Die These der „AI-Verlangsamung“ kann den Finanzierungseifer der Modellgiganten nicht stoppen! Astra wurde vorgestellt und entfacht eine Diskussion über AGI. OpenAI strebt eine Bewertung von 1,2 Billionen US-Dollar an.

Handelsnachrichten-App hat erfahren, dass der Entwickler von ChatGPT – das globale AI-Anwendungs-Flaggschiff OpenAI – sich in ersten Gesprächen mit potenziellen Investoren über eine neue Finanzierungsrunde befindet, mit einer vorgesehenen Bewertung von über 1,2 Billionen US-Dollar. Medien zitieren Insider, wonach die Gespräche von institutionellen Investoren initiiert wurden und der Fortgang von der Zeit des Börsengangs abhängt. OpenAI-CEO Altman erklärte, dass das Unternehmen wahrscheinlich erst 2027 an die Börse gehen werde.

Das bedeutet, dass Investoren bereit sind, mehr OpenAI-Aktien zu erwerben, bevor das Unternehmen offiziell an der Börse bewertet wird. Die dahinterstehende Geschäftslogik ist, dass fortschrittliche Modelle einen größeren Aufgabenbereich übernehmen können, was höhere Wachstumsgrenzen für Abonnements, Unternehmensdienstleistungen und API-Einnahmen eröffnet. Die zukünftige Bewertung hängt davon ab, wie schnell diese Nachfrage in Einnahmen und Cashflow umgewandelt werden kann.

OpenAI erwägt eine neue Finanzierungsrunde mit einer Bewertung von mehr als 1,2 Billionen US-Dollar. Die Finanzierungsbewegungen der beiden anderen führenden AI-Anbieter Anthropic und DeepSeek zeigen die wachsende Kapitaljagd nach Modellplattformen. Anthropic gab im Mai den Abschluss einer Finanzierung über 65 Milliarden US-Dollar bekannt und erreichte danach eine Bewertung von 965 Milliarden US-Dollar. Medien berichteten am 11. September, dass ein potenzieller IPO eine Bewertung von ca. 2 Billionen US-Dollar und eine maximale Kapitalaufnahme von etwa 100 Milliarden US-Dollar anstrebt – dies würde den Rekordwert von SpaceX (86,3 Milliarden US-Dollar im Juni) übersteigen. Die Marktgröße von 2 Billionen US-Dollar bezieht sich auf die potenzielle IPO-Bewertung laut Berichten und ist kein Post-Finanzierungswert.

DeepSeek, Chinas fortschrittlichster Entwickler von AI-Großmodellen, befindet sich laut Medienberichten vom 9. September in Finanzierungsverhandlungen mit einer Pre-Money-Bewertung von etwa 71 Milliarden US-Dollar, während die vorherige Runde bei etwa 52 Milliarden US-Dollar lag. Kapital aus verschiedenen Märkten wettet auf die Wachstumschancen von AI-Anwendungen, aber die im Gespräch befindlichen Preise müssen noch durch Transaktionen bestätigt werden.

Kapitalsteigerungen vor dem Börsengang: OpenAI plant neue Finanzierungsrunde, Bewertung über 1,2 Billionen US-Dollar

OpenAI führt mit Investoren erste Gespräche über eine neue Finanzierungsrunde, die die Bewertung des ChatGPT-Entwicklers vor dem IPO auf über 1,2 Billionen US-Dollar bringen würde.

Laut Medienberichten erklärte ein mit den Verhandlungen vertrauter Insider, dass die Entscheidung über die Finanzierung davon abhänge, wann OpenAI tatsächlich an die Börse geht. Die Gespräche wurden von den Investoren initiiert.

Eine solche Finanzierungsrunde würde den Weg für den lange erwarteten Börsengang ebnen. CEO Sam Altman erklärte gegenüber Fortune, dass die IPO-Pläne weiterlaufen, aber nicht dieses Jahr stattfinden werden. Mit einer Bewertung wie dieser würde OpenAI seinen Hauptkonkurrenten Anthropic überholen, dessen Bewertung nach der Finanzierungsrunde im Mai bei 965 Milliarden US-Dollar lag.

Die britische Financial Times berichtete am Dienstag über die Gespräche und betonte, dass die Runde langfristigen Unterstützern von OpenAI die Möglichkeit bietet, ihre Investitionen vor dem Börsengang zu erhöhen.

Anthropic bereitet seinen eigenen IPO mit Nasdaq als Börsenplatz vor. Nach Bloomberg will das Unternehmen, das den Claude-Chatbot entwickelt, beim frühestmöglichen IPO im Oktober eine ähnliche oder höhere Summe wie SpaceX (86,3 Milliarden US-Dollar im Juni) aufnehmen.

OpenAI-CEO Altman erklärte kürzlich gegenüber Fortune, dass das Unternehmen wahrscheinlich erst 2027 an die Börse gehen werde.

Aus Sicht der Fortschritte bei Technologie und Wirtschaftlichkeit liegt der Kern der hohen Bewertungen beider Unternehmen darin, Modellfähigkeiten in wiederholbar auslieferbare professionelle Arbeit zu verwandeln. Vortraining schafft grundlegende Fähigkeiten, verstärkendes Lernen und Aufgabenevaluation verbessern Schlussfolgern und Ausführung, Werkzeugaufrufe, Kontextmanagement und Ergebnisprüfung helfen dem Modell, längere Arbeitsabläufe zu vollenden.

OpenAIs neues und viel diskutiertes Astra-Großmodell liefert ein konkretes Beispiel: In OpenAIs OSWorld 2.0 Delay-Simulationstest erreichte Astra eine Punktzahl von 72,6 %, eine Aufgabe dauert etwa 40 Minuten; die Vorgängergeneration GPT-5.6 Sol lag bei 65,7 % und rund 75 Minuten. Das zeigt Verbesserungen bei Ergebnisse und Zeit unter bestimmten Prüfbedingungen. OpenAIs veröffentlichte Astra-Ergebnisse gelten als bahnbrechend, darunter FrontierMath Level 4 mit 98 % und ARC-AGI-3 mit 99,9 %, was die Leistungssteigerung bei schwierigen Tests belegt. Daher betonte Nvidia-CEO Jensen Huang kürzlich in sozialen Medien, dass das Erscheinen von GPT-6 Astra den Beginn des AGI-Zeitalters markiert.

Anthropics jüngste Enthüllungen zu Multi-Agenten-Forschungssystemen verdeutlichen den Wert von Planung, paralleler Suche und mehrfachem Werkzeugaufruf. Sollte dieser Fortschritt die Nacharbeit und den menschlichen Eingriff bei Kundenaufgaben reduzieren, haben Unternehmen mehr Gründe, AI in ihre Budgets aufzunehmen; der Geschäftsspielraum der Modellfirmen erweitert sich somit auf Softwareentwicklung, Forschung und professionelle Dienstleistungen.

Die plötzliche Aussetzung der Pro-Abo-Version von Astra zeigt den starken und stetig steigenden kommerziellen Bedarf für AI-Großmodelle, aber auch die Einschränkungen bei der Rechenleistung. Medien berichteten, dass OpenAI-Produktchef Tibo Astra als "noch nie dagewesen" bezeichnete und der Pro-Modus das System am stärksten beansprucht; seit dem 10. September pausiert OpenAI neue oder Upgrade-Abos für das monatliche 200 US-Dollar Pro 20x-Paket, bestehende Abonnenten können wie gewohnt verlängern.

Technisch betrachtet benötigen komplexe Agentenaufgaben wiederholtes Kontextlesen, Werkzeugaufruf, Planung und Ergebnisprüfung: Eingabeverarbeitung erhöht das Rechenaufkommen, lange Gespräche und hohe Parallelität belasten den KV-Speicher, die Generierungsphase wird eventuell durch den Grafikspeicher begrenzt. Mehr verfügbare Rechenleistung und optimierte Verteilung bestimmen, wie viel zahlende Nachfrage verarbeitet und zu welchen Kosten die Aufgaben erledigt werden können.

Unbestritten ist, dass die durch Astra verursachte Nachfrage den kommerziellen Expansionsdrang von OpenAI verstärkt. Der Schlüssel zur Billionen-Bewertung liegt in der fortlaufenden Steigerung der Erfolgsrate, damit Abonnements, APIs und Unternehmenseinnahmen nachhaltige Gewinne und Cashflow schaffen.

Wenn die Billionen-Bewertung auf 5 % Rendite trifft: Investitionen im AI-Boom fokussieren sich zunehmend auf die realisierbare Leistung

Währenddessen verschiebt sich der Fokus der Börsen und Anleger weltweit angesichts des "AI-Verlangsamungsnarrativs" und steigender US-Anleiherenditen zunehmend auf die Realisierungsfähigkeit von AI-Gewinnen. Kapital jagt weiterhin die langfristigen Wachstumschancen von Modellplattformen, der Markt verlangt aber bei AI-bezogenen börsennotierten Unternehmen, insbesondere Softwarefirmen, eine schnellere Gewinnrealisierung.

"AI-Verlangsamungsnarrativ" – Anthropic und OpenAI sowie globale AI-Führer forderten am Wochenende einen langsameren Fortschritt bei der Entwicklung fortschrittlicher AI-Großmodelle. Dazu kommt der starke Anstieg der Renditen langfristiger US-Anleihen, was die Bewertungsgrenzen für Tech-Aktien anhebt. Am 12. September appellierte Anthropic-CEO Dario Amodei für einen langsameren Fortschritt, damit Sicherheitsmaßnahmen Schritt halten. Altman und andere unterstützen dies.

Nach Amodeis "Verlangsamungsnarrativ" fiel Nvidia – der "AI-Chip-Superstar" – am 14. September um 3,4 %. Der weltweite Halbleiterindex Philadelphia Semiconductor sank ungewöhnlich stark um 6 %, was die Risiken durch das Verlangsamungsthema widerspiegelt. Der Markt bewertet nun Trainingsinvestitionen, Modellveröffentlichungszyklen und die Wachstumsprognosen für Rechenkraft neu. Am 14. September fiel Philadelphia Semiconductor um 6 %. Der südkoreanische KOSPI-Index – als globale Benchmark für AI-Infrastrukturinvestitionen – sank am Montag um über 3 %, und am 15. September erneut um 0,85 % auf 6.627,26 Punkte, der vierte Rückgang in Folge.

Am 15. September überschritt die Rendite der 10-jährigen US-Staatsanleihe erneut die 5 %-Marke – der höchste Wert seit 2007. Als "globaler Asset-Preisanker" stiegen die Renditen am 14. September auf 5,012 % und fielen später auf 4,960 %. Bis Börsenschluss am 15. September blieb die Rendite bei 5,04 %, dem höchsten Stand seit 2007. Der "Preisanker" ist ein wichtiger Benchmark für risikolose Dollar-Zinsen, beeinflusst Unternehmensfinanzierungskosten und den Diskontsatz zur Bewertung künftiger Gewinne. Energiepreise und Inflation treiben die Renditen und zwingen Tech-Aktien, steigende Finanzierungskosten und die Anpassung langfristiger Wachstumsprognosen zu bewältigen.

Nach Erreichen des höchsten Stands seit 2007 sorgen hohe US-Staatsanleiherenditen und das "Verlangsamungsnarrativ" für einen vorsichtigeren Ausblick auf Rechenleistungsausbau und Ertragswachstum der Chip-Unternehmen. Die durch Astra ausgelöste starke Zunahme der AI-Anwendung und der Nachfrage nach Nutzerrechenkraft gibt der AI-Kommerzialisierung jedoch positive Impulse. Vor diesem Hintergrund verhandelt OpenAI über eine Finanzierung mit einer Bewertung von mehr als 1,2 Billionen US-Dollar. Dies kann als Zeichen dafür gewertet werden, dass Investoren weiterhin an den langfristigen Markt für fortschrittliche Modelle glauben, die in Abonnements, Unternehmensservices und professionelle Arbeitsabläufe eindringen. Die Meinungsverschiedenheiten am Kapitalmarkt konzentrieren sich darauf, wie schnell AI kommerziell Einnahmen erzielt – und ob diese Einnahmen die kontinuierlich steigenden Investitionen in Rechenleistung tragen können.