Sobald Kimi K3 quelloffen veröffentlicht wurde, hat Anthropic endlich seine Maske fallen lassen.

Ein chinesisches Open-Source-Modell hat ein „Erdbeben“ unter den Tech-Giganten im gesamten Silicon Valley ausgelöst.

In dieser vertrauten Geschichte war der letzte Hauptdarsteller DeepSeek R1, diesmal ist es das gerade veröffentlichte Open-Source-Modell Kimi K3 – es hat sogar NVIDIA und Anthropic öffentlich auf gegnerische Seiten gestellt.

Sobald Kimi K3 auf der Open-Source-Large-Model-Community Hugging Face hochgeladen wurde, erhielt es innerhalb von 30 Minuten mehr als 4000 Likes und erreichte die Spitze der Beliebtheitsliste. Sogar der Mitbegründer von Hugging Face postete auf X, dass dies das am schnellsten wachsende Modellveröffentlichung aller Zeiten sei.

Kimi K3 steht derzeit auf Platz 1 der Beliebtheitsliste für Modelle auf Hugging Face und hat insgesamt mehr als 6000 Likes erhalten

Wenn ein Unternehmen ein Modell für die lokale Bereitstellung auswählen möchte, scheinen inländische Modelle zur unverzichtbaren Option geworden zu sein. Nach Statistiken von AI World ist der Preis von Kimi K3 weit niedriger als der der Claude-Modellreihe, aber die Bewertungswerte des Modells erreichen fast das Niveau von Opus 5.

Die kombinierte Wirkung von nahezu fortschrittlichen Fähigkeiten, extrem niedrigen Preisen und offenen Modellgewichten hat das Silicon Valley völlig in Aufregung versetzt. Die Debatte um Kimi K3 erstreckt sich inzwischen von den Fähigkeiten des Modells bis hin zu Fragen, ob offene Gewichte sicherer sind und wie mit Modellen mit offenen Gewichten umgegangen werden soll.

NVIDIA kündigte die Gründung der Open Secure AI Alliance an und holte mehr als 30 erste Partner wie Microsoft, Hugging Face, Cloudflare und CrowdStrike an Bord; Dario Amodei, CEO von Anthropic, veröffentlichte separat einen langen Artikel, um zu erklären, warum er die offene Industriebrief zur Unterstützung offener Gewichte nicht unterzeichnet hat.

„Open Source“ ist erneut zu einem positiven Begriff geworden, um den sich alle streiten.

„Schutz“ von Open Source um jeden Preis

Am 22. Juli verteidigte Jensen Huang in einem Interview mit Axios direkt die chinesischen offenen Modelle. Er nannte diese Modelle „außerordentlich gut“ und meinte, US-Unternehmen sollten selbstverständlich erlaubt werden, sie zu nutzen.

Er rückte auch Anthropic ins Rampenlicht und äußerte, dass Anthropic die Nutzung von Claude Mythos nicht aufgrund von Cybersicherheitsrisiken einschränken sollte. Leistungsstarke Modelle sollten getestet, Probleme erkannt und rechtzeitig behoben werden, anstatt den Zugang zunächst zu blockieren.

Zwei Tage später veröffentlichten Unternehmen wie NVIDIA, Microsoft, Meta, Hugging Face, AMD, Red Hat und die Linux Foundation den offenen Brief „Offene Gewichte und die US-amerikanische KI-Führerschaft“. Google und OpenAI schlossen sich später an, mittlerweile zählen mehr als 100 Einrichtungen zu den Unterzeichnern.

Die im offenen Brief genannten Gründe scheinen vernünftig zu sein: Offene Gewichte können die Aufrufkosten senken, verhindern, dass Unternehmen von einem einzigen Anbieter abhängig werden, Unternehmen die Kontrolle über ihre eigenen Daten geben und es Sicherheitsforschern ermöglichen, Modelle zu prüfen und Schwachstellen zu entdecken.

Darin wird auch die Destillationsmethode erwähnt, die bei Modellen mit offenen Gewichten oft kritisiert wird. Der offene Brief fordert, zwischen normaler Modellentwicklung und unrechtmäßiger Extraktion zu unterscheiden und keine allgemeine Technologie aufgrund einzelner Verstöße zu sperren.

Einige Nutzer haben extra ein Spaßvideo erstellt: Da unter den Unterzeichnern des gemeinsamen Briefs Anthropic fehlt, fast alle anderen großen Modellunternehmen aber vertreten sind, wird dargestellt, wie Anthropic sie nacheinander „auslöscht“.

Gestern kündigte NVIDIA erneut die Gründung der Open Secure AI Alliance an.

Dies ist keine Allianz, die nur aus Erklärungen und Unternehmenslogos besteht. NVIDIA kündigte an, Modelle, Gewichte, Daten und neue Forschungsergebnisse zum Agent-Harness bereitzustellen; Hugging Face liefert Safetensors; HPE stellt das Authentifizierungsframework für Agenten bereit; Microsoft steuert MDASH bei, mit dem mehrere Agenten miteinander debattieren und Schwachstellen überprüfen können, und vieles mehr.

Aber im Vergleich zu dem offenen Brief sind viel weniger Unternehmen beigetreten. Auffällig ist, dass OpenAI und Google dieses Mal beide nicht beigetreten sind. Thinking Machine, SpaceXAI und Microsoft scheinen die wenigen Einrichtungen in dieser Allianz zu sein, die selbst große Modelle veröffentlichen.

In dem Blogbeitrag zur Gründung der Allianz erwähnte NVIDIA erneut, dass das Open-Source-Modell GLM 5.2 Hugging Face gerettet und vor dem Angriff des stärksten Modells von OpenAI bewahrt hat.

Jensen Huang hat aber einen noch direkteren Grund, offene Modelle zu unterstützen. Er hat es ganz offen gesagt: Kostenlose KI ist gut für Hardware, Chips und Rechenzentren.

Im ersten Quartal des Geschäftsjahres 2027 erzielte NVIDIA einen Umsatz von 81,6 Milliarden US-Dollar, davon steuerte das Datacenter-Geschäft 75,2 Milliarden US-Dollar bei, was einem Anteil von über 90 % entspricht. Egal ob Kimi, GLM, Nemotron oder Claude letztendlich ausgeführt werden – solange Unternehmen weiter Server bauen, GPUs kaufen und Rechenleistung mieten, verdient NVIDIA Geld.

Die gesamte Gewichtsdatei erreicht 1,56 TB

K3 veranschaulicht dieses Geschäft besonders gut: Seine Gewichte betragen etwa 1,56 TB. Die von vLLM angebotene einfache Bereitstellungslösung erfordert 8 NVIDIA B300 oder 8 AMD MI355X. Auf einem PC kann man natürlich auf „Herunterladen“ klicken, aber die ersten, die es tatsächlich ausführen können, sind Cloud-Plattformen, Forschungseinrichtungen und große Unternehmen.

Dass das Modell kostenlos ist, bedeutet nicht, dass die Inferenz kostenlos ist. Für ein Unternehmen, das Rechenleistung verkauft, gilt: Je offener das Modell ist, desto mehr Kunden können es auf selbst gebauten Servern ausführen.

Anthropic sagt: Ich habe nie dafür plädiert, Open-Source-Modelle zu verbieten

Um die Haltung von Anthropic zu erläutern, kommen wir nicht um die beiden absurden Äußerungen eines MTS (Member of Technical Staff) von Anthropic herum, die er auf X veröffentlicht hat.

Er hat den ersten Tweet von Jensen Huang auf X geteilt und geäußert: Wenn NVIDIA Open Source so sehr mag, warum macht ihr dann nicht die gesamte CUDA-Technologie und alle GPU-Treiber Open Source? Er machte auch spöttische Bemerkungen über Microsoft, teilte den Beitrag des Microsoft-CEOs und sagte: Du unterstützt Open Source, warum sind dann Windows und Office nicht Open Source?

Die Nutzer konnten diese unlogischen Kommentare nicht mehr ertragen. Der Leiter von Hermes Agent sagte: „Anthropic hat wie immer die schlechtesten Ansichten auf dieser Plattform geäußert – mach weiter so!“, während der CEO von Hugging Face schweigend ein Bild einfügte, um seine Behauptung zu widerlegen, dass NVIDIA nichts Open Source gemacht habe.

Dieses Bild zeigt die Anzahl der Repositorys auf Hugging Face seit Beginn dieses Jahres, bei der NVIDIA weit vorne liegt.

Die Aktivitäten der Hugging Face-Code-Repositorys im ersten Halbjahr 2026 zeigen, dass Google, Meta, Microsoft, Tencent, Alibaba, Baidu und NVIDIA zu den größten Mitwirkenden im Open-Source-KI-Ökosystem gehören werden.

Einige Nutzer sagten außerdem, dass hinter allen Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Open-Source-Code-Editoren wie VS Code die Spuren von NVIDIA und Microsoft stecken.

Andrew Ng kommentierte darunter, dass dies ein falscher Vergleich sei: Die Erlaubnis für Open-Source-Software bedeutet nicht, dass alle Software Open Source sein sollte. Jeder hat das Recht, seinen eigenen Code geheim zu halten – aber das Problem ist, dass ihr andere daran hindert, ihre Werke Open Source zu machen.

Dieser MTS wusste vermutlich, dass er sich möglicherweise geirrt hatte, und fügte schweigend einen Kommentar hinzu: „Es ist lustig zu sehen, wie Leute behaupten, ich würde unbedingt Open-Source-Modelle verbieten wollen … Ich finde Open-Source-Modelle tatsächlich sehr nützlich! Aber es ist interessant, dass einige Unternehmen, die in der Vergangenheit extrem gegen Open Source waren, plötzlich alle für Open Source sind.“

Aber kaum jemand akzeptierte seinen Kommentar – alle sagten, dies sei eine perfekte Möglichkeit für Anthropic, negative Öffentlichkeit zu erzeugen. Die Äußerungen, die Anthropic repräsentieren, verbreiteten sich zwei Tage lang, bis der CEO von Anthropic heute aktiv eine Erklärung veröffentlichte.

Der erste Absatz der Erklärung ist in fetter Schrift geschrieben: „Anthropic hat nie dafür plädiert, Modelle mit offenen Gewichten zu verbieten.“ Aber der Rest des gesamten Artikels handelt durchweg davon, dass Open-Source-Modelle gefährlich sind, es noch gefährlicher ist, wenn Open-Source-Modelle nicht von den USA kontrolliert werden, und Open-Source-Modelle nur die geschlossenen Modelle der USA destillieren würden …

Diese Ansichten konnten die Diskussion über Modelle mit offenen Gewichten natürlich nicht beruhigen. Einige Leute legten Fakten dar, listeten Beweise Punkt für Punkt auf und zeigten, dass diese Aussagen von Dario Amodei überhaupt nicht haltbar sind.

Wenn man sagt, Open-Source-Modelle seien riskant – aber als das geschlossene Modell von OpenAI einen Hackerangriff auf die Open-Source-Community startete, versuchte Hugging Face, Modelle der GPT- oder Claude-Reihe zu nutzen, aber keines funktionierte. Schließlich trug GLM-5.2 die gesamte Last, analysierte die Angriffsprotokolle und Berichte genau und fand die Teile, die repariert und verstärkt werden mussten.

Sogar US-Nutzer sagten, Anthropic wisse ganz genau, dass die sogenannten „gefährlichen Fähigkeiten“ sich auf jene fortschrittlichen Modelle beziehen – Anthropic kümmert sich überhaupt nicht darum, ob kleine 8B-Spielzeugmodelle Open Source sind.

Jensen Huang postete ebenfalls auf X, um zu sagen: Angreifer verfügen über fortschrittliche KI. Verteidiger benötigen ebenfalls ein fortschrittliches KI-Ökosystem, das die besten offenen und geschlossenen Modelle vereint und durch die Kraft der globalen Gemeinschaft verstärkt wird.

Bei dem Hugging Face-Vorfall behinderte geschlossene KI die entscheidende Forensik-Arbeit, während offene fortschrittliche Modelle dazu beitrugen, die Invasion unter Kontrolle zu bringen.