OpenAI vs. Vertex AI: Direktvergleich

OpenAI und Vertex AI zählen zu den einflussreichsten Kräften im Bereich der künstlichen Intelligenz und werden jeweils von Branchenriesen aus der Technologiebranche unterstützt.

OpenAI ist mit seinen bahnbrechenden GPT-KI-Modellen vor allem für seine hochmoderne Sprachverarbeitung und seine Fähigkeiten im Bereich der generativen KI bekannt. Google Vertex AI hingegen bietet eine Plattform, die den Prozess der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI- und Machine-Learning-Modellen im großen Maßstab vereinfachen soll.

• OpenAI: Am besten für fortgeschrittene Verarbeitung natürlicher Sprache und Aufgaben der generativen KI.
• Vertex AI: Am besten für die Nutzung der Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.

Lesen Sie weiter, um genau zu erfahren, wie OpenAI und Vertex AI bei Preisen, Kernfunktionen, Implementierung und ihrem Ansatz für generative KI abschneiden.

OpenAI vs. Vertex AI im Überblick

Eine Liste der führenden Apps für generative KI finden Sie in unserem Ratgeber: Die 20 besten Tools und Apps für generative KI

Überblick über OpenAI

OpenAI ist ein führendes Unternehmen für generative KI und bietet eine Reihe von Modellen für Anwendungen der künstlichen Intelligenz.

Vom vielseitigen GPT-4, das für seine kreativen und kollaborativen Fähigkeiten beim Schreiben und Bearbeiten beliebt ist, bis zum visuell fantasievollen DALL-E sollen die Produkte von OpenAI eine große Bandbreite kreativer und technischer Aufgaben unterstützen. Das erklärt die Beliebtheit von OpenAI in Bereichen, die auf nuancierte Sprachgenerierung angewiesen sind, etwa beim kreativen Schreiben, bei der Automatisierung des Kundenservice und bei der Entwicklung von Bildungsinhalten.

Wichtige Funktionen

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Das Flaggschiffmodell von OpenAI, GPT, zeichnet sich durch das Verstehen und Generieren menschenähnlicher Texte aus. Die neueste Version, GPT-4, bewältigt zahlreiche Aufgaben – vom Schreiben und Bearbeiten bis hin zu ausführlichen Diskussionen. Sein tiefes Kontextverständnis hebt GPT von der Konkurrenz ab. Dadurch eignet sich das Modell für generative KI hervorragend für die Inhaltserstellung, die Automatisierung des Kundenservice und sogar das Programmieren.

ChatGPT-Dashboard.

• Text-zu-Bild: Das Bildgenerierungsmodell von OpenAI, DALL-E, kann anhand von Textbeschreibungen originelle, hochwertige Bilder erstellen. Dies hat die Kreativbranche, das Marketing und das Design verändert, da die Erstellung visueller Inhalte demokratisiert wurde. Zudem hebt sich das Modell durch seine nahtlose Integration in ChatGPT von der Konkurrenz ab: Bilder lassen sich problemlos mitten im Chat generieren.

DALL-E-Ausgabe über ChatGPT.

• Sprache zu Text: Whisper ist die Speech-to-Text-Lösung von OpenAI für Transkription und Sprachübersetzung. Das Modell kann nicht nur transkribieren, sondern auch viele Sprachen erkennen und präzise übersetzen. Dadurch eignet es sich unmittelbar für die Unterstützung globaler Kommunikation, die Zugänglichkeit von Inhalten und die Produktion multimedialer Inhalte.

Whispers Ausgabe einer 29-sekündigen Sprachaufnahme.

• Text-zu-Video-Funktionen: Open AI ermöglicht es seinen Nutzern mit seinem neuesten Modell Sora, realistische Videoszenen aus Texteingaben zu erstellen. Diese Videos können bis zu einer Minute lang sein und behalten dabei durchgehend ihre visuelle Qualität.
• OpenAI-Entwicklerplattform: Diese Plattform ermöglicht es Entwicklern, das gesamte Potenzial der OpenAI-Modelle zu nutzen. Sie bietet umfassende Ressourcen, Tutorials und API-Dokumentation und erleichtert so die Integration von KI-Funktionen in verschiedenste Anwendungen.

Übersichtsseite der OpenAI-Entwicklerplattform.

Vorteile

• Unübertroffen beim Verständnis natürlicher Sprache und bei ihrer Generierung.
• Die Modelle eignen sich für eine enorme Bandbreite an Anwendungen.
• Kontinuierliche Innovation sowie Verbesserungen und Aktualisierungen der Modelle.

Nachteile

• Die Nutzungskosten können bei umfangreichen API-Aufrufen stark steigen.
• Produkte wie DALL-E und ChatGPT können die Vorgaben der Nutzer deutlich verfehlen.
• Die fortgeschrittenen Funktionen der Produkte bringen eine Lernkurve für die optimale Nutzung mit sich.

Weitere Informationen zu Anbietern generativer KI finden Sie in unserem ausführlichen Ratgeber: Unternehmen für generative KI: Die 20 führenden Anbieter

Überblick über Vertex AI

Vertex AI wurde von Google Cloud entwickelt und ist eine Machine-Learning-Plattform, die die fortschrittlichsten KI-Modelle und Tools von Google zusammenführt. Sie ist für eine große Bandbreite von KI-Anwendungen ausgelegt – von einfachen Automatisierungen bis hin zu komplexen multimodalen Systemen.

Darüber hinaus ermöglichen die AutoML-Funktionen von Vertex AI auch Nutzern mit begrenzten Machine-Learning-Kenntnissen, die KI-Technologie von Google effektiv einzusetzen. Gleichzeitig bietet die Plattform erfahrenen KI-Entwicklern eine zuverlässige Infrastruktur für die Erstellung individueller Modelle und gewährleistet eine nahtlose Integration.

Wichtige Funktionen

• Multimodale Gemini-Modelle: Vertex AI führt Gemini ein, die leistungsfähigsten multimodalen Modelle von Google. Sie zeichnen sich durch die Verarbeitung und Generierung von Ausgaben aus verschiedensten Eingaben wie Text, Bildern, Videos oder Code aus. Unternehmen aus den Bereichen Medien, Unterhaltung und E-Commerce können diesen KI-as-a-Service-Ansatz von Gemini für Aufgaben wie Inhaltserstellung, Kundenbindung und Produktempfehlungssysteme nutzen.

Einige der Prompts, die Gemini ausführen kann.

• Modelle und Tools für generative KI: Vertex AI bietet eine beeindruckende Auswahl von über 130 Modellen für generative KI und Tools – darunter eigene Modelle wie die PaLM API und Imagen, Drittanbietermodelle wie Claude 3 von Anthropic sowie offene Modelle wie Gemma und Llama 2. Diese umfangreiche Bibliothek, die im Model Garden verfügbar ist, ermöglicht weitreichende Anpassungen und eine auf bestimmte Anwendungen zugeschnittene Feinabstimmung.

Model Garden mit einigen der in Vertex AI verfügbaren Modelle.

• Offene und integrierte KI-Plattform: Vertex AI ermöglicht Datenwissenschaftlern dank integrierter Tools zum Trainieren, Feinabstimmen und Bereitstellen von ML-Modellen schnelle Entwicklungszyklen. Die Stärke der Plattform liegt in ihrem großen Funktionsumfang: Ihre Notebooks sind mit Colab Enterprise oder Workbench kompatibel und bieten eine nahtlose Integration in BigQuery, um Workflows für Daten- und KI-Aufgaben zu optimieren.

Colab-Enterprise-Dashboard.

• MLOps für prädiktive und generative KI: Vertex AI bietet speziell entwickelte MLOps-Tools, mit denen sich ML-Projekte über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg automatisieren, standardisieren und verwalten lassen. Funktionen wie Vertex AI Evaluation, Pipelines, Model Registry und Feature Store unterstützen die Zusammenarbeit, die Optimierung von Modellen und die betriebliche Effizienz. Unternehmen, die hohe Standards bei Modellleistung und Effizienz einhalten müssen, werden diese Funktion schätzen.
• Suche und Konversation: Mit Vertex AI Search and Conversation lassen sich generative KI-gestützte Such- und KI-Chatbot-Anwendungen einfach entwickeln und bereitstellen. Die Lösung bietet eine Orchestrierungsebene, die Komplexität abstrahiert, kombiniert mit Datenschutz und Kontrollfunktionen für Unternehmen. Was sie besser als jede andere Alternative kann, ist die Verbindung von Unternehmensdaten mit der Google-Suche und konversationeller KI.

Auswahl des zu erstellenden App-Typs in Search and Conversation.

Vorteile

• Eine unübertroffene Auswahl von über 130 Modellen für generative KI.
• Fortschrittliche multimodale Funktionen.
• Nahtlose Integration in Google-Cloud-Dienste.

Nachteile

• Die große Bandbreite an Funktionen der Plattform kann Einsteiger in KI und maschinelles Lernen überfordern.
• Die enge Integration mit Google Cloud kann die Flexibilität für Nutzer anderer Cloud-Ökosysteme einschränken.
• Das Gemini-KI-Modell hat häufig voreingenommene Antworten geliefert.

Am besten bei der Preisgestaltung: Vertex AI

Beim Preisvergleich bietet OpenAI ein nutzungsbasiertes, abgestuftes Modell, das sich hervorragend für Projekte mit vorhersehbaren Arbeitslasten eignet, sowie einen Ansatz mit nutzungsabhängiger Abrechnung für mehr Flexibilität und Skalierbarkeit.

Auch Vertex AI bietet ein Modell mit nutzungsabhängiger Abrechnung, das besonders für größere oder variablere Projekte vorteilhaft ist. Beide Modelle haben ihre Vorzüge, aber wenn es um eine bessere Kostenkontrolle für vielfältige und wachsende KI-Anforderungen geht, bevorzuge ich das Modell von Vertex AI. Außerdem stellt Google neuen Google-Cloud-Nutzern 300 US-Dollar in Form kostenloser Guthaben zur Verfügung, um die Plattform auszuprobieren.

Am besten bei den Kernfunktionen: Vertex AI

Das ist knapp und hängt von der jeweiligen Perspektive ab. Wenn wir ausschließlich über die Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache sprechen, hat OpenAI mit seinen fortschrittlichen Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache , insbesondere mit GPT-4s Fähigkeit, eine große Bandbreite an Schreibaufgaben zu generieren, zu bearbeiten und iterativ zu verbessern, weiterhin einen uneinholbaren Vorsprung.

Betrachten wir dagegen die Palette der Funktionen innerhalb einer einzigen Plattform, kann Vertex AI problemlos ein breiteres Spektrum an generativen KI-Tools, darunter AutoML, MLOps und multimodale Modelle wie Gemini, vorweisen und bietet eine umfangreichere Plattform für vielfältige KI-Anwendungen. Darüber hinaus stellt das umfangreiche Toolkit von Vertex AI für zentrale KI-Funktionen eine vielseitigere Lösung für komplexe KI-Projekte dar.

Ich war beeindruckt davon, wie viel in der Vertex-Plattform steckt und wie einfach der Einstieg ist. Allerdings sollte man beachten, dass sich weniger technisch versierte Nutzer von der Plattform von Vertex überfordert fühlen könnten.

Am besten bei der einfachen Implementierung: OpenAI

Die API von OpenAI ist für ihre einfache Nutzung und unkomplizierte Integration bekannt. Der Einstieg und die Nutzung sind einfach, wie die nahtlose Integration zwischen Produkten wie ChatGPT und DALL-E zeigt.

Vertex AI bietet zwar leistungsstarke Tools wie AutoML und integrierte ML-Workflows, doch aufgrund des enormen Umfangs der Plattform kann die Lernkurve steiler ausfallen. Die Integration mit anderen Google-Cloud-Diensten ist jedoch einfach, während der kompaktere und stärker fokussierte Ansatz von OpenAI die Implementierung deutlich unkomplizierter macht.

Am besten für generative KI: OpenAI

Für Anwendungen generativer KI, insbesondere für anspruchsvolle Text- und Bildgenerierung sowie die Erstellung kreativer Inhalte, ist OpenAI die bessere Wahl. GPT-4 verfügt über herausragende Fähigkeiten beim Verstehen und Generieren von Sprache und ist derzeit unübertroffen darin, kohärente, kontextbezogene und kreative Ergebnisse zu erstellen, auch wenn es weiterhin fehleranfällig ist.

OpenAIs Position wird hier auch durch die jüngsten Kontroversen über die Voreingenommenheit der Ausgaben von Gemini AI gefestigt. Gemini sorgte kürzlich mit der Genauigkeit seiner KI-Bildgenerierung und fragwürdigen politischen Antworten für Aufsehen, was Fragen zu den Trainings- und Validierungsverfahren des Modells aufwarf.

Am besten bei Barrierefreiheit und Entwickler-Support: OpenAI

Ich bevorzuge den umfangreichen und leicht zugänglichen Entwickler-Support von OpenAI. Mit einer großen Auswahl an Ressourcen – von ausführlicher Dokumentation über Community-Foren bis hin zu reaktionsschnellem Support – bietet OpenAI Entwicklern über seine Entwicklerplattform die nötige Anleitung, um seine KI-Modelle erfolgreich zu implementieren und zu nutzen.

Wer OpenAI oder Vertex AI nicht nutzen sollte

Sowohl OpenAI als auch Vertex AI gestalten die heutige Landschaft der generativen KI aktiv mit, sind aber möglicherweise nicht für jeden Nutzer und jedes Szenario die perfekte Wahl.

Wer OpenAI nicht nutzen sollte

OpenAI, insbesondere bekannt für seine GPT-Modelle, ist möglicherweise alles andere als ideal für Organisationen, die hochspezialisierte KI-Lösungen außerhalb der Verarbeitung natürlicher Sprache und generativer Aufgaben benötigen. Für Nutzer mit strengen Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit ist es möglicherweise ebenfalls nicht geeignet, insbesondere in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen, in denen die Sensibilität der Daten von größter Bedeutung ist. Kleine Unternehmen oder Einzelpersonen mit begrenztem Budget könnten die Kosten für eine umfassende oder kontinuierliche Nutzung ebenfalls als unerschwinglich empfinden.

Wer Vertex AI nicht nutzen sollte

Vertex AI könnte mit seinem umfassenden Angebot an Lösungen für maschinelles Lernen und Tools sowie der Integration in das Google-Cloud-Ökosystem kleine Teams oder einzelne Entwickler überfordern, die nach einfacheren und unkomplizierteren KI-Lösungen suchen. Organisationen, die noch nicht in die Google-Cloud-Plattform investiert haben, könnten den Umstieg und den Integrationsprozess als schwierig empfinden.

Darüber hinaus profitieren Unternehmen, die eine kostengünstigere Lösung für sporadische oder KI-Aufgaben mit geringem Volumen suchen, möglicherweise nicht vollständig von der Fülle an Funktionen von Vertex AI, wodurch die Plattform für ihre Anforderungen weniger geeignet ist.

3 beste Alternativen zu OpenAI und Vertex AI

Jasper AI

Jasper AI wurde für Content-Ersteller entwickelt und bietet eine Suite mit über 30 Tools für generative KI für Kampagnen, Markenstimme, Chat, Kunst, Sicherheit und Sprachen. Im Gegensatz zu OpenAI und Vertex AI, die ein breiteres Spektrum an KI-Anwendungen abdecken, konzentriert sich Jasper AI auf die Verbesserung der Content-Erstellung und ist damit ein spezialisiertes Tool für Marketingfachleute, Autoren und Kreative, die KI-gestützte Inhalte erstellen möchten.

Bloom AI

Bloom AI bietet KI-gestützte Lösungen zur Steigerung der Produktivität durch die Automatisierung von Aufgaben und Erkenntnisse für Entscheidungsprozesse. Im Gegensatz zu umfassenderen KI-Plattformen wie OpenAI und Vertex AI konzentriert sich Bloom AI mit seinen abonnementbasierten GenAI-Copiloten und Analyse-APIs auf die Optimierung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindung.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning hebt sich von OpenAI und Vertex AI durch eine tief integrierte Umgebung innerhalb des Microsoft-Ökosystems ab. Anders als OpenAI, das auf die Verarbeitung natürlicher Sprache und generative KI spezialisiert ist, bietet Azure ML ein breiteres Spektrum an Tools für maschinelles Lernen und einen starken Fokus auf MLOps. Damit ähnelt es eher Vertex AI, ist jedoch stärker auf das Microsoft-Ökosystem ausgerichtet, da es seinen Nutzern eine einheitliche Erfahrung mit Diensten wie Azure DevOps, Azure Data Lake und weiteren bietet.

So haben wir OpenAI und Vertex AI bewertet

Unsere Bewertung dieser beiden Schwergewichte der KI basierte auf dem Umfang der jeweiligen Plattformen, den Kernfunktionen, der Preisgestaltung und der intuitiven Bedienung.

• Umfang der Dienste: Wir bewerteten, wie breit und tief jede Plattform mit ihren KI-Diensten, Tools und Produkten aufgestellt ist – von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis zur Entwicklung von Machine-Learning-Modellen.
• Kernfunktionen: Da es sich um sehr unterschiedliche Plattformen handelt, verglichen wir die fortschrittlichen Fähigkeiten der beiden Plattformen, etwa die GPT-Modelle von OpenAI zur Textgenerierung und die umfangreichen multimodalen Modelle von Vertex AI.
• Preisgestaltung: Die Preisgestaltung ist für jedes kommerzielle Produkt von großer Bedeutung. Daher untersuchten wir die von den Plattformen angebotenen Preismodelle und stellten fest, dass beide Tarife mit nutzungsabhängiger Abrechnung anbieten.
• Integration: Wir analysierten, wie jede Plattform in bestehende Infrastrukturen integriert werden kann.
• Nutzererfahrung: Schließlich berücksichtigten wir die Benutzerfreundlichkeit der einzelnen Produkte auf Grundlage unserer Erfahrungen mit ihren Benutzeroberflächen, Einrichtungsprozessen und Lernkurven sowie des Feedbacks anderer Nutzer dieser Plattformen.

Fazit: OpenAI vs. Vertex AI

Obwohl OpenAI und Google beide führende Unternehmen für KI-Software sind, hängt die Wahl zwischen ihnen von einigen Fragen ab. Möchten Sie einen umfangreichen Katalog an Funktionen und Tools, der auf praktisch alle Bereiche des maschinellen Lernens ausgerichtet ist? Oder bevorzugen Sie ein deutlich fokussierteres Tool, das sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache und generative KI konzentriert?

Wenn die Antwort auf die erste Frage Ja lautet, ist Vertex die offensichtliche Wahl. Wenn Sie die zweite Frage mit Ja beantworten, sollten Sie sich für OpenAI entscheiden. Letztendlich hängt Ihre Wahl von Ihrem Anwendungsfall ab.

Einen umfassenden Überblick über die KI-Anbieter, die eine große Bandbreite an Geschäftsanforderungen abdecken, finden Sie in unserem ausführlichen Leitfaden: 150+ führende KI-Unternehmen