10 Milliarden US-Dollar Gewinn in drei Jahren: Die KI-Investitionslogik des erfolgreichsten VC hinter Anthropic entschlüsseln

Im Prospekt von Anthropic gibt es ein sehr interessantes Detail.

In diesem hunderte Seiten langen Dokument wird eine Investmentfirma namens Spark Capital mehr als 50 Mal erwähnt.

Diese Häufigkeit der Erwähnung übertrifft sogar viele Technologiegiganten, die mehrere Milliarden Dollar in Anthropic investiert haben.

Der Grund ist einfach: Spark Capital gehört zu den frühesten institutionellen Investoren von Anthropic, und sein Partner ist bis heute der einzige Vertreter aus einem traditionellen Risikokapitalunternehmen im Vorstand des Unternehmens.

Viele Menschen wissen möglicherweise nicht, dass fast kein VC bereit war, in Anthropic zu investieren, als es gerade gegründet wurde. Sogar vor der C-Finanzierungsrunde konnte das Unternehmen größtenteils nur über persönliche Beziehungen im Technologieumfeld nach Kapital suchen.

Besonders nach dem überraschenden Erfolg von ChatGPT hatten die Investoren noch mehr Grund zu zögern: OpenAI hat bereits die Vorherrschaft erlangt und wird zudem von Microsoft unterstützt. Womit sollte Anthropic gewinnen?

Doch Spark hat sich entschieden, entschlossen zu setzen.

Beginnend mit der C-Runde hat Spark an jeder Finanzierungsrunde von Anthropic teilgenommen und insgesamt 777 Millionen US-Dollar investiert. Nach einer Bewertung von 1,5 Billionen US-Dollar hat das Unternehmen innerhalb von drei Jahren ganze 10 Milliarden US-Dollar verdient.

Warum ausgerechnet Spark wagte es, auf seinen Konkurrenten zu setzen, als OpenAI auf dem Höhepunkt seines Erfolgs stand?

Wenn man die Investitionsaufzeichnungen dieses Unternehmens der letzten zehn Jahre und die öffentlichen Interviews mehrerer Kernpartner durchliest, kommt man zu dem Schluss, dass diese Investition weit mehr ist als nur reines Glück.

Spark erkannte schon früh, dass die KI nicht nur das Wettbewerbsgefüge der Technologiebranche verändert, sondern auch die Spielregeln des Risikokapitals selbst:

Die relativ statischen Wettbewerbsvorteile in der traditionellen Investitionslogik werden im KI-Zeitalter immer unzuverlässiger. Im Vergleich zu einem vorübergehenden technologischen Vorsprung sind technologische Urteilskraft und die Fähigkeit, auf Veränderungen zu reagieren, entscheidender.

Eine 75-Millionen-Dollar-Investition, die das Schicksal verändert hat

Wenn man von Spark Capital spricht, kommt man nicht umhin, seine Partnerin Yasmin Razavi zu erwähnen.

Diese Frau, die in Teheran, Iran, aufgewachsen ist, beschloss 2006, als sie ihren Bruder, der in Kanada studierte, besuchte, spontan, dort zu bleiben. Später wurde sie an der Universität Toronto aufgenommen, arbeitete bei McKinsey und studierte anschließend an der Harvard Business School. 2017 trat sie Spark bei und wurde 2020 zur Partnerin befördert.

Und die erfolgreichste Investition ihrer beruflichen Laufbahn ist genau Anthropic.

Obwohl Anthropic heute sehr erfolgreich ist, war fast kein VC bereit, in es zu investieren, als es gerade gegründet wurde.

2021 hatte Anthropic weder Produkte noch Einnahmen, verlangte aber gleich eine Finanzierung von 500 Millionen US-Dollar.

Damals half Anjneyn Midha, ein Wissenschaftler von Beruf, Anthropic bei der Suche nach Investoren. Er traf nacheinander 22 VCs, von denen 21 sofort ablehnten, und der verbleibende kam am Ende auch nicht zu einem Vertrag.

Einige Investoren fragten sogar zurück: Was ist GPT-3?

Es gab keine andere Möglichkeit, sodass Anthropic sich stattdessen an die einflussreichen Persönlichkeiten im Technologiebereich wandte, die bereits finanziell unabhängig waren.

Im Mai 2021 schloss Anthropic eine A-Finanzierungsrunde über 124 Millionen US-Dollar ab, deren führender Investor Jaan Tallinn, Mitbegründer von Skype, war. Weitere Investoren umfassten Dustin Moskovitz, Mitbegründer von Facebook, und andere Personen.

Im April 2022 folgte eine B-Finanzierungsrunde über 580 Millionen US-Dollar, einer der größten Geldgeber war Sam Bankman-Fried, der später durch den Zusammenbruch von FTX in Verruf geriet.

Der eigentliche Wendepunkt erfolgte im Jahr 2023.

ChatGPT erschien überraschend, und Microsoft investierte zudem riesige Summen in OpenAI. Die kommerzielle Perspektive großer Modelle wurde endlich bestätigt, aber es tauchten auch neue Probleme auf:

Da OpenAI bereits die Vorherrschaft erlangt hat und von Microsoft unterstützt wird, warum sollte man dann noch in Anthropic investieren?

Die meisten VCs entschieden sich weiterhin für Abwarten. Aber Yasmin Razavi dachte nicht so.

Diesen Mai erinnerte sie sich in einem Interview mit *Forbes*, dass sie eigens zwei detaillierte Investitionsmemos verfasst hat, um die anderen Partner von Spark zu überzeugen, diese Investition voranzutreiben.

Ihre Logik basierte hauptsächlich auf drei Punkten:

Erstens können große Modelle eine echte technologische Paradigmenrevolution darstellen.

Sie verwendete die Paradigmenwechslungs-Theorie des Wissenschaftsphilosophen Thomas Kuhn und argumentierte, dass die Entwicklung von Deep Learning, unüberwachtem Lernen und Transformer in den letzten zehn Jahren die Voraussetzungen für ein neues technologisches Paradigma von LLM geschaffen hat.

Zweitens wird das Anwendungsgebiet der KI weit über gewöhnliche Softwaretools hinausgehen.

Razavi nannte Bereiche wie Recht, Medizin, Rechnungswesen, Softwareentwicklung, Bergbau und Landwirtschaft und argumentierte, dass die KI die Art und Weise neu definiert, wie Menschen und Computer gemeinsam arbeiten.

Drittens ist Sicherheit nicht nur eine technologische Ethik, sondern auch die Grundlage für die Entwicklung zuverlässiger KI-Produkte.

Sie erwähnte besonders die Forschungsakkumulation des Anthropic-Teams in Bezug auf Skalierungsgesetze, RLHF und konstitutionelle KI und war der Meinung, dass dieses Team sowohl über herausragende Modellfähigkeiten als auch über langfristiges Engagement für Sicherheits- und Ausrichtungsprobleme verfügt.

Noch wichtiger ist, dass sie nicht der Meinung war, dass die Branche großer Modelle bereits vollständig von OpenAI erobert wurde. Im Gegenteil: Mit der KI als neuem technologischen Paradigma haben Unternehmen mit originellen Forschungsfähigkeiten, die Modelle kontinuierlich weiterentwickeln können, immer noch die Chance, zu den nächsten Technologiegiganten zu werden.

Im Mai 2023 führte Spark die C-Finanzierungsrunde von Anthropic über 450 Millionen US-Dollar an und zahlte selbst 75 Millionen US-Dollar. Das war der größte Scheck in der Geschichte von Spark, was mehr als 5% des Volumens seines 1,4-Milliarden-Dollar-Wachstumsfonds entspricht.

Die Tatsache beweist, dass diese Investition nur der Anfang war.

Laut Prospekt hat Spark anschließend nacheinander an fünf weiteren Finanzierungsrunden von Anthropic teilgenommen, wobei die kumulierte Investition 777 Millionen US-Dollar erreichte. Nach einer Bewertung von 1,5 Billionen US-Dollar kann der Buchwert der von Spark gehaltenen Anteile mehr als 10 Milliarden US-Dollar übersteigen, was einer kumulierten Investitionsrendite von etwa dem 14-fachen entspricht.

Unter ihnen kann die potenzielle Rendite der Anteile, die der ursprünglichen Investition von 75 Millionen US-Dollar entsprechen, sogar das 80-fache erreichen.

Aber Spark erhielt nicht nur finanzielle Renditen. Razavi ist seit März 2023 Mitglied des Vorstands von Anthropic, sogar noch vor der offiziellen Ankündigung der C-Finanzierungsrunde.

Nach ihrem Eintritt in den Vorstand begann Razavi, dem Unternehmen dabei zu helfen, zu erkennen, welche spezifischen Anwendungen den größten kommerziellen Wert schaffen können.

Daniela Amodei, Mitbegründerin von Anthropic, hat *Forbes* mitgeteilt, dass Razavi das Unternehmen wiederholt empfohlen hat, die KI-Programmierung als einen unabhängigen wichtigen Markt zu betrachten, bevor Claude Code ausgereift war.

Später wissen wir alle, was passiert ist: Claude Code wurde zu einem der am schnellsten wachsenden Produkte von Anthropic.

Spark setzt nur auf zwei Arten von KI-Anwendungsunternehmen

Wenn man nur Anthropic betrachtet, kann man den Erfolg von Spark leicht als zufällige Investition verstehen. Aber wenn man die Zeitachse verlängert, stellt sich heraus, dass das Layout dieses Unternehmens für KI tatsächlich sehr systematisch ist.

Aus dem öffentlichen Investitionsportfolio geht hervor, dass Spark fast jedes wichtige Glied der KI-Industriekette abdeckt.

Im Bereich der Basismodelle hat es neben Anthropic auch in das KI-Protein-Design-Unternehmen Profluent und das Roboter-Basismodell-Unternehmen Generalist investiert.

In der Computing-Schicht hat Spark in Lightmatter, MatX und Enfabrica investiert, die jeweils in optische Vernetzung, spezielle KI-Chips und Hochleistungs-Netzwerkvernetzung eingeteilt sind.

In der Infrastrukturschicht hat es in das Datenannotationsunternehmen Scale AI, die Vektordatenbank Qdrant, die Modell-Inferenzplattform Baseten und das KI-Rechenzentrumsunternehmen Crusoe investiert.

Auch die Anwendungsschicht wurde nicht vernachlässigt, darunter das KI-Medizinunternehmen Abridge, die Audio- und Videobearbeitungsplattform Descript, das KI-Videogenerierungsunternehmen Pika und das KI-Konferenznotiz-Tool Granola.

Diese Investitionen scheinen verteilt zu sein, aber die dahinterstehende Logik ist höchst einheitlich: Man sucht nach Unternehmen, die an jedem Glied wirklich in der Lage sind, langfristige Wettbewerbsbarrieren aufzubauen.

Besonders für die KI-Anwendungsschicht unterteilt Spark KI-Startups in drei Kategorien:

Die erste Kategorie ist Adaptation (Anpassung), also das Hinzufügen von KI-Funktionen zu vorhandener Software, z. B. KI-Suche, KI-Assistent.

Diese Art von Produkt kann zwar das Erlebnis verbessern, aber es ist schwierig, allein durch KI-Funktionen langfristige Barrieren zu bilden.

Die zweite Kategorie ist Evolution (Entwicklung), also die Neugestaltung von Arbeitsabläufen mithilfe von KI.

Typische Vertreter sind das KI-Medizinunternehmen Abridge und das KI-Konferenznotiz-Tool Granola.

Ersterer nutzt KI, um Gespräche zwischen Ärzten und Patienten automatisch zu ordnen und klinische Dokumente zu erstellen. Letzterer kombiniert die eigenen Aufzeichnungen des Nutzers mit dem Inhalt der Konferenz, um Notizen zu erstellen, die besser den persönlichen Anforderungen entsprechen.

Die dritte Kategorie ist Revolution (Revolution), also Produkte und Märkte, die durch KI geschaffen werden und in der Vergangenheit überhaupt nicht existierten.

Hyatt räumte ein, dass die erfolgreichsten Investitionen von Spark hauptsächlich in der dritten Kategorie und teilweise in der zweiten Kategorie konzentriert sind. Für Unternehmen der ersten Kategorie, die einfach KI-Funktionen hinzufügen, besteht grundsätzlich kein Interesse.

Denn ihrer Meinung nach besteht eine wirklich wertvolle technologische Innovation nicht nur darin, die ursprünglichen Dinge günstiger und schneller zu machen, sondern den Nutzern zu ermöglichen, Dinge zu erledigen, die in der Vergangenheit nicht möglich waren.

Hyatt wies besonders darauf hin, dass es eine Falle bei der Gründung von KI-Agent-Unternehmen gibt.

Viele Unternehmen nutzen große Modelle, um traditionelle manuelle Dienstleistungen zu automatisieren, und erzielen durch Kostensenkungen schnell Einnahmen. Aber wenn Konkurrenten alle auf dieselben Modelle zugreifen können, kann der heute aufgebaute Kostenvorteil morgen verschwinden.

Echte Wettbewerbsbarrieren müssen aus dem Produkt selbst sowie aus kontinuierlich angesammelten Daten, Nutzerfeedback und Arbeitsablauffähigkeiten stammen.

Das ist vielleicht auch der Schlüssel zum Verständnis des KI-Investitionsbereichs von Spark: Es investiert sowohl in Unternehmen, die technologische Paradigmen schaffen, als auch in Unternehmen, die neue Technologien nutzen, um Produkte neu zu definieren.

Im KI-Zeitalter ändern sich auch die Regeln für VC-Investitionen

Spark beurteilt nicht nur neu, welche KI-Unternehmen eine Investition wert sind, sondern reflektiert auch die traditionelle Investitionsmethode von VCs.

2025 äußerte der Spark-Partner Nabeel Hyatt in einem Interview eine sehr interessante Ansicht.

Hyatt stellte in dem Interview von 2025 fest, dass die SaaS-Investitionen der letzten zehn Jahre zunehmend einer Mathematikaufgabe mit einer Standardlösung ähneln.

Investoren können das Wachstumspotenzial eines Softwareunternehmens anhand von Indikatoren wie ARR, Kundenbindungsrate, Verkaufseffizienz und Marktgröße bewerten.

Aber das Investieren in KI funktioniert nicht so. Welche Fähigkeiten die Modelle in einigen Monaten haben werden, welche Produktformen auftauchen werden und welche Positionen neu definiert werden – diese Fragen haben zum Zeitpunkt der Entscheidung keine Antwort.

Deshalb machte er eine Unterscheidung: Früher waren VCs gut darin, Puzzles zu lösen, also schwierige Probleme unter bekannten Bedingungen. KI-Investitionen ähneln eher einem Mystery, also einer Erkundung, deren Antwort noch nicht geschrieben wurde.

Dieser Unterschied scheint abstrakt zu sein, wird aber bei Anthropic sehr anschaulich.

Im Jahr 2023 konnte jeder Investor, der versuchte, den Wert von Anthropic mit einem traditionellen Finanzmodell zu schätzen, kaum überzeugende Investitionsgründe für ein Unternehmen mit begrenzten Einnahmen, hohen Rechenkosten und OpenAI als Konkurrenten an der Spitze finden.

Aber genau die Dinge, die mit Finanzmodellen schwer zu messen sind, haben Spark angezogen: Ein herausragendes Forschungsteam und der völlig neue Markt, den große Modelle schaffen können.

Natürlich bedeutet das Setzen auf technologische Veränderungen nicht, dass man Investitionsrisiken ignorieren kann. Besonders in der KI-Branche kann eine heute führende Technologie schon nach wenigen Monaten von Konkurrenten eingeholt oder sogar übertroffen werden.

Dann stellt sich die Frage: Wenn der technologische Vorsprung jederzeit gebrochen werden kann, was sind dann die langfristigen Wettbewerbsbarrieren von KI-Unternehmen?

Auch Hyatt wurde in früheren Interviews nach dieser Frage gefragt.

Damals ließ das Erscheinen von DeepSeek viele Investoren zweifeln, wie große Wettbewerbsvorteile große Modellunternehmen noch aufbauen können, wenn sie Milliarden von Dollar für das Training von Modellen ausgeben.

Aber Hyatt ist nicht der Meinung, dass enorme Kapitalinvestitionen allein die einzige Barriere von Modellunternehmen sind. Im Vergleich zum Vorsprung einer bestimmten Modellgeneration legt Spark mehr Wert auf die technologische Urteilskraft des Spitzenteams sowie die Fähigkeit zur kontinuierlichen Umsetzung und Weiterentwicklung.

Aus dieser Perspektive werden die relativ statischen Wettbewerbsvorteile in der traditionellen Investitionslogik im KI-Zeitalter immer unzuverlässiger. Im Vergleich zu einem vorübergehenden technologischen Vorsprung ist die Fähigkeit eines Unternehmens, sich kontinuierlich an Veränderungen anzupassen oder sogar die nächste Runde technologischer Veränderungen aktiv zu führen, der Schlüssel zur Bestimmung seines langfristigen Werts.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Siliziumbasis-Beobachtung Pro“, Autor: Siliziumjun, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.