KI-Infrastruktur unter Druck: Wer an OpenAI und Anthropic hängt

• NVIDIA Corp. - WKN: 918422 - ISIN: US67066G1040 - Kurs: 212,700 $ (Nasdaq)

Am Wochenende hat Dario Amodei mit "We Must Pace the Frontier" einen Diskurs losgetreten, Sam Altman und Elon Musk sind aufgesprungen, OpenAI hat den Börsengang auf frühestens 2027 verschoben. Ich bin mal alle Favoriten aus meinem Ranking der KI-Wertschöpfungskette danach durchgegangen, wie stark sie tatsächlich an OpenAI und Anthropic hängen

Bei drei Werten ist das Exposure wirklich direkt. Bei allen anderen läuft es über Hyperscaler, Backlogs und Kapazitäten, die bereits ausverkauft sind.

Warum das inhaltlich vor allem Wettbewerbspositionierung und weniger Sicherheitsdebatte ist, habe ich Dir bereits ausführlich erklärt. Heute geht es um die Frage, die für Dein Depot die wichtigere ist: Wenn die beiden führenden Labs wirklich langsamer machen würden; wen träfe das, und wie hart?

Wenn Du diese noch nicht gelesen hast, dann tust Du bitte genau erstmal das: ✅ Slowdown der KI-Entwicklung: Sicherheitsdebatte oder Wettbewerbsschutz?

Was habe ich gemacht?

Ich habe jeden Favoriten aus meinem Wertschöpfungsketten-Ranking in drei Exposure-Stufen einsortiert:

• Stufe 1 = Direkt: Vertrags- oder Beteiligungsbeziehung zu OpenAI oder Anthropic
• Stufe 2 = Plattform-indirekt: Unternehmen liefert an die Hyperscaler und Auftragsfertiger, die ihrerseits OpenAI und Anthropic bedienen. Trainium, TPU, Azure, Oracle.
• Stufe 3 = Systemisch: Unternehmen profitiert vom KI-Capex insgesamt. OpenAI und Anthropic sind darin ein Teilbetrag unter vielen, oft ein kleiner.

Wichtig: Exposure ist nicht gleich Risiko. Ein Unternehmen kann hohes Exposure haben und trotzdem weniger verwundbar sein, wenn seine Kapazität ohnehin ausverkauft ist. Genau darauf kommt es heute an.

Stufe 1: Hier ist das Exposure direkt

Stufe 2: Exposure über die Plattform

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Stufe 3: Systemisch

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"Pacing" der Modellfähigkeit, nicht Rechenleistung

Amodeis Vorschlag zielt auf die Rate, mit der die Fähigkeiten der Frontier-Modelle steigen, nicht auf die Menge an Compute, die verkauft wird.

Der Compute-Bedarf wird von Inferenz getrieben, nicht mehr vom Training. Gartner zufolge haben die Inferenzausgaben 2026 erstmals die Trainingsausgaben überholt. Ein langsameres Fähigkeitswachstum bei gleichzeitig explodierender Nutzung bedeutet mehr Inferenz pro verkauftem Modell, nicht weniger.

Anthropic und OpenAI selbst beschleunigen ihren Einkauf

Der stärkste Gegenbeweis kommt von den Schreiern selbst. Während Amodei über Pacing schreibt, hat Anthropic in 11 Monaten Compute-Verträge über eine berichtete Größenordnung von rund 517 Mrd. USD und mindestens 14,8 GW abgeschlossen. Bis zu 5 GW bei AWS, über 1 Mio. Trainium2-Chips in Project Rainier, bis zu 1 Mio. TPUs bei Google, im April 2026 eine Erweiterung mit Google und Broadcom über weitere Gigawatt ab 2027, dazu 30 Mrd. USD Azure-Zusage.

Wer 500 Mrd. USD Compute einkauft und den Umsatz in sieben Monaten versiebenfacht, will eher den Wettbewerb ausstoppen. Oder wieso schließt sich Mark Zuckerberg nicht an? Er ist nicht die Nummer 1 und fordert mehr Speed "Mark Zuckerberg Says AI Development Needs to Move Faster"

Die Orderbücher sind ausverkauft

HBM bspw. ist bei SK Hynix und Micron für 2026 und darüberhinaus faktisch ausverkauft. Der Fertigwarenbestand an DRAM bei Samsung und SK Hynix ist Anfang September nach Marktberichten unter zehn Tage gefallen. Jeder HBM4-Wafer kostet rund die dreifache konventionelle DRAM-Kapazität.

• TSMC: CoWoS ausverkauft, extrem hohe Lieferzeiten, 2 nm bis 2028 gebucht.
• GE Vernova: 116 GW an Backlog und Slot-Reservierungen, Gasturbinen faktisch bis 2029 ausverkauft, Bestellungen reichen bis 2031, Turbinenpreise in drei Jahren um rund 300 % gestiegen. Allein im ersten Quartal 2026 kamen 2,4 Mrd. USD an Elektrifizierungs-Orders aus Rechenzentren, mehr als im gesamten Jahr 2025.
• Vertiv: rund 15 Mrd. USD Backlog aus verbindlichen Bestellungen, teils mit Anzahlungen.

Hyperscaler-Capex

Microsoft, Amazon, Alphabet und Meta steuern für 2027 auf über 1 Bio. USD Investitionen zu. Dieses Geld fließt zu einem großen Teil in eigene Produkte: Copilot, Gemini, Meta AI, Enterprise-Workloads, Staatsprojekte. OpenAI und Anthropic sind darin ein bedeutender, aber eben nicht der bestimmende Block.

Fazit

Broadcoms FY28-Ziel von 230 Mrd. USD AI-Chipumsatz steht und fällt mit dem Ramp bei Anthropic und OpenAI. Wenn dort Kapazität gestreckt wird, trifft es hier zuerst und am stärksten. Ein Grund, die Positionsgröße hier bewusst zu wählen.

Das realere Risiko ist auch nicht nur das Pacing, sondern das verschobene IPO-Fenster. OpenAI geht frühestens 2027 an die Börse, Anthropics Listing steht weiterhin um Oktober/November. Buildouts dieser Größenordnung werden über Eigenkapital und Fremdkapital finanziert. Ein zugefallenes Fenster verteuert Kapital und trifft die schwach kapitalisierten Glieder zuerst. Beispielsweise Oracle mit seiner OpenAI-Konzentration, die Neoclouds, oder SoftBank.

Letztlich hat OpenAI die Skalierung nicht generell eingestellt. Sie reden von einer gezielten Verlangsamung bestimmter Frontier-Workloads. Dazu gehörte eine zweiwöchige Pause beim Reinforcement Learning der neuesten Modelle.

Der größte geplante Frontier-RL-Run bleibt derzeit angehalten, während kleinere Trainingsläufe und Evaluierungen weiterlaufen. Andere zuvor pausierte Forschungsworkloads wurden nach Einführung zusätzlicher Sicherheitskontrollen bereits wieder aufgenommen. Die zusätzlichen Sicherheitsmaßnahmen benötigen selbst erhebliche Rechenleistung. OpenAI beziffert den aktuellen Compute-Overhead des Monitorings auf rund 20 % der überwachten Inference-Rechenleistung.

Auch gibt es keine öffentliche Ankündigung, wonach OpenAI oder Anthropic ihre großen Nvidia-, Broadcom-, AWS-, Azure-, Google-, Memory- oder Datacenter-Vereinbarungen aufgrund der neuen Pacing-Debatte annulliert hätten. Im Gegenteil: Die öffentlich kommunizierten Ausbauprogramme laufen weiter.

Aufwendigere Evaluierungen, Zertifizierungen, Monitoring und Audits erhöhen die Fixkosten der Modellentwicklung. Das trifft kleinere Labs und Open-Source-Projekte relativ stärker als OpenAI, Anthropic oder andere kapitalstarke Frontier-Labs. Das wäre ein klares Motiv, um die Konkurrenz auf Distanz zu halten (Vergleiche Zuckerberg vs. OpenAI/Anthropic). Satya Nadella trifft es gut, denn er warnt davor, die Kontrolle über die AI-Entwicklung bei wenigen Unternehmen zu konzentrieren. Geschlossene und Open-Source-Modelle müssten parallel bestehen können. Ein freiwilliges Bremsen westlicher Frontier-Labs stoppt weder chinesische Modelle noch andere Wettbewerber.

Die heutige Reaktion ist für mich wieder eine dieser undifferenzierten Marktbewegungen. Die Debatte selbst bleibt, was ich schon geschrieben habe, vor allem Marktpositionierung gegenüber Open Source, nur zum kleineren Teil Sicherheit. Wenn OpenAI und Anthropic wirklich bremsen wollen, können sie das freiwillig tun. Für die Unternehmen, die Strom, Kupfer, Glas, Wafer und Turbinen liefern, ändert das auf Sicht der nächsten zwei Jahre praktisch nichts.

Der heutige sektorweite Rücksetzer behandelt diese Unternehmen so, als hätte sich der zugrunde liegende Infrastrukturzyklus fundamental verändert. Dafür liefern die Daten keinen Beleg.

Viel Erfolg wünscht Dir Valentin

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