Die zunehmende Verbreitung von Open-Source-KI-Modellen führt bislang nicht zu einem Rückgang der Ausgaben für teure, hochmoderne „Frontier“-Modelle. Dies legt eine neue Theorie des Decagon-CEO Jesse Zhang nahe, die er in einem Beitrag mit dem Titel „Everyone is wrong about open source AI in the enterprise“ veröffentlichte. Zhang argumentiert, dass beide Modelltypen nicht in direktem Wettbewerb stehen, sondern unterschiedliche Phasen im Lebenszyklus von KI-Anwendungen bedienen.
Ein neues Modell der KI-Nutzung
Laut Zhang wechseln reifere KI-Implementierungen, also Anwendungen, die bereits etabliert sind, zu leichteren und kostengünstigeren Open-Source-Modellen. Trotzdem bleiben die Gesamtausgaben für teure Frontier-Modelle, die von spezialisierten Labs entwickelt werden, weitgehend stabil. Seine These besagt, dass Frontier-Modelle zunächst eingesetzt werden, um neue Anwendungsfälle zu erproben und deren Machbarkeit zu demonstrieren. Sobald diese Anwendungsfälle ausgereift sind, können sie auf günstigere Open-Source-Alternativen übertragen werden. Währenddessen entstehen ständig neue Anwendungsfälle, die wiederum zuerst mit Frontier-Modellen evaluiert werden, wodurch die Nachfrage und die Ausgaben für diese Modelle aufrechterhalten bleiben. Zhang fasst dies so zusammen: „Die Frontier-Labs werden weiterhin die Entdeckung besitzen. Open Source wird zunehmend die Produktion besitzen.“
Marktdaten stützen die These (teilweise)
Obwohl Zhang selbst wenige Daten zur Untermauerung seiner Theorie lieferte, sind entsprechende Zahlen laut der Quelle verfügbar. Das AI-Gateway-Dashboard von Vercel zeigt, dass DeepSeek in der letzten Woche die Führung bei den Token-Volumina übernommen hat und über ein Drittel der über die Infrastruktur des Unternehmens verarbeiteten Tokens ausmacht. Z.ai, das Labor hinter dem GLM-5.2-Modell, belegte im selben Zeitraum den vierten Platz. Ein Token ist hierbei eine grundlegende Einheit von Text oder Code, die von einem KI-Modell verarbeitet wird.
Betrachtet man jedoch die Gesamtausgaben, zeigt sich ein anderes Bild: Anthropic, ein Anbieter von Frontier-Modellen, macht weiterhin über die Hälfte der gesamten KI-Ausgaben auf der Vercel-Plattform aus. Dieser Anteil ist im letzten Monat aufgrund gestiegener Preise von Anthropic leicht gesunken, aber nicht signifikant.
Ähnliche Muster sind bei OpenRouter zu beobachten, einer Plattform, die einen breiteren Markt bedient. DeepSeek V4 Flash ist hier der führende Anbieter beim Gesamtverbrauch und verarbeitet wöchentlich 5,3 Billionen Tokens. Das beliebteste Frontier-Modell, Opus 4.8, verarbeitet etwas über 2 Billionen Tokens. OpenRouter listet Modelle zwar nicht nach Gesamtausgaben, gibt aber an, dass die durchschnittlichen Token-Kosten für Opus 4.8 etwa 23-mal höher sind als für V4 Flash (1,37 US-Dollar pro Million Tokens gegenüber nur 6 Cent). Dies deutet darauf hin, dass Opus wahrscheinlich den Löwenanteil der Ausgaben auf sich zieht.
Diese Zahlen erfassen noch nicht einmal Neuzugänge wie Nvidias Nemotron, das aufgrund von Nvidias starken Verbindungen und der Anpassungsfähigkeit des Modells voraussichtlich eine führende Rolle einnehmen wird.
Ausblick für die KI-Wirtschaft
Die Daten belegen Zhangs Theorie über die KI-Lebenszyklen nicht vollständig, zeigen aber, dass Frontier-Labs wie Anthropic durch den Aufstieg von Open-Source-Modellen bisher nicht stark beeinträchtigt werden. Eine mögliche Erklärung ist, dass der Markt für KI-gestützte Aufgaben so schnell wächst, dass Top-Modelle ihre Position halten können, indem sie frühe Implementierungsphasen dominieren. Eine weitere Erklärung könnte sein, dass viele Anwendungsfälle so komplex sind, dass sie nicht vollständig durch günstigere Alternativen ersetzt werden können.
Es scheint, dass diese zweistufige Ökonomie von KI-Modellen, bestehend aus Premium-Frontier-Modellen und kostengünstigeren Open-Source-Modellen, ein relativ stabiles Merkmal der KI-Wirtschaft werden könnte. Obwohl einige Teile einer früheren Vorhersage, dass Frontier-Labs zu reinen Rohstofflieferanten werden würden, eingetreten sind – wie der Wechsel zu leichteren Modellen in spezialisierten KI-Anwendungen – haben sich die Frontier-Anbieter bei den Token-Preisen im Premium-Segment behauptet. Eine baldige Änderung dieser Situation erscheint unwahrscheinlich.
Thema: Anthropic. Quelle/Inspiration: TechCrunch.