Weekly Digest 41

Themen, die wir verfolgen

Neue Open-Source-Modelle

Quellen: Reflection AI; Mistral AI

Reflection AI und Mistral haben diese Woche neue Modelle vorgestellt und positionieren sie als Alternativen für Unternehmen und Regierungen, die mehr Kontrolle über ihre KI wollen. Reflections erstes Modell, Beam, zielt auf Programmierung, logisches Schlussfolgern und Werkzeugnutzung. Mistral Large 4 versteht zusätzlich Bilder und legt den Schwerpunkt auf professionelle Anwendungen.

Beide Modelle sind beeindruckend, doch keines verschafft sich einen klaren Gesamtvorsprung vor den stärksten chinesischen Alternativen. Artificial Analysis sieht Mistral 4 bei der allgemeinen Intelligenz etwa gleichauf mit DeepSeek V4.1 Flash, allerdings zu höheren Kosten. Unter den offenen Modellen ist Mistral das beste nicht-chinesische Modell, doch wir sind unsicher, wie viel das wirklich zählt, wenn fünf chinesische Unternehmen bessere offene Modelle entwickelt haben. Beam wurde im Intelligence Index von Artificial Analysis noch nicht bewertet, doch nach den Benchmarks in Reflections Blogbeitrag erwarten wir nicht, dass es Mistral 4 übertrifft.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open-Weight-Modelle

46

45

44

42

39

38

~35

34

31

29

25

23

MiMo-V2.6-ProXiaomi

GLM-5.3Z.ai

Kimi K3Moonshot

GLM-5.3-FlashZ.ai

DeepSeek V4.1 FlashDeepSeek

Mistral Large 4Vorschau

Reflection Beamunsere Schätzung

Qwen3.8 27BAlibaba

K2 HorizonMBZUAI

MiniMax-M3MiniMax

InklingThinking Machines

Nemotron 3 UltraNvidia

In beiden Ankündigungen betonen die Unternehmen, dass die Modelle im Westen trainiert wurden, und stellen den Aspekt der KI-Souveränität heraus. Amerikanische und europäische Unternehmen können chinesische Open-Source-Modelle bereits heute auf eigener oder gemieteter Infrastruktur betreiben, ohne ihre Daten an den Modellentwickler zu senden. Microsoft etwa stellt ausdrücklich klar, dass Eingaben und Ausgaben in den betreffenden auf Azure gehosteten Bereitstellungen nicht mit dem Modellanbieter geteilt werden.

Benchmark-Ergebnisse, Kosten und Herkunftsland sollten nicht die einzigen Gründe sein, sich für ein Modell zu entscheiden. Thinking Machines etwa hat genau dieses Argument mit Inkling ausdrücklich vertreten, indem es das Modell über die Tinker-API mit seinem Fine-Tuning-Dienst verknüpft hat. Intern hat sich diese Kombination für uns als sehr nützlich erwiesen, und wir glauben, dass sie eine Nische füllt. Mistral hat mit seinem Dienst Forge etwas Ähnliches gestartet und ASML, Ericsson und die Europäische Weltraumorganisation als Partner genannt. Beide Unternehmen setzen darauf, dass mehr Firmen Modelle mit ihren eigenen Daten anpassen und so bei bestimmten Aufgaben bessere Ergebnisse zu geringeren Kosten erzielen als mit Frontier-Modellen. Wir halten das nicht für eine unvernünftige Wette.

Nach dem Start von Reflection AI berichtete die FT zudem, dass Nvidia (bereits Investor bei Reflection) über engere Verbindungen mit dem Unternehmen spricht, einschließlich einer möglichen Übernahme. Kommt es zu einer Übernahme, wäre Reflection nach dem Reverse Acqui-Hire von Poolside AI im August ein weiterer Modellentwickler, den Nvidia übernimmt, und Nvidia würde sich damit unter den führenden amerikanischen Frontier-Labs etablieren.

SpaceX und SoftBank suchen mehr Kapital für ihre KI-Ambitionen

Quellen: Financial Times; Financial Times

Laut FT will SpaceX weitere 40 Milliarden Dollar für den Kauf von Nvidia-Chips aufnehmen, über ein Finanzierungspaket, das voraussichtlich von Apollo Global Management angeführt wird. Die geplante Struktur umfasst rund 10 Milliarden Dollar an Bankkrediten und 30 Milliarden Dollar an Investment-Grade-Anleihen, Pimco gehört zu den möglichen Geldgebern. Zuvor hatte SpaceX 87 Milliarden Dollar beim Börsengang und kurz darauf weitere 25 Milliarden Dollar über Anleihen eingesammelt.

Im zuletzt berichteten Quartal erwirtschaftete SpaceX einen operativen Cashflow von 2,42 Milliarden Dollar, gab aber 18,37 Milliarden Dollar für Investitionen aus, was einen negativen freien Cashflow von rund 15,95 Milliarden Dollar ergibt. Das Unternehmen ist derzeit mit rund 2,1 Billionen Dollar bewertet und damit das siebtgrößte börsennotierte Unternehmen der Welt, direkt hinter TSMC. TSMC erzielte im selben Quartal einen operativen Cashflow von rund 24,8 Milliarden Dollar und einen positiven freien Cashflow von 9,1 Milliarden Dollar.

Gemessen an der Bilanz vom Juni würden zusätzliche Schulden von 40 Milliarden Dollar das Verhältnis von Schulden zu Buch-Eigenkapital von rund 0,30 auf 0,62 erhöhen und damit etwa verdoppeln, sofern Eigenkapital und übrige Schulden unverändert bleiben. Der Spread der fünfjährigen Kreditausfallswaps von SpaceX stieg am 7. Oktober nach den Berichten über die geplante Finanzierung im Handelsverlauf um bis zu 16,7 Basispunkte auf 197,6 Basispunkte.

Gestapelte Balken der Anleiheemissionen der Hyperscaler nach Unternehmen. 2025 begab Alphabet Anleihen über 38 Milliarden Dollar, Meta über 30, Oracle über 26 und Amazon über 15 Milliarden, zusammen 108 Milliarden Dollar. Von Januar bis zum 11. Oktober 2026 waren es bei Amazon 98 Milliarden, bei Alphabet 81 Milliarden und bei Meta, Oracle und SpaceX je 25 Milliarden Dollar, zusammen 254 Milliarden. Für 2027 schätzen wir 453 Milliarden Dollar: Alphabet 140 Milliarden, Amazon 134, Meta 65, Oracle 60 und SpaceX 53 Milliarden Dollar.

AlphabetAmazonMetaOracleSpaceX

2025 und 2026 (bis 11. Oktober) zeigen tatsächliche Anleiheemissionen in allen Währungen. 2027 beruht auf der Prognose von Goldman Sachs über 400 Milliarden Dollar für die fünf Cloud-Konzerne, rund 35 % ihrer geplanten Investitionen, aufgeteilt nach dem bisherigen Anteil jedes Unternehmens. Der Wert für SpaceX ist unsere Schätzung. Microsoft hat seit 2017 keine Anleihen begeben. Außerbilanzielle Finanzierungen von Rechenzentren sind nicht enthalten.

Source: Amazon, SEC EDGAR pricing term sheets and debt footnotes for AI-buildout bond issuers, Goldman Sachs, Diffusion Capital · 2026-10-11

Wir sind in SpaceX weder long noch short positioniert und beobachten das Geschehen vorerst von der Seitenlinie. Musks Erfolgsbilanz gibt uns Grund, diese Ambitionen ernst zu nehmen, aber ehrlich gesagt wissen wir nicht, ob SpaceX so schnell wachsen kann – oder ob strengere Finanzierungsbedingungen das Unternehmen vorher einholen. SemiAnalysis argumentiert, dass SpaceX bis Ende 2027 rund 10 GW an Rechenzentrumskapazität erreichen könnte, indem es auf Stromerzeugung vor Ort, alternative Ausrüster und schnellere Bauverfahren setzt, um Kapazität vor der Konkurrenz bereitzustellen. In einem Markt, in dem Kunden dringend Rechenleistung brauchen, könnte dieses Tempo einen erheblichen Aufpreis rechtfertigen. Unter seinen Annahmen zu Lieferung, Preisen und dem Anteil der an Kunden vermieteten Kapazität sieht SemiAnalysis einen Weg zu einem annualisierten Umsatz von 300 Milliarden Dollar bis Ende 2027. Das ist ein sehr ehrgeiziges Modellszenario, aber es könnte erklären, warum eine hohe Verschuldung wirtschaftlich sinnvoll sein könnte. SpaceX muss das Modellrennen mit Grok nicht unbedingt gewinnen, sondern könnte sich stattdessen entweder auf die Bereitstellung von Infrastruktur für andere KI-Unternehmen konzentrieren oder mit Grok Bot stärker auf die Anwendungsebene setzen.

Unabhängig davon will SoftBank-Gründer Masayoshi Son Berichten zufolge bis zu 100 Milliarden Dollar bei Investoren in der Golfregion einsammeln, um einen Fonds aufzubauen, der Unternehmen kauft und sie anschließend mithilfe von KI und ähnlichen Technologien effizienter macht. Laut FT wird auch sein Robotik- und Physical-AI-Unternehmen Roze an diesem Vorhaben beteiligt sein. Der Bericht folgt unmittelbar auf die gemeldete Verschiebung des Börsengangs der von SoftBank unterstützten SB Energy, da Investoren vor der Bewertung von rund 50 Milliarden Dollar zurückschreckten. In einem Beitrag auf X reagierte Elon auf die Meldung mit dem Kommentar: „Only a fool would give them money.“

Amazons Rechenzentren stoßen an die Grenzen des Stromnetzes

Quelle: The Information

Amazon hat sein Vorgehen beim Umschalten seiner Rechenzentren in Mississippi auf Notstrom angepasst, nachdem Entergy gewarnt hatte, die Anlagen bei Spitzenlast möglicherweise vom Netz nehmen zu müssen. Berichten zufolge erlaubt Project Falcon Entergy, die Umschaltung selbst auszulösen, statt AWS auffordern zu müssen, den Vorgang einzuleiten, doch das Problem ist, dass die Kapazität im Netz zu Spitzenzeiten nicht ausreicht.

Diese Situation ist nicht auf Mississippi beschränkt: Texas hat ähnliche Gesetze erlassen, die es ERCOT erlauben, Großverbraucher im Notfall zu verpflichten, Notstromanlagen zu installieren oder ihren Verbrauch zu senken. Duke Energy in North Carolina soll Abschaltklauseln in Verträge mit Großkunden aufgenommen haben, und PJM strebt ähnliche Regelungen an, nach denen große Verbraucher bei Engpässen gedrosselt würden. Die Ansätze unterscheiden sich, doch alle zielen darauf ab, den Netzzugang der Betreiber an Bedingungen zu knüpfen.

Neue Erzeugungskapazität im US-Stromsystem ist teuer, und wir sehen gute Gründe, in ein zukunftsfähiges US-Netz zu investieren. Die Stromnachfrage von Rechenzentren könnte die Mittel für diese notwendige Investition liefern. Der Stromverbrauch in den USA blieb von Mitte der 2000er- bis Anfang der 2020er-Jahre weitgehend konstant. Das hat den Ausbau der Netzkapazität dringlicher gemacht. Neue Nachfrage von Hyperscalern und Rechenzentrumsentwicklern könnte die Mittel und langfristigen Zusagen liefern, um das Angebot auszubauen. Wenn diese Großkunden bereit sind, die zusätzlichen Kosten zu tragen, die sie verursachen, und in gemeinsam genutzte Infrastruktur zu investieren, könnte das niedrigere Stromrechnungen für andere Kunden bedeuten.

Stromabsatz an Endkunden in den USA nach Sektor, 2000 bis 2040. Zwischen 2005 und 2021 veränderte sich der Gesamtabsatz kaum, 2025 erreichte er 4.058 TWh. Nach den Prognosen der EIA steigt der Absatz an das Gewerbe, zu dem die meisten Rechenzentren zählen, von 1.592 TWh im Jahr 2027 auf 2.062 TWh im Jahr 2040 und damit schneller als bei Haushalten oder Industrie; der Gesamtabsatz erreicht rund 5.095 TWh. Wüchse die Nachfrage bis 2030 so schnell, wie die Versorger erwarten, läge die gewerbliche Nachfrage 2030 um rund 640 TWh und 2040 um rund 794 TWh höher.

HaushalteIndustrie und VerkehrGewerbe, inkl. der meisten RechenzentrenZusätzliche gewerbliche Nachfrage laut Versorgerprognosen

2000–25 Ist-Werte; 2026–27 Short-Term Energy Outlook der EIA vom Oktober; 2028–40 schreibt jeden Sektor mit den Wachstumsraten aus dem Annual Energy Outlook 2026 der EIA fort. Die EIA weist Rechenzentren nicht gesondert aus; die meisten zählen zum Gewerbe. Die oberste Schicht ist unsere Berechnung: Sie addiert die Lücke zwischen der EIA und den 5,7 % pro Jahr, die sich laut Grid Strategies aus den Prognosen der Versorger für 2025–30 ergeben, ordnet sie dem Gewerbe zu und lässt sie nach 2030 mit dem Gewerbepfad der EIA wachsen.

Source: US Energy Information Administration, Grid Strategies · 2026-10-06

Natürlich wirft die Abhängigkeit der Rechenzentren vom Strom die Frage nach Notstrom auf, der eigene Probleme mit sich bringt. Generatoren brauchen Brennstoff, Wartung und Betriebsgenehmigungen. Sie verursachen zudem Emissionen und dürften bei häufigerem Einsatz auf mehr Widerstand vor Ort stoßen, selbst bei Anlagen, deren Strom hauptsächlich aus Eigenerzeugung stammt. Oracles Project Jupiter in New Mexico hat gezeigt, welche Probleme auftreten können. Die für den Campus geplante Gaspipeline verzögert sich wegen Genehmigungsfragen von August 2026 auf Februar 2027, und die Verwaltung der staatlichen Ländereien von New Mexico lehnte Anträge für einen Teil der Trasse im März und erneut im Juli ab. Oracle schlug später einen alternativen Plan mit Brennstoffzellen von Bloom Energy statt Turbinen und Dieselgeneratoren vor, ist aber weiterhin darauf angewiesen, Gas zu sichern.

Wir denken, dass Falcon eine praktikable Antwort auf vorübergehende Engpässe sein könnte, es als besseres Wirtschaftsmodell zu bezeichnen, wäre aber verfrüht. Netzengpässe und der Unmut über die Stromrechnungen machen die Eigenerzeugung attraktiver, doch die unabhängige Stromerzeugung bringt eigene Infrastruktur- und Genehmigungsprobleme mit sich. Deshalb spricht einiges dafür, dass Rechenzentren am Netz bleiben, Verbesserungen mitfinanzieren und ihren Verbrauch senken, wenn das Netz unter Druck steht. Ob daraus ein tragfähiger Kompromiss wird, hängt davon ab, wie oft Einschränkungen auftreten, was zuverlässiger Notstrom kostet und ob die Vereinbarungen andere Stromkunden davor schützen, für den Ausbau zu zahlen.

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