Anthropic plant seinen Gang an die Börse und muss dabei seine Risiken transparent darstellen. Die von der US-Börsenaufsicht eingereichten Unterlagen zeichnen ein deutliches Bild: Das Unternehmen ist auf ein Geschäftsmodell angewiesen, das fundamentale Fragen offenlässt. Das Kernproblem liegt in der Ökonomik von Large Language Models: Ihre Entwicklung und Betrieb sind gigantisch teuer. Die notwendigen Rechenkapazitäten, die speziellen Chips und die gigantischen Energiemengen machen LLMs zu einem Verlustgeschäft, wenn nicht Milliardenverträge mit Kunden für Absicherung sorgen.
In den Unterlagen offenbarte Anthropic mehrjährige Verträge mit Werten im Milliardenbereich. Allerdings liegt darin auch die erste grosse Falle: Diese Verträge wurden zu günstigen Preisen abgeschlossen, um den Markt zu penetrieren. Wenn Anthropic profitable sein soll, muss es künftig deutlich höhere Preise durchsetzen oder seine Kostenstruktur drastisch senken. Beide Szenarien sind unsicher. Höhere Preise könnten Kunden abschrecken, niedrigere Kosten setzen technologische Durchbrüche voraus, die nicht garantiert sind.
Das zweite Risiko ist die Energieabhängigkeit. Anthropic verbrauchte zunehmend billige Energie (oft aus Gaskraftwerken oder anderen subventionierten Quellen). Ein Anstieg der Energiekosten oder Politik, die diese Energieträger verteuert oder limitiert, könnte das ganze Modell gefährden. Dies ist nicht rein hypothetisch: Mehrere US-Bundesstaaten und Länder überlegenverstärkt, KI-Datenzentren stärker zu besteuern oder zu regulieren.
Das dritte Risiko ist existenziell und wird oft übersehen: Die KI-Sicherheit selbst. Anthropic gibt zu, dass es nicht absolut sichern kann, dass seine Systeme nicht für schädliche Zwecke genutzt werden oder dass sie nicht unvorhergesehene Verhaltensweisen zeigen. Dies ist nicht nur ein Reputationsrisiko, sondern könnte zu gesetzlichen Haftungen führen, besonders wenn ein Claude-System zu dokumentierbarem Schaden führt.
Für KMUs bedeutet dies wichtige Lektionen bei der Bewertung von KI-Anbietern: Finanzielle Stabilität ist nicht garantiert, auch bei scheinbar etablierten Anbietern. Langfristige Verträge mit startups könnten problematisch sein. Gleichzeitig wird deutlich, dass KI-Innovationen hohe Eintrittsbarrieren haben. Nur gut kapitalisierte Unternehmen können konkurrieren. Das könnte mittel- bis langfristig zu Konsolidierung und Monopolisierung führen, was die Preise treiben wird. IT-Dienstleister sollten sich überlegen, wie sie von KI profitieren, ohne völlig abhängig von einem Anbieter zu werden.