LONDON (IT BOLTWISE) – AT&T verschiebt seine KI-Nutzung spürbar: Open-Modelle machten zunächst 20 Prozent aus, sind inzwischen auf 40 Prozent gestiegen und könnten laut Chief Data & KI Officer Andy Markus bald auf 60 Prozent wachsen. Der Telekommunikationskonzern will damit die steigenden KI-Kosten deutlich abfedern und spart laut eigener Aussage bis zu 80 Prozent. Statt strikt geschlossener KI setzt AT&T dabei vermehrt auf frei verfügbare Open-Weights, die sich anpassen lassen – etwa für Call-Transkription und Service-Tools.
AT&T zeigt gerade, wie schnell sich die KI-Beschaffung in großen Unternehmen von „Closed“ hin zu „Open“ drehen kann. Laut den Angaben von Andy Markus, Chief Data & KI Officer beim Telekommunikationskonzern, stieg der Anteil von Open-Models an der internen KI-Nutzung von 20 Prozent im Mai auf 40 Prozent. Für die kommenden Monate hält Markus sogar 60 Prozent für möglich. Damit reagiert AT&T auch auf einen Kostenfaktor, der in vielen Konzernen gleichermaßen spürbar wird: Modelle, die als geschlossene APIs angeboten werden, verursachen nicht nur laufende Lizenz- und Nutzungsgebühren, sondern binden Teams zusätzlich in Betriebs- und Anpassungsprozesse ein.
Technisch betrachtet liegt der Unterschied nicht nur im „Preis pro Anfrage“, sondern im Zugriff auf die eigentliche Modellbasis. Geschlossene Modelle sind laut Quelle „closed“ und geben den zugrunde liegenden Code nicht frei. Open-Modelle dagegen lassen sich herunterladen und modifizieren, Open-Weights stellen außerdem die „weights“ bereit – also die numerischen Parameter, die bestimmen, wie ein Modell Informationen verarbeitet und „begründet“. Für einen Konzern wie AT&T bedeutet das: Statt ausschließlich auf die Output-Qualität eines Anbieters zu vertrauen, können Daten- und KI-Teams die Modelle stärker an ihre Use Cases anpassen, etwa an bestehende Sprach- und Prozesslandschaften im Kundenservice.
Die Richtung wird auch durch die Infrastruktur-Seite verstärkt: Auf der Chip-Ebene kündigte NVIDIA an, Hugging Face zu übernehmen – eine bekannte Bibliothek und Plattform für offene KI-Modelle – für 12,9 Milliarden US-Dollar. Solche Schritte wirken in der Praxis wie ein Beschleuniger, weil sich damit die Nutzbarkeit von offenen Modellen und Werkzeugketten für Deployment, Fine-Tuning und Distribution weiter konsolidieren kann. Für die Entwickler- und Architekturteams ist das vor allem deshalb relevant, weil Open-Modelle typischerweise stärker in die eigene Toolchain wandern: von der Modell-Auswahl über die Anpassung bis hin zum laufenden Betrieb in produktiven Umgebungen.
Marktseitig nimmt der Wettbewerb um die „besten“ offenen Modelle deutlich zu. Laut dem Bericht stützen sich besonders viele der populären Open-Modelle auf Entwicklungen chinesischer Anbieter; als Beispiele werden Moonshot AI, DeepSeek und Alibaba genannt. Der strategische Kern ist simpel: Wer nicht Millionenbeträge in Gebühren für geschlossene Systeme zahlt, kann Modelle herunterladen und primär für Rechenleistung, Betrieb und Integration budgetieren. Gleichzeitig verschiebt sich die Leistungsrelation: Einige dieser Open-Modelle sollen – den Angaben zufolge – 80 bis 90 Prozent der Leistungsfähigkeit führender Closed-Model-Linien erreichen, bei Kosten, die als „20 Prozent“ des Preises beschrieben werden. Diese Diskrepanz führt in der Praxis häufig zu einer Portfolio-Strategie aus Open- und Closed-Komponenten statt zu einem Entweder-oder.
AT&T beschreibt zudem sehr konkrete Anwendungsmuster. Der Konzern nutzt dem Bericht zufolge Open-Weights-Modelle und passt sie so an, dass neue Tools entstehen, die beispielsweise Calls transkribieren und den Kundenservice unterstützen. Die Quelle ordnet außerdem ein, dass viele US-Unternehmen weiterhin gemischte Setups fahren: Closed-Modelle bleiben demnach oft die beste Wahl für „heavy duty“ Aufgaben wie Coding oder Bild- und Videogenerierung, während Open-Modelle bei einfacheren, spezialisierten Tätigkeiten Vorteile bringen. Unterm Strich ist das auch eine Frage der Engineering-Aufwände: Je stärker der Use Case in domänenspezifische Daten und Abläufe eingebettet ist, desto attraktiver wird ein Ansatz, bei dem Modellparameter und Pipeline kontrollierbar sind.
Damit berührt die Entwicklung auch die politische und regulatorische Debatte in Silicon Valley und Washington. Im Bericht wird Dario Amodei, CEO von Anthropic, mit der Position zitiert bzw. eingeordnet, dass KI eng reguliert werden müsse, um nationale Sicherheitsrisiken zu begrenzen. Gleichzeitig argumentieren andere Tech-Führungskräfte – etwa NVIDIA-Chef Jensen Huang und Meta-CEO Mark Zuckerberg –, dass Open-Source-Technologie zentral sei, um ein ausgewogenes und „demokratisches“ KI-Ökosystem zu ermöglichen. In den Unternehmen spiegelt sich dieser Gegensatz als Risikomanagement: Einige Firmen bleiben laut Quelle zurückhaltend bei chinesischen KI-Modellen wegen Bedenken zu Regulierung und Datenschutz. AT&T führt an, chinesische Modelle zu erforschen, aber nicht einzusetzen, und arbeitet stattdessen mit Alternativen wie Gemma von Google sowie Llama von Meta.
Ein zusätzlicher Treiber ist die Veränderung innerhalb der Open-Landschaft selbst. Laut Quelle gewannen offene Modelle vor allem ab dem vergangenen Jahr an Schwung, nachdem DeepSeek mit DeepSeek-V3 ein Modell vorgelegt hatte, das als nahezu so fortschrittlich wie führende geschlossene Modelle beschrieben wird, aber weniger Rechenleistung erfordert. Dazu kommt die Aussage, dass viele offene Modelle mittlerweile auch auf Telefonen oder Laptops laufen können – wodurch Zugänglichkeit und Kosten weiter sinken. Ebenso wird erwähnt, dass Meta sein führendes System in Richtung Open-Weights weiterentwickelt hat und es zu geringeren Kosten als andere Top-Modelle anbieten wolle. Zuckerberg wird zudem mit der Kernaussage eingeordnet, dass ein restriktiver Zugang zu ausländischen Open-Source-Modellen keine wirksame Lösung sei, und stattdessen ein Wettbewerb um die besten US-amerikanischen Open-Modelle entstehen solle.
Auch rechtlich bewegt sich der Markt: In dem Bericht wird beschrieben, dass die Klage einer großen Zeitung OpenAI und Microsoft wegen angeblicher Urheberrechtsverletzungen im Zusammenhang mit KI-Systemen adressiert, wobei die Unternehmen die Vorwürfe bestritten. Solche Konflikte machen deutlich, warum Unternehmen beim Wechsel von „closed“ zu „open“ neben Kosten und Leistung besonders genau auf Lizenz- und Nutzungsrahmen achten müssen, selbst wenn Modellcode und -gewichte frei verfügbar sind. Für AT&T und ähnliche Akteure dürfte damit klar sein, dass Open-Modelle nicht automatisch jede Compliance-Frage eliminieren, aber die technische Handlungsfähigkeit erhöhen – bis hin zur Anpassung an spezifische Betriebsprozesse wie die Call-Transkription im Kundenservice.
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