LONDON (IT BOLTWISE) – Bruce Schneier und Nathan E Sanders argumentieren, dass OpenAI und Anthropic bei einem Scheitern an den Märkten in staatliche KI-Labs überführt werden sollten. Sie verknüpfen die Idee mit der These, dass sich Frontier-Modelle wirtschaftlich kurzfristig abschreiben und durch offene Konkurrenz unter Preisdruck geraten. Zudem schlagen sie eine Aufteilung in öffentliche Innovationsarbeit und regulierte Compute-Betriebe vor. Im Kern geht es darum, KI als öffentlichen Nutzen zu organisieren statt als Renditeprodukt für Investoren.
Die Debatte um Künstliche Intelligenz kippt zunehmend von der reinen Leistungsfrage hin zu der Frage, wem die Infrastruktur und die Entscheidungsgewalt eigentlich gehören. In einem Plädoyer von Bruce Schneier und Nathan E Sanders wird genau dieser Punkt zugespitzt: Wenn sich OpenAI und später auch Anthropic nicht mehr als marktfähige Anlage lohnen, sollte der Staat eingreifen und aus den Unternehmen öffentliche KI-Labore machen. Der Ausgangspunkt ist dabei nicht nur Governance, sondern auch eine nüchterne Unternehmensrechnung, die dem privaten Modell einen strukturellen Nachteil zuschreibt.
Schneier und Sanders erinnern daran, dass beide Labore aus Angst vor ungebremster KI-Entwicklung entstanden sind und ihre Gründer gleichzeitig behaupteten, man könne die Technologie im „besten Interesse der Menschheit“ entwickeln. Spätestens seit den IPO-Erzählungen rückt jedoch für die Autoren der Marktmechanismus in den Vordergrund: Sobald Bewertung, Investorenerwartungen und Aktienkursorientierung dominieren, verschiebt sich der Fokus angeblich weg vom öffentlichen Nutzen. Gleichzeitig nehmen sie die aktuelle Stimmung als Indikator wahr, etwa die Kritik an KI-Rechenzentren, ein schwächelndes Marktumfeld für KI-nahe Akteure sowie Unsicherheiten, ob die führenden Labore überhaupt nachhaltig profitabel wirtschaften können.
Der wirtschaftliche Kern ihrer Argumentation lautet: Frontier-Modelle sind teuer in der Entwicklung, verlieren aber schnell an Wert, weil schon nach Monaten neue Generationen nachkommen. Dadurch bleibt ein sehr kurzes Zeitfenster, um aus Trainings- und Entwicklungsinvestitionen wieder Gewinn zu ziehen. Parallel beschreiben sie Preisdruck durch „kommoditisierte“ Modellfähigkeiten: Wenn Modelle in ihren Ergebnissen und Verhaltensweisen stark konvergieren, sinkt die Zahlungsbereitschaft. Dazu kommen ihrer Darstellung nach steigende Effizienzbestrebungen auf Kundenseite, insbesondere indem Unternehmen den Tokenverbrauch senken wollen, sowie eine Verschiebung hin zu Open-Source- und chinesischen Alternativen, die bei der Leistungsfähigkeit nur wenig hinter den führenden Systemen zurückliegen sollen.
Auch die Investitionslogik in große Rechenzentrumsbudgets wirkt in ihrem Szenario fragiler als in der bisherigen Marktstory. Denn selbst wenn man die reinen Trainingskosten betrachtet, sei unklar, ob die „Unit Economics“ des aktuellen Designs langfristig tragfähig bleiben. Die Autoren verweisen zudem darauf, dass sich viele frei verfügbare oder quelloffene Modelle lokal betreiben lassen, etwa auf privaten Clouds, leistungsstarken Servern oder sogar auf kleineren Geräten bis hin zu mobilen Endgeräten. Damit entsteht aus ihrer Sicht eine Herausforderung für den Kapitalbedarf: Wenn vergleichbare Leistungsfähigkeit zunehmend außerhalb zentraler „Hyperscaler“-Setups verfügbar wird, verlieren großskalige Compute-Investitionen an ökonomischer Exklusivität.
Gleichzeitig räumen sie ein, dass es ihnen nicht darum geht, die Menschen hinter den Labors oder die Technologie pauschal abzuwerten. Sie sehen vielmehr ein Systemproblem: Als Marktwerte seien OpenAI und Anthropic möglicherweise weniger belastbar, als es die öffentliche Begeisterung um Bewertungen suggeriere. Ihre Produkte seien aber weiterhin im Einsatz, und die anhaltende Nutzungsdynamik lasse darauf schließen, dass viele Nutzer bei einem Verschwinden der Dienste enttäuscht wären. Die Konsequenz, die sie daraus ziehen, ist daher ein radikaler, aber in ihrer Logik konsistenter Umbau: Statt private, kapitalgetriebene Firmen zu erhalten, sollen die „produktorientierten Fähigkeiten“ in öffentliche Strukturen überführt werden.
Das vorgeschlagene Modell ist zweigeteilt: Einerseits soll es eine öffentlich gemanagte Innovationsfunktion geben, vergleichbar mit nationalen Laboren, die durch Gesetzgebung und parlamentarische Kontrolle stärker begrenzt wird als durch „unaufgebremstes“ Venture-Capital. Andererseits soll der Betrieb der benötigten Rechenressourcen als regulierte Allzweck-Commodity organisiert werden – ähnlich wie Strom- oder Wassernetze, mit regionaler Verantwortlichkeit, landesweiter Verteilung und strikter Regulierung, die Gebühreneinnahmen mit Investitionen in Infrastruktur austariert. Als historische Begründung führen die Autoren an, dass die USA bereits erfolgreiche staatliche Institutionen für Forschung und Hochtechnologie unterhalten, und sie nennen dabei ein laufendes R&D-Portfolio in Höhe von 200 Mrd. US-Dollar, in dem Frontier-KI-Entwicklung ihrer Einschätzung nach eine Lücke schließen würde.
Für die Umsetzung verknüpfen Schneier und Sanders das Konzept mit dem internationalen Vergleich: Auch andere Länder betrieben demnach öffentliche KI-Labore und nutzten bereits nationale Supercomputing-Zentren, die Forschenden und Nutzern Kapazitäten bereitstellen. Der Vorteil für die Gesellschaft liege aus ihrer Sicht vor allem in demokratischer Aufsicht: KI könnte transparenter und stärker am öffentlichen Bedarf ausgerichtet werden, statt an privaten Profitlogiken zu hängen. Sie nennen außerdem Datenschutz- und Datenlizenzfragen als strukturelle Stellschrauben, etwa dass Modelle nicht durch Werbegelder für bestimmte Marken beeinflusst werden sollten und nur mit angemessen lizenzierten Daten trainiert werden dürften. Parallel argumentieren sie, dass wissenschaftliche Kooperation statt Konkurrenz die Ressourcen- und Umweltkosten reduzieren kann, weil man Trainingsläufe stärker nach Nutzen und Kosten priorisieren könnte, statt jedem Hype-Takt hinterherzulaufen.
Am Ende adressieren sie auch die Frage nach dem „Was bekommen die Unternehmen und ihre Mitarbeitenden dafür?“: In ihrem Vorschlag geht es nicht um individuelle Goldparachutes, sondern um eine Neujustierung von Vergütung und Karrierepfaden an ein ziviles Dienstmodell. Wenn Mitarbeitende höhere Gehälter weiterhin bevorzugen, könnten sie in private Labore wechseln, sofern deren Geschäftsmodelle das hergeben. Der zeitliche Rahmen sei allerdings unklar; als Annahme steht im Raum, dass private Akteure bei einer ausbleibenden Aktienmarktbegeisterung zusammenbrechen könnten, weil deren Wette auf KI als „Race“ bislang vor allem auf dem Narrativ einer späteren profitablen Verwertung beruht. Schneier und Sanders schließen daraus: Wenn der Markt scheitert, sollte der Staat vorbereitet sein, um die als gesellschaftlich zu wertvoll beschriebenen KI-Fähigkeiten nicht einfach sterben zu lassen.
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