LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Branchenanalyse warnt vor Konzentrationsrisiken in der KI-Wertschöpfung. Steve Eisman ordnet OpenAI und Anthropic als möglichen „Achillesferse“ des Marktaufschwungs ein, weil beide zusammen einen großen Teil der KI-Umsätze großer Cloud-Anbieter prägen. Für Unternehmen ist vor allem die Abhängigkeit in der Cloud-Beschaffung und im Auftragsbestand relevant, kombiniert mit wachsenden Investitionen und teils angespannter Liquidität. Gleichzeitig verschärft der Wettbewerb aus China die Frage, ob das Duopol langfristig Preisdruck aushält.
Im KI-Boom steckt weniger „Standardisierung“ als viele es sich wünschen: Die Wertschöpfung hängt spürbar an wenigen Anbietern, deren Modelle in Cloud-Angebote integriert werden und damit direkt in Umsätze und Auftragszusagen großer Hyperscaler einzahlen. Steve Eisman hebt in einer aktuellen Analyse genau dieses Konzentrationsmuster hervor und nennt OpenAI sowie Anthropic als potenzielle Achillesferse. Laut seiner Einschätzung generieren diese beiden Startups zusammen etwa 70 Prozent der KI-bezogenen Umsätze der Technologieriesen Microsoft, Amazon, Google und Oracle. Wenn ein so großer Teil der Erlöse an zwei externe Plattformen geknüpft ist, wird aus Skalierung schnell Abhängigkeit – und aus Abhängigkeit ein Beschaffungs- und Sicherheitsrisiko.
Die Marktlogik dahinter lässt sich technisch und kaufmännisch gleichzeitig lesen. Je nachdem, wie ein Hyperscaler seine KI-Services vermarktet, werden Modellaufrufe, Inference-Kapazitäten und teilweise auch System-Integrationsleistungen in die eigenen Cloud-Kataloge eingepreist. Eis man betont dabei die Abhängigkeit der Cloud-Betreiber von OpenAI und Anthropic und ordnet ihren Anteil am gesamten Cloud-Umsatz der Hyperscaler auf geschätzte 25 bis 35 Prozent ein. Diese Größenordnung ist nicht nur eine Schlagzeile, sie beeinflusst auch die Verhandlungsposition: Wer einen so hohen Anteil in einem Beschaffungs-„Bundle“ bezieht, hat weniger Spielraum, schnell alternative Modelle einzupreisen oder Preislogiken kurzfristig zu drehen.
Konkreter werden die von Jefferies genannten Zahlen für das zweite Quartal 2026. Demnach beliefen sich die Cloud-Umsätze von Microsoft, Google und Amazon in diesem Zeitraum zusammen auf 126 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 38 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Auf der Ebene einzelner Plattformen wird dann sichtbar, wie eng die Kopplung ausfällt: OpenAI und Anthropic machen rund 45 Prozent des Umsatzes von Google Cloud aus. Bei Microsoft Azure entfallen etwa 25 Prozent auf diese Partner, während der Anteil bei Amazon Web Services (AWS) laut Jefferies mit rund 6 Prozent deutlich geringer ausfällt. Noch stärker zeigt sich die Bindung allerdings im Auftragsbestand: OpenAI und Anthropic sollen für 45 bis 50 Prozent der Aufträge bei Amazon, rund 40 Prozent bei Google sowie zwischen 30 und 40 Prozent bei Microsoft verantwortlich sein. Für die Praxis bedeutet das: Selbst wenn Nachfrage kurzfristig schwankt, tragen bestehende Auftragslinien die Kopplung eine Zeit lang mit.
Mit der Konzentration steigt jedoch nicht nur die Abhängigkeit, sondern auch die Risikolage für Unternehmen, die KI-Funktionen in Prozesse integrieren. Der Quelltext verweist darauf, dass durch die Integration dieser Tools komplexe Sicherheitsrisiken entstehen können, und stellt damit eine Brücke zur Betriebssicherheit her. Technisch betrachtet entsteht das Problem oft dort, wo KI nicht als isolierter Dienst läuft, sondern mit Datenflüssen, Berechtigungen und produktiven Workloads verbunden wird: Identity- und Access-Modelle müssen konsistent bleiben, Log- und Monitoring-Schnittstellen dürfen nicht zum blinden Fleck werden, und zusätzlich sollte man prüfen, wie Daten in Prompts oder Toolchains verarbeitet und gespeichert werden. Gerade wenn ein KI-Stack stark von einzelnen Modellanbietern abhängt, steigt der Druck, bei Sicherheits- und Compliance-Fragen nicht nur „das Modell“, sondern die komplette Orchestrierung zu betrachten.
Parallel dazu verschiebt sich das Finanzprofil der großen Plattformen. Laut Jefferies melden Microsoft, Amazon, Alphabet und Meta im zweiten Quartal 2026 Investitionsausgaben (Capex) in Höhe von insgesamt 165 Milliarden US-Dollar. Dem steht ein Free Cashflow von lediglich 7 Milliarden US-Dollar gegenüber; für das dritte Quartal 2026 prognostizieren die Analysten sogar einen negativen Free Cashflow von minus 12 Milliarden US-Dollar. Diese Diskrepanz ist für die Strategie entscheidend: Hohe Capex können für Kapazitäten in Rechenzentren, Netzwerk und Inference-Infrastruktur stehen, während der Free Cashflow kurzfristig sinkt. Unternehmen spüren das häufig indirekt, etwa über Preismodelle für Cloud-Nutzung, über neue Mindestabnahmen oder über Verschiebungen in den Roadmaps von Plattformfunktionen.
Trotz dieser finanziellen Spannung wächst das KI-Geschäft bei den Modellanbietern weiter. OpenAI habe seinen annualisierten Umsatz Mitte August auf über 40 Milliarden US-Dollar gesteigert, das entspreche einer Verdopplung gegenüber dem Stand Ende 2025; zudem lag das monatliche Wachstum im Juli zuletzt bei über 20 Prozent. Anthropic wiederum bereite sich auf einen möglichen Börsengang vor, wobei ein IPO im Oktober 2026 am Markt mit einer Bewertung von bis zu 2 Billionen US-Dollar erwartet werde. Solche Zahlen sind in sich widersprüchlich nur auf den ersten Blick: In einem Markt, der zugleich stark investiert und finanziell enger wird, können einzelne Wachstumsakteure dennoch hohe Wachstumsraten zeigen. Für Kunden erhöht das allerdings den Druck, ihre eigenen Beschaffungsstrategien zu diversifizieren, um nicht bei Modell- oder Preissprüngen in eine „Einbahnstraße“ zu geraten.
Das Konzentrationsrisiko trifft zugleich auf potenziellen Wettbewerbsdruck. Neben Eisman wird in der Quelle auch auf eine Bedrohung durch aufstrebende Konkurrenz aus China verwiesen. Genannt werden etwa Modelle wie Kimi K3 sowie chinesische Open-Weight-Modelle, die einen Preiskampf auslösen könnten und damit das bestehende Duopol von OpenAI und Anthropic gefährden. Auch die Marktskepsis einzelner Investoren wird angesprochen: Ed Zitron habe die Rolle von OpenAI im Marktumfeld mit der Situation von Lehman Brothers vor der Finanzkrise verglichen; außerdem würden sich auf dem Aktienmarkt laut der Darstellung Hinweise auf eine defensivere Haltung professioneller Akteure mehren. Unabhängig davon, ob man solche Vergleiche teilt: Für IT-Entscheider zählt am Ende die technische Anschlussfähigkeit. Wenn Alternativen schneller verfügbar werden oder Kostenstrukturen sich verschieben, wird „Portabilität“ in KI-Workloads wichtiger – von Modellwahl über Architektur bis zur Frage, wie Teams mehrere Modellanbieter parallel testen können, ohne dass die Betriebsprozesse kollabieren.
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