OpenAI und Anthropic bleiben auch im Juni 2026 private Unternehmen, während der Druck durch Risikokapitalgeber auf einen Börsengang wächst. Die hohen Rechenkosten und die fragilen Gewinnmodelle bremsen den Schritt an die öffentliche Börse. Marktanalysten hinterfragen zunehmend, ob die Bewertungen der KI-Unternehmen durch reale Produktivitätsgewinne gedeckt sind.
Die Bewertung von KI-Unternehmen folgt seit Jahren einer Logik, die weniger auf aktuellen Cashflows als auf zukünftigen Versprechen basiert. Für OpenAI und Anthropic, die beiden prominentesten Vertreter der Large-Language-Model-Entwicklung, führt dies in eine strategische Zwickmühle. Ein Börsengang würde zwar Liquidität für die frühen Investoren schaffen, die Unternehmen jedoch der gnadenlosen Disziplin von Quartalsberichten aussetzen.
Die strukturellen Hürden bei OpenAI
OpenAI kämpft mit einer Unternehmensstruktur, die für den öffentlichen Kapitalmarkt kaum geeignet ist. Das Modell des capped-profit
, bei dem die Gewinne für Investoren bis zu einer bestimmten Grenze gedeckelt sind, während der Rest an die gemeinnützige Mutterorganisation fließt, widerspricht dem primären Ziel börsennotierter Aktiengesellschaften: der Maximierung des Shareholder Value.
Die Spannungen zwischen dem Non-Profit-Board und den kommerziellen Ambitionen von Sam Altman zeigten sich bereits in der Vergangenheit deutlich. Ein Wechsel in eine klassische For-Profit-Struktur wäre die Voraussetzung für ein Initial Public Offering (IPO). Ein solcher Schritt würde jedoch das ursprüngliche Versprechen untergraben, die Künstliche Intelligenz zum Wohle der gesamten Menschheit zu entwickeln. Die Abhängigkeit von Microsoft, das Milliarden in die Infrastruktur investiert hat, verschärft die Situation. Microsoft hält faktisch eine enorme Kontrolle über die Rechenkapazitäten, was OpenAI in einer strategischen Abhängigkeit hält, die potenzielle neue Aktionäre abschrecken könnte.
Anthropic und die Cloud-Abhängigkeit
Anthropic hat sich als die sicherheitsorientierte Alternative zu OpenAI positioniert. Mit dem Fokus auf Constitutional AI
versucht das Unternehmen, Modelle zu schaffen, die durch ein festes Regelwerk gesteuert werden. Finanziell stützt sich Anthropic massiv auf Partnerschaften mit Amazon und Google. Diese Investitionen sind oft an die Nutzung der jeweiligen Cloud-Plattformen gebunden.
Diese Verflechtung schafft ein Risiko. Die Bewertung von Anthropic basiert auf der Annahme, dass ihre Modelle eine überlegene Sicherheit und damit eine höhere Akzeptanz in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen oder der Medizin finden. Sollte sich jedoch zeigen, dass die Kosten für das Training und den Betrieb der Modelle schneller steigen als die Zahlungsbereitschaft der Unternehmenskunden, schwindet die Grundlage für eine hohe Börsenbewertung. Die Abhängigkeit von zwei der größten Cloud-Anbieter der Welt bedeutet zudem, dass Anthropic keinen völlig unabhängigen Kurs bei der Preisgestaltung ihrer API-Dienste fahren kann.
Die Diskrepanz zwischen Capex und Umsatz
Das Kernproblem der aktuellen KI-Ökonomie ist die enorme Differenz zwischen den Investitionsausgaben (Capex) und den tatsächlichen Erträgen. Die Kosten für die Hardware, insbesondere die H100- und B200-Chips von Nvidia, sowie der Energiebedarf der Rechenzentren sind astronomisch.
Die Frage bleibt, ob die Produktivitätsgewinne, die durch generative KI erzielt werden, ausreichen, um die massiven Investitionen in die Infrastruktur zu rechtfertigen.
Analystenbericht von Goldman Sachs, Juni 2024
Viele Unternehmen nutzen KI-Tools heute als Wrapper
– sie bauen einfache Oberflächen auf die Modelle von OpenAI oder Anthropic auf, ohne selbst einen tiefen technologischen Mehrwert zu schaffen. Wenn diese Wrapper-Unternehmen scheitern, bricht ein Teil der Umsatzbasis der Modell-Entwickler weg. Die Unit Economics, also die Kosten pro generiertem Token im Verhältnis zum Preis, sind in vielen Fällen noch nicht profitabel. Ein Börsengang in einem Umfeld, in dem die Burn-Rate die Umsatzwachstumsrate übersteigt, würde zu massiven Kursverlusten führen, ähnlich wie es während des Platzens der Dotcom-Blase im Jahr 2000 geschah.
Das Risiko einer Marktkorrektur
Ein Zusammenbruch des KI-Hypes würde nicht bedeuten, dass die Technologie nutzlos ist. Er würde bedeuten, dass die Bewertungen korrigiert werden. Wenn Investoren erkennen, dass die Entwicklung einer General Artificial Intelligence (AGI) länger dauert oder teurer ist als angenommen, könnten die privaten Bewertungen, die derzeit im Bereich von zehn bis hundert Milliarden Dollar liegen, drastisch sinken.
Die Gefahr besteht in einer Abwärtsspirale: Sinkende Bewertungen erschweren die Beschaffung von neuem Kapital, was die Forschung verlangsamt, was wiederum die Attraktivität der Produkte mindert. Die großen Tech-Konzerne wie Google und Microsoft können dieses Risiko durch ihre diversifizierten Geschäftsmodelle abfedern. Reine KI-Player wie Anthropic oder ein eventuell börsennotiertes OpenAI hingegen wären existenziell bedroht.
Der Markt wartet derzeit auf den Beweis, dass KI nicht nur Texte generieren oder Code schreiben kann, sondern komplexe Geschäftsprozesse autonom und fehlerfrei steuert. Erst wenn die Phase der Experimente in eine Phase der messbaren Effizienzsteigerung übergeht, wird ein Börsengang für diese Unternehmen sinnvoll. Bis dahin bleibt die KI-Industrie ein hochriskantes Spiel mit extremen Wetten auf eine Zukunft, deren wirtschaftliche Logik noch nicht vollständig bewiesen ist.
Die kommenden Monate werden zeigen, ob die Unternehmen in der Lage sind, ihre Kostenstrukturen zu optimieren oder ob sie weiterhin auf die Hoffnung setzen, dass die nächste Modellgeneration alle finanziellen Probleme durch einen plötzlichen Sprung in der Intelligenz löst. Die Geschichte der Technologie zeigt, dass Hoffnung allein selten ein stabiles Fundament für einen Börsengang bietet.
