Um die Spitze in der KI-Branche zu erobern, wird es unweigerlich einen Konflikt zwischen Google und Anthropic geben.

Anthropic, das kürzlich Cowork vorgestellt hat, plant erneut eine Finanzierung. Personen mit Kenntnis der Angelegenheit haben angegeben, dass das Unternehmen derzeit eine riesige Finanzierungsrunde in Höhe von 25 Milliarden US - Dollar finalisiert, nur etwas mehr als zwei Monate nach der letzten Finanzierung.

Warum hat Anthropic so dringend Bedarf an Kapital?

Der Grund ist einfach. Im Jahr 2026 wird der Wettbewerb zwischen den großen AI - Unternehmen nicht mehr allein durch die Modellparameter und Benchmark - Ergebnisse bestimmt. Stattdessen sind die Entwicklererfahrung und die Agent - Fähigkeiten die neuen Schlüsselfaktoren.

Zum Beispiel hat Tang Jie, der Chefwissenschaftler von Zhipu, zuvor erklärt, dass mit dem Aufstieg von DeepSeek die Erkundung des Chat - Paradigmas im Wesentlichen abgeschlossen ist. Daher hat das Unternehmen beschlossen, auf Coding zu setzen.

Wer die Programmierer im Griff hat, gewinnt den Sieg.

Anthropic ist zweifellos sehr stark. Die Daten von Y Combinator 2026 zeigen, dass Claude Code einen Marktanteil von 52 % hat und alle Konkurrenten plattmacht.

Außerdem brauchen sie nur vier Programmierer und einen Entwicklungszyklus von nur zehn Tagen, um ein so reifes und vollständig verpacktes Produkt wie Cowork zu entwickeln. Dies hat ihnen sicherlich den ersten Platz in der Branche verschafft.

Google wird dies jedoch nicht einfach hinnehmen. Dieser AI - Gigant steht kurz vor einem Frontalkampf mit Anthropic im Bereich Vibe Coding.

Interessanterweise spielt Google in diesem Fall nicht mehr die Rolle des Dominanten, sondern die eines Herausforderers.

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Google hat tatsächlich erst Ende 2025 ein ähnliches Agent - Programmiertool namens Antigravity veröffentlicht. Claude Code wurde Anfang 2025 vorgestellt.

Deshalb kann man sagen, dass Google in der AI - Programmierung nur ein Herausforderer ist.

Google definiert Antigravity offiziell als Agent - First IDE (Agent - erstes integriertes Entwicklungsumfeld). Dabei wird betont, dass der Agent das zentrale Designkonzept ist, und nicht wie in herkömmlichen IDEs eine Hilfsfunktion.

Das integrierte Mission Control - Panel ermöglicht es den Entwicklern, mehrere autonom laufende Agenten zu verwalten. Diese Agenten können Aufgaben parallel bearbeiten, das Internet durchsuchen, um Dokumente zu finden und sogar Befehle im Terminal ausführen.

Funktionsmäßig versucht Antigravity, sich durch die parallele Verarbeitung mehrerer Aufgaben zu differenzieren. Der Kerngedanke besteht jedoch immer noch darin, dass die AI - Agenten die Programmierarbeit für die Entwickler übernehmen.

Allerdings unterstützt Antigravity nicht nur Googles eigene Modelle Gemini 3 Pro, Deep Think und Flash, sondern auch Claude Sonnet 4.5 und Opus 4.5 von Anthropic.

Die Logik hinter dieser Entscheidung ist klar: Selbst wenn die Entwickler die Modelle von Claude bevorzugen, will Google sicherstellen, dass sie im Google - IDE - Ökosystem bleiben.

Allerdings ist diese Strategie auch ein Kompromiss.

Als großer AI - Spieler ist es für Google in der Vergangenheit kaum vorstellbar gewesen, in seinen eigenen Entwicklungstools Modelle von Konkurrenten zu unterstützen.

Aber die Realität zeigt, dass das Claude - Modell intelligenter ist, besser in der Aufgabenplanung und besser an die Bedürfnisse der Entwickler angepasst ist. Die Entwickler haben eine Bindung an das Claude - Modell, aber noch nicht an das IDE.

Genauso wie beim Bestellen von McDonalds - Lieferwaren die Angebote von Meituan und Taobao Flash in Bezug auf Rabatte und Lieferzeiten unterschiedlich sind, können auch bei der Programmierung mit dem gleichen Modell und den gleichen Anforderungen die Ergebnisse in verschiedenen IDEs unterschiedlich sein.

Aus Sicht des Marktes hat Antigravity jedoch nicht die erwarteten Ergebnisse erzielt.

Ein Bericht von CB Insights zeigt, dass Antigravity Ende 2025 im Marktanteil von AI - Programmiertools weit hinter etablierten Tools wie Cursor und GitHub Copilot zurückblieb.

Die Diskussionen in der Entwicklercommunity bestätigen dies. Die meisten Leute sind der Meinung, dass die Funktion zur Verwaltung mehrerer Agenten in Antigravity zwar neuartig ist, aber in der Praxis nicht so effizient ist wie ein einzelner, mächtiger Agent.

Dennoch hat Antigravity auch einige Highlights. Linus Torvalds, der Vater von Linux, hat zuvor das AudioNoise - Projekt gestartet und versucht, Antigravity für Vibe Coding zu nutzen, z. B. um mit der AI Python - Code zu generieren, um die Audioverarbeitung zu unterstützen.

Linus hat in der README - Datei des Projekts zugegeben, dass er sich nicht gut mit Python auskennt und in der Vergangenheit normalerweise durch Suchen und Kopieren von Code Python - Programme geschrieben hat. Jetzt lässt er Antigravity einfach den Code generieren und überspringt diesen Zwischenschritt.

Linus' Empfehlung hat Antigravity sicherlich einige Aufmerksamkeit gebracht, aber dieser Fall zeigt auch das Problem mit der Positionierung von Antigravity.

AudioNoise ist nur ein Hobbyprojekt. Torvalds nutzt die AI nur für den Teil der Python - Visualisierungstools, in denen er nicht so stark ist. Der Kern der Audioverarbeitung in C wird von ihm noch immer manuell geschrieben.

Mit anderen Worten, selbst ein Top - Programmierer wie Linus nutzt Antigravity nur als Hilfsmittel für Randaufgaben, mit denen er sich nicht gut auskennt.

Dies zeigt genau die Schwierigkeiten, denen Google gegenübersteht.

Claude Code kann bereits komplexe Programmieraufgaben für die Entwickler bearbeiten, während Antigravity noch auf der Ebene eines Hilfsmittels bleibt.

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Google hat auch Vorteile.

Tatsächlich hat Google, wenn man die Ressourcen und die technologische Akkumulation betrachtet, eine Full - Stack - Fähigkeit, der Anthropic nicht gewachsen ist. Von den Chips über den Cloud - Service bis zur Modelltraining und Applikationsbereitstellung kann Google in jedem Schritt optimieren.

Das Problem ist jedoch, dass sich diese Full - Stack - Vorteile in der Nische der Programmiertools nicht in tatsächliche Wettbewerbsfähigkeit umsetzen lassen.

Cowork, das bereits erwähnt wurde, ist ein gutes Beispiel.

Im Januar 2026 hat Anthropic Cowork vorgestellt. Dies ist eine Desktop - Applikation, die es Claude ermöglicht, direkt auf die Ordner auf dem Computer des Benutzers zuzugreifen und komplexe, mehrstufige Aufgaben auszuführen.

Die Einführung von Cowork hat die Anwendungsgebiete von Claude erweitert, von reinen Programmiertools bis hin zu einem breiteren Bereich des Wissensarbeit.

Während der Entwicklung hat das Anthropic - Team hauptsächlich auf Claude Code gestützt, um den Code für Cowork zu generieren. Mit anderen Worten, Anthropic hat bereits erreicht, dass die AI die AI erstellt. Wenn sie heute Cowork vorstellen können, können sie morgen möglicherweise noch leistungsfähigere Produkte entwickeln.

Im Vergleich dazu wirkt Google in der Applikationsschicht träge.

Google hat tatsächlich auch ein ähnliches Produkt wie Cowork, das Gemini CLI heißt. Dieses Tool hat ähnliche Funktionen wie Cowork und kann auch auf lokale Dateien zugreifen und Aufgaben ausführen.

Das Problem ist jedoch, dass Gemini CLI nicht mit Antigravity entwickelt wurde und nur über die Befehlszeile bedient werden kann. Es bietet keine grafische Benutzeroberfläche wie Cowork, die es den Benutzern ermöglicht, direkt zu interagieren.

In Bezug auf AI - Programmiertools hat Anthropic von Anfang an Claude Code als Entwicklungspartner für die Entwickler positioniert und die Fähigkeit zur Bearbeitung langfristiger und komplexer Aufgaben betont. Googles Antigravity hingegen ist eher eine Funktionssammlung, die versucht, die Benutzer durch die Anhäufung von Eigenschaften anzuziehen.

Das Vorhandensein von OpenAI in diesem Bereich darf nicht außer Acht gelassen werden. Obwohl OpenAIs Codex und GitHub Copilot in Bezug auf den Marktanteil hinter Claude Code zurückbleiben, haben sie andere Vorteile, nämlich die Partnerschaft mit Microsoft. Die enge Bindung an das GitHub - Ökosystem integriert die AI - Programmierfähigkeit direkt in die am häufigsten von Entwicklern verwendeten Plattformen.

Diese Strategie ist zwar nicht so aggressiv wie die von Anthropic, aber sie ist zuverlässig.

Obwohl ich so viel negatives über Google gesagt habe, hat Google auch seine Trumpfkarte: Der Vorteil in der Infrastrukturschicht der Hardware wird immer stärker. Dies zeigt sich besonders deutlich in der Chip - Partnerschaft zwischen Google und Anthropic.

Während auf der Applikationsschicht ein heftiger Kampf ausgetragen wird, pflegt Google eine enge Partnerschaft mit Anthropic in der Infrastrukturschicht. Ende 2025 hat Anthropic angekündigt, direkt fast eine Million Google TPU v7 - Chips, mit dem Code - Namen Ironwood, zu kaufen.

Nach einer Analyse von SemiAnalysis ist dieser Deal auf 42 Milliarden US - Dollar geschätzt und soll Anthropic eine Rechenleistungskapazität von über 1 GW bieten.

Anthropic hat sich für die TPU - Chips anstatt der NVIDIA - GPU entschieden, hauptsächlich aus wirtschaftlichen und technischen Gründen.

Im Vergleich zu den NVIDIA GB200 - Servern hat der Gesamtbetriebskosten eines TPU v7 - Clusters um etwa 30 - 44 % gesunken.

In Bezug auf die Leistung hat der TPU v7 im Vergleich zum Vorgänger TPU v5p eine fast zehnfache Leistungszunahme erzielt. Jeder TPU v7 - Chip kann eine FP8 - Rechenleistung von 4,6 petaFLOPS bieten, was mit der Leistung der NVIDIA B200 vergleichbar oder sogar etwas höher ist.

Beim Energieverbrauch ist der TPU v7 ebenfalls hervorragend. Er verbraucht nur etwa 600 W, weit weniger als die NVIDIA - GPUs, die oft über 1000 W verbrauchen.

Das Wichtigste ist die Ökosystemkompatibilität.

Claude 4.5 Opus ist ein Modell, das von Anthropic mit einer vielfältigen Rechenleistungstrategie trainiert wurde und auf Amazon Trainium, NVIDIA - GPUs und Google TPU laufen kann.

Der TPU ist hier für die Ergänzung der Rechenleistung und die Optimierung bestimmter Algorithmen verantwortlich.

Das Fundament aller großen Modelle ist die Transformer - Architektur. Die Systolic - Array - Architektur des TPU ist speziell für die Massenmatrixrechnung der Transformer - Schicht entwickelt und kann die Matrixrechnungseffizienz im Vergleich zu GPUs bei gleicher Leistung um 30 - 80 % erhöhen.

Bei der Inferenz kann Anthropic durch die Optimierung des TPU die dynamische Aktivierung der Expertenschicht während der Inferenz realisieren, um die ineffiziente Rechnung zu reduzieren und die Latenz zu verringern. Im Gegensatz dazu müssen die NVIDIA - GPUs bei jeder Inferenz den Arbeitsspeicher verwenden, was viel Strom verschwendet.

Mit anderen Worten, wenn Anthropic seine Modelle kostengünstiger nutzen möchte, braucht es eher die TPU - Chips als die NVIDIA - GPUs.

Aus Sicht der Lieferkette hat dieser Deal auch eine tiefgreifende strategische Bedeutung.

Die Nachfrage nach NVIDIA - GPU - Produkten übersteigt die Lieferung seit zwei Jahren. Selbst große Kunden wie OpenAI und Meta haben häufig Probleme mit Lieferverzögerungen. Durch die Partnerschaft mit Google hat Anthropic seine einseitige Abhängigkeit von der NVIDIA - Ökosystem gebrochen und eine Liefergarantie von Google erhalten.

Für Google hat dieser Deal ebenfalls eine große Bedeutung. Googles TPU - Geschäft hat sich bisher hauptsächlich auf die eigenen AI - Trainingsbedürfnisse konzentriert, und die externen Kunden waren relativ wenige.

Anthropics Bestellung von einer Million Chips bringt nicht nur beträchtliche Einnahmen, sondern vor allem die Bestätigung der Wettbewerbsfähigkeit der TPU - Chips auf dem kommerziellen Markt. Wenn Anthropic mit den TPU - Chips ein stärkeres Claude - Modell trainieren kann, wäre dies die beste Empfehlung für die TPU - Technologie.

Für Google ist dies eine Strategie, die auf die Sicherheit setzt. Selbst wenn Gemini auf der Applikationsschicht nicht gegen Claude gewinnt, kann Google von der engeren Bindung von Claude an die TPU - Chips profitieren. Der Verkauf von TPU - Chips, die Miete von Cloud - Services und die Gebühren für technische Unterstützung sind alle reale Einnahmen. Und je stärker die Abhängigkeit von Anthropic von den TPU - Chips wird, desto größer wird Googles Einfluss in dieser Beziehung.

Diese Strategie birgt jedoch auch Risiken. Wenn Anthropic mit Googles TPU - Chips ein Modell entwickelt, das weit über Gemini hinausgeht, wird Googles Wettbewerb auf der Applikationsschicht noch schwieriger. Dann könnte Google in eine peinliche Situation geraten, in der seine eigene Infrastruktur den Erfolg des Konkurrenten unterstützt.

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Wenn man sagt, dass Technologie und Hardware die Waffen eines Krieges sind, dann ist Kapital der Brennstoff für diesen Krieg.

Und auf der Ebene des Kapitals hat Anthropic eine erstaunliche Fähigkeit zur Finanzierung gezeigt.

Anfang 2026 plant Anthropic, eine Finanzierung in Höhe von über 25 Milliarden US - Dollar abzuschließen, was seinen Unternehmenswert auf 350 Milliarden US - Dollar bringen würde.

Man muss bedenken, dass der Unternehmenswert von Anthropic im März 2024 nur 6,15 Milliarden US - Dollar betrug. Bis November 2025 hatte sich dieser Wert auf 18,3 Milliarden US - Dollar erhöht. Nur wenige Monate später hat sich der Unternehmenswert erneut verdoppelt und nähert sich nun OpenAI.

Den Unternehmenswert von 350 Milliarden US - Dollar stützt eine echte Wachstumsrate der Einnahmen.

In der Ankündigung der Serie - F - Finanzierung von Anthropic ist klar angegeben, dass die Jahresumsätze 2025 etwa 1 Milliarde US - Dollar betrugen und 2026 auf 15,2 Milliarden US - Dollar steigen werden.

Eine 15 - fache Wachstumsrate ist sehr beeindruckend. Noch wichtiger ist, dass dieses Wachstum nicht durch Subventionen erzielt wurde, sondern durch echte Bezahlungen für APIs und Abonnements.

Die Investoren sehen nicht mehr eine Forschungsanstalt, die ständig Kapital benötigt, sondern ein Technologieunternehmen mit einem klaren Geschäftsmodell und der Fähigkeit, sich selbst zu finanzieren.