All-In Podcast: Gerstner sieht bei Anthropic und OpenAI Potenzial für IPOs jenseits der 2-Billionen-Dollar-Marke von SpaceX, während Chamaths CTO vor explodierenden Token-Kosten warnt
Die „Besties“ diskutieren über die IPO-Pipeline im KI-Sektor, ernüchternde ROI-Daten, das wachsende Duopol bei Frontier-Modellen und Chinas Bestrebungen, Open-Source-Modelle abzuschotten
In der 280. Folge des All-In Podcast nutzten die Moderatoren Jason Calacanis, Chamath Palihapitiya, David Sacks und Brad Gerstner (Freeberg war im Urlaub) den SpaceX-Börsengang als Blaupause für die möglicherweise zwei größten Tech-Börsengänge der Geschichte. Dabei präsentierten sie eine brisante Erkenntnis zur Monetarisierung von Künstlicher Intelligenz, die dem vorherrschenden Optimismus der Branche entgegensteht.
Die Warnung eines CTOs zur Token-Ökonomie
Die folgenschwerste Enthüllung kam von Chamath Palihapitiya, der über seine Venture-Plattform 8090 mehrere Portfoliounternehmen leitet. Er berichtete von einem direkten Gespräch mit seinem Chief Technology Officer: „Unsere Token-Kosten verdoppeln sich alle 45 Tage“, so Palihapitiya. Auf die Frage nach dem daraus resultierenden Produktivitätsgewinn habe die Antwort gelautet: „Maximal 5 Prozent.“ Die Erklärung seines CTOs war laut Palihapitiya ernüchternd: „Wir stellen fest, dass man für die nächste Iteration der Verbesserung deutlich mehr Token benötigt, weil wir effektiv bereits ein Plateau erreicht haben.“ Palihapitiya sagte, er wisse nicht, wie viele Unternehmen an diese Grenze stoßen werden, prognostizierte aber: „Jeder wird in den nächsten drei bis vier Jahren definitiv damit konfrontiert werden.“ Er riet Gründern, die einen Börsengang anstreben, dazu, auszusteigen, bevor „dieses Problem das gesamte System durchdringt“.
Diese Bemerkung rückt die spätere, bullischere Einschätzung des Panels zu den KI-Ausgaben von Unternehmen in ein neues Licht. Sacks und Gerstner widersprachen der Ansicht, dass dies auf ein breiteres Problem hindeute. Sie argumentierten, der Markt befinde sich noch in einer frühen, experimentellen Phase, in der die Prüfung des kurzfristigen ROI begrenzt sei. Doch Palihapitiyas Einordnung – dass eine „Abrechnung“ zwischen Token-Ausgaben und dem Zuwachs beim Gewinn je Aktie bevorsteht – wirft eine Debatte auf, die Investoren bei Anthropic und OpenAI führen müssen, bevor eines der Unternehmen ein S-1-Formular einreicht.
SpaceX als Vorbild: Enorme Preisschilder im Gespräch
Gerstner, der am SpaceX-Börsengang beteiligt war, bezeichnete diesen als „Lehrbuchbeispiel“. SpaceX nahm 75 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 1,75 Billionen Dollar auf und notiert nun bei etwa 150 Dollar pro Aktie, was einer Marktkapitalisierung von rund 2 Billionen Dollar entspricht. Damit ist das Unternehmen das siebtgrößte der Welt, basierend auf einem von Gerstner auf etwa 35 Milliarden Dollar geschätzten zukünftigen Umsatz. Er lobte Elon Musk, Gwynne Shotwell und das SpaceX-Team dafür, die Mechanismen entwickelt zu haben, die nun von anderen Frontier-Unternehmen kopiert werden: gestaffelte Lock-up-Fristen, die an Meilensteine geknüpft sind, eine frühzeitige Indexaufnahme und eine Preisdisziplin, die darauf ausgelegt ist, die bei Börsengängen in den ersten sechs Monaten üblichen Kurseinbrüche von 50 Prozent zu vermeiden.
Anthropic, das am 1. Juni vertraulich den Börsengang beantragt hat, ist laut dem früheren Gast Gavin Baker auf dem besten Weg, bis Ende 2026 einen Umsatz von über 100 Milliarden Dollar zu erzielen und dabei deutlich profitabel zu werden. Baker erklärte, das Unternehmen könnte bei einem heutigen Börsengang mit 3 Billionen Dollar bewertet werden. Polymarket sieht derzeit eine 65-prozentige Chance für einen Anthropic-IPO in diesem Jahr, allerdings bei geringem Handelsvolumen. Gerstner sagte, Altimeter wäre bei den aktuellen operativen Kennzahlen ein „großvolumiger Käufer“ von Anthropic- und OpenAI-Anteilen, warnte jedoch, dass ein Einstiegspreis von 3 Billionen Dollar kein „Schnell-reich-werden“-Handel sei: „Ich erwarte nicht, dass sie so bepreist werden, dass man nach dem IPO einen dauerhaften Sprung von 50 bis 100 Prozent erzielt. Wäre das der Fall, wären sie beim Börsengang wahrscheinlich falsch bewertet worden.“ Er geht davon aus, dass beide Unternehmen ihren Umsatz über Jahre hinweg jährlich um „deutlich über 30 Prozent“ steigern werden – eine Wachstumsrate, die in dieser Größenordnung beispiellos sei.
Zu OpenAI sagte Gerstner, das Unternehmen habe „seinen Schwung und seinen Mojo zurückgewonnen“. Er verwies auf einen neuen Modellzyklus, Gerüchte über eine Veröffentlichung von GPT-6 innerhalb der nächsten 30 Tage und einen berichteten Run-Rate-Umsatz von fast 70 Milliarden Dollar – immer noch unter Anthropic, aber doppelt so hoch wie bei SpaceX. Er merkte an, dass OpenAI aufgrund der komplexen Unternehmensumstrukturierung wahrscheinlich etwas langsamer auf den Markt komme als Anthropic, beide Unternehmen aber „bereit für den Börsengang“ seien, sobald der Zeitpunkt gekommen sei.
Das Duopol bei Frontier-Modellen weitet sich aus
Ein wiederkehrendes Thema war die Kluft zwischen der Kommodifizierung auf Token-Ebene und der Umsatzkonzentration. Sacks zitierte Daten, wonach der Anteil von Open-Source-Modellen an den Unternehmensausgaben im Jahresvergleich von 19 Prozent auf 11 Prozent gesunken ist, obwohl die gesamte Token-Nutzung in der Branche explodierte. „Wer behauptet, dass diese geschlossenen Modelle verlieren oder an Boden verlieren, der sieht die Daten nicht“, sagte er. Er führte dies auf eine Dynamik zurück, bei der „der Geist willig, aber das Fleisch schwach“ sei: Unternehmen wollten aus Kosten- und Datensouveränitätsgründen von den großen Laboren diversifizieren, verfügten aber nicht über die technische Middleware – intelligentes Routing, portabler Speicher und Kontext –, um dies tatsächlich umzusetzen.
Gerstner ging noch weiter und argumentierte, dass sich der Markt zu einem Duopol entwickle, gemessen am Umsatz: Anthropic mit etwa 60 Milliarden Dollar ARR und OpenAI im Bereich von 40 Milliarden Dollar. „Ich weiß nicht, ob überhaupt jemand anderes da eine Rolle spielt.“ Er hielt es für möglich, dass sich diese Kluft eher vergrößert als verkleinert: „Da es rekursiv wird, baut man den Vorsprung tatsächlich aus. Je intelligenter das Modell wird, desto mehr Umsatz erzielt man, desto mehr Rechenleistung kann man kaufen... Ich denke, es besteht die Chance, dass sich der Abstand zwischen den Marktführern und allen anderen in den nächsten zwei bis drei Jahren nicht verringert, sondern vergrößert.“ Palihapitiya war sich weniger sicher und merkte an, dass KI-native Kunden wie Lovable und ElevenLabs – beide Unternehmen mit Umsätzen in dreistelliger Millionenhöhe, die zweistellige Millionenbeträge bei Frontier-Laboren ausgeben – gleichzeitig eigene Modelle entwickeln, um die Abhängigkeit von diesen Anbietern zu verringern.
Praktische Routing-Beispiele untermauerten beide Seiten der Debatte. Die Engineering-Organisation von Uber hat laut im Podcast zitierten CTO-Kommentaren 200 „agentische Fähigkeiten“ aufgebaut und leitet über 70 Prozent der Pull-Requests an lokale oder Cloud-Agenten weiter. DoorDash-CTO Andy Fang gab öffentlich bekannt, dass das Unternehmen die Überprüfung von Code geringerer Komplexität an das Modell Kimi 2.6 von Moonshot delegiert, während das Frontier-Modell von Anthropic für die schwierigsten Aufgaben reserviert bleibt – ein Benchmark, den DoorDash veröffentlicht hat. Ali Ghodsi von Databricks berichtete, dass die Anpassung der „Hülle“ um ein offenes Modell wie GLM-5.2, unabhängig vom zugrunde liegenden Modell, die Kosten etwa halbiert habe.
China könnte eigene Open-Source-Modelle einschränken
Unter Berufung auf Berichte von Reuters diskutierte das Panel Hinweise darauf, dass sich chinesische Regulierungsbehörden mit Alibaba, ByteDance und Z.ai (Hersteller von GLM-5.2) getroffen haben, um den Zugang aus Übersee zu Chinas führenden KI-Modellen zu begrenzen. Berichten zufolge soll die Weitergabe von KI-Forschungsergebnissen als Straftat gegen die nationale Sicherheit eingestuft werden. Sacks bezeichnete die Berichterstattung als „wahrscheinlich etwas übertrieben“ und wies darauf hin, dass das Flaggschiff-Modell von ByteDance schon immer geschlossen war. Das Muster – offen bleiben, bis man den Vorsprung eingeholt hat, dann das Modell schließen, um Wert zu schöpfen – spiegele den Übergang von OpenAI unter Sam Altman wider. Gerstner fügte hinzu, dass GLM-5.2 „überall Wasserzeichen von Mythos“ trage, was auf eine Destillation von US-Modellen hindeute, und sagte, Washington werde wahrscheinlich unabhängig von Chinas Haltung gegen Destillationspraktiken vorgehen. Beide waren sich einig, dass eine regulatorische Verschärfung in China dem dortigen KI-Ökosystem mehr schaden würde, als es im Wettbewerb gegen die USA helfen könnte.
Energie, nicht Chips, könnte der eigentliche Engpass sein
Palihapitiya wies auf eine interne Analyse hin, wonach den USA bis 2050 ein Energiedefizit droht, das in etwa dem Bedarf von drei Bundesstaaten der Größe Kaliforniens entspricht – basierend auf dem prognostizierten Lastwachstum durch Rechenzentren und der normalen Verbrauchernachfrage. Er wies zudem auf die Abhängigkeit Taiwans von Flüssigerdgasreserven hin, die in einem Blockadeszenario innerhalb von zwei bis drei Wochen erschöpft sein könnten, und verknüpfte damit die physischen Engpässe des KI-Ausbaus direkt mit den geopolitischen Risiken in der Taiwanstraße.
Trump Accounts starten mit über 1 Milliarde Dollar Einlagen in 24 Stunden
Gerstner, der vier Jahre damit verbracht hat, den „Invest America Act“ gesetzlich zu verankern, erläuterte den Start der „Trump Accounts“ am 4. Juli: staatliche Anlagekonten mit einer Einlage von 1.000 Dollar für jedes Kind, investiert in den S&P 500. Diese können durch Familienbeiträge von bis zu 5.000 Dollar pro Jahr und steuerfreie Arbeitgeberbeiträge von bis zu 2.500 Dollar aufgestockt werden. Die App wurde zum meistgeladenen Programm im App Store; innerhalb der ersten 24 Stunden wurden mehr als 1,5 Millionen Konten eröffnet und über 1 Milliarde Dollar eingezahlt. Michael und Susan Dell sagten 250 Dollar für jedes von 25 Millionen Kindern aus einkommensschwächeren Familien zu – ein Versprechen im Wert von über 6 Milliarden Dollar. Gwynne Shotwell, Präsidentin von SpaceX, steuerte SpaceX-Aktien im Wert von 350 Millionen Dollar bei, die nach Postleitzahl und Alter verteilt werden; Micron verpflichtete sich zu 250 Millionen Dollar, bis zu 1.000 Dollar pro Kind eines Mitarbeiters. Gerstner sagte, die Plattform könne in den ersten 12 Monaten 100 Milliarden Dollar an philanthropischem Kapital aufbringen und innerhalb eines Jahrzehnts auf über 100 Millionen Konten skalieren. Er nannte es „die größte direkte philanthropische Plattform in der Geschichte des Landes“. Er betonte, dass die Konten wie ein de facto bei der Geburt eingerichteter Roth IRA fungierten – etwas, das bisher für niemanden ohne Erwerbseinkommen verfügbar war – und verwies auf eine Welle von Kommentaren von Steuerberatern, die die steuerlichen Mechanismen als erstklassige Nachlass- und Altersvorsorgeplanung lobten.