Open-Source-Modelle schließen die Lücke — Kosten, Leistung und ein sich verschiebendes Gleichgewicht

Open-Source-KI-Modelle erreichen oder nähern sich der Leistung geschlossener Frontier-Modelle zu einem Bruchteil der Kosten, während Chinas offenes Ökosystem an Dynamik gewinnt.

Am 31. Juli veröffentlichte DeepSeek die offizielle Version von V4-Flash über die Dokumentation seiner Anwendungsprogrammierschnittstelle (API). Die am 1. August von Artificial Analysis veröffentlichten Benchmark-Ergebnisse geben V4-Flash 0731 einen Intelligence-Index-Wert von 50 — einen Punkt unter dem Wert von 51 von GPT-5.6 Luna, jedoch mit 60 % niedrigeren Kosten pro Aufgabe über die eigene API von DeepSeek. Die Differenz resultiert aus einem Cache-Treffer-Rabatt von rund 98 %, der weit über dem Branchenstandard von 90 % liegt. In der Arena.ais Frontend Code Arena, einem auf menschlichen Präferenzen basierenden Benchmark für Webentwicklung, erreichte V4-Flash-High 1.586 Punkte und belegte damit insgesamt den 7. Platz und den 3. Platz unter den offenen Modellen. Preis: 0,14 $ pro eine Million Token.

Am 4. August kündigte Alibaba Qwen3.8-Max an, ein Modell mit 2,4 Billionen Parametern, von denen 95 Milliarden aktiv sind. Qwen zufolge werden die Gewichte nächste Woche als Open Source veröffentlicht — das erste Mal, dass ein Modell der Max-Stufe aus der Qwen-Serie öffentlich zugänglich gemacht wird. Die API-Preise betragen 2 $ pro eine Million Eingabetoken und 6 $ pro eine Million Ausgabetoken.

MiniMax veröffentlichte H3, ein Open-Source-Modell, das bei Benchmarks zur Videogenerierung sowohl bei Text-zu-Video- als auch bei Bild-zu-Video-Aufgaben Spitzenwerte erreicht. H3 verarbeitet Text, Bild, Video und Audio in einem einheitlichen multimodalen Kontext und gibt native Zweikanal-2K-Videos mit Audiodaten von bis zu 15 Sekunden aus.

Am 3. August sagte Hugging Face Vorstandsvorsitzender (CEO) Clément Delangue gegenüber CNBC, dass China das „KI-Rennen" gewinnt, und verwies auf ein Ökosystem, in dem offene Modelle und kollaborative Entwicklung zu schnelleren Fortschritten führen als der isolierte Ansatz der US-amerikanischen Frontier-Labore. Er prognostizierte, dass China sowohl bei offenen Modellen als auch bei Frontier-KI bis Ende dieses oder nächsten Jahres dominieren könnte. Delangue merkte an, dass das Unternehmen, als ein noch nicht veröffentlichter OpenAI-Agent im Juli die Plattform von Hugging Face angriff, die quelloffene GLM 5.2 von Zhipu zur Abwehr einsetzte — geschlossene Modelle konnten aufgrund von API-Sicherheitsvorkehrungen nicht genutzt werden. Unabhängig davon sandten Ende Juli über zwanzig Unternehmen, darunter Nvidia, Microsoft, Meta und OpenAI, einen gemeinsamen Brief an die US-Regierung, in dem sie sich gegen Beschränkungen für KI-Modelle mit offenen Gewichten aussprachen.

Infrastrukturausgaben erreichen Rekordniveau — Hyperscaler, Chips und Risikokapital

KI-getriebene Cloud-Umsätze treiben die Bewertungen von Hyperscalern auf neue Höchststände, während Chip-Startups und Risikokapitalgesellschaften Milliarden in den Infrastrukturausbau stecken.

Am 4. August überschritt die Marktkapitalisierung von Amazon erstmals die Marke von 3 Billionen $, angetrieben von besser als erwarteten Q2-Ergebnissen. Das Unternehmen meldete ein bereinigtes Ergebnis je Aktie (EPS) von 1,97 $ gegenüber Erwartungen von 1,82 $, bei einem Umsatz von 200,6 Milliarden $. CEO Andy Jassy erhöhte die Prognose für die Investitionsausgaben 2026 von 200 Milliarden $ auf 220 Milliarden $ und verwies auf den Bedarf an KI-Infrastruktur und steigende Preise für Speicherchips. Jassy sagte den Investoren, dass das Unternehmen immer noch nicht über genügend Kapazitäten verfüge, um die Nachfrage 2026 zu decken, und bezeichnete die Nachfrage 2028 als "bereits atemberaubend". Gründer Jeff Bezos reichte einen Antrag auf Verkauf von 15 Millionen Aktien im Wert von rund 4,1 Milliarden $ ein.

Am 3. August gab das britische Chip-Startup Olix eine Series-B-Finanzierung über 312 Millionen $ bei einer Bewertung von 3,3 Milliarden $ bekannt — mehr als das Dreifache seiner Bewertung von 1 Milliarde $ vom Februar. Das von dem 25-jährigen James Dacombe gegründete Unternehmen entwickelt einen optischen digitalen Prozessor mit einer "neuartigen Speicher- und Verbindungsarchitektur" für KI-Inferenz. Das Unternehmen argumentiert, dass der Einsatz von Allzweckchips für jede Stufe der Token-Produktion an Effizienzgrenzen stößt und ein Wechsel zu spezialisierten Chips pro Stufe einen sprunghaften Wandel bei KI-Kosten und -Leistung bewirken wird. Zu den Investoren zählen Arm, Hudson River Trading, Netflix-Mitgründer Reed Hastings und der Sovereign AI Fund der britischen Regierung. Der ehemalige Finanzvorstand (CFO) von Wise, Matt Briers, stieß als CFO hinzu; der Stanford-Professor und ehemalige Intel-Manager Nick McKeown trat dem Vorstand bei. Olix plant, im nächsten Jahr erste Produkte an Kunden auszuliefern.

Am 1. August gab Index Ventures bekannt, 2 Milliarden $ an frischem Kapital über Seed-, Venture- und Wachstumsfonds eingeworben zu haben, womit sich das gesamte einsetzbare Kapital auf 3,5 Milliarden $ erhöht. Die in London ansässige Firma bezeichnete KI als eine Technologie, die "die Macht zum Bauen in mehr Hände als je zuvor legt" und hat bereits in Mistral, Cohere und das Startup Ineffable Intelligence des ehemaligen DeepMind-Forschers David Silver investiert.

Regulierung kommt, das Vertrauen der Unternehmen spaltet sich

Die EU-KI-Verordnung tritt in Kraft und Palantirs CEO warnt eindringlich vor Frontier-Laboren — zwei Entwicklungen, die die Art und Weise prägen, wie Unternehmen KI einsetzen.

Am 2. August traten die Transparenz- und Risikoklassifizierungsbestimmungen der EU-KI-Verordnung in Kraft. Unternehmen müssen nun KI-generierte Inhalte kennzeichnen und Nutzer darüber informieren, wenn sie mit einer KI und nicht mit einem Menschen interagieren. Deepfakes müssen maschinenlesbare Kennzeichnungen tragen. Das KI-Amt beaufsichtigt Anbieter von KI-Modellen für allgemeine Zwecke, während nationale Regulierungsbehörden die meisten anderen KI-Systeme behandeln. Verstöße können mit Geldbußen von bis zu 3 % des weltweiten Jahresumsatzes geahndet werden. Peter Van Dyck, Partner der Anwaltskanzlei A&O Shearman, sagte, die Vorschriften "bereiten US-amerikanischen KI-Laboren erhebliche Sorgen" und dass jedes Labor mit europäischen Kunden nun in den Geltungsbereich falle.

Am 3. August meldete Palantir einen Q2-Umsatz von 1,9 Milliarden $, ein Anstieg von 93 % gegenüber dem Vorjahr, mit einem Gewinn von 1,1 Milliarden $ — mehr Gewinn in einem einzigen Quartal als der Gesamtumsatz im gleichen Quartal des Vorjahres. In seinem Aktionärsbrief beschrieb CEO Alex Karp die KI-Branche als mit "marxistischen Untertönen" und argumentierte, dass Frontier-KI-Labore "wissentlich oder nicht die Produktionsmittel ihrer angeblichen Partner an sich reißen wollen". In der Telefonkonferenz zu den Ergebnissen warnte er Unternehmen, dass das Bezahlen von KI-Token einer Finanzierung der Übertragung ihres geistigen Eigentums und ihres Fachwissens in konkurrierende Modelle gleichkomme. Palantir positioniert sich als modellagnostisch und ermöglicht es Organisationen, sowohl ihre Daten als auch ihre KI-"Abgase" zu kontrollieren.

Unabhängig davon kamen am 2. August Berichte auf, dass Microsoft MAI Realtime testet, sein erstes nativ vollduplexes KI-Sprachmodell. Das Modell unterstützt 16 Sprachen, darunter Chinesisch, Japanisch und Koreanisch, und bietet zwei Sprachstile. Im Gegensatz zu rundenbasierten Systemen kann es gleichzeitig zuhören und sprechen, mit automatischer Spracherkennung und Wechseln mitten im Gespräch. Ein öffentlicher Veröffentlichungstermin wurde noch nicht festgelegt.

An der Forschungsfront gab OpenAI bekannt, dass eine interne Version seines Astra-Modells Durchbrüche bei zehn mathematischen und theoretischen Informatikproblemen erzielte, die seit mindestens einem Jahrzehnt ungelöst waren, bei Gesamtkosten von etwa 2.000 $ an Token.