US-Konzerne setzen zunehmend auf günstigere offene KI-Modelle

Das amerikanische Unternehmensumfeld wendet sich zunehmend kostengünstigeren „offenen" KI-Modellen zu. Explodierende IT-Kosten drängen Führungskräfte dazu, Alternativen zu den Spitzensystemen von Anthropic und OpenAI zu suchen. Das berichten Ryan McMorrow und George Hammond aus San Francisco.

Sogenannte Open-Weight-Modelle, die von Nutzern angepasst und auf eigener Hardware ausgeführt werden können, sind für Unternehmen oft deutlich günstiger im Betrieb als die Bezahlung des Zugangs zu den fortschrittlichsten Versionen von ChatGPT oder Claude. Der Unterschied liegt in den zugrunde liegenden Parametern: Sie bestimmen, wie ein KI-Modell auf Anfragen reagiert, und werden bei offenen Modellen öffentlich zugänglich gemacht. Unternehmen können sie herunterladen, hosten und fein abstimmen, ohne pro Token Gebühren an den Entwickler des KI-Modells zu zahlen.

Die Verschiebung ist messbar. Die Erwähnung von „Open Weight"- oder „Open Source"-Modellen in Gewinnkonferenzen und Investorenveranstaltungen durch Führungskräfte ist im August und September im Vergleich zum gleichen Zweimonatszeitraum des Vorjahres laut Daten der Forschungsplattform AlphaSense um das Sechsfache gestiegen.

Die Details

Am ausgeprägtesten ist der Wandel bei Technologieunternehmen. Doch auch branchenübergreifend haben sich Akteure wie PNC Financial Services, die Logistikgruppe CH Robinson und der Industrieriese Siemens in den letzten Wochen mit der Nutzung von Open-Weight-Modellen befasst.

Der Markt für Open-Weight-KI wird von chinesischen Unternehmen dominiert. Ähnliche Modelle unter vergleichbar liberalen Bedingungen entwickeln aber auch Frankreichs Mistral sowie die US-Unternehmen Nvidia, Reflection AI und Thinking Machines Lab. Nutzer können Tokens direkt von den Anbietern von Open-Weight-Modellen kaufen, typischerweise zu deutlich niedrigeren Preisen als denen, die OpenAI und Anthropic verlangen. So generieren etwa DeepSeek und Zhipu, zwei der führenden chinesischen Open-Weight-Labs, ihre Einnahmen.

Die Nutzungsdaten aus Gruppen der KI-Versorgungskette zeigen, dass der Wandel mehr als nur Worte ist. Im August entfielen 56 Prozent aller über Vercels AI Gateway verarbeiteten Tokens auf Open-Weight-Modelle – ein Anstieg von 7 Prozent im Dezember. Ein ähnliches Muster ist auf OpenRouter sichtbar, wo Open-Weight-Modelle chinesischer Labs die Top 10 nach verarbeiteten Tokens anführen.

Vinay Kuruvila, Chief Technology Officer bei Tinder, der Dating-App von Match Group, sagte, man beginne, einige Anfragen nichttechnischer Nutzer auf Open-Weight-Modelle umzuleiten, während die App versuche, die steigenden KI-Kosten in den Griff zu bekommen. „Im Januar gaben wir im Wert von 1 Million US-Dollar pro Jahr aus, und bis Juli waren wir auf 10 Millionen US-Dollar gestiegen … Ich möchte keinen weiteren 10-fachen Anstieg", sagte er. „Die Frontier-Modelle wie OpenAIs Astra und Claude Fable verfügen bereits über genügend Intelligenz für 90 Prozent der Aufgaben, die wir versuchen, zu erledigen. Wenn Open-Weight-Modelle aufholen, muss ich sie möglicherweise nicht mehr nutzen."

Der Wandel erstreckt sich weit über Silicon Valley hinaus. AT&T betreibt derzeit etwa 40 Prozent seiner KI-Workloads auf offenen Modellen und strebt an, dies innerhalb eines Jahres auf 70 Prozent zu erhöhen, so Andy Markus, der Leiter für Daten und KI der Telekommunikationsgruppe. „Wir verarbeiten täglich 45 Milliarden Tokens", sagte Markus. „In diesem Maßstab werden Kosten extrem wichtig. Wenn wir diesen Verkehr von einem super teuren Closed-Source-Modell auf ein offenes Modell verlagern können, das wir oft zu einem Bruchteil der Kosten bereitstellen und dennoch die Genauigkeit erhalten, werden wir das tun."

Markus sagte, AT&T habe offene Modelle genommen und sie mit den proprietären Daten des Unternehmens so optimiert, dass sie für spezifische Aufgaben genauso gut oder besser abschnitten als geschlossene Alternativen. „Die offenen Modelle werden immer besser", sagte er. „Das gibt uns mehr Optionen."

Für einige Unternehmen ist die Kostenfrage nur ein Teil der Gleichung. Scott Wallace, Senior Global Director of Solutions Architecture beim Rechenzentrum-Betreiber Digital Realty, sagte, Souveränität und Sicherheit seien ebenso wichtige Treiber für die Übernahme offener Modelle, die auf privater Infrastruktur gehostet werden. Wallace sagte, Digital Realty habe eine eigene interne Chat-Schnittstelle erstellt, die auf Open-Weight-Modellen läuft, und verwende je nach Sensibilität und Komplexität der Aufgabe eine Mischung aus offenen und proprietären Systemen. „Es gibt proprietäre Daten, die wir in dieses private Modell eingeben, die ich nicht in ein Frontier-Modell eingeben würde", sagte Wallace. „Kundendaten gehen niemals, niemals, niemals in ein Frontier-Modell."

Hintergrund: Was bisher geschah

Die Entwicklung ist kein plötzliches Phänomen. Bereits am 06.06.2026 berichtete aktien.news über Model-Routing als Werkzeug, das Aufgaben automatisch dem jeweils passenden KI-Modell zuweist: Komplexe Probleme werden an teure Frontier-Modelle weitergeleitet, während einfache Anfragen günstigere und schnellere Alternativen übernehmen. Damals geriet die bisherige Strategie, standardmäßig die teuersten Modelle für alle Anfragen zu nutzen, zunehmend unter Druck, weil Finanzvorstände und Aufsichtsräte mehr Effizienz forderten.

Am 26.06.2026 folgte der Bericht „KI-Kostenexplosion: Unternehmen wenden sich von OpenAI und Anthropic ab". Darin beschrieb aktien.news den Fall des KI-Startups Lindy: Dessen 34-jähriger CEO Flo Crivello verlagerte Anfang Juni 100 Prozent des Datenverkehrs seines Unternehmens von den Claude-Modellen von Anthropic zu DeepSeek. Der Wandel kam zu einem denkbar ungünstigen Zeitpunkt, da sich beide Unternehmen auf potenziell historische Börsengänge vorbereiteten.

Am 11.07.2026 berichtete aktien.news unter dem Titel „KI-Wettlauf: Günstigere Modelle verdrängen teure Giganten", dass Kosten, Kontrolle und aufgabenspezifische Effizienz gegenüber Modellgröße und Benchmark-Ergebnissen in den Vordergrund rückten. Am 15.08.2026 schließlich meldete aktien.news, dass OpenAI und Anthropic unter massiven Preisdruck geraten und günstigere Modelle auf den Markt bringen, um kostenbewusste Kunden zu halten. Unternehmen wie DoorDash und Airbnb hatten bereits begonnen, in China entwickelte Modelle einzusetzen, um ihre Kosten zu begrenzen.

Was das für Anleger bedeutet

Investoren an den öffentlichen Märkten verfolgen genau, wie Kunden ihr KI-Budget zwischen Spitzensystemen und Open-Weight-Konkurrenten aufteilen. Rasante Verbesserungen bei diesen günstigeren KI-Systemen in diesem Jahr könnten das Umsatzwachstum von Anthropic bedrohen, das sich auf einen Börsengang vorbereitet, dem eine Bewertung von 2 Billionen US-Dollar oder mehr zugeschrieben werden soll. Auch OpenAI steht im Fokus: Das Unternehmen befindet sich in frühen Gesprächen über eine private Finanzierungsrunde zu einer Bewertung von 1,2 Billionen US-Dollar, nachdem es den eigenen Börsengang bis 2027 verschoben hat.

Derzeit machen die beiden Frontier-KI-Labs den Großteil der KI-Ausgaben aus, und ihre Nachfrage nach Rechenleistung hat den Boom beim Bau von Rechenzentren getragen, der die US-Wirtschaft stützt. Sollte sich der Wandel zu offenen Modellen beschleunigen, hätte das Folgen weit über die beiden Labore hinaus – bis hin zu den Betreibern der Infrastruktur, auf der KI heute läuft.

Ein struktureller Unterschied könnte den Wettbewerb zusätzlich verschärfen: Im Gegensatz zu Anthropic und OpenAI, deren streng gehütete Modelle ihr primäres kommerzielles Produkt darstellen, könnten Konkurrenten, die Open-Weight-Tools entwickeln, diese kostenlos verteilen, um Nutzer an bestimmte Hardware zu binden oder Werbung zu verkaufen. Beide US-Unternehmen haben letzte Woche günstigere Versionen ihrer Flaggschiff-Modelle veröffentlicht, während der Preiskrieg mit chinesischen Rivalen intensiviert wird.

Ausblick

Ob sich der Trend fortsetzt, dürfte sich an den Nutzungszahlen ablesen lassen. AT&T hat sich zum Ziel gesetzt, den Anteil offener Modelle an seinen KI-Workloads innerhalb eines Jahres von etwa 40 Prozent auf 70 Prozent zu steigern. Bei Tinder hängt die weitere Verwendung von Frontier-Modellen davon ab, ob Open-Weight-Modelle aufholen. Und an den Kapitalmärkten bleiben die Bewertungsfragen offen: Anthropic bereitet einen Börsengang vor, OpenAI führt frühe Gespräche über eine private Finanzierungsrunde und hat den eigenen Börsengang bis 2027 verschoben.

Kurz erklärt

• Open-Weight-Modell: Ein KI-Modell, dessen zugrunde liegende Parameter öffentlich zugänglich sind, sodass Unternehmen es herunterladen, selbst hosten und anpassen können.
• Token: Die kleinste Verarbeitungseinheit eines KI-Modells, über die Anbieter ihre Nutzung abrechnen.
• Frontier-Modell: Die leistungsstärkste und teuerste Generation kommerzieller KI-Modelle, deren Parameter nicht offengelegt werden.