es zu verwenden, um Reisen zu planen und Budgets zu verwalten. Autor:innen nutzten es, um Schreibblockaden zu überwinden. Immer mehr Menschen verwendeten es, um ihr Leben besser zu verstehen. Die Menschen nutzten ChatGPT, um bei Gesundheitssymptomen durchzublicken, sich auf Arztbesuche vorzubereiten und komplexe Entscheidungen zu navigieren. Die Leute nutzten es, um klarer zu denken, wenn sie müde, gestresst oder unsicher waren.
Dann nahmen sie diesen Vorteil mit zur Arbeit.
Zunächst zeigte es sich in kleinen Details. Ein vor einem Meeting überarbeiteter Entwurf. Eine noch einmal überprüfte Tabelle. Eine Kunden-E-Mail, die umgeschrieben wurde, um den richtigen Ton zu treffen. Sehr schnell wurde es Teil der täglichen Arbeitsabläufe. Entwickler:innen arbeiteten sich schneller durch Code. Marketingfachleute gestalteten Kampagnen mit schärferen Erkenntnissen. Finanzteams modellierten Szenarien mit größerer Klarheit. Vorgesetzte waren dank besserem Kontext gut auf schwierige Gespräche vorbereitet.
Was als Tool für Neugier begann, entwickelte sich zu einer Infrastruktur, die Menschen dabei unterstützt, mehr zu schaffen, schneller zu entscheiden und auf einem höheren Niveau zu arbeiten.
Dieser Übergang steht im Mittelpunkt dessen, wie wir OpenAI aufbauen. Wir sind ein Unternehmen für Forschung und deren praktische Anwendung. Unsere Aufgabe ist es, die Kluft zwischen dem Fortschritt der Intelligenz und ihrer tatsächlichen Akzeptanz und Nutzung durch Einzelpersonen, Unternehmen und Länder zu schließen.
Als ChatGPT zu einem Tool wurde, auf das sich Menschen täglich verlassen, um echte Arbeit zu erledigen, folgten wir einem einfachen und beständigen Prinzip: Unser Geschäftsmodell sollte im Einklang mit dem Mehrwert wachsen, den die KI liefert.
Wir haben dieses Prinzip sehr bewusst angewendet. Da die Nutzer:innen mehr Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit verlangten, haben wir Verbraucherabonnements eingeführt. Als KI in Teams und Workflows integriert wurde, haben wir Arbeitsplatzabonnements eingeführt und eine nutzungsbasierte Preisgestaltung hinzugefügt, damit die Kosten mit der tatsächlich geleisteten Arbeit skalieren. Wir haben außerdem ein Plattformgeschäft entwickelt, das es Entwickler:innen und Unternehmen ermöglicht, Intelligenz über unsere APIs einzubetten, wobei die Ausgaben direkt proportional zu den erzielten Ergebnissen steigen.
In jüngerer Zeit haben wir dasselbe Prinzip auch auf den E-Commerce-Bereich angewendet. Die Menschen kommen nicht nur zu ChatGPT, um Fragen zu stellen, sondern um zu entscheiden, was sie als Nächstes tun sollen. Was sie kaufen sollen. Wohin sie gehen sollen. Für welche Option sie sich entscheiden sollen. Menschen dabei zu helfen, den Schritt vom Erkunden zum Handeln zu machen, schafft einen Mehrwert für die Nutzer:innen ebenso wie für die Partner, die sie bedienen. Werbung folgt dem gleichen Muster. Wenn Menschen kurz vor einer Entscheidung stehen, haben relevante Optionen einen echten Wert, solange sie klar gekennzeichnet und wirklich nützlich sind.
Auf jedem Pfad wenden wir denselben Standard an. Die Monetarisierung sollte sich wie ein natürlicher Bestandteil des Erlebnisses anfühlen. Wenn sie keinen Mehrwert bietet, hat sie dort nichts zu suchen.
Sowohl unsere Zahlen für wöchentlich aktive Nutzer:innen (Weekly Active Users, WAU) als auch für täglich aktive Nutzer:innen (Daily Active Users, DAU) erreichen immer wieder neue Rekordstände. Dieses Wachstum wird durch ein Schwungrad angetrieben, das sich über die Bereiche Rechenleistung, Frontier-Forschung, Produkte und Monetarisierung erstreckt. Investitionen in Rechenleistung ermöglichen Spitzenforschung und sprunghafte Fortschritte bei den Modellfähigkeiten. Stärkere Modelle führen zu besseren Produkten und einer breiteren Akzeptanz der OpenAI-Plattform. Die Akzeptanz steigert den Umsatz, und der Umsatz finanziert die nächste Welle von Rechenleistung und Innovation. Der Kreislauf verstärkt sich.
Wenn wir auf die letzten drei Jahre zurückblicken, sehen wir, dass unsere Fähigkeit, Kund:innen zu bedienen – gemessen am Umsatz – direkt mit der verfügbaren Rechenleistung korreliert: Die Rechenleistung wuchs jährlich um das 3-Fache bzw. um das 9,5-Fache von 2023 bis 2025: 0,2 GW im Jahr 2023, 0,6 GW im Jahr 2024 und etwa 1,9 GW im Jahr 2025. Unterdessen folgten die Einnahmen derselben Kurve und wuchsen im Jahresvergleich um das Dreifache, oder um das Zehnfache von 2023 bis 2025: 2 Mrd. USD ARR in 2023, 6 Mrd. USD in 2024 und über 20 Mrd. USD in 2025. Das ist ein noch nie dagewesenes Wachstum in dieser Größenordnung. Und wir sind fest davon überzeugt, dass mehr Rechenleistung in diesen Zeiträumen zu einer schnelleren Kundenakzeptanz und Monetarisierung geführt hätte.
Rechenleistung ist die knappste Ressource im Bereich der KI. Vor drei Jahren haben wir uns auf einen einzigen Compute-Anbieter verlassen. Heute arbeiten wir mit Anbietern in einem diversifizierten Ökosystem zusammen. Diese Umstellung gibt uns Widerstandsfähigkeit und, was entscheidend ist, Berechnungssicherheit. Wir können Kapazitäten mit Zuversicht planen, finanzieren und bereitstellen – und das in einem Markt, in dem der Zugang zu Rechenleistung bestimmt, wer skalieren kann.
Dadurch wird die Rechenleistung von einer festen Einschränkung zu einem aktiv verwalteten Portfolio. Wir trainieren Frontier-Modelle auf Premium-Hardware, wenn die Leistungsfähigkeit am wichtigsten ist. Große Workloads bedienen wir auf kostengünstiger Infrastruktur, wenn Effizienz wichtiger ist als reine Skalierung. Die Latenz sinkt. Der Durchsatz verbessert sich. Und wir können nützliche Intelligenz zu Kosten liefern, die sich in Cent pro Million Tokens messen lassen. Das ist es, was KI für alltägliche Arbeitsabläufe praktikabel macht, nicht nur für elitäre Anwendungsfälle.
Auf dieser Rechenschicht befindet sich eine Produktplattform, die Text, Bilder, Sprache, Code und APIs umfasst. Einzelpersonen und Organisationen nutzen sie, um effektiver zu denken, zu kreieren und zu agieren. Die nächste Phase umfasst Agenten und Workflow-Automatisierung, die kontinuierlich laufen, Kontext über längere Zeit hinweg behalten und über verschiedene Tools hinweg Aktionen ausführen. Für Einzelpersonen bedeutet das eine KI, die Projekte verwaltet, Pläne koordiniert und Aufgaben ausführt. Für Organisationen wird es zu einer Betriebsebene für Wissensarbeit.
Wenn diese Systeme von einer Neuheit zur Gewohnheit werden, wird ihre Nutzung intensiver und beständiger. Diese Vorhersehbarkeit stärkt die Wirtschaftlichkeit der Plattform und unterstützt langfristige Investitionen.
Das Geschäftsmodell schließt den Kreislauf. Wir haben mit Abonnements angefangen. Heute betreiben wir ein mehrstufiges System, das Abonnements für Verbraucher:innen und Teams umfasst, eine kostenlose, durch Werbung und E-Commerce finanzierte Stufe, die eine breite Akzeptanz fördert, sowie nutzungsbasierte APIs, die an Produktions-Workloads gekoppelt sind. Was als Nächstes kommt, wird über das hinausgehen, was wir bereits verkaufen. Mit dem Einzug der KI in die wissenschaftliche Forschung, die Arzneimittelentwicklung, Energiesysteme und Finanzmodellierung werden neue Wirtschaftsmodelle entstehen. Lizenzierung, IP-basierte Vereinbarungen und ergebnisorientierte Preisgestaltung werden am geschaffenen Wert teilhaben. So hat sich das Internet entwickelt. Intelligenz wird denselben Weg einschlagen.
Dieses System erfordert Disziplin. Um Rechenkapazität von Weltklasse zu sichern, sind Verpflichtungen erforderlich, die Jahre im Voraus getroffen werden, und das Wachstum verläuft nicht in einer perfekt gleichmäßigen Linie. Mitunter übersteigt die Kapazität die Nutzung. Zu anderen Zeiten übersteigt die Nutzung die Kapazität. Wir bewältigen das, indem wir die Bilanz schlank halten, Partnerschaften eingehen statt zu besitzen und Verträge mit Flexibilität über Anbieter und Hardwaretypen strukturieren. Kapital wird in Tranchen entsprechend realer Nachfragesignale bereitgestellt. Das ermöglicht es uns, nach vorn zu gehen, wenn Wachstum vorhanden ist, ohne mehr von der Zukunft festzuschreiben, als der Markt sich verdient hat.
Diese Disziplin legt unseren Fokus für 2026 fest: praktische Anwendung. Die Priorität ist, die Kluft zwischen dem, was KI heute ermöglicht, und der tagtäglichen Nutzung durch Menschen, Unternehmen und Länder zu schließen. Die Gelegenheit ist groß und unmittelbar, besonders im Gesundheitswesen, in der Wissenschaft und in Unternehmen, wo bessere Intelligenz direkt zu besseren Ergebnissen führt.
Infrastruktur erweitert, was wir liefern können. Innovation erweitert, was Intelligenz leisten kann. Akzeptanz erweitert, wer sie nutzen kann. Einnahmen finanzieren den nächsten Sprung. Auf diese Weise skaliert Intelligenz und wird zu einer der Grundlagen der Weltwirtschaft.
