„Fable 5.1“ ist da – Anthropic zeigt erneut seine Stärke

Zusammenfassung der Kerninhalte

Anthropic hat in der Frühzeit die beiden AI-Modelle Fable 5.1 und Mythos 5.1 veröffentlicht. Fable 5.1 richtet sich an normale Nutzer und Unternehmen, während Mythos 5.1 speziellen Forschungseinrichtungen zur Verfügung steht. Beide Modelle weisen eine deutliche Verbesserung der Leistung bei langandauernden, kontinuierlichen Aufgaben auf und senken gleichzeitig die Kosten für die Speicherung von Zwischenergebnissen (Caching). Dies ist vermutlich die letzte bedeutende Veröffentlichung vor dem Börsengang von Anthropic – das Unternehmen hat bereits heimlich die Unterlagen für einen IPO eingereicht und plant, die Erstveröffentlichung der Unterlagen nach dem Labor Day im September durchzuführen. Die geschätzte Marktkapitalisierung liegt bei mehreren Billionen Dollar. Allerdings steht Anthropic vor Herausforderungen in Bezug auf die Festlegung der Nutzerquoten sowie den hohen Kosten für Rechenleistung.

1. Neue Modelle: AI, die länger arbeiten kann – und das sogar günstiger

Fable 5.1 ist keine umfassende Überarbeitung, sondern eine gezielte Optimierung:

• Leistungsverbesserung bei langandauernden Aufgaben: Bei Aufgaben wie wissenschaftlichen Experimenten oder der Bearbeitung komplexen Codes hat sich die Leistung der Modelle deutlich verbessert (Terminal-Bench-Science von 24,7 % auf 52,6 %); zudem können die Modelle 38 Stunden lang ohne menschliches Eingreifen weiterarbeiten (z. B. automatische Korrektur von Experimentalfehlern, parallele Durchführung von sechs Experimenten). Bei allgemeinen Inferenz- oder Code-Aufgaben ist die Leistung hingegen nur geringfügig gestiegen, was darauf hindeutet, dass Fable 5.1 speziell für Szenarien entwickelt wurde, in denen die AI kontinuierlich eingesetzt werden muss.
• Kostenreduzierung: Der Grundpreis ist unverändert (10 US-Dollar pro Million Token für die Eingabe, 50 US-Dollar für die Ausgabe), jedoch wurden die Kosten für das Caching um 75 % gesenkt (von 1 US-Dollar auf 0,25 US-Dollar). Caching bedeutet, dass bereits verarbeitete Systeminformationen und Codebibliotheken wiederverwendet werden können, ohne sie jedes Mal neu berechnen zu müssen – je länger die Aufgabe dauert, desto mehr Geld kann dadurch eingespart werden. Laut Angaben des Unternehmens können die Kosten für komplexe Aufgaben bis zu 45 % gesenkt werden; der Grundpreis ist jedoch immer noch doppelt so hoch wie der von GPT. Entwickler kritisieren, dass eine komplexe Code-Aufgabe bis zu 20–50 US-Dollar kosten kann.

2. Mythos 5.1: Die „unbegrenzte“ Version für Forschungseinrichtungen

Mythos 5.1 verfügt über die gleichen Fähigkeiten wie Fable 5.1, der einzige Unterschied liegt in den geringeren Sicherheitsbeschränkungen:

• Nur an „überprüfte Institutionen im Bereich der Netzwerk- und Lebenswissenschaften“ wird Zugang gewährt – beispielsweise für die Durchführung risikoreicher Sicherheitsprüfungen oder die Entwicklung von Proteinen. Die Effizienz dieser Modelle ist besonders hoch: Die Treffrate bei der Entwicklung von Proteinbindern liegt bei fast 50 % (im Vergleich zu durchschnittlich 10–15 % in der Branche), was 10-mal besser ist als die beste Konkurrenzlösung. Zudem können mit Mythos 5.1 hochauflösende Karten des Planeten Venus anhand alter NASA-Daten erstellt werden (von 10 km auf 2 km Auflösung).
• Warum werden die Modelle getrennt? Weil normale Modelle möglicherweise zum Schreiben von Schadsoftware missbraucht werden könnten, während Forschungseinrichtungen eine größere Freiheit bei der Nutzung der AI benötigen. Anthropic kontrolliert dieses Risiko mithilfe eines „Vertrauenszugangssystems“.

3. Der letzte „Muskelzeig“ vor dem Börsengang: Hohe Marktwertung – aber schnelle Kosten

Diese Veröffentlichung ist ein „Vorsprint“ von Anthropic für die Wall Street:

• IPO-Plan: Die Unterlagen wurden bereits heimlich eingereicht; die Erstveröffentlichung der Unterlagen ist für nach dem Labor Day im September geplant, der Investorstag folgt Mitte September, der Börsengang könnte bereits Ende September stattfinden.
• Erstaunliche Marktwertung: Im Mai wurde die Unternehmensbewertung bei einer Privatplatzierung auf 965 Milliarden US-Dollar geschätzt; jetzt erwarten Investoren eine Marktkapitalisierung von mehr als 2 Billionen US-Dollar (einige gehen von einer Bewertung von 3 Billionen US-Dollar aus, basierend auf 30-fachem Umsatz). Der Umsatz ist ebenfalls stark gestiegen: Im zweiten Quartal lag der Umsatz 14-mal so hoch wie im Vorjahr; das Unternehmen erzielte erstmals einen Gewinn, und die zukünftigen Erwartungen sind noch höher (2028: 190–200 Milliarden US-Dollar).
• Hohe Kosten: Anthropic hat gerade zwei große Verträge über Rechenleistung abgeschlossen: Einen Vertrag mit Nscale im Wert von 45 Milliarden US-Dollar über einen Zeitraum von 6 Jahren sowie einen Vertrag mit Lambda im Wert von 50 Milliarden US-Dollar – insgesamt 80 Milliarden US-Dollar (ca. 537,7 Milliarden Yuan). Das bedeutet, dass das Unternehmen bereits jetzt einen Großteil seiner zukünftigen Einnahmen in Rechenleistung investiert.

4. Kritik der Nutzer: Nomineller Anstieg der Quoten – tatsächlicher Rückgang?

Nach der Veröffentlichung der neuen Modelle gab es viel Kritik von Nutzern bezüglich der Nutzerquoten:

• Im August kündigte Anthropic an, dass die Standardwochenquoten ab dem 14. September um 25 % erhöht werden; dies bezieht sich jedoch auf den Stand vor Mai. Derzeit nutzen die Nutzer temporäre Quoten, die 50 % höher sind als die alten Quoten. Daher werden die Quoten nach September voraussichtlich von 150 auf 125 sinken – das entspricht einem Rückgang von 17 %. Die Nutzer fordern mehr Transparenz und großzügigere Quoten.

5. Der Schlüssel nach dem Börsengang: Können die Einnahmen die Rechenkosten übersteigen?

Das Hauptproblem für Anthropic ist nicht mehr, ob die Modelle leistungsfähig genug sind, sondern ob sie tatsächlich Geld verdienen können:

• Das Unternehmen zielt auf hochwertige Anwendungsbereiche ab (Forschung, Finanzen, Medizinssicherheit, langandauernde Aufgaben), in denen Kunden bereit sind, Geld auszugeben. Die Senkung der Cachingkosten soll Unternehmen dazu ermutigen, AI für solche Aufgaben einzusetzen.
• Die Rechenkosten sind jedoch ein unendlicher Teufelskreis: Mit den aktuellen Verträgen über 80 Milliarden US-Dollar muss das Unternehmen weiterhin viel Rechenleistung kaufen. Nach dem Börsengang wird die Wall Street prüfen, ob die Leistungsfähigkeit der Modelle in ausreichend hohe Einnahmen umgewandelt werden kann, um diese Kosten zu decken.

Kurz gesagt: Anthropic zeigt derzeit seinen Investoren seine Fähigkeiten – doch ob diese Fähigkeiten tatsächlich zu finanziellen Erfolgen führen, wird der entscheidende Test sein.

Diese Nachricht stellt im Grunde eine doppelte Präsentation von Anthropics Fähigkeiten und Geschäftsmodell vor dem Börsengang dar: Es wird gezeigt, dass die Modelle weiterhin an der Spitze der Technologie stehen, und gleichzeitig wird den Investoren vermittelt, dass die Technologie Geld einbringen kann. Allerdings müssen Anthropic auch die Kritik der Nutzer sowie die hohen Rechenkosten bewältigen.