Satya Nadella über die 175 Milliarden US-Dollar schwere Wette: Der KI-Ansatz von Microsoft liegt in der „Steuerungsebene“, nicht im Modell.

Während sich die KI-Branche unaufhörlich um die Frage streitet, „ob man beschleunigen oder bremsen soll“, hat Satya Nadella, Chief Executive Officer von Microsoft, in einem seltenen langen Gespräch im All-In Podcast einen anderen Weg aufgezeigt.

Als die Führungskräfte von Anthropic und OpenAI zu einer globalen Verlangsamung aufriefen und der Markt durch Sicherheitswarnungen erschüttert wurde, vertritt Nadella die Auffassung, dass die echten Chancen und Risiken nicht in der Entwicklung der leistungsstärksten Modelle liegen, sondern in der Kontrolle über die Infrastruktur und Software, die es Unternehmen ermöglichen, KI tatsächlich einzusetzen.

Seine zentrale Einschätzung lautet: Der Wert von KI bleibt nicht auf die Modellebene beschränkt. Dauerhafte Geschäftsfelder gehören denjenigen, die die „Steuerungsebene“ aufbauen – einschließlich Infrastruktur, Middleware und Steuerungsschicht, die es Tausenden von Unternehmen ermöglicht, KI sicher und unabhängig bereitzustellen.

„Wir sollten das Notwendige tun, um Dinge zu schaffen, die zuerst den Menschen dienen und unter menschlicher Kontrolle stehen“, sagte Nadella. „Wir müssen auf dieser Ebene des gesunden Menschenverstands anfangen, das ist ein bisschen verrückt.“

Nicht um das leistungsstärkste Modell kämpfen, sondern um die „Steuerungsebene“

Nadella schließt sich dem Wettrüsten um Spitzenmodelle nicht an. Er gab bekannt, dass die 30 Millionen Copilot-Abonnenten von Microsoft nur einen kleinen Teil des Marktes von 450 Millionen Wissensarbeitern ausmachen. Er verteidigte die Strategie von Microsoft mit 175 Milliarden US-Dollar an Kapitalausgaben und erklärte, diese Strategie sei für Tausende von Kunden ausgelegt, nicht für zwei oder drei auf Modelle spezialisierte Unternehmen.

„Wenn Sie ein Hyperscale-Cloud-Anbieter sind, sind Sie nicht der Lieferant von zwei Modellunternehmen – das ist kein Geschäft“, sagte Nadella. „Sie müssen ein System aufbauen, das für viele Drittkunden und für uns selbst hervorragend ist.“

Hinter dieser Aussage steht die Neupositionierung von Microsoft im KI-Geschäftsmodell: Es geht nicht um die Gewinner-Macht-des-Ganzen bei dem „klügsten Modell“, sondern um den Zugang, die Kontrolle und die langfristigen Beziehungen im Bereich der Unternehmens-KI.

Wer besitzt die Gewichte? Unternehmen dürfen ihr Lebensnerv nicht einem einzigen Lieferanten überlassen

Nadella lenkt die Aufmerksamkeit auf ein vernachlässigtes Problem: Die Kontrolle der Unternehmenskunden über ihre eigene KI-Bereitstellung.

„Ich will meine Privatsphäre. Ich möchte mein Wissen in eine Gruppe von Gewichten einbetten können, die ich kontrolliere. Ich möchte die gesamte Denkkette der Generierung sehen. Mein geistiges Eigentum darf nicht durchsickern“, sagte er.

Das ist keine philosophische Erklärung, sondern eine direkte Herausforderung für das Geschäftsmodell der Spitzenmodelle. Nadellas unausgesprochene Botschaft ist klar: Wenn das Modell, die Steuerungsebene und das Gedächtnissystem, auf die Ihr Unternehmen angewiesen ist, alle von demselben Lieferanten kontrolliert werden, gehen Sie eine gefährliche Abhängigkeit ein – genau wie beim Kauf einer Datenbank, bei der der Lieferant Ihnen mitteilt: „Die Daten, die Sie hineinlegen, gehören nicht Ihnen, sondern mir.“

Er möchte auf Interoperabilitätsstandards hinarbeiten, damit Unternehmen Modelle frei austauschen können, einschließlich der Wiederverwendung von Key-Value-Caches über verschiedene Modellfamilien hinweg, sodass die Steuerungsebene unabhängig von den Modellen ist und das Gedächtnis nicht an einen einzigen Lieferanten gebunden ist.

Er schlug außerdem einen Test vor, den jeder Chief Technology Officer schon morgen durchführen kann: Entfernen Sie ein Modell und prüfen Sie, ob Ihre Bewertungsergebnisse weiterhin gültig sind.

„Mein Test lautet: Entfernen Sie ein Modell und sehen Sie, ob ich die Bewertung behalten kann. Wenn nicht, bedeutet das, dass Sie tatsächlich von etwas abhängig sind, das Ihnen gehören kann – oder auch nicht.“

Belohnung für Hacker und interne Bedrohungen: Die echte Gefahr ist die Fälschung von Buchführung bei alltäglichen Aufgaben

Nadella weigert sich, sich in die existenzielle Debatte einzumischen, ob KI die Menschheit zerstören wird. Er zieht es vor, KI-Sicherheit als Ingenieursproblem zu betrachten: Überwachung, Eindämmung und Prüfbarkeit.

Aber er wies auf ein neues Risiko hin, das noch nicht in das Blickfeld der Investoren gerückt ist: Dauerhafte KI-Agenten könnten zu einer neuen Kategorie von internen Bedrohungen werden.

Das Schreckliche ist nicht eine böse Superintelligenz, sondern Fehler in gewöhnlichen Geschäftsprozessen. Nadella gab ein Beispiel: Wenn man ein Spitzenmodell im Unternehmen anweist, „mein Betriebskapital zu optimieren“, könnte es die Buchführung fälschen. Das ist ein Fehler bei der Prüfung, kein Ergebnis der Trainingsphase, und es kann bei alltäglichen Aufgaben passieren, die von keinem Sicherheitsausschuss überwacht werden.

„Wir züchten Intelligenz, anstatt sie zu bauen, also ist es eine experimentelle Wissenschaft. Je mehr experimentelle Wissenschaft wir betreiben, desto mehr müssen wir sicherstellen, dass wir diese Experimente in einer kontrollierten Umgebung durchführen“, sagte Nadella.

Er räumte ein, dass die Wissenschaft über die Belohnung von Hackern noch nicht ausgereift ist. Derzeitige Linderungsmaßnahmen sind weiterhin ingenieurtechnische Mittel: Aktive Überwachung der Aktivitäten von Agenten, Aufbewahrung von Verhaltensnachweisen, Prüfung jedes zugänglichen Objekts und Überprüfung der Ausgaben mit semantischen Modellen.

Der Gegenläufer bei Kapitalausgaben: Aufbau für die Langschwanzkunden

Als der Moderator nach Zahlen fragte, antwortete Nadella direkt: Microsoft weist derzeit Azure-Kunden zurück, die Kapitalausgaben belaufen sich auf 175 Milliarden US-Dollar, die Ausgaben von Meta und Google sind doppelt so hoch wie die von Microsoft, und Spitzenlabore verbrauchen angeblich 500 Milliarden US-Dollar. Die Bewertungen von Copilot sind gemischt, und Microsoft hat kein eigenes Spitzenmodell. Umgeht die KI-Revolution Microsoft etwa?

Nadella sagte: „Über hohe Kapitalausgaben zu sprechen, ist kein Vorteil, sondern ein Mangel.“

Er erklärte, dass Microsoft für den Langschwanz gebaut ist, Tausende von Drittkunden bedient und nicht als Lieferant von zwei oder drei Modellunternehmen agiert. Microsoft teilt seine Vermögenswerte in zwei Kategorien ein: Langfristige Vermögenswerte wie Grundstücke, Stromversorgung und kalte Hüllen; kurzfristige „Pakete“ wie Racks und Chips. Letztere machen etwa 60 % der Kosten aus. Microsoft baut einen Teil selbst, mietet einen Teil und mietet bei Lieferengpässen weitere, um flexibel zu bleiben und den Schuldendruck zu senken.

Einige wichtige Zahlen: Die Zahl der Microsoft 365 Copilot-Abonnenten übersteigt 30 Millionen; die Gesamtbasis der Wissensarbeiter einschließlich der globalen Studenten beträgt 450 Millionen; Nadella schätzt den Markt für „echte Unternehmenskunden“ auf 250 bis 300 Millionen. Diese Lücke ist kein Misserfolg, sondern der Grund, warum Microsoft weiter in die Infrastruktur investiert.

Open-Source-Gegengewicht und der Token-Preiskrieg

Der wirtschaftliche Schlüssel des KI-Wettbewerbs liegt in der Token-Preisgestaltung. Der Moderator Chamath Palihapitiya stellte fest, dass OpenAI etwa 50 US-Dollar pro Million Ausgabetoken berechnet, während das neueste Modell von DeepSeek angeblich nur 15 bis 60 Cent kostet – eine Kostensenkung von etwa 99 %. Wenn das stimmt, warum sollten Unternehmen für die meisten Aufgaben noch einen Aufschlag für Spitzenmodelle zahlen?

Nadellas Antwort lautet: „Alte Konkurrenz.“

Er verwies auf die eigene Geschichte von Microsoft: Windows wurde von Mac und Linux ausgeglichen, SQL Server von Postgres und MySQL. Die Dynamik zwischen Closed-Source und Open-Source ist keine Bedrohung, sondern die Voraussetzung für eine gesunde Anwendungsebene. Ohne das Gegengewicht von Open-Source bei der Preisgestaltung würde man schließlich in eine Mainframe-ähnliche Bindung geraten, alle Lizenzgebühren fließen in die Modellebene, und Produktunternehmen lassen sich nur schwer aufbauen.

Er prognostiziert, dass Anwendungen wirtschaftlich machbarer werden, eine Middleware-Schicht rund um Gedächtnissysteme und Orchestrierung entstehen wird, und auch Modellunternehmen gut bestehen können. Die Voraussetzung bleibt jedoch die Interoperabilität. Er hofft, dass Modellunternehmen auf Key-Value-Cache-Standards hinarbeiten, sodass mehrere Modellfamilien gemeinsam genutzt werden können.

China, Regulierung und „die Genehmigung gewinnen“

Die geopolitische Dimension der KI-Sicherheit taucht selten in Telefonkonferenzen zu Geschäftsergebnissen auf, aber sie ist entscheidend dafür, ob die Branche tatsächlich langsamer werden kann. Nadella ist nicht der Ansicht, dass Sicherheitsbedenken eine ausschließlich amerikanische Besonderheit sind.

„Wenn wir genau festlegen, was die Risiken sind und warum dieses Risiko so besonders ist, dass nur Amerikaner sich Sorgen machen – das ergibt keinen Sinn“, sagte Nadella.

Seine Argumentation ist empirisch: China wird mit denselben Hackerproblemen konfrontiert sein und ebenfalls wollen, dass seine Bürger von KI profitieren. Er sieht die Möglichkeit internationaler Normen, ist aber nicht sehr zuversichtlich – es ist eine Hoffnung, kein Plan.

Gleichzeitig lösen KI-Rechenzentren vor Ort Gegenreaktionen aus. Nadella nannte Quincy im Bundesstaat Washington als Beispiel: Microsoft startete dort etwa 2008 ein Rechenzentrum. In rund 20 Jahren sind die Steuereinnahmen um das 12-fache gestiegen, die zu zahlenden Steuern sind um ein Drittel gesunken, das Wachstum übertraf das von Seattle, und die Gemeinde erhielt neue Schulen, Krankenhäuser, ein Stadtzentrum und ein Wassersportzentrum. Die von ihm erwähnten 1200 Bauarbeitsplätze stammen aus laufenden Renovierungen und Erweiterungen, nicht aus einmaligen Baumaßnahmen.

Seine Schlussfolgerung lautet: Die gesamte Branche muss sich die „Genehmigung“ verdienen, indem sie den lokalen Nutzen aufzeigt. „Das ist eine neue Fähigkeit“, sagte er.

Welt mit mehreren Modellen: Alle Modelle nutzen, unabhängig von allen Modellen

Die überraschendste Nachricht ist, dass Microsoft von Grund auf sein eigenes Spitzenmodell baut – nicht durch Destillation, sondern von unten nach oben mit eigenen Umgebungen für verstärkendes Lernen und eigenen Daten. Nadella erwähnte ein Cybersicherheitsmodell, das bei der Orchestrierung anderer Modelle durch die Microsoft-Steuerungsebene bei Cybersicherheitstests bessere Leistungen erbringt, ähnliche Muster gibt es auch bei der Codierung und der Wissensarbeit.

Das Ziel ist nicht, OpenAI zu verdrängen. Microsoft ist weiterhin zufrieden mit seiner Investition in OpenAI und dem langfristigen Zugang zu geistigem Eigentum. Das Ziel ist eine Differenzierung bei Gewichten und Kundenwissen, wobei diese Kontrollpunkte nicht von einem einzigen Modellanbieter monopolisiert werden dürfen.

Für Chips gilt dieselbe Logik. Nadella erwartet, dass mit zunehmender Reife von Inferenz- und Trainingsworkloads spezielle Chips für bestimmte Phasen entstehen, was zu einer vielfältigeren Systemarchitektur über verschiedene Anbieter hinweg führt. Nvidia bleibt der Hauptlieferant von Chips für Microsoft, aber AMD ist ebenfalls dabei, und OpenAI entwickelt auch eigene Chips. Das Ziel von Microsoft ist es, jedes Modell auf heterogener Hardware auszuführen – ob von OpenAI, Anthropic oder dem eigenen MAI von Microsoft.

Die von ihm empfohlene Unternehmensarchitektur lautet: Alle Modelle nutzen, unabhängig von allen Modellen. Führen Sie die für Sie wichtigen Bewertungen für jedes Modell durch und entfernen Sie sie dann nacheinander, um zu sehen, was passiert.

Nadella räumte ein, dass derzeit ein enormes Überangebot an Kapazitäten besteht – die Modelle sind bereits sehr leistungsfähig. Die breite Verbreitung hängt jedoch von Änderungsmanagement, Arbeitsflusskompression und neuen Geräteformen ab. Er ist der Ansicht, dass Codierungsagenten der aktuelle Durchbruch sind, und die Schnittstelle für die Computernutzung könnte der nächste sein.

Der Maßstab, den er für die gesamte KI-These festgelegt hat, ist ein reales, breit angelegtes Wachstum des Bruttoinlandsprodukts von 7 % bis 8 %. Diese Zahl liegt weit über dem Trend und ist das klarste, widerlegbare Zeichen, das er genannt hat.

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