Die Bewertung von Anthropic ist geschrumpft, und der Druck lastet auf den inländischen Unternehmen für große KI-Modelle.
Von 2 Billionen US-Dollar auf 1 Billion US-Dollar erlebt das globale Bewertungssystem für künstliche Intelligenz derzeit eine umfassende Realitätsprüfung.
Der Börsengang von Anthropic galt ursprünglich als ein großes Kapitalfest für die globale KI-Industrie.
Der Entwickler des großen Modells Claude plant, an die NASDAQ zu gehen und zu einem der ersten Spitzen-KI-Labore auf dem globalen Kapitalmarkt zu werden, die der Prüfung des öffentlichen Marktes unterzogen werden. Nach den früheren Erwartungen der Investoren hätte sein Börsenwert zeitweise bis zu 2 Billionen US-Dollar erreichen können.
Doch bevor dieses Fest offiziell beginnt, haben sich die Preisvorstellungen bereits geändert.
Zuerst sank die erwartete Bewertung von 2 Billionen US-Dollar auf 1,5 Billionen US-Dollar. Anschließend, im Zuge der Korrektur von Technologieaktien, der steigenden Finanzierungskosten für KI-Infrastruktur und der erneuten Prüfung der finanziellen Leistung des Unternehmens durch Investoren, begannen einige potenzielle Investoren, über eine Bewertung von rund 1 Billion US-Dollar zu diskutieren.
Der Rückgang von 2 Billionen auf 1 Billion US-Dollar bedeutet, dass die Markterwartung für die Bewertung von Anthropic möglicherweise um die Hälfte gesunken ist.
Für ein KI-Unternehmen, dessen Umsatz noch immer stark wächst, ist 1 Billion US-Dollar immer noch eine beeindruckende Zahl, aber das wirklich Beachtenswerte ist, warum Investoren nicht mehr bereit sind, so hohe Preise zu zahlen wie zuvor.
Die Auswirkungen dieses Vorfalls gehen möglicherweise weit über Anthropic hinaus.
In den letzten zwei Jahren haben chinesische Unternehmen für große Modelle ebenfalls von der Bewertungsprämie profitiert, die die globale KI-Industrie mit sich bringt. Unternehmen wie Zhipu AI, MiniMax, Moonshot AI und DeepSeek sind bereits zu Objekten der Aufmerksamkeit auf dem Kapitalmarkt geworden.
Wenn die repräsentativsten KI-Unternehmen der Welt einer Neubewertung ihrer Werte unterzogen werden, stehen auch inländische Anbieter großer Modelle vor einer neuen Prüfung.
Neubewertung von Anthropic
Anthropic ist kein Unternehmen, dem es an Wachstumsgeschichten mangelt.
Im Gegenteil, seine Umsatzwachstumsrate gehört nach wie vor zu den Spitzenwerten der globalen Technologiebranche.
Laut den IPO-Dokumenten, die das Unternehmen bei der US-Börsenaufsichtsbehörde SEC eingereicht hat, erzielte Anthropic im ersten Quartal 2026 einen Umsatz von 4,731 Milliarden US-Dollar; im zweiten Quartal erreichte der Umsatz 11,555 Milliarden US-Dollar; im dritten Quartal stieg er weiter auf 16,956 Milliarden US-Dollar.
Vom zweiten zum dritten Quartal stieg der Umsatz im Quartalsvergleich um rund 47 %.
Diese Zahl ist nicht niedrig, aber im Vergleich zu den früheren Wachstumsraten hat sich das Wachstum deutlich verlangsamt. Im zweiten Quartal stieg der Umsatz gegenüber dem ersten Quartal um rund 144 %, während sich die Quartalswachstumsrate im dritten Quartal auf rund 47 % verringerte.
Mit anderen Worten: Anthropic wächst nach wie vor schnell, aber die Beschleunigung des Wachstums nimmt ab.
Genau das ist einer der Gründe, warum Investoren die Bewertung neu bewerten.
Früher war der Markt bereit, Anthropic eine Bewertung von fast 2 Billionen US-Dollar zuzuweisen, vor allem weil Investoren davon überzeugt waren, dass generative KI zu einem stetig expandierenden Markt werden wird und Anthropic die Chance hat, einer der wichtigsten Infrastrukturanbieter in diesem Bereich zu werden.
Die Durchdringung von Claude bei Unternehmenskunden, in der Softwareentwicklung und bei Anwendungen für intelligente Agenten stützt diese Erwartung.
Aber die Preisbildung auf dem Kapitalmarkt ändert sich derzeit.
Wenn der Umsatz eines Unternehmens bereits mehrere zehn Milliarden US-Dollar erreicht, interessieren sich Investoren nicht mehr nur dafür, wie stark er noch wachsen kann, sondern sie fragen sich auch: Wie hoch sind die Kosten für dieses Wachstum? Können die zusätzlichen Einnahmen die zusätzlichen Rechenkapazitätsanforderungen decken? Kann sich die Gewinnspanne stabilisieren?
Die Finanzdaten von Anthropic zeigen genau diese Probleme auf.
In den ersten drei Quartalen 2026 erzielte das Unternehmen einen Gesamtumsatz von 33,242 Milliarden US-Dollar, weit mehr als die 2,545 Milliarden US-Dollar im gleichen Zeitraum des Vorjahres.
Im gleichen Zeitraum belief sich der operative Verlust des Unternehmens nach den allgemein anerkannten US-Rechnungslegungsgrundsätzen (GAAP) auf 1,26 Milliarden US-Dollar.
Wenn man das vom Unternehmen selbst definierte bereinigte Betriebsergebnis zugrunde legt, sieht die Situation anders aus: Das bereinigte Betriebsergebnis in den ersten drei Quartalen erreichte 4,081 Milliarden US-Dollar.
Zwischen den beiden Zahlenreihen besteht ein deutlicher Unterschied.
Am Beispiel des dritten Quartals: Anthropic erzielte ein bereinigtes Betriebsergebnis von 2,463 Milliarden US-Dollar, aber nach GAAP verzeichnete das Unternehmen noch immer einen operativen Verlust von 567 Millionen US-Dollar.
Der Unterschied ergibt sich hauptsächlich aus Posten wie Aktienvergütungskosten und nicht bar spenden. Im dritten Quartal hat das Unternehmen rund 1,07 Milliarden US-Dollar an Aktienvergütungskosten und 1,96 Milliarden US-Dollar an nicht baren Spenden aus dem bereinigten Betriebsergebnis herausgerechnet.
Das bereinigte Ergebnis kann eine Verbesserung der betrieblichen Effizienz teilweise widerspiegeln, aber Investoren müssen dennoch beurteilen, wie viele dieser Anpassungsposten nachhaltig sind und wie die Verwässerungskosten durch Aktienanreize in die Bewertung einbezogen werden sollen.
Das größere Problem liegt bei der Rechenkapazität.
Anthropic gab in seinen IPO-Dokumenten bekannt, dass sich die zugesagten Gesamtausgaben für bis zum 30. September 2026 abgeschlossene und danach unterzeichnete Verträge über den Kauf und die Miete von Rechenkapazität auf rund 895,4 Milliarden US-Dollar belaufen.
Davon werden voraussichtlich rund 447,5 Milliarden US-Dollar bis Ende 2030 anfallen, und der zu zahlende Betrag in den nächsten 12 Monaten liegt bei rund 69,8 Milliarden US-Dollar.
Dies ist keine sofort zu zahlende Rechnung, sondern eine langfristige Verpflichtung, die sich über viele Jahre erstreckt und den Kauf von Rechenkapazität sowie die Miete von Infrastruktur umfasst.
Ende September 2026 verfügte Anthropic über eine Liquidität von rund 146,6 Milliarden US-Dollar, darunter Barmittel, kurzfristige Anlagen und verfügbare Kreditlinien.
Die Zahl wirkt ausreichend groß, aber sie verdeutlicht eines: Der Wettbewerb um fortschrittliche große Modelle ist nicht mehr nur ein Wettbewerb um Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen, sondern auch ein Wettbewerb um die Fähigkeit zur Kapitalorganisation.
Unternehmen müssen im Voraus Rechenzentren, Chips und Stromressourcen sichern, um sicherzustellen, dass Modelltraining und kommerzielle Dienstleistungen nicht durch einen Mangel an Rechenkapazität beeinträchtigt werden.
Das Problem liegt darin, dass die Investitionen in die Infrastruktur vor den Einnahmen getätigt werden.
Wenn die Nachfrage nach Modellen stetig wächst, können diese Investitionen letztendlich zu Skalenvorteilen führen. Wenn sich das Umsatzwachstum verlangsamt oder eine neue Generation von Modellen das Wettbewerbsumfeld auf dem Markt schnell verändert, können die im Voraus abgeschlossenen langfristigen Verträge über Rechenkapazität zu einer schweren finanziellen Belastung werden.
Die Veränderung der Bewertung von Anthropic spiegelt tatsächlich wider, dass Investoren bei dieser langfristigen Investition vorsichtiger werden.
Der Druck auf chinesische Unternehmen für große Modelle steigt
Die Veränderung der Bewertung von Anthropic verdient die Aufmerksamkeit des chinesischen Marktes, da auch das Bewertungssystem inländischer Anbieter großer Modelle auf der Einschätzung des zukünftigen Marktpotenzials basiert.
In der vergangenen Zeit konzentrierte sich die Aufmerksamkeit des Kapitalmarktes auf Unternehmen für große Modelle hauptsächlich auf drei Aspekte:
Erstens: Kann die Modellfähigkeit das weltweit führende Niveau erreichen? Zweitens: Kann der Verbrauch von Tokens stetig wachsen? Drittens: Kann das Unternehmen eine wichtige Position in der globalen KI-Industriekette einnehmen?
Diese Indikatoren sind natürlich wichtig, aber sie entsprechen nicht direkt den Einnahmen, geschweige denn den Gewinnen.
In einem im September 2026 veröffentlichten Forschungsbericht über die KI-Finanzierung in China veröffentlichte der US-Thinktank Rhodium Group eine Gruppe bemerkenswerter Daten.
Die von dieser Institution erfassten sieben führenden chinesischen Entwickler von KI-Modellen umfassen DeepSeek, Moonshot AI, Zhipu AI, MiniMax, Alibaba, ByteDance und Kuaishou.
Die gesamten jährlichen wiederkehrenden Einnahmen (ARR) aus dem KI-Modellgeschäft dieser Unternehmen belaufen sich auf rund 10,7 Milliarden US-Dollar, was nur etwa 10 % des entsprechenden Umsatzumfangs von OpenAI und Anthropic zusammen entspricht.
Die Nutzerzahl und die Anzahl der Modellaufrufe chinesischer Unternehmen für große Modelle wachsen, aber bei den kommerziellen Einnahmen besteht noch immer ein deutlicher Abstand zu den führenden US-Unternehmen.
Beachtenswerter ist das Verhältnis zwischen Bewertung und Umsatz.
Nach der damaligen Schätzung von Rhodium Group lag das Verhältnis von Bewertung zu ARR bei Anthropic bei etwa 21-fach, bei OpenAI bei etwa 34-fach.
Im Vergleich dazu lag der Wert bei Zhipu AI bei etwa 46-fach, bei Moonshot AI bei etwa 50-fach und bei DeepSeek sogar bei 163-fach.
Obwohl diese Zahlen Schätzungen von Forschungsinstituten zu Unternehmensbewertungen und ARR sind und keine marktüblichen Umsatzmultiplikatoren des öffentlichen Marktes darstellen, die nicht direkt als vollständig vergleichbare Transaktionsmultiplikatoren angesehen werden können, zeigen sie zumindest eines: Die Bewertung einiger chinesischer Unternehmen für große Modelle enthält bereits sehr hohe Erwartungen an zukünftiges Wachstum.
Das bedeutet, dass inländische Unternehmen kaum vollständig unberührt bleiben können, sobald sich der Bewertungsanker für globale KI-Unternehmen ändert.
Früher war der Markt bereit, eine Prämie für technische Durchbrüche, inländische Substitution und globales Wettbewerbspotenzial chinesischer Unternehmen für große Modelle zu zahlen.
Jetzt stellen Investoren möglicherweise konkretere Fragen: Wie viele Einnahmen erzielen diese Unternehmen wirklich von zahlenden Kunden? Kann das API-Geschäft stabile Skaleneffekte erzielen? Verbessert sich die Bruttomarge mit zunehmender Anzahl von Modellaufrufen?
Aus den bereits veröffentlichten Finanzdaten geht hervor, dass diese Fragen nicht leicht zu beantworten sind.
Am Beispiel von Zhipu AI:
In der ersten Hälfte des Jahres 2026 erzielte das Unternehmen einen Umsatz von 954 Millionen Yuan, was einem Anstieg von rund 400 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Im gleichen Zeitraum belief sich der Bruttogewinn auf rund 252 Millionen Yuan, die Forschungs- und Entwicklungskosten erreichten 2,131 Milliarden Yuan, und der Verlust im Berichtszeitraum betrug 2,072 Milliarden Yuan.
Der Umsatz wächst sehr schnell, aber die Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen übersteigen nach wie vor den Umsatz bei weitem.
Die Situation bei MiniMax weist Ähnlichkeiten auf.
In der ersten Hälfte des Jahres 2026 erzielte das Unternehmen einen Umsatz von 116,6 Millionen US-Dollar, was einem Anstieg von 283,1 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Darunter erreichten die Einnahmen aus der offenen Plattform und anderen KI-Unternehmensdiensten 73,9 Millionen US-Dollar, was 63,4 % des Gesamtumsatzes ausmacht.
Aus der Geschäftsstruktur geht hervor, dass sich MiniMax von KI-nativen Verbraucherprodukten hin zu Unternehmensdiensten und dem Entwicklermarkt ausdehnt.
Aber das Umsatzwachstum hat sich noch nicht sofort in Gewinne umgewandelt.
Im gleichen Zeitraum lag die Bruttomarge des Unternehmens bei 17,9 %, und der bereinigte Nettoverlust erreichte 293 Millionen US-Dollar.
Die Untersuchung von Rhodium Group ergab außerdem, dass die Bruttomargen von Zhipu AI und MiniMax beide gesunken sind.
Im Jahr 2025 lagen die Bruttomargen von Zhipu AI und MiniMax bei 41 % bzw. 25 %. Bis zur ersten Hälfte des Jahres 2026 sind sie auf rund 26 % bzw. 18 % gesunken.
Das zeigt, dass der Widerspruch, mit dem inländische Unternehmen für große Modelle konfrontiert sind, nicht das Fehlen von Nachfrage ist, sondern dass zwischen dem Nachfragewachstum und der Rentabilität noch eine Lücke besteht.
Je günstiger das Modell, desto schwieriger wird die Kommerzialisierung
Ein weiteres Problem, mit dem chinesische Unternehmen für große Modelle konfrontiert sind, ist, dass ihr Geschäftsmodell nicht vollständig mit dem der führenden US-Unternehmen übereinstimmt.
Der Kommerzialisierungspfad von Anthropic ist relativ klar: Es verkauft die Modellfähigkeit direkt an Kunden über Claude-Abonnements, API-Aufrufe und Unternehmensdienste.
Für Unternehmen gibt es einen Grund, für diese Fähigkeiten zu zahlen, solange das Modell ihnen hilft, die Effizienz der Softwareentwicklung zu steigern, die Betriebskosten zu senken oder einen Teil der menschlichen Arbeit zu ersetzen.
Aber das Wettbewerbsumfeld auf dem chinesischen Markt für große Modelle ist komplexer.
Einerseits konkurrieren inländische Cloud-Anbieter, Internetunternehmen und unabhängige Modellentwickler gleichzeitig miteinander. Andererseits hat die Verbreitung von Open-Source-Modellen die Hürden für Unternehmen zur Bereitstellung großer Modelle stark gesenkt.
Das führt zu einer subtilen Veränderung.
Je leistungsfähiger das Modell ist, desto einfacher erhalten Nutzer kostengünstige intelligente Dienste, aber Modellentwickler erzielen nicht unbedingt Einnahmen, die dem Wert des Modells entsprechen.
Beispielsweise kann ein Unternehmen ein Open-Weight-Modell selbst bereitstellen oder API-Dienste über einen Drittanbieter von Cloud-Diensten beziehen. Selbst wenn Modellentwickler eine große Anzahl von Nutzern gewinnen, können sie nicht unbedingt direkt Einnahmen aus allen Aufrufen erzielen.
Rhodium Group hat dieses Problem in ihrem Bericht ausdrücklich erwähnt.
Im Geschäftsmodell von Open-Weight-Modellen erzielen Modellentwickler nicht unbedingt einen Anteil an den Einnahmen, wenn ein Drittanbieter von Cloud-Diensten das Modell bereitstellt und API-Dienste anbietet.
Moonshot AI und Alibaba haben bereits damit begonnen, Mechanismen zur Einnahmenbeteiligung mit wichtigen Nutzern von Modellen aufzubauen, aber dies muss noch durch die Zeit bestätigt werden.
Gleichzeitig drückt der Preiswettbewerb auf dem inländischen Markt die Gewinnspanne von Modellanbietern.
Die Untersuchung von Rhodium Group weist darauf hin, dass die Zahlungsbereitschaft chinesischer Unternehmenskunden, der intensive Marktwettbewerb und die breite Anwendung