US-Konzerne setzen zunehmend auf Open-Source-KI statt auf OpenAI und Anthropic

Open-Source-KI galt lange als Bastelware für Entwickler, doch bei AT&T laufen bereits 40 Prozent aller KI-Anfragen über offene Modelle. Der US-Konzern will seine Ausgaben für OpenAI und Anthropic einfrieren, obwohl die Belegschaft die Technik immer stärker nutzt. Für Entscheider stellt sich damit eine neue Frage: Muss wirklich jede Aufgabe zum teuersten Modell?

drweb.de als bevorzugte Quelle auf Google hinzufügenQualitätsgeprüfte Inhalte direkt in Google News & DiscoverJetzt hinzufügen

Mark Austin verantwortet die KI für rund 100.000 Beschäftigte bei AT&T. Seine Vorgabe lautet, die Rechnung von OpenAI und Anthropic flach zu halten und die wachsende Nachfrage auf günstigere, offene Modelle umzuleiten. Genau dieser Kurs breitet sich gerade quer durch die US-Wirtschaft aus.

Das Wichtigste in Kürze

• AT&T wickelt rund 40 Prozent aller KI-Anfragen seiner Beschäftigten über quelloffene Modelle ab und peilt 60 bis 70 Prozent an.
• Bei der Codegenerierung sanken die Kosten laut dem Bericht um bis zu 56 Prozent, während die Qualität nur um 2 Prozent nachließ.^[1]
• Zum Einsatz kommen offene Modelle wie Metas Llama, Googles Gemma und Nvidias Nemotron.
• Für OpenAI und Anthropic wächst damit der Druck, ihre Preise deutlich zu senken.

Warum reicht Konzernen jetzt Open-Source-KI?

Aufgabe vor Prestige. Der entscheidende Kniff ist kein neues Modell, sondern die Verteilung der Arbeit. Ein Router sortiert jede Anfrage nach Schwierigkeit und schickt Standardfälle an ein günstiges offenes Modell, nur die härtesten Aufgaben landen beim teuren Spitzenmodell. So sinkt die Rechnung, ohne dass die Qualität spürbar leidet.

Kaum noch Abstand. Der Wechsel gelingt, weil offene Modelle inhaltlich aufgeholt haben. Laut Mozillas State-of-Open-Source-AI-Report ist der Rückstand auf die Spitzenmodelle auf wenige Prozentpunkte geschrumpft.^[2] Alibabas Qwen läuft inzwischen auf der Heim-Grafikkarte, und für viele Routineaufgaben genügt genau diese Klasse.

Wie stark geraten OpenAI und Anthropic unter Druck?

Marge unter Druck. Wechseln genug Großkunden zu offenen Modellen, müssen die Frontier-Anbieter beim Preis nachgeben. OpenAI senkte den Einstiegstarif seines Luna-Modells bereits um 80 Prozent, und quelloffene Anbieter wie Zhipu verkaufen ihre KI-Tokens wie Handyguthaben. Der Preiskampf trifft damit genau die Modelle, die viele Unternehmen bislang als alternativlos betrachteten.

Was bedeutet das für Unternehmen im DACH-Raum?

Weg vom Lock-in. Für den Mittelstand zählt neben dem Preis vor allem die Unabhängigkeit. Offene Modelle laufen auf europäischen Servern oder im eigenen Rechenzentrum und stärken so die Kontrolle über die eigenen Daten. Offene Modelle antworten zugleich auf ein bekanntes Problem: KI-Sitzungen lassen sich bei einem Anbieterwechsel nicht ohne Weiteres mitnehmen. Ein nüchterner Blick auf die tatsächlichen Token-Kosten zeigt oft, wie viel Budget ungenutzt im Spitzenmodell steckt.

Klein anfangen. Ordnen Sie Ihre KI-Aufgaben nach Anspruch, und testen Sie für die einfachen Fälle gerne ein offenes Modell wie Llama, Mistral oder Qwen. Ein Vergleich der gängigen KI-Textgeneratoren hilft bei der ersten Auswahl. Und behalten Sie den EU-AI-Act im Blick: Auch quelloffene Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck unterliegen dessen Transparenzpflichten.

Quellen

[1] New York Times: „Corporate America Is Getting Hooked on Open-Source A.I.“

[2] Mozilla: „The State of Open Source AI“

Mehr Newshunger?

• Souveräne KI mit chinesischem Kern: Saudi-Arabien setzt auf MiniMax
• Muse Spark 1.3: Metas stärkstes KI-Modell verweist OpenAI im Benchmark auf die Plätze
• Zhipu verkauft KI-Tokens wie Handyguthaben, trotz 265 Millionen Euro Verlust
• DeepSeek per API: Der günstige Preis liefert ein geschrumpftes Modell
• Mistral AI: Kann Europas KI-Hoffnung Geld verdienen?