Anthropic setzt $100B ein, um OpenAI’s $1.4T im KI-Waffenrennen zu schlagen

Anthropics Top-Manager hat eine Botschaft für die Technologiebranche, die eilig Milliarden in künstliche Intelligenz investiert. Sie sagt, größer ist nicht immer besser.

Daniela Amodei, die das Unternehmen als Präsidentin leitet und bei dessen Gründung half , spricht oft über eine Idee, die alles bestimmt, was das Unternehmen tut. Sie nennt es „mehr mit weniger erreichen.“

Diese Denkweise bringt Anthropic in Konflikt mit dem, was der Großteil des Silicon Valley derzeit glaubt. Die größten Technologieunternehmen und ihre Finanziers agieren so, als ob Größe darüber entscheide, wer gewinnt. Sie sammeln beispiellose Mengen an Geld ein, kaufen Computerchips Jahre vor deren Bedarf und errichten enorme Gebäude voller Server in ganz Mittelamerika. Ihre Wette ist einfach: Wer die größte Operation aufbaut, gewinnt.

OpenAI zeigt diesen Ansatz am deutlichsten. Das Unternehmen hat Verpflichtungen im Wert von etwa 1,4 Billionen US-Dollar für Rechenleistung und damit verbundene Infrastruktur eingegangen. In Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern baut das Unternehmen riesige Rechenzentrumskapazitäten auf und sichert sich fortschrittliche Chips schneller, als es die Branche je zuvor geschafft hat.

Anthropic glaubt an einen anderen Weg. Das Unternehmen ist der Ansicht, dass sorgfältige Ausgaben, bessere Algorithmen und intelligentere Nutzungsmethoden der Technologie sie wettbewerbsfähig halten können, ohne jeden anderen im Ausgeben zu übertreffen.

Die Situation hat zusätzliches Gewicht, weil Daniela Amodei und ihr Bruder Dario die Philosophie mitgeprägt haben, gegen die sie jetzt arbeiten. Dario leitet Anthropic als Chief Executive und arbeitete zuvor bei Baidu und Google. Er war Teil des Forschungsteams, das den Skalierungsansatz populär machte, der heute die Art und Weise bestimmt, wie Unternehmen KI-Modelle entwickeln. Das Grundprinzip besagt, dass das Hinzufügen von mehr Rechenleistung, mehr Daten und das Vergrößern der Modelle dazu neigt, sie in vorhersehbarer Weise besser zu machen.

Skalengesetze treiben die Wirtschaft der Branche an

Dieses Muster stützt derzeit die gesamte Finanzstruktur des KI-Wettbewerbs. Es erklärt, warum Cloud-Dienstleister so viel Geld ausgeben, warum Chip-Hersteller so hohe Aktienkurse erzielen und warum private Investoren riesige Bewertungen für Unternehmen vergeben, die beim Wachstum noch Verluste machen.

Aber Anthropic will zeigen, dass die nächste Wettbewerbsstufe nicht nur von demjenigen gewonnen wird, der sich die größten initialen Trainingsläufe leisten kann. Ihr Plan konzentriert sich auf die Nutzung von qualitativ hochwertigeren Informationen für das Training, Techniken, die nach dem initialen Training angewendet werden, um die Problemlösungsfähigkeiten der Modelle zu verbessern, und Produktentscheidungen, die die Betriebskosten der Modelle senken und ihre Nutzung für Kunden im großen Maßstab erleichtern. Dieser letzte Punkt ist wichtig, denn die Rechenrechnungen enden nie, sobald die Modelle tatsächlich laufen.

Anthropic arbeitet nicht mit Taschengeld. Das Unternehmen hat Verpflichtungen im Wert von rund 100 Milliarden US-Dollar für Rechenleistung und erwartet, dass dieser Bedarf wächst, wenn es an der Spitze bleiben will. Wie Cryptopolitan kürzlich berichtete, versorgte Amazon Anthropics Claude-Modell mit seiner neuen Rainier-KI-Infrastruktur, die über eine Million Trainium2-Chips umfasst.

“The compute requirements for the future are very large,” Daniela Amodei told CNBC. “So our expectation is, yes, we will need more compute to be able to just stay at the frontier as we get bigger.”

Even so, the company says the big numbers being reported throughout the sector often can’t be compared directly. Industry-wide confidence about the correct amount to spend isn’t as firm as it appears.

„Viele der Zahlen, die im Umlauf sind, sind irgendwie nicht genau vergleichbar, weil die Struktur einiger dieser Deals einfach so konzipiert ist“, sagte sie und bezog sich darauf, wie sich Unternehmen unter Druck gesetzt fühlen, frühzeitig Verpflichtungen einzugehen, um Hardware erst Jahre später zu erhalten.

Die größere Realität, wie sie bemerkte, ist, dass selbst diejenigen, die zur Entwicklung der Skalierungstheorie beigetragen haben, von der stetigen Steigerung von Leistung und Geschäftsergebnissen überrascht wurden.

„Wir sind weiterhin überrascht, obwohl wir die Pioniere dieses Glaubens an Skalierungsgesetze sind“, sagte Daniela Amodei. „Etwas, das ich von meinen Kollegen oft höre, ist, dass die exponentielle Entwicklung anhält, bis sie es nicht mehr tut. Und jedes Jahr haben wir gesagt: ‚Nun, das kann unmöglich der Fall sein, dass die Dinge exponentiell weitergehen‘, und jedes Jahr hat es so funktioniert.“

Was passiert, wenn das Wachstum stoppt?

Daniela Amodei trennte den technologischen Trend vom wirtschaftlichen Trend, ein wichtiger Unterschied, der in der öffentlichen Diskussion oft vermischt wird. Wenn man sich nur die Technologie ansieht, sagte sie, sehe Anthropic keinen Verlangsamungstrend des Fortschritts basierend auf ihren Beobachtungen.

„Unabhängig davon, wie gut die Technologie ist, dauert es Zeit, bis sie in einem geschäftlichen oder irgendwie persönlichen Kontext genutzt wird“, sagte sie. „Die eigentliche Frage für mich ist: Wie schnell können insbesondere Unternehmen, aber auch Einzelpersonen, die Technologie nutzen?“

„Das Exponentielle hält an, bis es nicht mehr anhält“, sagte Daniela Amodei. Die Frage für 2026 lautet: Was geschieht mit dem KI-Wettlauf und den Unternehmen, die ihn vorantreiben, wenn das Lieblings-Wachstumsmuster der Branche schließlich nicht mehr funktioniert.

Während die Branche mit der 2x schneller als das Mooresche Gesetz wachsenden KI-Rechenleistung kämpft, die bis 2030 jährlich 500 Milliarden US-Dollar erfordert, könnte Anthropics Wette auf Effizienz statt auf rohen Maßstab weitsichtig erweisen, oder es könnte sich herausstellen, dass es im KI-Rennen kein Ersatz für überwältigende Rechenleistung gibt.