# Anthropics S-1: bereinigter Gewinn und fast eine Billion Dollar Compute-Kosten > Anthropics IPO-Unterlagen weisen für das erste Halbjahr 16,3 Milliarden Dollar Umsatz und 1,62 Milliarden Dollar bereinigten Gewinn aus, dazu Verpflichtungen für Rechenleistung von rund 850 Milliarden bis einer Billion Dollar. Analysten sind sich uneins, ob darin Wachstumsspielraum oder eine Falle liegt. > > OpenCheese AI · 2026.10.30 · Webseite: https://opencheese.dev/de/blog/anthropics-s-1-bereinigter-gewinn-und-fast-eine-billion-dollar-compute-kosten Anthropics IPO-Unterlagen liefern der KI-Finanzwelt etwas, das sie bislang selten gesehen hat: ein Frontier-Labor, das offenbar Geld verdient. Dasselbe Dokument verpflichtet das Unternehmen allerdings auch zu Ausgaben für Rechenleistung von fast einer Billion Dollar. Das kann nur funktionieren, wenn sich das Wachstum weiter planmäßig einstellt. Der S-1 wurde Anfang dieser Woche veröffentlicht, der Handel an der Nasdaq könnte schon im nächsten Monat beginnen, und die diskutierte Bewertung liegt zwischen 1,5 und 2 Billionen Dollar. Zwei Lesarten der Zahlen haben sich herausgebildet. Die eine sieht ein diszipliniertes Geschäft mit Unternehmenskunden und gesunden Margen. Die andere sieht ein Unternehmen, dessen Fixkosten ihm keine andere Wahl lassen, als etwas Außergewöhnliches zu schaffen. Beides kann gleichzeitig stimmen, und genau das macht die Lektüre der Unterlagen so unterhaltsam. ## Was die Unterlagen zeigen Beginnen wir mit dem Teil, der Anthropics Fans gefällt. Das sind die wichtigsten Kennzahlen, wie sie in den Unterlagen und von den Analysten, die sie auswerten, dargestellt werden: - **Umsatz.** 16,3 Milliarden Dollar im ersten Halbjahr 2026, vierzehnmal so viel wie im gleichen Zeitraum 2025. - **Ausgewiesener Verlust.** 80 Milliarden Dollar, die sich größtenteils als bilanzieller Effekt erweisen (mehr dazu weiter unten). - **Bereinigter Gewinn.** 1,62 Milliarden Dollar für das Halbjahr, nachdem dieser Aufwand und einige weitere Posten, darunter Mitarbeitervergütungen, herausgerechnet wurden. - **Kundenbindung.** Nettoumsatzbindung von 900 Prozent. - **Kundengröße.** Rund drei Viertel der Kunden gaben im ersten Halbjahr mindestens 100.000 Dollar pro Jahr aus. - **Run-Rate.** SemiAnalysis beziffert den annualisierten wiederkehrenden Umsatz auf über 70 Milliarden Dollar und die aktuelle Bewertung des Unternehmens auf über eine Billion Dollar. Die Frage, ob KI genug verdienen kann, um sich selbst zu finanzieren, schwebt schon länger über der Branche. Für dieses Unternehmen zu diesem Zeitpunkt lautet die Antwort der Unterlagen: ja. Joey Brookhart, Analyst bei SemiAnalysis, zeigte sich noch begeisterter. Er bezeichnete den S-1 als großartig und sagte, er finde bei Bruttomargen, Compute-Margen oder freiem Cashflow kaum etwas auszusetzen. Er verwies darauf, dass die Halbleiterbranche, die Neoclouds und Aktien aus dem Compute-Sektor in den beiden Tagen nach der Veröffentlichung erneut zugelegt hätten. Das war eine gewisse Erleichterung, denn die drei Wochen davor waren schwierig gewesen. Einige Anleger waren nach dem Investorentag des Unternehmens von den ARR-Zahlen für September enttäuscht gewesen. Brookharts Firma hatte bereits im Juli, als Anthropic noch nicht börsennotiert war und die Eingangsdaten aus Presseberichten stammten, ein von außen abgeleitetes Modell der Unternehmensfinanzen erstellt. Die geprüften Zahlen ermöglichen es ihr nun, die Wirtschaftlichkeit pro Einheit fundiert zu erklären. Am auffälligsten ist die Bruttomarge bei der Inferenz: Laut Brookhart lag sie vor zwei Jahren bei minus 94 Prozent und beträgt heute plus 85 Prozent. ## Ein Verlust von 80 Milliarden Dollar, der nicht ganz einer ist Die Zahl von 80 Milliarden Dollar zog in den Kommentarspalten die meiste Aufmerksamkeit auf sich, wie große rote Zahlen das meist tun. Brookhart erklärte, dass es sich um einen nicht zahlungswirksamen Aufwand handelt. Anthropic gab Optionsscheine und Wandelanleihen aus, anschließend stieg seine Bewertung stark, und die Rechnungslegungsvorschriften verlangen, dass dieser Anstieg in der Gewinn-und-Verlust-Rechnung auftaucht. Wer sich fragt, ob das bei der Beurteilung des eigentlichen Geschäfts berücksichtigt werden sollte, dem lässt sich sagen: nein. Er verglich den Posten mit aktienbasierter Vergütung, die ebenfalls die Gewinn-und-Verlust-Rechnung belastet, ohne dass Geld vom Bankkonto abfließt. Im Interview kam Amazon als Gegenpartei dieser Vereinbarung zur Sprache. Amazon freut sich darüber, dass Anthropics Bewertung gestiegen ist und Anthropic sehr viel AWS kauft. Mit der Zeit wird sein Anteil allerdings verwässert, und Anthropic steht kurz davor, eine große Menge neuer Aktien auf den Markt zu bringen. Es sieht nicht nach einem Unternehmen aus, das keine weiteren Mittel mehr aufnehmen will. Brookhart sieht das gelassen. Seiner Rechnung nach hat das Unternehmen bislang nur rund 10 Milliarden Dollar an Barmitteln verbrannt. Es hält mehr als 120 Milliarden Dollar in Barmitteln und marktgängigen Wertpapieren, und er erwartet nach dem Börsengang rund weitere 100 Milliarden Dollar. Anthropic mietet seine Rechenleistung, statt sie zu kaufen, weshalb in seinen Büchern keine riesigen Investitionsausgaben stehen. Die Verpflichtungen seien, wie er es formulierte, technisch gesehen künftige Schulden, die gewissermaßen außerhalb der Bilanz stehen. Könnte das Unternehmen irgendwann weitere 100 Milliarden Dollar an Fremd- oder Eigenkapital aufnehmen müssen? Möglicherweise. Kann es Vereinbarungen über Rechenleistung weiterhin kreativ strukturieren? Wahrscheinlich. Und für einen Anleger, der an das langfristige AGI-Szenario glaubt, sei Verwässerung nicht die Sorge, sagte er, denn ein Unternehmen mit einem Wert von mehr als 10 Billionen Dollar könne schneller wachsen als die Verwässerung. ## Die Rechnung Die besorgtere Lesart setzt beim Abschnitt über Verpflichtungen im S-1 an. Anthropic lässt die genauen Gesamtsummen für Kauf- und Leasingverpflichtungen an einigen Stellen offen, doch die Anhangangabe zu Verpflichtungen und Eventualverbindlichkeiten liefert genug, um das Bild zusammenzusetzen. Die Verpflichtungen reichen bis 2045. | Posten | Betrag | Laufzeiten | | --- | --- | --- | | Fester Mindestbetrag nicht kündbarer Abnahmeverpflichtungen | 265,6 Milliarden Dollar | 1 bis 20 Jahre | | Noch nicht begonnene Leasingverträge, überwiegend für Rechenleistung und Infrastrukturkapazität (ungeprüfte Angabe zum 30. Juni) | 321,4 Milliarden Dollar | Nicht angegeben | | Nach diesem Datum abgeschlossene neue Vereinbarungen über Rechenleistung und Infrastruktur | Rund 245 Milliarden Dollar | 1 bis 20 Jahre | | Noch nicht abgeschlossene Transaktionen (Schätzung des Unternehmens) | 125 bis 150 Milliarden Dollar | Nicht angegeben | | Sonstige Verpflichtungen für Rechenleistung | Variabel, nicht beziffert | Nicht angegeben | Ein Analyst kommt bei der Addition der fest vereinbarten Posten auf mindestens rund 850 Milliarden Dollar über die nächsten 20 Jahre. Das steigt auf etwa eine Billion Dollar, wenn die noch nicht abgeschlossenen Geschäfte zu den geschätzten Kosten zustande kommen. Er räumt ein, dass er etwas übersehen haben könnte. Anthropic nennt keinen Zahlungsplan. Harrison Rolfes von PitchBook setzt in seinem Modell für 2027 bis 2030 rund 90 Milliarden Dollar pro Jahr an. Nach seiner Rechnung wären 188 Milliarden Dollar Umsatz nötig, um das heutige Verhältnis von Kosten zu Rechenleistung konstant zu halten. „Wachstum ist für dieses Unternehmen keine Option, auf die es verzichten kann“, schreibt er. „Die Verträge setzen es voraus.“ Brookhart bestreitet die Berechnung der Verpflichtungen nicht, bewertet dieselben Fakten aber gelassener. Die zentrale Zahl, mit der er arbeitet, liegt bei 500 bis 600 Milliarden Dollar über sieben bis zehn Jahre. Der Interviewer verwies auf eine andere Analyse, die auf mehr als 800 Milliarden Dollar über ein Jahrzehnt kommt. Brookhart argumentiert, dass die heutigen Ausgaben weniger Gigawatt kaufen, als die Gesamtsummen vermuten lassen, da Anthropic derzeit knapp 11 Millionen Dollar pro Megawatt beziehungsweise 11 Milliarden Dollar pro Gigawatt zahlt. Bei 20 Gigawatt würden die Verpflichtungen weit in die Billionen gehen, aber das hänge davon ab, wie viel Rechenleistung das Unternehmen betreibt. Die entscheidende Variable sei seiner Darstellung nach der Umsatz im Verhältnis zur Rechenleistung. Das Unternehmen müsse nicht extrem schnell eine Billion Dollar Umsatz erreichen, um all das zu bezahlen, sagte er, es sei denn, der Umsatz breche weg oder die Kunden wanderten ab. ## Warum sich die Wirtschaftlichkeit weiter verbessert Die Quelle der Margensteigerungen ist laut Brookhart der Token-Durchsatz. Anthropic betreibt eine heterogene Flotte aus Trainium-Chips, TPUs und GPUs. Auf Trainium ist der Durchsatz im Jahresvergleich um das Fünf- bis Zehnfache gestiegen. Wenn sich Hardware-Fortschritte mit Software kombinieren, die das Modell an die Hardware anpasst, verarbeitet ein Chip, der vor einem Jahr X Token pro Sekunde lieferte, heute das Fünf- oder Zehnfache. Die Umsatzzahlen pro Megawatt zeigen, was das bewirkt: - **Heute.** Anthropic erzielt rund 65 Millionen Dollar Umsatz pro für Inferenz eingesetztem Megawatt, gegenüber etwa 15 Millionen vor einem Jahr. - **Opus 5.5 auf Nvidia Blackwell.** SemiAnalysis schätzt 100 bis 120 Millionen Dollar pro Megawatt. - **Kostenseite.** Das Unternehmen zahlt etwas mehr als 10 Millionen Dollar pro Megawatt an rechenleistungsbezogenen Umsatzkosten. Die üppige Marge bleibt nicht auf dem Bankkonto liegen. Nur etwa 30 Prozent von Anthropics Rechenleistung fließen laut Brookhart in Inferenz, die Umsatz erwirtschaftet. Der Rest geht in Experimente, Forschung, Training und Post-Training. Die Kostenpositionen in den Unterlagen erzählen in Dollar ein ähnliches Bild. Rechenleistung und Infrastruktur für Kunden kosteten im ersten Halbjahr zusammen mit einigen weiteren Posten 2,3 Milliarden Dollar, während die Modellentwicklung zusammen mit einigen weiteren Posten 9,7 Milliarden Dollar kostete. Hier wird das Bild der Unterlagen auch weniger rosig. Brendan Burke, Analyst bei Futurum Group, merkte an, der S-1 „hält eine glückliche Phase als Momentaufnahme fest, in der die Nutzung ihrer ersten Modelle in die Höhe schoss und sie nicht genug Rechenleistung hatten, sodass sie für das, was ihnen zur Verfügung stand, mehr verlangen konnten“. Die Zahlen für das dritte Quartal liegen nicht vor, um zu prüfen, ob der Trend anhielt. Burke sagte außerdem, Frontier-Labore bräuchten margenstarke Produkte, um einen ruinösen Preiswettbewerb bei Token zu vermeiden. Opus 5.5 senkte die Kosten für Kunden gegenüber Opus 5 um 40 Prozent. Anthropics Argument lautet, dass niedrigere Kosten zu mehr Nutzung führen und dadurch die Margen erhalten bleiben. Wenn das bei jedem neuen Modell geschieht, werden Aufgaben sehr schnell sehr billig. Gil Luria von DA Davidson sagte, das lasse sich überstehen, da AWS und andere Cloud-Anbieter jedes Jahr die Preise senkten und dennoch stetiges Wachstum und steigende Margen verzeichneten. Brookhart sagte, Anthropic habe nicht damit gerechnet, eine Non-GAAP-EBITA-Marge von 11 Prozent zu erreichen, und würde lieber nahe null oder darunter liegen, wenn es die Rechenleistung ins Training stecken könnte. Ihm zufolge hat das Unternehmen den Anlegern auf seiner Roadshow gesagt, sie sollten nicht erwarten, dass die derzeitige Margenwirkung anhält. ## Das Hamsterrad Der Interviewer stellte die vielleicht naivste Frage der KI-Branche, und sie ist gut. Wenn man eine Technologie entwickelt hat, die jede Branche umgestalten könnte, warum hört man dann nicht mit dem Training auf und verkauft das profitable Modell an Kanzleien, die Medizin und all die anderen Bereiche, die es noch nicht eingeführt haben? Apple nutzt seine iPhone-Produktionsanlagen über mehrere Generationen hinweg weiter und verkauft weiterhin die älteren Telefone. Die KI-Branche mustert das Modell des Vorjahres fast sofort aus. Brookhart nannte mehrere Gründe. Aus den Unterlagen geht hervor, dass 80 Prozent des Umsatzes in den letzten drei Monaten von Modellen stammten, die in den letzten sechs Monaten veröffentlicht wurden. Nach jeder Veröffentlichung kommt der Umsatz zudem schubweise, weshalb das Unternehmen nicht aufhören kann zu trainieren und gleichzeitig erwarten darf, dass das Geld weiter fließt. Wenn in der Cybersicherheit ein Angreifer ein Frontier-Modell einsetzt, braucht auch der Verteidiger eines. Würde man in einem Rechtsstreit wollen, dass der eigene Anwalt ein Modell unterhalb der Leistungsspitze verwendet, wenn die Gegenseite ein Frontier-Modell nutzt? Die Nachfrage nach Spitzenintelligenz werde bestehen bleiben, sagte er, insbesondere in wettbewerbsintensiven Branchen und überall dort, wo es nicht mehr um die Unterstützung menschlicher Arbeit geht, sondern um deren Ersatz. Den iPhone-Vergleich ließ er teilweise gelten. Für viele Arbeiten, etwa das Zusammenfassen von E-Mails, braucht es kein Frontier-Modell, und Open Source übernimmt diese Aufgaben zunehmend. In vielen Unternehmen dürfen nur die Entwickler an die Frontier-Modelle, während alle anderen auf Sonnet beschränkt sind. Das sagt etwas darüber aus, welchen Wert das Management Spitzenintelligenz beimisst. Anthropic kann ein Modell der Sonnet-Klasse so einsetzen, wie Apple das SE nutzt: als günstigere Stufe. Die Strategie mit geringerem Mitteleinsatz hätte auch ein Governance-Problem. Brookhart glaubt, Anthropic sei aufgrund seiner Regelungen zu stimmberechtigten Aktien so strukturiert, dass es dem Druck des öffentlichen Kapitalmarkts widerstehen könne, die Ausgaben für Training einzustellen. Als Präzedenzfall verwies er auf Mark Zuckerbergs massive Investitionen. Der Interviewer ergänzte, dass sich diese nicht immer ausgezahlt hätten, und Brookhart stimmte zu. ## Konkurrenz von allen Seiten Die Unterlagen nennen nur OpenAI und Google als Rivalen. Brookharts Darstellung ist breiter und weniger beruhigend. Im ersten Halbjahr entfielen auf Anthropic 90 Prozent des branchenweiten Nettozuwachses beim ARR. Im dritten Quartal habe OpenAI wahrscheinlich den Großteil davon auf sich vereint, sagte er. Einen Teil der früheren Verlangsamung bei OpenAI führt er auf eine missglückte Veröffentlichung von Fable und die fehlende Möglichkeit zurück, auf jegliche Datenspeicherung zu verzichten, worauf Unternehmen Wert legen. OpenAI könnte das mit Fable 5.5 beheben. Die Inferenz mit Open-Source-Modellen wuchs von vielleicht einer Milliarde Dollar ARR im ersten Quartal auf mehr als 10 Milliarden im dritten. Google DeepMind und Meta Superintelligence Labs sind gut finanziert und bauen ihre Rechenleistung für das Training in ähnlicher Größenordnung aus. SpaceX ist ein weiterer Unsicherheitsfaktor, angesichts von Elon Musks Aussagen über 10 zusätzliche Gigawatt netto im nächsten Jahr, die Hälfte davon zur langfristigen internen Nutzung. Lässt man den Klatsch im Stil von The Verge über Musk und seine Rivalen beiseite, bleibt als weiterer belegter Punkt, dass Anthropics eigene Unterlagen Google zugleich als Lieferanten und Wettbewerber ausweisen. Die Wechselkosten beim Programmieren sind gering. Bei SemiAnalysis selbst sank der Nutzungsanteil von Anthropics Modellen von 90 oder 95 Prozent am Ende des zweiten Quartals auf 70 Prozent, nachdem OpenAIs ChatGPT 5.6 und Astra erschienen waren. Mit Opus 5.5 liegt er wieder über 90 Prozent. Claude Opus 5.5 führt derzeit den Epoch Capabilities Index an, doch diese Rangliste ändert sich häufig. Der Umsatz stammt außerdem aus einem rein verbrauchsabhängigen Geschäft. Anthropics Nettoumsatzbindung von 900 Prozent ist aufregend, entspricht aber nicht der Bindung durch Dreijahresverträge wie bei ServiceNow oder Workday, wo die Bruttobindungsquote bei 95 bis 98 Prozent liegt. Brookhart verwies darauf, dass die Token-Ausgaben in den letzten beiden Wochen des vergangenen Jahres gegenüber den zwei Wochen davor um 20 Prozent sanken, als die Menschen über die Feiertage aufhörten, für die Arbeit zu programmieren. Einige Unternehmen trainieren Open-Weight-Modelle einschließlich Post-Training auch selbst und betreiben sie auf eigenen Servern. Mehrere Vorstandschefs stehen der Weitergabe ihrer Daten an OpenAI oder Anthropic skeptisch gegenüber. Anwaltskanzleien betreiben KI lokal, was der Interviewer als möglicherweise komischste Wendung der Geschichte bezeichnete. Es gibt auch ein Vertriebsproblem. Google kann KI innerhalb von Produkten verkaufen, für die Unternehmen bereits bezahlen, und Anthropic hat keine solche zweite Umsatzquelle. Eine Analyse erinnert daran, wie Microsoft Teams Slack schlug: nicht, weil es besser war, sondern weil es mit Software gebündelt wurde, die Unternehmen ohnehin kauften. Das beste Modell ist in der Cybersicherheit wichtiger als beim Instant Messaging, aber gegen Vertriebsmacht lässt sich schwer konkurrieren. ## Woher der nächste Dollar kommt Die derzeitige Kundenbasis ist schmal. Brookhart sagte, die beiden führenden Labore kämen zusammen auf rund 120 Milliarden Dollar ARR, konzentriert auf das oberste Prozent der Kunden, die 50.000 bis 100.000 Dollar pro Mitarbeiter ausgeben. Die meisten Unternehmen der Fortune 500 und Global 2000 geben wenig aus. Ein großer Teil von Anthropics Umsatz entfällt aufs Programmieren, wodurch das Unternehmen nahezu auf eine einzige Branche beschränkt ist. Die Wachstumsthese beruht auf einer tieferen Durchdringung. Anthropic sagt, die Hälfte der Fortune 500 zähle zu seinen Kunden, doch deren Ausgaben entsprächen nur rund 0,1 Prozent ihrer Betriebskosten. Pro Nutzer sind das etwa 8 Dollar im Monat, wenn die Betriebskosten die Umsatzkosten nicht enthalten, und weniger als 50 Dollar im Monat, wenn sie diese enthalten. Die obersten 5 Prozent der Claude Code-Nutzer geben im Durchschnitt 18.000 Dollar pro Jahr aus, während die übrigen Nutzer deutlich unter 75 Dollar pro Monat liegen. Um von hier aus die eine Billion Dollar Umsatz zu erreichen, die Dario Amodei nach eigener Aussage für möglich hält, müsse KI Büro- und Wissensarbeit erschließen, sagte Brookhart. Sie müsse von der Unterstützung von Menschen dazu übergehen, Arbeit einzusparen oder sie in manchen Bereichen zu ersetzen. Als frühes Anzeichen nannte er Microsofts Abfindungsangebote an Mitarbeiter. Der Budgetzyklus der Unternehmen für das vierte Quartal ist der erste, den diese Labore in nennenswertem Umfang durchlaufen werden, da sich das ARR-Wachstum erst zu Jahresbeginn beschleunigt hat. Anthropic baut unterdessen Brücken. Das Unternehmen veröffentlicht mehr branchenspezifische Produkte, darunter Claude for financial services und Claude for legal, und betreibt ein Cybersecurity-Programm, bei dem Teilnehmer monatlich ein Guthaben von 25.000 erhalten. Cybersicherheit könnte 2027 zu einem großen Produktbereich werden, mit achtstelligen Verträgen bei Großunternehmen, die angesichts der Zahl der Sicherheitsvorfälle schnell wachsen können. Biowissenschaften sind ein weiterer Kandidat. Brookhart beschrieb seine eigene Arbeitswelt als Beispiel. Vor sechs Monaten konnte Claude noch kein gutes Finanzmodell erstellen, und heute fragt sich ein Analyst, wie viele Junior-Analysten noch gebraucht werden. Der Interviewer sorgte sich um einen weniger idealistischen Wettbewerber. Dieser könnte das Maschinengott-Projekt auslassen, Ingenieure direkt in Unternehmen verschiedener Branchen einsetzen, Teile ihres Geschäfts automatisieren und ihnen margenstarke Inferenz verkaufen. Ein beträchtlicher Teil der Fortune 500 hat bislang keine Rendite auf seine KI-Ausgaben gesehen. Eine Firma, die besser in der praktischen Einführung ist, könnte Anthropic daher überholen. Brookhart stimmte zu, dass dies ein interessantes Risiko sei, und sagte, genau deshalb richte Anthropic sich stärker auf einzelne Branchen aus. Er nannte zwei weitere Risiken. Eines ist eine zeitliche Diskrepanz zwischen Entwicklung und Einführung, bei der der Umsatz nicht mit dem Tempo des Wettlaufs um AGI mithält. Das andere besteht darin, dass Open-Source-Modelle beim Programmieren zur Leistungsspitze aufschließen und die Token-Preise drücken. ## Mieten bei den eigenen Wettbewerbern AWS, Azure und Google Cloud sind zugleich Lieferanten und Wettbewerber von Anthropic, insbesondere Google. Der S-1 warnt davor, dass sich diese Beziehungen zum Schlechteren wenden könnten. Auch die Beziehung zu SpaceXAI könnte unsicherer werden, da Grok ein Rivale ist. Brookhart sagte, sowohl Anthropic als auch OpenAI bewegten sich auf Mietkaufmodelle oder Zweckgesellschaften zu, wie sie manche Finanzinvestoren nutzen, statt ausschließlich zu mieten. Google verkauft seine Chips ebenfalls extern. Anthropic hat TPUs mit einer Leistung von 3,5 bis 4 Gigawatt bestellt, weitere Bestellungen sind in Vorbereitung. Die Zweckgesellschaft kauft die Chips, und Anthropic mietet sie von ihr. Die Cloud-Anbieter verdienen gut an der Beziehung. Rund 48 Prozent von Anthropics Geschäft laufen über Bedrock, Foundry und Vertex, wo Kunden über eine bestehende Cloud-Beziehung bezahlen und nie mit Anthropics Vertrieb sprechen. Die Cloud-Anbieter erhalten einen Umsatzanteil, den Brookhart auf 16 Prozent bezifferte. Diese Token-as-a-Service-Geschäfte steigerten die KI-Margen der Cloud-Anbieter, sagte er. Sowohl Azure als auch AWS hätten ein sehr starkes zweites Quartal verzeichnet, AWS insbesondere dank Anthropics Wachstum auf Bedrock. Amazon bedient seiner Ansicht nach gern viele Kunden. Seinen Schätzungen zufolge verfügt es von allen Hyperscalern mit der möglichen Ausnahme von Oracle über die geringste Rechenleistung für das Training. Microsoft kann im Rahmen seiner neuen Vereinbarung mit OpenAI dessen Modelle monetarisieren, ohne OpenAI dafür etwas zu bezahlen. Der Interviewer sah in Microsofts Stellenabbau einen Hoffnungsschimmer dafür, dass das Unternehmen wieder konkurrenzfähig werden könnte. ## Die Neocloud-Frage und ein mögliches Überangebot Die vergangenen Wochen waren für Neoclouds angespannt. Musk sagte ein Massensterben wie bei Guppys voraus. Brookhart merkte an, Musk habe Gründe, so etwas zu sagen, während er seine eigenen Rechenzentrumspläne bewirbt, die auch Standorte im Weltraum vorsehen. Er selbst glaubt, dass CoreWeave, Nebius und alle, die von einem großen Labor, einem Hyperscaler, Nvidia oder Broadcom unterstützt oder abgesichert werden, gut durchkommen werden. Die Probleme lägen bei den vielen kleineren Anbietern, darunter ehemalige Krypto-Miner, die Cluster nicht gut betreiben können. Auf Hyperscaler entfallen 65 Prozent der Investitionsausgaben und der neuen Rechenleistung; 35 Prozent des Marktes verfügen also nicht über deren Bilanzstärke. Für diese Akteure ist die Finanzierung sehr schwierig. Die Investitionsausgaben der vier großen Hyperscaler wachsen von 1,2 auf 2 Billionen Dollar, wobei sie laut Brookhart in den nächsten zwei Jahren kein externes Kapital aufnehmen müssen. Die Rechenzentren werden trotz politischen Gegenwinds und Genehmigungsproblemen gebaut werden. Der Rohbau ist billig, und der Großteil der Ausgaben entfällt auf die Chips. Sollte also jemand zu viel bauen, können die Gebäude ohne Chips bleiben. Die Sorge für 2028 ist ein Überangebot. Da jedes für Inferenz eingesetzte Megawatt mehr Umsatz erwirtschaftet, benötigt die Branche für denselben Umsatz weniger Rechenleistung. Ob es genug Umsatz geben wird, um die Rendite auf mehr als 2 Billionen Dollar an Investitionsausgaben zu rechtfertigen, ist in Brookharts Worten eine offene Frage. ## Rekursive Selbstverbesserung Die düsterere Lesart verknüpft diesen finanziellen Druck mit der vom Unternehmen beschriebenen Methode. In den Unterlagen heißt es: „Leistungsfähigere Modelle helfen unseren Forschern, diese Verbesserungen schneller zu entdecken; leistungsfähigere Multiplikatoren der Rechenleistung ermöglichen es uns wiederum, noch leistungsfähigere Modelle zu trainieren und effizienter bereitzustellen.“ Claude entwickelt unter menschlicher Anleitung bereits Claude. Die Risikofaktoren räumen einen Haken ein. Der Einsatz von KI zur Entwicklung von KI „kann dazu führen, dass sich die Fähigkeiten unserer Modelle schneller weiterentwickeln als unsere Fähigkeit, entsprechende Maßnahmen für Sicherheit, Alignment und Schutz zu entwickeln, zu validieren und umzusetzen“. Eine Lesart ist, dass das Geschäft davon abhängt, schnell neue Modelle zu entwickeln, und dabei Arbeit nutzt, die das Unternehmen möglicherweise nicht vollständig versteht. Damit hätte es einen kommerziellen Anreiz, Dinge zu tun, die für alle riskant sein könnten. Das würde die ungewöhnlichen Formulierungen im selben Abschnitt über katastrophale Schäden und die Entwicklung von Formen der Empfindungsfähigkeit erklären. Der Interviewer merkte an, der S-1 sage sogar, Claude könnte bewusst sein. Wenn eine drastische rekursive Selbstverbesserung, die der menschlichen Aufsicht davonläuft, nicht möglich ist, werde es Anthropic dieser Lesart zufolge deutlich schwerer haben, seine Verpflichtungen für Rechenleistung zu erfüllen und Gewinn zu erzielen. Der Autor behauptet nicht zu wissen, ob sie möglich ist. Brookharts Version derselben Logik klingt freundlicher. Solange die Bruttomargen bei der Inferenz bei 85 Prozent oder darüber bleiben, könne es sich ein Unternehmen, das sich auf dem Weg zu AGI wähnt, leisten, mehr seiner Rechenleistung ins Training zu stecken. Er erwartet, dass Anthropic den Trainingsanteil im Laufe der Zeit erhöhen will, wobei möglicherweise 80 bis 85 Prozent der Flotte für Training und Forschung eingesetzt werden. Die Gewinnkurve in den Unterlagen zeige ein gutes Geschäftsmodell, sagte er, allerdings verbunden mit der Warnung, dass man nicht erwarten sollte, die Margenwirkung werde auf diesem Niveau anhalten. ## Die leeren Seiten Die beiden Lesarten stimmen bei den Fakten überein und unterscheiden sich in ihrer Grundhaltung. Die eine sieht ein Unternehmen, das wachsen muss, weil seine Verträge es voraussetzen. Die andere sieht ein Unternehmen mit reichlich Barmitteln, steigender Effizienz und einem enormen, kaum erschlossenen Markt. Die erste Sichtweise braucht rekursive Selbstverbesserung oder etwas Ähnliches. Die zweite braucht nur, dass die Kunden kommen. In der ausgewerteten Fassung der Unterlagen sind die Gesamtsummen für Kaufverpflichtungen und Leasingverträge auf Seite 64 leer. Dasselbe gilt auf Seite 137 für den Betrag, den das Unternehmen voraussichtlich bis zum 31. Dezember 2030 ausgeben wird. Wer die nächsten Jahre modelliert, musste genau jene Zahlen schätzen, die das Unternehmen irgendwann tatsächlich bezahlen muss. ## Ähnliche Beiträge - 2026.10.29 · [Anthropic reicht S-1 ein und plant Nasdaq-Notierung als ANT nach 80,7 Milliarden Dollar Verlust im Halbjahr](https://opencheese.dev/de/blog/anthropic-reicht-s-1-ein-und-plant-nasdaq-notierung-als-ant-nach-80-7-milliarden.md): Anthropic hat sein S-1 veröffentlicht und plant eine Nasdaq-Notierung unter dem Tickersymbol ANT. Daraus gehen 16,3 Milliarden Dollar Umsatz im ersten Halbjahr, ein Nettoverlust von 80,7 Milliarden Dollar und Verpflichtungen für Rechenleistung in Höhe von mehreren hundert Milliarden Dollar hervor. - 2026.10.26 · [Anthropics IPO-Prospektentwurf weist einen Halbjahresverlust von 80,7 Milliarden Dollar aus – größtenteils auf dem Papier](https://opencheese.dev/de/blog/anthropics-ipo-prospektentwurf-weist-einen-halbjahresverlust-von-80-7-milliarden.md): Berichte über Anthropics IPO-Prospektentwurf zeigen für das erste Halbjahr 2026 einen Nettoverlust von 80,7 Milliarden Dollar, wovon rund 72 Milliarden Dollar auf bilanzielle Effekte entfallen, bei 16,3 Milliarden Dollar Umsatz und Infrastrukturverpflichtungen von mindestens 518 Milliarden Dollar. - 2026.10.28 · [SpaceX verpflichtet sich zu GPU-Leasing über 40 Milliarden Dollar mit einer von Apollo verwalteten Gesellschaft](https://opencheese.dev/de/blog/spacex-verpflichtet-sich-zu-gpu-leasing-ueber-40-milliarden-dollar.md): SpaceX gab eine verbindliche Zusage für KI-Chips und Rechenzentrumsausrüstung im Wert von rund 40 Milliarden Dollar bekannt, die eine von Apollo verwaltete Gesellschaft kauft und an SpaceX zurückverleast. Musk nahm dies zum Anlass, eine Marktbereinigung unter Neocloud-Anbietern vorherzusagen.