Chinesische Open-Source-Modelle werden zu einem neuen Geschäftsfeld für Cloud-Anbieter im Silicon Valley.

Am 18. September gab Amazon Web Services offiziell bekannt, dass seine Plattform für Large Language Model Services Bedrock Kimi K3 offiziell hostet. Die Bereitstellung inländischer Modelle auf ausländischen Cloud-Plattformen ist keine Neuigkeit. Doch als Open-Source-Modell, das amerikanische Cloud-Anbieter bereit macht, dafür zu zahlen, ist Kimi absolut das einzige Exemplar.

Nicht nur Amazon, sondern auch Microsoft und Google – die beiden anderen großen amerikanischen Cloud-Anbieter – führen derzeit Kooperationsgespräche mit Kimi. Darüber hinaus haben wir erfahren, dass Zhipu AI und MiniMax ebenfalls Kooperationen mit ausländischen Cloud-Anbietern anstreben, um die Einführung kostengünstiger und leistungsstarker KI-Modelle bei ausländischen Unternehmen zu beschleunigen.

Dies bedeutet auch, dass inländische Open-Source-Modelle, die sich an ausländische Entwickler und Gründer richten, die Chance haben, in große ausländische Unternehmenskunden vorzudringen und an den Vorteilen der unternehmensweiten KI teilzuhaben. Amazon Web Services hat zuvor zudem erklärt, dass neben dem Hosting von K3 beide Seiten branchenspezifische Lösungen gemeinsam entwickeln werden, um die geschäftlichen und personalisierten Integrationsherausforderungen der letzten Meile der Unternehmens-KI zu lösen.

Der spezifische Kooperationsmodus wurde bisher nicht öffentlich bekannt gegeben. Doch das von Moonshot AI am 10. September veröffentlichte „Mondlandungsprogramm“ hat klargestellt: Bei der Lösung der Probleme der letzten Meile für Unternehmen baut Kimi mit Integrationspartnern gemeinsam FDE-Teams (Forward Deployed Engineer, vor Ort eingesetzte Ingenieure auf der Kundenseite) auf, um direkt vor Ort bei den Kunden tätig zu werden.

Allerdings ist Kimi nur für die Modellfähigkeiten zuständig, alle anderen Bereiche werden den Kooperationspartnern überlassen. Dieser Ansatz eines offenen Ökosystems unterscheidet sich von dem zuvor im Silicon Valley verbreiteten Modell, bei dem Modellanbieter eigene FDE-Teams aufbauen. In den letzten zehn Wochen haben zahlreiche Großkonzerne im Silicon Valley, darunter Anthropic, OpenAI und Microsoft, fast 100 Milliarden US-Dollar investiert, um FDE-Teams aufzubauen, die vor Ort die Einführung von Unternehmens-KI vorantreiben.

Die zuvor wenig beachtete Stelle ist plötzlich sehr gefragt: Anthropic bietet sogar ein Jahresgehaltspaket von 780.000 US-Dollar an, um sich die Vorteile der Einführung von Unternehmens-KI zu sichern.

Warum ist K3 in diesem Wettlauf um die Einführung von Unternehmens-KI plötzlich so begehrt? Warum unterstützen die Cloud-Anbieter, die früher eng an Modelle von Anthropic oder OpenAI gebunden waren, nun stattdessen ein chinesisches Open-Source-Modell?

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K3 reißt eine Lücke auf

Den ganzen Juli und August über herrschte im KI-Bereich des Silicon Valleys eine subtile Stimmung.

Am 22. August veröffentlichte Rauch, der CEO des KI-Modell-Routing-Unternehmens Vercel AI, einen Beitrag auf X: „Dies könnte der Tag sein, an dem die Anzahl der Token-Aufrufe von Open-Source-Modellen einen Rekord erreicht.“ Innerhalb von nur zwei Monaten ist der Anteil der Token-Nutzung von Open-Source-Modellen von weniger als 30 % auf über 60 % gestiegen und hat die geschlossenen Modelle überholt.

Rauch deutete zudem an, dass dies erst der Anfang sein könnte. Da die Einführung von KI in Unternehmen noch in der Frühphase steckt, werden sich die Umstellungskosten verringern, sobald Laufzeitframeworks (Harnesses), Befehlszeilentools (CLI), integrierte Entwicklungsumgebungen (IDE) und Software-Entwicklungskits (SDK) an die Modelle angepasst sind. Dadurch wird der Kostenvorteil von Open-Source sich schneller entfalten.

Vercel AI richtet sich hauptsächlich an Entwickler, Startups und technische Teams. Obwohl ihre Veränderungen beim Token-Verbrauch nicht der gesamten Branche entsprechen, senden sie ein Signal: Das explosionsartige Wachstum von Open-Source-Modellen hat begonnen. Insbesondere wenn die Leistung von Open-Source-Modellen allmählich der von geschlossenen Modellen nahekommt, könnten sie die bisherige Marktposition der führenden Modellanbieter durchbrechen.

Unter den Open-Source-Modellen sind die inländischen chinesischen Modelle am meisten beachtet. Nach Daten aus dem Frühjahrsbericht 2026 von Hugging Face beträgt der Anteil der Downloads chinesischer Open-Source-Modelle ganze 41 %. Die Daten der Entwickler, die mit ihrer Nutzung abstimmen, zeigen: Kimi K3 wurde im August 2,01 Millionen Mal heruntergeladen, GLM-5.3 970.000 Mal und DeepSeek V4Pro 560.000 Mal.

Kimi K3 wurde am 16. Juli offiziell veröffentlicht und als Open-Source bereitgestellt. Es verfügt über ein Kontextfenster von 1 Million Token und native Bildverarbeitungsfähigkeiten und ist das weltweit erste Open-Source-Modell der 3T-Klasse.

Zahlreiche unabhängige Bewertungen wie Artificial Analysis stufen K3 in die weltweite Spitzengruppe ein. Nur die drei geschlossenen Flaggschiffmodelle Claude Opus 5, Claude Fable 5 und GPT-5.6 Sol rangieren vor ihm. Bei den Praxistests für die Frontendentwicklung (Code Arena) auf der Plattform Arena erreichte K3 eine Gewinnquote von 76 % und übertraf damit die geschlossenen Produkte.

Bild/ Bloomberg

Die Beeindruckung durch K3 geht weit über die Annäherung an die Leistung geschlossener Modelle mit niedrigeren Kosten hinaus. Zahlreiche Gründer beginnen, auf Basis des Open-Source-Modells K3 Nachschulungen und Feinabstimmungen durchzuführen, um verschiedene branchenspezifische Modelle zu entwickeln. Das weltweit teuerste KI-Coding-Tool Cursor veröffentlichte im März dieses Jahres das Programmiermodell Composer 2, das auf Kimi K2.5 mit Nachschulungen aufbaut. Harvey, ein KI-Unternehmen für Rechtswesen im Silicon Valley mit einer Bewertung von 15,5 Milliarden US-Dollar, hat auf Basis von K3 sein erstes eigenentwickeltes Modell Harvey Tenet trainiert.

Die Investoren im Silicon Valley erklären einhellig, dass Open-Source-Modelle wie K3 Startups dabei helfen, leistungsstarke und kostengünstige branchenspezifische Modelle zu entwickeln.

Der amerikanische Technologieinvestor Gavin Baker sagte: „Kimi K3 könnte ein wichtiger Wendepunkt für die KI sein. Es ist potenziell nachteilig für Anthropic und OpenAI, aber ein reiner Vorteil für fast alle anderen Unternehmen der Welt.“

Open-Source-Modelle senken tatsächlich die Eintrittshürden für branchenspezifische Modelle. Gründer müssen nicht mehr von Grund auf enorme Summen für Vortrainings ausgeben. Sie brauchen nur das Open-Source-Modell herunterzuladen und bereitzustellen, dann können sie in Kombination mit ihren eigenen Fachvorteilen durch Nachschulungen schnell leistungsstarke branchenspezifische Modelle auf den Markt bringen. Das ist der Grund, warum Entwicklergemeinschaften und Gründer Open-Source-Modelle so schätzen.

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Cloud-Anbieter und Modellanbieter verfolgen eigene Interessen

Obwohl K3 die langjährige Debatte in den USA über Open-Source- und geschlossene Modelle angeheizt hat, gibt es selbst im Silicon Valley einige Unternehmer, die Open-Source unterstützen. Weniger als 10 Tage nach der Veröffentlichung von K3 veröffentlichte Jensen Huang seinen ersten Beitrag auf X, um Open-Source öffentlich zu unterstützen.

Er initiierte zudem einen offenen Brief, der die Öffentlichkeit zwang, Stellung zu beziehen. Am Ende unterzeichneten 230 Technologieunternehmen gemeinsam den Brief, darunter nicht nur riesige Cloud-Anbieter wie Microsoft, Amazon und Google, sondern auch Dutzende von Infrastrukturunternehmen im Bereich KI-Rechenleistung, Inferenz-Cloud, Edge-Cloud, Speicher und Rechenleistung.

Das bedeutet: Im Lager der Open-Source-Modelle haben fast alle Cloud-Anbieter und Dienstleister für Open-Source-Modelle gewählt. Warum steht das gesamte Rechenleistungs-Ökosystem so einhellig auf der Seite von Open-Source? Weil nur dann, wenn auf der Modellebene Wettbewerb herrscht, Chips und Cloud-Dienste nicht von einem einzigen Käufer preisgesteuert werden können.

Über einen langen Zeitraum hinweg waren Großkonzerne wie Cloud-Anbieter eng an geschlossene Modellanbieter gebunden: Amazon war eng an Anthropic gebunden, Microsoft eng an OpenAI und Google eng an seine selbst entwickelten Modelle sowie Anthropic.

Doch seit diesem Jahr werden die Modellanbieter immer mächtiger. Die geschlossenen Modellunternehmen mit Preismacht brechen einerseits die bisherigen Exklusivvereinbarungen mit Cloud-Diensten, indem sie ihre Dienste auf mehr Cloud-Plattformen anbieten. Andererseits bauen sie eigene Bereitstellungsteams auf, um die Auslieferung selbst zu übernehmen. All dies zerstört das bisherige Interessengefüge, in dem Cloud-Anbieter und geschlossene Modellanbieter eng verbunden waren.

Im Februar dieses Jahres erhielt OpenAI eine Investition von 50 Milliarden US-Dollar von Amazon, während Amazon zuvor bereits ein wichtiger Investor von Anthropic war. Noch interessanter ist, dass Amazon und Google Cloud gleichzeitig die Vertriebskanäle für Cloud-Dienste von Modellen wie Anthropic sind. Mit anderen Worten: Die KI-Giganten sind gleichzeitig Investoren auf Kapitalebene und Partner bei Infrastruktur- und Modelldiensten, ihre Wettbewerb und Zusammenarbeit verflechten sich zunehmend.

Die Preismacht der Modellunternehmen im KI-Bereich hat kurzfristig bereits Auswirkungen auf Unternehmen. Im ersten Halbjahr 2026 ist die Bruttomarge von Anthropic von 38 % auf über 70 % gestiegen, das Unternehmen hat als erstes die Profitabilität erreicht. Zur Berichtssaison stellten viele Technologieunternehmen jedoch fest, dass ihre Kosten sprunghaft ansteigen, nachdem die Modelle nach Token abgerechnet werden.

Uber hat im ersten Quartal sein gesamtes Jahresbudget aufgebraucht. Am 30. Juni, nachdem die Führungsebene von Microsoft die Rechnung gesehen hatte, begann sie, die Nutzung des Claude-Modells durch Tausende von internen Ingenieuren einzuschränken.

Die langfristige Sorge ist, dass nach der Auflösung der bisherigen engen Bindungen verschiedene Cloud-Anbieter dasselbe Modell verkaufen können, ohne sich zu unterscheiden. Sie können sich nur gegenseitig unterbieten, und die Gewinne werden von der Modellebene abgeschöpft. Wenn geschlossene Modelle langfristig die Preismacht behalten und vertikal integriert eigene FDE-Teams aufbauen, um die Auslieferung, Cloud-Dienste und Rechenleistung selbst zu übernehmen, könnten Cloud-Anbieter zu umgangenen Kanälen werden.

Der Gründer einer führenden Wagniskapitalfirma im Silicon Valley, Gavin Baker, traf eine scharfe Feststellung: „Wenn nur 2 bis 3 Anbieter geschlossener Modelle 90 % der Bruttomarge im Inferenzbereich besitzen und sich vertikal nach unten integrieren, werden sie Chips, Strom, Cloud-Dienste und Software verschlingen.“ Seiner Meinung nach kann Open-Source von Modellen den Wettbewerb verstärken und die Gewinnmargen der führenden Modelle senken, was allen Branchen zugutekommt.

Vor diesem Hintergrund müssen Cloud-Anbieter neue Auswege finden, um nicht in eine passive Position zu geraten. Am 18. September hostete die offene Modellplattform von Amazon offiziell Kimi K3 und teilt die Einnahmen mit Moonshot AI gemäß der Open-Source-Lizenz. Dies ist das erste Mal, dass ein chinesisches KI-Unternehmen eine Einnahmenteilungsvereinbarung mit einem amerikanischen Cloud-Anbieter getroffen hat.

Nicht nur Amazon, sondern auch Microsoft Azure und Google Cloud verhandeln mit Kimi über Kooperationen beim Hosting. Nach Berichten der Nachrichtenagentur Reuters könnte Kimi einen Anteil von 30 % an den Einnahmen aus der Kooperation erhalten.

In gewisser Hinsicht könnte die offizielle Ankündigung dieser Kooperation die Entwicklung der KI-Industrie verändern. Sie löst praktisch das seit langem bestehende Problem von Open-Source-Modellen, wie sie Gewinne erzielen können. Außerdem macht sie die Open-Source-Modellgewichte erstmals zu Waren, die von jedem ausländischen Unternehmen ohne Bedenken erworben, bereitgestellt und bezahlt werden können, frei von geopolitischen Beschränkungen.

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Ein leichteres und offeneres Ökosystem

Wenn der Streit zwischen Open-Source und geschlossenen Modellen darum geht, wie Modellfähigkeiten kommerzialisiert werden, dann zeigt Kimi als Vertreter der Open-Source-Modelle eine neue Möglichkeit auf: Das Modell selbst kann durch ein offenes Ökosystem kommerzielle Einnahmen erzielen.

Bei der „letzten Meile“ der KI-Einführung hat Kimi nicht wie einige ausländische Anbieter geschlossener Modelle eigene FDE-Teams aufgebaut. Stattdessen setzt es weiterhin auf den Weg des offenen Ökosystems und überlässt die Modellauslieferung, Bereitstellung und branchenspezifische Anpassung weitgehend den Cloud-Anbietern, Entwicklern und Partnern.

In dem „Mondlandungsprogramm“, das Kimi am 10. September veröffentlicht hat, hat es klargestellt, dass es sich ausschließlich auf die Intelligenz und Produktleistung des Modells konzentriert und die letzte Meile der Auslieferung seinen Partnern überlässt. Derzeit arbeitet es bereits mit Drittanbietern wie Chinasoft International, Kingsoft Cloud, Tianjian Technology, Yakon Ltd. und AsiaInfo Technology zusammen.

Dieser Ansatz steht im Einklang mit seiner Strategie gegenüber Cloud-Anbietern: Leichtes Anlagevermögen, Ökosystemorientierung und die Übertragung der schweren Teile an andere. Moonshot AI hat sich nicht dafür entschieden, selbst Hunderte oder Tausende von Mitarbeitern in Vor-Ort-Teams zu beschäftigen. Es stellt nur die Modellfähigkeiten und die Agent-Basis zur Verfügung, während alle Aufgaben, bei denen Personal, Branchenerfahrung und Kundenbeziehungen benötigt werden, den Partnern überlassen werden.

Dieser Weg ist genau das Gegenteil von dem, was OpenAI und Anthropic verfolgen. Im Mai dieses Jahres kündigten OpenAI und Anthropic fast am selben Tag mit mehreren Finanzinstituten die Gründung von Gemeinschaftsunternehmen und den Aufbau von FDE-Teams an. Das Bereitstellungsunternehmen von OpenAI erhielt eine Erstfinanzierung von 4 Milliarden US-Dollar, seine Bewertung stieg direkt auf 10 Milliarden US-Dollar an. Durch die Übernahme des britischen KI-Beratungsunternehmens Tomoro übernahm es auf einen Schlag 150 erfahrene