Das Rennen um künstliche Intelligenz dreht sich nicht mehr nur um das größte Modell

Wichtigste Punkte

• Perplexity-CEO Aravind Srinivas sagte im Mai 2025, dass „das Modell allein nicht länger das Produkt ist", während KI-Unternehmen ihren Fokus auf Orchestrierungssysteme verlagern.
• Perplexity zeigte diese Woche ein neues System, das auf GLM 5.2 basiert, einem Open-Weight-Modell des chinesischen Unternehmens Z.ai, das kostengünstigere KI für Routineaufgaben und stärkere KI nur bei Bedarf nutzt.
• Benchmark-Wagniskapitalpartner Peter Fenton prognostiziert, dass mehr als 90 Prozent der von KI generierten Token, der Dateneinheiten, die ein Modell verarbeitet und erzeugt, innerhalb von 18 bis 24 Monaten von Open-Weight-Modellen stammen könnten.
• Ollama, ein Unternehmen, das Unternehmen dabei hilft, KI-Modelle auf ihren eigenen Computern auszuführen, gibt an, dass mehr als 85 Prozent der Fortune-500-Unternehmen seine Software einführen.

In den letzten zwei Jahren hatte das KI-Rennen eine einfache Rangliste: Wessen Modell war am größten, wessen Benchmark war am besten. Diese Rangliste wird kompliziert.

Unternehmen testen KI nicht mehr einfach nur. Sie integrieren sie in echte Arbeitsabläufe, und plötzlich lautet die Frage nicht „welche KI ist am leistungsstärksten?", sondern „welche KI ist für diese spezifische Aufgabe am besten, zu einem Preis, der Sinn macht?"

Denken Sie daran wie bei der Einstellung von Handwerkern. Sie würden keinen Spezialarchitekten engagieren, um ein Regal aufzuhängen. Ein Kundenservice-Chatbot benötigt nicht die gleiche Leistung wie ein Tool zum Debuggen komplexer Software. Die neue Generation von KI-Produkten ist so gestaltet, dass diese Entscheidung automatisch getroffen wird und jede Aufgabe zum kostengünstigsten Modell weitergeleitet wird, das sie bewältigen kann.

Perplexity-CEO Aravind Srinivas drückte es gegenüber CNBC Tech deutlich aus: „Das Modell allein ist nicht länger das Produkt. Es ist das Zaumzeug, das Orchestrierungssystem, das das Modell in ein sehr funktionsfähiges Zaumzeug einfügt und das Modell mit vielen Tools verbindet."

Diese Woche zeigte Perplexity genau dieses System, das auf GLM 5.2 basiert, einem Open-Weight-Modell des chinesischen Labors Z.ai. Open-Weight bedeutet, dass der zugrunde liegende Code des Modells heruntergeladen, angepasst und von jedem Unternehmen auf seinen eigenen Servern ausgeführt werden kann, ohne dass ein monatliches Abonnement bei einem großen KI-Labor erforderlich ist.

Das ist wichtig, weil Open-Weight-Modelle wirklich gut werden. Peter Fenton, ein General Partner des Wagniskapitalunternehmens Benchmark, sagte CNBC, dass er glaubt, dass mehr als 90 Prozent aller von KI generierten Ausgaben innerhalb von zwei Jahren von Open-Weight-Modellen stammen könnten, möglicherweise bis Ende 2025. Das würde die Gewinnmargen von Premium-KI-Anbietern wie OpenAI und Anthropic verringern, die derzeit einen Aufschlag für den Zugang zu ihren Top-Modellen verlangen.

Was bedeutet das für normale Menschen und kleine Unternehmen?

Das bedeutet wahrscheinlich billigere KI-Tools, schneller. Jeff Morgan, CEO von Ollama, einem Unternehmen, das es einfacher macht, KI-Modelle auf Ihrer eigenen Hardware zu betreiben, anstatt in der Cloud von jemand anderem, sagt, dass bereits mehr als 85 Prozent der Fortune-500-Unternehmen seine Software nutzen. Das umfasst stark regulierte Branchen wie Luftfahrt, Versicherungen und Gesundheitswesen, wo es nicht optional ist, Daten vor Ort zu halten.

Wenn KI-Arbeit lokal auf den eigenen Computern eines Unternehmens ausgeführt werden kann, müssen sensible Kundendaten niemals das Gebäude verlassen. Das ist ein echter Datenschutzgewinn im Vergleich zum Versenden von allem zu einem Server eines Drittanbieters.

Der Haken ist Geopolitik. Mehrere der besten Open-Weight-Modelle kommen derzeit aus chinesischen Laboren, einschließlich Z.ai und DeepSeek. Das macht Open-Source-KI ebenso zu einer politischen wie zu einer technologischen Frage, und die Debatte fängt gerade erst an.

Im Moment ist die praktische Erkenntnis einfach. Bessere, billigere KI kommt in mehr Produkte. Die großen Gewinner werden die Entwickler sein, die wissen, wie man Modelle clever zusammenfügt, nicht nur die Labore mit den größten Modellen.