Der KI-Wettbewerb wandelt sich vom Modellkampf zum Kapitalverteilungs-Game – Wer zuerst eine falsche Rechnung macht, scheidet als Erster aus.

Laut dem Monitoring von 1M AI News veröffentlichte Axios einen Analyseartikel, in dem heißt, dass der KI-Wettbewerb immer weniger wie ein Modell-Wettstreit aussieht, sondern eher wie eine Aufgabe zur Verteilung von Kapital. Der Einkauf von Rechenleistung müsse ein bis zwei Jahre im Voraus fest eingekauft werden: Wenn man zu viel kauft, macht man Verluste bis hin zum Ruin, kauft man zu wenig, laufen die Kunden weg. Das Originalzitat des Anthropic-CEO Dario Amodei im Dwarkesh Podcast lautet: „Wenn man mit einer Wachstumsrate von jährlich dem Faktor 10 Rechenleistung einkauft, dann ist es in der Realität nur der Faktor 5 oder es ist ein Jahr zu spät. ‚Auf der Welt gibt es kein einziges Absicherungsinstrument, das einen vor dem Ruin bewahren kann‘.“ Und die Kosten pro Recheneinheit sinken zwar tatsächlich, aber die Menge steigt schneller; die Gesamtausgaben klettern weiter – das ist das klassische Jevons-Paradox.

Der Artikel weist darauf hin, dass bislang niemand diese Frage richtig beantwortet hat. Anthropic wählt Zurückhaltung: lieber drosseln und Kunden verlieren, als zu viel einzukaufen; Trainingsaufgaben werden so gelegt, dass sie Benutzer-Spitzenzeiten meiden. OpenAI wählt dagegen einen aggressiven Kurs und investiert massiv in Rechenleistung. Beide Strategien haben ihre jeweiligen Kosten: Bei Anthropic stoßen zahlende Nutzer häufig auf Drosselungen und Unterbrechungen; Dylan Patel von der Halbleiter-Analysefirma SemiAnalysis warnt, dass Anthropic möglicherweise gezwungen sein könnte, auf Rechenleistung umzusteigen, die eine niedrigere Qualität hat. Die Ausgaben-Disziplin von OpenAI spiegelt sich hingegen bereits im Sekundärmarkt wider: Anleger wechseln von OpenAI zu Anthropic. Die weltgrößten Cloud-Anbieter erwarten für dieses Jahr KI-Capex in der Größenordnung von fast 700 Milliarden US-Dollar; selbst auf diesem Rekordniveau kommt die gesamte Branche mit der Versorgung an Rechenleistung nicht mit der Nachfrage hinterher. Je näher man an ein IPO kommt, desto schwieriger wird es, die Antwort auf diese Frage zu verbergen.