Drei Jahre nach Beginn der generativen KI-Revolution verdienen die meisten KI-Startups weiterhin hauptsächlich an B2B-Verkäufen, nicht an Endverbrauchern. Obwohl Konsumenten allgemeine Sprachmodelle wie ChatGPT rasch adoptierten, blieben spezialisierte KI-Anwendungen für private Nutzer bisher erfolglos. Chi-Hua Chien, Mitbegründer und Partner bei Goodwater Capital, betonte auf der TechCrunch-StrictlyVC-Veranstaltung im Dezember, dass viele frühe KI-Apps für Video, Audio und Fotos zwar beeindruckend waren, aber durch Fortschritte wie OpenAI’s Sora und chinesische Open-Source-Video-Modelle schnell an Relevanz verloren. Er verglich solche Anwendungen mit dem ersten Drittanbieter-Blitzlicht für das iPhone – ein kurzlebiger Hype, der bald in das System integriert wurde. Genauso wie es Jahre dauerte, bis sich das Smartphone-Ökosystem stabilisierte und revolutionäre Apps wie Uber und Airbnb entstehen konnten, brauche auch die KI-Plattformzeit, um sich zu etablieren. Chien sieht derzeit einen Wendepunkt, vergleichbar mit dem Jahr 2009–2010 im mobilen Zeitalter, in dem die Grundlagen für die nächste Generation von KI-Verbraucherprodukten gelegt werden könnten. Google’s Gemini, das nun technologisch mit ChatGPT mithalten kann, sei ein Zeichen für diese Stabilisierung. Elizabeth Weil von Scribble Ventures beschrieb den aktuellen Zustand der KI-Verbraucher-Apps als „ungeschickes, teenagerhaftes Zwischenstadium“. Für echte Fortschritte, so Chien, könnte ein neues Gerät jenseits des Smartphones nötig sein. Die derzeitigen Geräte seien zu begrenzt: Man greife 500-mal am Tag danach, sieht aber nur 3–5 % der realen Umwelt. Weil stimmte zu, dass der Smartphone-Formfaktor zu wenig „ambiant“ sei – er sei nicht ständig präsent, nicht in der Lage, kontinuierlich zu beobachten und zu reagieren. Sie bezweifelte, dass in fünf Jahren noch auf dem iPhone basierende KI-Produkte die entscheidenden Anwendungen hervorbringen werden. Darauf reagieren Unternehmen und Startups mit neuen Formfaktoren: OpenAI und Jonny Ive arbeiten an einem „bildschirmlosen“, handgroßen Gerät; Meta testet Ray-Ban-Smartbrillen mit gestenbasiertem Wristband; andere Startups experimentieren mit Karten, Anhängern oder Ringen. Doch viele dieser Versuche blieben bisher erfolglos. Nicht alle zukünftigen KI-Verbraucheranwendungen erfordern jedoch ein neues Gerät. Chien sieht Potenzial in einem personalisierten KI-Finanzberater, der individuelle Bedürfnisse berücksichtigt. Weil erwartet stattdessen einen „immer-an“-Tutor, der über das Smartphone kontinuierlich und maßgeschneidert unterrichtet. Beide sind optimistisch, dass KI in der Zukunft tief in den Alltag integriert sein wird – aber nicht durch soziale Netzwerke, die von Tausenden KI-Bots betrieben werden. Chien kritisierte solche Konzepte: „Es wird zu einem Einzelspieler-Spiel. Das funktioniert nicht.“ Der Kern sozialer Interaktion, so seine Ansicht, sei die Gewissheit, dass echte Menschen am anderen Ende sitzen. Die Zukunft der KI-Verbraucherprodukte liegt nicht in der Automatisierung der sozialen Interaktion, sondern in der tiefen, personalisierten Unterstützung im Alltag. In der Branche wird zunehmend erkannt, dass der Erfolg von KI-Startups nicht allein von der Technologie, sondern von der richtigen Plattform und dem passenden Formfaktor abhängt. Während die meisten Verbraucher-Apps bisher als kurzfristige Hypes verpufften, könnte die nächste Generation erst mit einem neuen Gerät oder einer neuen Nutzungsform entstehen. Die Erwartung liegt auf einer Kombination aus kontinuierlicher, ambianter KI-Interaktion und tiefen, personalisierten Dienstleistungen – jenseits des klassischen Smartphones.