Zusammenfassung der Kerninhalte
Durch mehr als zehn Tage an Beobachtungen im Silicon Valley zeigt der Autor die reale Situation des Silicon Valley unter dem Einfluss der AI-Welle: B2B-AI-Anwendungen (insbesondere Unternehmensdienste und Coding-Tools) wachsen exponentiell, das Agenten-Startup-Geschäft hat sich von der Verkauf von Tools auf die Bereitstellung von Ergebnissen verändert, und es gibt sogar Infrastrukturlösungen für AI. AI erneuert die Unternehmensprozesse – doch es gibt auch Bedenken wie eine ARR-Blase und die Verdrängung von Arbeitsplätzen. Die 2B-Märkte in China und den USA verfolgen aufgrund unterschiedlicher Personalkosten und Standardisierungsanforderungen unterschiedliche Entwicklungswege. Hardwareunternehmen profitieren von technologischen Barrieren. Insgesamt konzentriert sich das AI-Geschäft im Silicon Valley derzeit auf Kostensenkung und Effizienzsteigerung für Unternehmen; disruptive Innovationen am C-Bereich sind zwar noch nicht vorhanden, aber die Zukunft sieht vielversprechend aus.
1. Wie profitabel sind die AI-Unternehmen im Silicon Valley wirklich? Anthropics Einnahmen haben sich innerhalb von sechs Monaten vervierfacht
Das Wachstum der AI-Unternehmen im Silicon Valley basiert nicht auf „Geschichten“, sondern auf echten Einnahmen. Beispielsweise lag das jährliche stabile Einkommen (ARR) von Anthropic (dem Mutterkonzern von Claude) Ende 2025 bei 9 Milliarden US-Dollar und stieg im Mai 2026 auf über 40 Milliarden – ein Vierfachanstieg innerhalb von sechs Monaten, wobei Coding-Tools den größten Beitrag leisteten. Investoren hatten angenommen, dass der Markt für Coding-Tools nur einen Wert von 10 Milliarden US-Dollar hat; Anthropic hat diese Schätzung jedoch weit übertroffen.
Die Bewertungen dieser Unternehmen sind ebenfalls realistisch: Anthropics Bewertung liegt bei fast einer Billion US-Dollar, was einem Kursverhältnis von 25 zu ARR entspricht (1 Billion ÷ 40 Milliarden). Angesichts des Wachstumsraten und der zukünftigen Gewinnpotenziale ist dies viel vernünftiger als die Bewertungen inländischer AI-Unternehmen, die auf Geschichten basieren (wie Zhipu oder Minimax). Selbst kleine Unternehmen, die Modelle aggregieren, können mit einer Bewertung von 8 Milliarden US-Dollar Finanzierung erhalten – schließlich verfügen sie über echte Einnahmen, und die Diskussionen drehen sich um Möglichkeiten zur Steigerung der Einnahmen, nicht um die Schaffung großer Zukunftsvisionen.
2. Agenten-Startup-Geschäft: Von der Verkauf von Tools zur direkten Ergebnislieferung
Im Silicon Valley wird nicht mehr über lokale intelligente Frameworks gesprochen, sondern über „Agenten“: Diese helfen Menschen bei der Arbeit und liefern direkt Ergebnisse. Beispielsweise verkaufen Startup-Unternehmen früher Tools für Rechtsagenten an Anwaltskanzleien; heute entwickeln sie selbst Agenten, die rechtliche Angelegenheiten für Unternehmen erledigen (was dem Verkauf von „Endergebnissen“ entspricht) – Unternehmen können dadurch ganze Abteilungen abbauen.
Noch interessanter sind Projekte, die speziell für AI entwickelt werden: Die Produkte dienen nicht Menschen, sondern direkt AI-Systemen; sie sind „kopflos“ – ohne Benutzeroberfläche und ohne Registrierung, nur mit APIs, über die AI-Systeme darauf zugreifen können. Ein Beispiel ist das Unternehmen Exa, das Suchmaschinen für AI entwickelt (Google wurde für Menschen entwickelt, nicht für AI). Es bedient bereits mehr als 5000 Kunden, darunter Cursor, Devin und Alibaba. Exa möchte den Internetbusinessmodell verändern: Früher war es „kostenloser Inhalt → Aufmerksamkeit erregen → Werbung verkaufen“; heute zahlen Nutzer von AI direkt nach der Nutzung – ähnlich wie für Wasser und Strom – und es könnte sogar einen Teil des Geldes an Content-Ersteller weitergeben.
3. AI „kippt“ Unternehmensprozesse um: Alte Mitarbeiter werden entlassen, ganze Prozesse überarbeitet
AI ist nicht nur die Bereitstellung eines Tools, sondern eine Neugestaltung der Unternehmensprozesse. Beispielsweise kauften zwei junge Gründer von Corgi AI eine Versicherungsgesellschaft und entließen zunächst alle Versicherungsprüfer, um die Prüf- und Genehmigungsprozesse mit AI zu überarbeiten – Prozesse, für die früher mehrere Jahre Erfahrung erforderlich waren. Das Unternehmen ist 1,3 Milliarden US-Dollar wert und erzielt ein jährliches stabiles Einkommen von über 40 Millionen US-Dollar; es kann schneller und günstiger Versicherungspolicen ausstellen als herkömmliche Unternehmen.
Investoren vergleichen diese Veränderungen mit dem Einbau eines Motors in eine Dampfmaschine: Früher dauerte die Produktentwicklung zwei Monate Design, drei Monate Entwicklung und einen Monat Test; heute kann dies mit Claude Code in zwei bis drei Wochen erledigt werden – doch das Design und der Test sind zu Engpässen geworden. Diese Veränderungen sind hart: Alte Mitarbeiter können ersetzt werden, aber sie bieten auch neuen Unternehmen Chancen.
4. Welche Unterschiede gibt es zwischen den 2B-Märkten in China und den USA?
Das Wachstum des AI-Geschäfts im Silicon Valley basiert hauptsächlich auf dem B-Bereich, während es in China schwierig ist, 2B-Unternehmen zu gründen. Der Hauptgrund sind die unterschiedlichen Personalkosten: In den USA beginnt das Jahresgehalt von Durchschnittsarbeitern bei etwa 50.000 US-Dollar; Unternehmen bevorzugen es, Tools zu kaufen, anstatt neue Mitarbeiter einzustellen. In China ist der Arbeitskraftpreis niedriger; große Unternehmen bauen eigene Teams auf, was zu einer Nichtstandardisierung der Anforderungen führt – jede Firma benötigt individuelle Systeme, und Startup-Unternehmen können ihre Produkte nicht skalieren.
In den USA konzentrieren sich 2B-Unternehmen auf spezifische Nischen (wie Rechtsagenten), erledigen zunächst einige innovative Projekte und replizieren diese anschließend bei mehr Unternehmen; in China hingegen werden maßgeschneiderte Projekte erstellt, und die Einnahmen basieren auf Einzelprojekten – ohne Wachstumseffekte. Ein chinesischer Gründer sagte: „Man sollte in China keine 2B-Projekte mehr starten“ – aus Verzweiflung über diese Umgebung.
5. Bedenken und Chancen unter der AI-Welle: Eine Blase, Arbeitsplatzverluste und Hardwareunternehmen, die vom Aufschwung profitieren
Das AI-Geschäft im Silicon Valley ist nicht perfekt:
- ARR-Blase: Viele Unternehmen konzentrieren sich auf ARR, aber viele haben negative Gewinnraten; einige kaufen sogar Dienstleistungen von anderen, um ihre Zahlen zu erhöhen (A kauft B’s Dienste, B kauft A’s Dienste – die ARR steigt, aber es entsteht kein echter Wert).
- Arbeitsplatzverluste: AI erhöht die Effizienz der Menschen um 30–50 Prozent; Unternehmen benötigen weniger Mitarbeiter, insbesondere auf einfacheren Positionen.
- Hardware-Vorteile: Der Softwaremarkt ist sehr wettbewerbsintensiv, aber Hardwareunternehmen (wie Hersteller von Halbleiterausrüstung und Materialien) profitieren von technologischen Barrieren – große Unternehmen kaufen Rechenleistung in großen Mengen; Hardwareunternehmen müssen nicht überstunden und können von zu Hause aus arbeiten; ihre Aktienkurse steigen ebenfalls.
Zum Schluss erinnert der Autor an die Piratenflaggen des Computermuseums: Das aktuelle AI-Produkt mag noch nicht perfekt sein, aber es könnte die Welt verändern – ähnlich wie das Macintosh-Team im Jahr 1983. Disruptive Innovationen am C-Bereich sind zwar noch nicht vorhanden, aber alle bereiten den Weg dafür vor.
Fazit
Derzeit dominiert das B-Bereich das AI-Geschäft im Silicon Valley; der Fokus liegt auf Kostensenkung und Effizienzsteigerung. Der „iPhone-Moment“ am C-Bereich ist noch nicht gekommen – aber die Zukunft ist vielversprechend. Gründer jagen die Trends wie Surfer, mit Chancen und Ängsten. Solange sie durchhalten, könnte das nächste „Piraten-Team“ in einem unauffälligen Gebäude warten und die Zukunft verändern.