Wir müssen wachsam gegenüber einer Situation sein: Die „Verlangsamungsthese“ der US-amerikanischen KI-Giganten könnte eine substanzielle Abwürgung der Open-Source-Modelle bewirken.

Im August 2024 diskutierten der Venture-Capital-Meister Peter Thiel und der berühmte Verschwörungstheoretiker Joe Rogan in der Sendung JRE #2190 ernsthaft, wie eine außerirdische Gesellschaft aussieht, die die Krümmungs-/Überlichtgeschwindigkeitsreise beherrscht.

Thiel argumentierte sehr sorgfältig:

It's not that they might be demons or angels, it's that they must be demons or angels, if you have faster than light travel.

Außerirdische, die Überlichtgeschwindigkeitsreisen beherrschen, werden nicht "möglicherweise" zu Dämonen oder Engeln, sondern sie "müssen gleichzeitig" Dämonen oder Engel sein.

Dieser Technologieinvestor, der sowohl in Anthropic als auch in OpenAI investiert hat, sagte Folgendes:

Überlichtgeschwindigkeitsreisen sind eine extrem mächtige Waffe, die dich trifft, bevor du es bemerkst, und es gibt überhaupt keine Möglichkeit, dich zu verteidigen. Der Gegner kann das Universum erobern, bevor die andere Seite reagieren kann.

Daher muss bei Zivilisationen, die über diese Technologie verfügen, auf gesellschaftlicher Ebene etwas Extremes passieren, und es gibt zwei völlig gegensätzliche Wege:

1. Dämon: Totalitäre Bienenstockgesellschaft, geistige Verschmelzung, sodass kein Individuum allein eine Krümmungswaffe abfeuern kann;

2. Engel: Völlig altruistisch, ohne Eigeninteresse, wird niemals Waffen abfeuern, um andere zu erobern.

Aus der Sicht dieses Mannes, der in der amerikanischen Technologiebranche großen Einfluss hat, gibt es keinen sogenannten Zwischenzustand für Zivilisationen, die über unverteidigbare Waffen verfügen: Man muss gleichzeitig Dämon und Engel sein, um diese unvorhersehbare Waffe gut einsetzen zu können.

Dies ist nicht unbedingt eine Reflexion der heutigen Theorie der Verlangsamung der KI-Entwicklung.

01 Wovon spricht Amodei, wenn er von Verlangsamung spricht

Amodei argumentiert, dass die KI wegen ihrer großen Gefahr verlangsamt werden muss, und Sam Altman von OpenAI stimmt dem gleichzeitig zu.

Der wahre Dämon steckt eigentlich in den Details der Vorschläge von Dario und Sam:

Amodei fordert: 1. Vor-Ort-Bewertungen durch Dritte; 2. Begrenzung des Wachstums der KI-Fähigkeiten im Einflussbereich der USA und globale Koordinierung; 3. Fortführung der Chip-Kontrollen gegen China.

Sam stimmt zu und sagt, dass die Regulierung nur auf Spitzenmodelle abzielen soll, mit auditierbaren Trainingspipelines, Veröffentlichungsgenehmigungen, Ausrichtungsprozessen und Produktverantwortung.

Nur die 2 bis 5 Top-Labore, die über Kapital, Rechtsabteilungen, Sicherheitsteams und die Fähigkeit verfügen, den Kongress zur Festlegung von Auditregeln zu beeinflussen, können diese Kosten tragen (OpenAI, Anthropic plus ein gewisser Club aus Google, xAI und Meta).

Kein Wunder, dass auch Elon Musk auf X zustimmt. Bei so einer großen Angelegenheit ist Musk „nicht ahnungslos“.

Diese Schädigung wirkt sich gleichermaßen auf chinesische Open-Source-Labore und neue amerikanische Labore aus:

Selbst wenn man Geld hat, ist es sehr schwierig, mit „günstigeren Trainingsmethoden, offenen Gewichtsverteilungen und vertikalen Anpassungen nach dem Training“ einen Überholvorgang auf der Kurve zu vollziehen, da die Branche von den beiden Oligopolen so definiert wird, dass man nach dem Sicherheitsformat von OA tanzen muss – mit Fesseln an den Füßen.

Sobald das Oligopol (oder die fünf Oligopole) auf Modellebene Gesetze erlässt, wird es nach unten vorschreiben, wie Rechenleistung auszusehen hat:

Welche Cluster als Spitzenforschung gelten, welche Chips trainiert werden dürfen, welche Clouds konforme Inferenz verkaufen dürfen und welche Open-Source-Modelle ausreichend „sicher“ sind.

Letztendlich drehen sich Standards und Ökosysteme weiterhin um die USA, da die Genehmigungsrechte in den USA liegen und auch das Monopol auf Rechenleistung in den USA liegt.

Die Behauptung, dass KI gefährlich sei und daher verlangsamt werden müsse, ist eine Erzählung der Engel, die Halbwahrheiten enthält und nicht weiter erörtert werden muss.

Aber nur wenige können darauf hinweisen, dass Amodei und Sam eigentlich die Seite des Dämons wollen:

Durch die Begrenzung des Kreises der Konkurrenten und die aktive Festlegung des Regulierungsradius wird die führende Position von Anthropic und OpenAI in gesetzlicher Form für immer festgelegt, um potenzielle Konkurrenz durch Open-Source-Modelle vollständig zu beseitigen.

Sie sind sich vollkommen bewusst, dass ein gesetzliches Verbot von Open-Source-Modellen das Aufholen der Fähigkeiten von Open-Source-Modellen nicht verhindern wird, sondern nur beide Seiten die Kosten dieses Preisvergleichs tragen lassen.

Sobald das Gesetz verabschiedet ist:

1. Amerikanische Rechenleistungsanbieter dürfen keine „unsicheren“ Open-Source-Modelle laden

2. Amerikanische KI-Nutzer müssen ebenfalls sichere Closed-Source-Modelle verwenden.

Dahinter steckt eine sehr klare wirtschaftliche Rechnung:

Hock Tan gab bei der Veranstaltung Communacopia von Goldman Sachs (8. September 2026) die bisher klarste öffentliche Stellungnahme ab:

Derzeit belaufen sich die weltweiten Kosten für die Inferenz-Infrastruktur auf etwa 200 Milliarden US-Dollar pro Jahr, während die modellbezogenen Einnahmen nur etwa 150 Milliarden betragen;

Dabei ist die Menge an Tokens bei Closed-Source-Modellen und offenen Gewichtsmodellen ungefähr halb so groß, bei Open-Source-Modellen sogar etwas höher, aber die Einnahmen betragen etwa 120 Milliarden bei Closed-Source-Modellen und nur etwa 30 Milliarden bei Open-Source-Modellen. Es ist offensichtlich, dass der durchschnittliche Preis von Open-Source-Modellen fast 25 % des Preises von Closed-Source-Modellen beträgt.

Das heißt, Closed-Source-Modelle geben etwa 100 Milliarden aus, um 120 Milliarden zu verdienen; Open-Source-Modelle geben etwa 100 Milliarden aus, um nur 30 Milliarden zu verdienen.

Man muss wissen, dass diese 30 Milliarden US-Dollar nicht in die Bilanzen chinesischer Open-Source-Anbieter wie Qwen, Zhipu und Kimi fließen.

Die gesamte Kette der offenen Gewichtsverteilung verdient Geld: eigene APIs, Hosting-Prämien bei Bedrock/Azure, Zwischenhändler wie Fireworks/Together. Die Barmittel, die in den Taschen chinesischer Labore ankommen, sind weitaus geringer als dieser Betrag.

Das ist der zugrundeliegende Grund, warum amerikanische Rechenleistungsanbieter und NVIDIA die chinesischen Open-Source-Modelle sehr loben:

Die Tokens werden in China trainiert, aber der Großteil der US-Dollar aus der Inferenz fließt in die Geldbörsen von AWS, Azure, xAI Cloud und NVIDIA.

Für xAI und AWS reicht es, sicheren Zugang, Konformität, Abrechnungen und VPCs bereitzustellen, um Gebühren zu erheben. Je stärker die Open-Source-Entwicklung ist, desto mehr verdienen die Rechenzentren.

Je kommerzialisierter die Modelle werden, desto mehr Gewinne fallen auf die Rechenleistungsebene. Der Grund, warum AWS darauf verzichtet, Spitzenmodelle zu trainieren, und stattdessen Open-Source-Modelle hostet, ist leicht zu erahnen:

Rechenzentren nutzen im Wesentlichen Open-Source-Modelle, um Spitzenmodelle zu kommerzialisieren, und können den Großteil der Einnahmen aus Modellen mit offenen Gewichten erhalten, ohne die Trainingskosten tragen zu müssen.

02 Die Open-Source-Fraktion: Ein weiterer Engel und Dämon

Neben den wirtschaftlichen Gründen, warum Chiphersteller die Blockierung von Open-Source-Modellen ablehnen, schlägt David Sacks ebenfalls heftig gegen Amodei auf X vor:

Als KI-Beauftragter sieht David Sacks genau das Gleiche wie Jensen Huang:

NVIDIA mag Open Source, weil kostenlose Gewichte die Auslastung der GPUs im nachgelagerten Bereich stark erhöhen.

Und die USA als Lieferant von 80 % der weltweiten Rechenleistung fördern Open Source, weil Sacks klar erkannt hat, dass die Beschränkung offener Gewichte China nicht daran hindern wird, das nächste Kimi zu entwickeln, sondern nur amerikanische Unternehmen wie Harvey, die Open Source für vertikale Modelle nutzen, schädigen wird – die Kosten tragen die amerikanischen KI-Nutzer.

Aus Sacks Sicht ist die amerikanische Vorherrschaft in der KI eine vollständige Vorherrschaft über fünf Schichten des Kuchens: Je höher die Auslastung der Lasten, die auf amerikanischen Chips laufen, desto mehr drehen sich Standards, Werkzeugketten, Sicherheitszertifizierungen und Unternehmensbeschaffungslisten um die USA.

Wenn die kommerzielle Nutzung von Open-Source-Modellen auf amerikanischen Clouds blockiert wird, verschwinden die Geschäfte nicht, sondern fließen in ausländische Rechenzentren mit lockereren Vorschriften;

Die politischen Kosten für die Beseitigung von Open Source tragen amerikanische Entwickler, und das Ausland wird der Beseitigung von Open Source nicht folgen.

Daher ist die Hauptlogik der Open-Source-Fraktion nicht, China zu begünstigen, sondern den globalen intelligenten Datenverkehr weiterhin auf amerikanische Rechenleistung zu binden.

03 Beide Seiten wollen dasselbe Stück vom Kuchen

Lassen Sie uns das zusammenfassen.

Open-Source-Fraktion: Nutzen Sie offene Gewichte, um die Last der amerikanischen Rechenleistung zu erhöhen, sodass Standards und Ökosysteme von Chips/Clouds nach oben wachsen, was der harten Infrastruktur der amerikanischen Rechenleistungsebene und der Chip-Hegemonie zugutekommt.

Verlangsamungsfraktion: Nutzen Sie Spitzengenehmigungen, um die Modellebene einzuengen, sodass Standards und Ökosysteme von Modellen nach unten in die Lieferkette gedrückt werden. Dies hilft dem Doppeloligopol der Modelle, die verbleibenden 25 % des Open-Source-ARR zu übernehmen und die chinesische Open-Source-Konkurrenz vollständig zu beseitigen.

Beide haben unterschiedliche Methoden, aber ihre Ziele sind gleich:

Sie festigen alle den mehrschichtigen KI-Stack der USA – Chips, Clouds, Modelle, Anwendungen und Regeln. Sacks fürchtet die Regulierungsgefahr durch die Closed-Source-Labore; Amodei fürchtet, dass offene Gewichte den Fähigkeitsunterschied aufbrechen. Beide betrachten China als ein Land, dem man unbedingt voraus sein muss, und gehen beide davon aus, dass „die USA das Steuer in der Hand halten müssen“.

04 Schlussbemerkung

Die heute eigenartigste Situation ist, dass die Menschen, die behaupten, KI könne außer Kontrolle geraten und verdiene die Vorsicht auf Ebene der menschlichen Zivilisation, gleichzeitig fordern, dass „dieses Ding nur von Souveränen/Unternehmen/Chip-Stacks kontrolliert werden darf, die es beherrschen können“.

Oberflächlich betrachtet ist das Erste der Engel, das Zweite der Dämon, aber wie Thiel sagt, muss man gleichzeitig Engel oder Dämon sein.

Amodei ist ein typisches Beispiel dafür:

Einerseits schreibt Amodei in seinen Blogs immer wieder über außer Kontrolle geratene KI, RSI, Agenten, die das Netzwerk übernehmen, und dass wir (Anthropic) der Menschheit eine Verlangsamung schulden. Kein KI-Entwickler ist engelsgleicher als Amodei.

Andererseits fordert Amodei lautstark Vor-Ort-Bewertungen, Gesetze, die alle amerikanischen Modellunternehmen abdecken, die Fortführung von Chip-Beschränkungen gegen China, und sein eigenes Labor läuft weiterhin auf den teuersten Clustern, beseitigt die Möglichkeit, dass Rechenzentren Open-Source-Modelle einbinden, und vollzieht die Ernte der KI-Möglichkeiten auf eine Weise, die stark an Microsoft im Jahr 1996 erinnert.

Machiavelli sagte, man muss ein Dämon sein, um die Ziele zu erreichen, die der Engel verkündet hat.

In Thiels Version der Krümmungswaffen wird der Zwischenzustand physisch beseitigt; in der Version der Spitzenmodelle wird der Zwischenzustand politisch beseitigt.

Reine Engel haben den Spieltisch längst verlassen, reine Dämonen können die Menschheit nicht dazu überreden, sich selbst zu beschränken.

Genau diese Position wählt Amodei, um der Dämon zu sein.

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Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Jinduan“ (ID: jinduan006), Autor: Muzhi, und wird von 36Kr mit Genehmigung veröffentlicht.