AT&T nutzte in den vergangenen Jahren kostenpflichtige, geschlossene Modelle von Anthropic und OpenAI für Kundenservice, Gesprächstranskription und Programmierung. Doch als die KI-Ausgaben stiegen, begann der Telekomkonzern nach Systemen zu suchen, die er herunterladen und verändern konnte, ohne für den Zugang zu bezahlen oder um Erlaubnis zu bitten.¹

Im Mai machten offene Modelle 20 % der KI-Nutzung von AT&T aus. Dieser Anteil ist inzwischen auf 40 % gestiegen und könnte innerhalb weniger Monate 60 % erreichen, sagte Andy Marcus, Chief Data and AI Officer. Das Unternehmen hat einige KI-Kosten gegenüber dem Beginn dieses Jahres um bis zu 80 % gesenkt. „Wir glauben, dass es höher sein könnte“, sagte Marcus über den letztendlichen Anteil offener Modelle.²

AT&T ist nicht allein. Auch Airbnb und Deloitte bewegen sich hin zu günstigeren, stärker anpassbaren offenen Systemen, während Daten von OpenRouter für die USA zeigten, dass offene Modelle im vergangenen Monat 58 % der Nutzung ausmachten, nach 10 % ein Jahr zuvor. Der Kauf der Open-Model-Bibliothek Hugging Face durch Nvidia für 12,9 Milliarden US-Dollar unterstrich, wie ernst die Branche diesen Wandel nimmt. Nvidia-Chef Jensen Huang sagte, der Deal werde KI „offener, leistungsfähiger und zugänglicher“ machen.³

Besonders deutlich sind die wirtschaftlichen Vorteile bei in China entwickelten Modellen von Unternehmen wie DeepSeek, Moonshot AI und Alibaba. Jerry Tang, Chef von Atlas Cloud, sagte, einige könnten 80 % bis 90 % der Leistungsfähigkeit von Modellen von OpenAI und Anthropic zu 20 % der Kosten bieten. „Ein Mazda bringt Sie problemlos ans Ziel, und ein Maserati hat keinen großen Investitionswert“, sagte er.²

Dennoch bedeutet die Wende keine vollständige Abkehr von geschlossener KI. Für anspruchsvolle Programmier-, Bild- und Videoarbeiten bevorzugen Unternehmen weiterhin proprietäre Systeme, während sich offene Modelle für einfachere, spezialisierte Aufgaben eignen. Und AT&T, das Regulierungs- und Datenschutzbedenken hegt, sagt, es untersuche chinesische Modelle, statt sie zu nutzen; das Unternehmen hat sich für in den USA entwickelte Alternativen wie Googles Gemma und Metas Llama entschieden.²

Dadurch entsteht eine sich vertiefende strategische Spaltung. Dario Amodei von Anthropic plädiert aus Gründen der nationalen Sicherheit für strenge KI-Kontrollen; Huang und Mark Zuckerberg von Meta sagen, Offenheit sei für ein demokratisches, ausgewogenes Ökosystem unerlässlich. Zuckerbergs Antwort auf ausländische Konkurrenz lautet nicht Beschränkung, sondern bessere heimische Modelle: „Unser Ziel sollte es sein, US-Open-Source-Modelle zu den besten der Welt zu machen.“²