Anthropic stützt die zweite Halbzeit der KI.

Im zweiten Quartal 2026 legte Anthropic ein Ergebnis vor, das den Markt dazu veranlasst, die Erwartungen an das Wachstumstempo neu zu kalibrieren.

Der vorläufige Umsatz übersteigt 11,5 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von etwa dem 14-fachen gegenüber 787 Millionen US-Dollar im Vorjahreszeitraum entspricht. Die sequenzielle Wachstumsrate beträgt mindestens 143 % – von 4,73 Milliarden US-Dollar im ersten Quartal direkt auf ein dreistelliges Niveau.

Noch wichtiger ist, dass das Unternehmen im selben Quartal erstmals einen positiven bereinigten Betriebsgewinn erzielt hat, mit einer Betriebsmarge von etwa 5 %.

5 % sind in der traditionellen Softwarebranche nicht überwältigend, aber in einer Branche, von der man vor einem Jahr noch annahm, dass sie „frühestens 2028 profitabel werden würde“, hat diese Zahl eine andere Bedeutung.

Sie hat die Uhr für die Gewinnerwartungen der gesamten KI-Branche um zwei Jahre vorgestellt.

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Wenn man den Blick von Anthropic abwendet und die Umsatzkurven der wichtigsten globalen KI-Unternehmen betrachtet, stellt man fest: Egal welches Geschäftsmodell gewählt wird, welchen Marktpfad man geht, ob man Closed-Source- oder Open-Source-Technologie nutzt – die Umsätze beschleunigen sich überall.

In der ersten US-amerikanischen Liga ist der annualisierte Umsatz von OpenAI von 25 Milliarden US-Dollar im Februar auf über 40 Milliarden US-Dollar im August gestiegen, was einem Anstieg von 60 % innerhalb eines halben Jahres entspricht.

Im gesamten Jahr 2025 belief sich der tatsächliche Umsatz von OpenAI auf etwa 13 Milliarden US-Dollar, das interne Ziel für 2026 liegt bei 30 Milliarden US-Dollar. Der Wachstumsmotor hat sich von dem einzelnen ChatGPT-Verbraucherabonnement auf das Enterprise-Agent-Produkt ChatGPT Work und das Programmierwerkzeug Codex ausgeweitet.

Der CFO von OpenAI erklärte auf einer internen Sitzung im Juli, dass der monatliche Zuwachs des annualisierten wiederkehrenden Umsatzes (ARR) das gesamte zweite Quartal übertroffen habe – und das zweite Quartal selbst bereits sehr beachtlich war.

Die Kurve von Google ist noch steiler.

Nach einem Umsatz von 20 Milliarden US-Dollar im ersten Quartal bei einem Wachstum von 63 % gegenüber dem Vorjahr beschleunigte sich Google Cloud im zweiten Quartal weiter auf 24,77 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 82 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Darin liegt der Umsatz mit generativen KI-Produkten um fast 800 % über dem Vorjahresniveau.

Der Auftragsbestand im Cloud-Geschäft ist von 4600 Milliarden US-Dollar im ersten Quartal weiter auf 5140 Milliarden US-Dollar angestiegen, und die Betriebsmarge wurde von 17,8 % im Vorjahreszeitraum auf 32,9 % erhöht. Enterprise-KI-Lösungen sind erstmals der zentrale Wachstumsmotor von Google Cloud geworden.

Die xAI aus der zweiten Liga ist viel kleiner, aber ihre Wachstumsrate ist ebenfalls erstaunlich.

Der gesamte Jahresumsatz von Grok im Jahr 2025 betrug etwa 350 Millionen US-Dollar, das Ziel für 2026 liegt bei 2 Milliarden US-Dollar, was einem Sprung um das Vierfache entspricht. Der Preis für diesen Sprung war jedoch ein Betriebsverlust von 6,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 und Infrastrukturausgaben von etwa 1 Milliarde US-Dollar pro Monat.

Auf der chinesischen KI-Seite ist das Volumen zwar unterschiedlich, aber die Dynamik ist ebenso stark.

Das annualisierte Einkommen des Large-Model-Geschäfts von ByteDance erreicht 4 Milliarden US-Dollar und steht damit an erster Stelle in China, aber diese Zahl ist weniger als die Hälfte des Quartalsumsatzes von Anthropic.

Der annualisierte Umsatz von Alibaba Clouds KI-bezogenen Produkten beträgt etwa 5,2 Milliarden US-Dollar, wächst seit 11 Quartalen in Folge dreistellig und macht 30 % des externen Cloud-Umsatzes aus.

Im ersten Quartal belief sich der Umsatz von Baidu mit KI-Geschäften auf 13,6 Milliarden Yuan, was einem Anstieg von 49 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Er überstieg erstmals das Online-Marketing-Hauptgeschäft, das das Unternehmen mehr als zehn Jahre lang gestützt hat, und sein Anteil am Kernumsatz überschritt 50 %.

Darüber hinaus erzielt DeepSeek einen annualisierten Umsatz von 400 bis 500 Millionen US-Dollar, von dem etwa 90 % aus APIs stammen. Zhipu AI erzielt etwa 1 Milliarde US-Dollar, die vollständig aus APIs und Programmierpaketen stammt, ohne jegliche Endverbraucherprodukte. Moonshot AI erzielt etwa 200 bis 300 Millionen US-Dollar, wobei APIs mehr als 70 % ausmachen.

Offensichtlich zeichnen sich alle Pfade der aktuellen globalen KI-Large-Modelle – von Enterprise-APIs bis zu Verbraucherabonnements, von Closed-Source bis Open-Source – durch eine rasante Umsatzbeschleunigung aus.

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Die Beschleunigung nach Überschreiten eines Durchdringungsschwellenwerts ist oft systemisch.

Obwohl die Beschleunigung eine Gemeinsamkeit ist, sind die Pfade der Umsatzrealisierung sehr unterschiedlich.

Die KI-Unternehmen in China und den USA haben zwei Geschäftsmodellen mit großen strukturellen Unterschieden entwickelt.

Der US-amerikanische Pfad lässt sich als „Unternehmen zuerst, hohe Preise und hohe Bindung“ zusammenfassen.

Etwa 85 % der Einnahmen von Anthropic stammen aus Enterprise-APIs und Entwicklern, mit einem durchschnittlichen monatlichen Umsatz pro Nutzer von 211 US-Dollar – mehr als das Achtfache von OpenAI. Es gibt mehr als 300.000 Unternehmenskunden, von denen über 1000 jährlich mehr als 1 Million US-Dollar zahlen. 8 der 10 größten Unternehmen der Fortune-10 nutzen Claude.

Diese Einnahmestruktur bedeutet: Kunden testen KI nicht nur, sondern integrieren KI in ihre zentralen Arbeitsabläufe, was sehr hohe Migrationskosten verursacht.

Dabei sind Programmierwerkzeuge der schärfste Keil in diesem Pfad.

Claude Code wurde im Mai 2025 offiziell kommerzialisiert, erreichte in 6 Monaten einen ARR von 1 Milliarde US-Dollar und im Februar 2026 2,5 Milliarden US-Dollar.

Etwa 4 % der öffentlichen Code-Commits auf GitHub weltweit werden von ihm erledigt, was sich innerhalb eines Monats verdoppelt hat. Nach der Nutzung durch die Ingenieure von Shopify wurde die Zeit für die Einführung neuer Funktionen von 24 Tagen auf 5 Tage verkürzt.

Codex von OpenAI verfolgt hinterher. Bret Taylor gab auf einer internen Sitzung zu, dass man im Programmiermarkt zeitweise hinter Anthropic zurückgeblieben sei, zeigte sich aber ermutigt von dem Aufholtempo.

Die Bedeutung von Programmierwerkzeugen liegt nicht nur im Umsatz – sie machen KI von einem „gelegentlich genutzten“ Werkzeug zu dem Standardwerkzeug, das Ingenieure täglich öffnen. Sobald die Nutzungsfrequenz steigt, ist die Bindung festgelegt.

Der chinesische Pfad geht einen anderen Weg.

Sogar Doubao, das 200 Millionen täglich aktive Nutzer hat, erzielt etwa 90 % seiner Einnahmen aus dem B2B-Bereich. Volcano Engine hält 49,5 % des chinesischen öffentlichen Cloud-MaaS-Marktes, und die tägliche Anzahl von Token-Aufrufen überschreitet 180 Billionen.

Auf der C2C-Seite von Doubao beträgt der tägliche Umsatz weniger als 1 Million Yuan, der hauptsächlich aus E-Commerce-Provisionen stammt, die in den Douyin-Mall eingebettet sind, während die täglichen Rechenkosten der Anwendung mehrere zehn Millionen Yuan betragen.

Etwa 90 % des Umsatzes von DeepSeek stammen aus APIs, die C2C-Seite ist vollständig kostenlos. Die Haupteinnahmen von Zhipu AI stammen aus APIs und Programmierpaketen, fast ohne jegliche C2C-Produkte.

Dies ist ein Team, das „Schaufeln“ im B2B-Bereich verkauft. Die Schaufeln werden gut verkauft, aber sie sind billig.

Die Download-Menge chinesischer Open-Source-Modelle auf Hugging Face macht 41 % der weltweiten Menge aus und übertrifft erstmals die der USA.

Auf OpenRouter überstieg die wöchentliche Aufrufmenge chinesischer Modelle im Februar erstmals die der US-Modelle. Die ersten 6 Plätze der globalen Rangliste der Aufrufe von Mainstream-Large-Modellen stammen alle von chinesischen Teams. Die Kosten betragen nur einen Bruchteil der Flaggschiffprodukte des Westens.

Darüber hinaus liegt der Unterschied nicht darin, „wer recht hat“, sondern darin, dass die jeweilige Marktstruktur die Art der Monetarisierung bestimmt.

US-amerikanische Unternehmen verfügen über reichliche IT-Budgets und akzeptieren hohe Aufschläge für Sicherheit und Compliance, sodass das Modell mit hohen Preisen und tiefer Integration funktioniert.

Der chinesische Markt hat eine geringe Zahlungsbereitschaft bei Endverbrauchern und ist preisempfindlich im B2B-Bereich, daher geht man den Weg der Open-Source-Verbreitung in großen Mengen und der Monetarisierung über APIs.

Beide führen jedoch zu derselben industriellen Tatsache: KI ist von „mal ausprobieren“ zu einem Bestandteil der Produktionswerkzeuge geworden.

Sobald dieser Wandel stattfindet, ist er kaum umkehrbar.

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Die Umsätze steigen alle, aber die Gewinne beginnen sich zu differenzieren – das ist der am meisten zu vertiefende Teil.

Anthropic erzielte im zweiten Quartal erstmals einen Gewinn in einem einzelnen Quartal, mit einer Betriebsmarge von etwa 5 %. Im Vergleich dazu betrug die Betriebsverlustrate von OpenAI im gleichen Zeitraum bis zu 122 % – im ersten Quartal wurden 3,7 Milliarden US-Dollar an Bargeld verbrannt, für das gesamte Jahr wird ein Verbrauch von etwa 27 Milliarden US-Dollar erwartet.

Der Betriebsverlust von xAI im Jahr 2025 betrug 6,4 Milliarden US-Dollar.

Die täglichen Rechenkosten von ByteDances Doubao auf der C2C-Seite betragen mehrere zehn Millionen Yuan, und die Schätzung von Guolian Minsheng Securities geht davon aus, dass der jährliche Verlust fast 100 Milliarden Yuan erreicht.

Derzeit gibt es kein einziges führendes chinesisches KI-Unternehmen, das öffentlich behauptet, nahe an der Profitabilität zu sein.

Warum verdienen einige bereits strukturelles Geld, während andere noch enorme Verluste hinnehmen, um Größe zu erlangen, obwohl alle Large-Modelle entwickeln?

Wenn man die Gewinnquelle von Anthropic zerlegt, stammt sie nicht aus „Sparen“, sondern aus der Kombination von Umsatzqualität und Kostenstruktur:

Die Bruttomarge für die Inferenz ist von 38 % auf 70 % bis 85 % gestiegen. Die Rechenkosten, die für jeden verdienten US-Dollar erforderlich sind, sind von 0,71 US-Dollar im ersten Quartal auf etwa 0,56 US-Dollar im zweiten Quartal gesunken. Die Trefferrate im Cache liegt über 90 %. Die tatsächlichen gemischten Kosten von Opus 4.7 betragen nur ein Fünftel des Preisschilds. Die Trainingskosten betragen etwa ein Viertel von denen von OpenAI.

Auf der anderen Seite steht die Umsatzqualität.

Etwa 85 % der Einnahmen von Anthropic stammen aus Enterprise-APIs und Entwicklern – das sind hochmargige Einnahmen, die nach Token abgerechnet werden, und Kunden zahlen für die tatsächliche Nutzung.

Etwa 60 % bis 70 % der Einnahmen von OpenAI stammen aus persönlichen Abonnements von ChatGPT, mit einer monatlichen Gebühr ab 20 US-Dollar.

Die Grenzkosten des Abonnementmodells steigen mit der Nutzungsmenge. Stark nutzende Nutzer können leicht die Abonnementgebühren mehrerer leicht nutzender Nutzer aufzehren. Das sind zwei völlig unterschiedliche Einheitsökonomien.

Die Betriebsmarge von 32,9 % bei Google Cloud ist ein weiterer Referenzwert. Aber das gilt für die gesamte Cloud-Plattform, nicht nur für die Modellebene.

Der Vorteil von Google liegt darin, dass es nicht nur Modell-APIs verkauft, sondern Bündel aus Chips (TPU), Infrastruktur, der Workspace-Suite und Gemini Enterprise. Das Full-Stack-Layout ermöglicht es, an mehreren Stellen Einnahmen zu erzielen.

Auf der anderen Seite steigen jedoch die Kosten für das Training der nächsten Generation von Spitzenmodellen weiterhin exponentiell an.

Anthropic unterzeichnete in 4 Monaten Verpflichtungen zum Einkauf von Rechenleistung im Wert von über 3000 Milliarden US-Dollar und gibt täglich mehr als 160 Millionen US-Dollar für Rechenleistung aus. In einem Quartal verdient es 11,5 Milliarden US-Dollar, während die Ausgaben für Rechenleistung allein im gleichen Zeitraum bei 14,4 Milliarden US-Dollar liegen.

Die Nachhaltigkeit des Gewinns hängt davon ab, ob die Verbesserungsgeschwindigkeit der Inferenzeffizienz dauerhaft die Steigerungsgeschwindigkeit der Trainingskosten übertrifft. Die Stichprobe ist zu kurz, um sich sicher zu sein, aber zumindest bietet Anthropic eine verfolgbare Kurve der Bruttomargenverbesserung, die andere Unternehmen noch nicht haben.

Jetzt muss die Investition nicht mehr fragen „Wie stark ist der Umsatz gewachsen?“, sondern „Wie viel Rechenleistung muss man verbrennen, um einen US-Dollar zu verdienen?“

Auf diese Frage hat derzeit nur ein Unternehmen eine positive Antwort gegeben.

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Vor 12 Monaten bewertete der Markt das „Geld, das KI in Zukunft möglicherweise verdienen wird“, was von Überzeugungen angetrieben wurde.

Jetzt, mit tatsächlichen Umsatz- und Gewinndaten, beginnt der Markt, sich an Umsatzmultiplikatoren und Margen zu orientieren.

Von „ob man es glaubt“ zu „es ist berechenbar“ – das ist eine grundlegende Veränderung, die bei der Bewertungslogik stattfindet.

Die jüngste Bewertung von Anthropic beträgt 965 Milliarden US-Dollar, was einem annualisierten Umsatz von etwa 47 Milliarden US-Dollar entspricht und einem Umsatzmultiplikator von etwa 20. Das IPO-Ziel liegt bei 2 Billionen US-Dollar, was von Investoren auf einen ARR von 100 bis 120 Milliarden US-Dollar zum Jahresende geschätzt wird, mit einem Umsatzmultiplikator von 16 bis 20.

Einige Investoren sind der Meinung, dass ein Unternehmen mit einem jährlichen Wachstum von 800 % „am konservativsten“ einen Umsatzmultiplikator von 30 erhalten sollte, was eine implizite Bewertung von 3 Billionen US-Dollar bedeutet.

Im Vergleich dazu liegen die Umsatzmultiplikatoren von Palantir und Nebius bei fast 55 % – aus dieser Sicht ist Anthropic „günstiger“.

Die Bewertung von 852 Milliarden US-Dollar bei OpenAI entspricht einem ARR von etwa 40 Milliarden US-Dollar, also etwa 21-fach.

Aber OpenAI befindet sich