Drei Veröffentlichungen aus der ersten Oktoberhälfte erzählen zusammen eine Geschichte, die keine von ihnen allein erzählt. Am 2. Oktober begann unter Investoren eine Grafik mit dem Titel „The expanded AI capital web: who owes whom“ zu kursieren. Sie wurde aus Unternehmensmeldungen zusammengestellt und zeichnet Verpflichtungen, Umsatzbeteiligungen, Investitionen, Rückkäufe und Garantien zwischen OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Oracle, Nvidia, Broadcom, AMD, SoftBank, xAI, CoreWeave und einer Gruppe kleinerer KI-Clouds nach. Das Ganze sieht weniger wie ein Markt als wie ein Schaltplan aus.

Drei Tage später veröffentlichten Morgan Stanley und Goldman Sachs ihre Einschätzung der darunterliegenden Schulden: außerbilanzielle Verpflichtungen von rund drei Billionen US-Dollar, Rekordkredite und eine Verschuldung der größten Cloud-Unternehmen, die sich in sechs Monaten ungefähr verdoppelt hat. Am 12. Oktober sagte Mark Zuckerberg der Financial Times, Metas neues Modell Muse Wonder habe die Frontier erreicht. Dafür seien sehr viel Rechenleistung und Investitionen nötig gewesen. Die besten Versionen würden geschlossen bleiben und an Unternehmen verkauft.

Zusammengenommen sind das keine drei unabhängigen Geschichten. Die Spitze der künstlichen Intelligenz ist ein Netz amerikanischer Schulden und Garantien, und das Unternehmen, das europäischen Unternehmen jahrelang kostenlose offene Gewichte gab, hat seine Tür geschlossen. Zugleich erweist sich vieles von dem, was Europa als eigene „souveräne“ KI kauft, bei näherer Betrachtung als Schaufenster desselben Netzes.

Das wirft eine Frage auf, die jeder europäische Vorstand stellen sollte, bevor er einen weiteren KI-Vertrag unterschreibt: Braucht souveräne KI wirklich Milliarden? Bei neuland.ai lautet unsere Antwort: nein. Sie braucht sie nicht. Abhängigkeit schon.

Dies ist der neunundzwanzigste Beitrag einer Reihe, die ich für neuland.ai schreibe. Jeder Beitrag hat dasselbe Grundargument weitergeführt: Der Wert, das Risiko und der Vorsprung in der Enterprise-KI liegen nicht im Modell. Sie liegen in der Schicht über und um das Modell herum.¹ Dieser Beitrag folgt dem Geld hinter den Modellen und argumentiert, dass europäische Unternehmen für die falsche Schicht bezahlt haben.

Die Spitze wird durch ein Netz amerikanischer Versprechen finanziert. Die KI eines europäischen Unternehmens sollte weder Teil der Sicherheiten sein, noch sollten es seine Daten sein.

Lesen Sie die Pfeile

Die Grafik verdient eine langsame Lektüre, denn fast jeder Pfeil steht für eine Abhängigkeit.²

Broadcom hat Anthropic zugesagt, bis zu 42 Milliarden US-Dollar zu leihen. Anthropic will damit Broadcom-Chips kaufen.³ Nvidias Finanzierung von OpenAI, im Juli mit 600 Milliarden US-Dollar gemeldet, wurde im August zu einer unterzeichneten Garantie über 105 Milliarden US-Dollar für Kapazitäten in Ohio. Google garantiert die Mietverträge eines Rechenzentrums eines KI-Cloud-Anbieters, der Googles eigene TPU-Chips an Anthropic vermietet. Google hält selbst ungefähr 14 Prozent an Anthropic. Anthropic hat seinerseits rund 200 Milliarden US-Dollar in Googles Cloud zugesagt.⁴ Nvidia hat über sechs Jahre 36 Milliarden US-Dollar zugesagt, um Kapazitäten seiner KI-Cloud-Partner zurückzukaufen, falls deren eigene Kunden sie nicht nutzen.

Das Muster wiederholt sich überall: Lieferanten finanzieren ihre Kunden, und das Geld kehrt als Auftrag zu ihnen zurück. Lieferantenfinanzierung hat in jeder kapitalintensiven Branche eine lange Geschichte. Sie bedeutet jedoch, dass ein erheblicher Teil der Nachfrage, die die Branche an sich selbst meldet, von ihr selbst bezahlt wurde.

Abbildung 1. Ausgewählte dokumentierte Zahlungsströme im KI-Kapitalnetz. Originalgrafik von neuland.ai auf Grundlage der Quellen in den Anmerkungen 3 und 4. Die vollständige Karte „The expanded AI capital web: who owes whom“ von ZeroHedge vom 2. Oktober 2026 ist in Anmerkung 2 belegt. Eine aktuelle, quellenbasierte Karte wird unter ai-circular-economy.com gepflegt.

Die Zahlen darunter

Morgan Stanley kommt zu dem Ergebnis, dass die fünf größten Cloud-Unternehmen, Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft und Oracle, zusammen mit Nvidia und Broadcom mehr als 3,1 Billionen US-Dollar an Garantien, Mietverträgen und anderer finanzieller Unterstützung für die KI-Ausbaupläne anderer Unternehmen zugesagt haben. Die eigenen nicht abgezinsten Verpflichtungen der Cloud-Unternehmen belaufen sich allein auf mehr als 2,7 Billionen US-Dollar, ungefähr drei Jahre ihres operativen Cashflows.⁵

In diesem Jahr werden diese fünf Unternehmen zum ersten Mal voraussichtlich mehr für Investitionen ausgeben, rund 820 Milliarden US-Dollar, als ihre Geschäftstätigkeit an Cash erzeugt, rund 750 Milliarden US-Dollar. Für das nächste Jahr liegt die Prognose zwischen einer und 1,3 Billionen US-Dollar.⁶ Die Differenz wird geliehen. Morgan Stanley erwartet, dass 2026 weltweit fast 570 Milliarden US-Dollar an KI-bezogenen Schulden ausgegeben werden, und die Bruttoverschuldung der Cloud-Unternehmen hat sich in sechs Monaten ungefähr verdoppelt.⁷

Ein großer Teil davon ruht auf zwei Unternehmen. Ein Managing Partner von Rothschild & Co bezeichnete Broadcoms Kredit gegenüber Reuters als „quite a concentrated bet right now on two companies“ [„derzeit eine ziemlich konzentrierte Wette auf zwei Unternehmen“]: OpenAI und Anthropic müssen genug Umsatz erzielen, um die gesamte Finanzierung zu tragen.⁸

Abbildung 2. Investitionsausgaben, Cashflow, Schuldenaufnahme und außerbilanzielle Verpflichtungen. Originalgrafik von neuland.ai auf Grundlage der Quellen in den Anmerkungen 5 bis 7.

Die europäischen Adressen

Zwei Namen in der Box mit den kleineren KI-Clouds werden regelmäßig als Beleg dafür genannt, dass Europa eigene Kapazitäten aufbaut. Deshalb verdienen sie jeweils einen Satz.

Nscale ist ein britisches Unternehmen, gegründet 2024. Im August vereinbarte Anthropic, über sechs Jahre rund 45 Milliarden US-Dollar an Kapazität von Nscale zu mieten, auf dem Campus von Nscale in West Virginia, mit Nvidia-Chips, Nvidia als Anteilseigner und Kreditgeber sowie vor einem geplanten Börsengang in New York.⁹ Nebius ist niederländisch. Der größte Vertrag des Unternehmens im Wert von bis zu 27 Milliarden US-Dollar besteht mit Meta, und Nvidia hat zwei Milliarden US-Dollar in das Unternehmen investiert.¹⁰

Beide können hervorragende Unternehmen sein. Keines von beiden ist europäische Souveränität. Eine europäische Adresse mit einem amerikanischen Kunden, amerikanischen Chips, amerikanischen Absicherungen und einer amerikanischen Börsennotierung ist eine europäische Postleitzahl auf einer amerikanischen Bilanz. Dasselbe gilt für die „souveräne“ Cloud eines amerikanischen Hyperscalers, die ein früherer Beitrag dieser Reihe untersucht hat.¹¹

Europäische Plattformen, die nicht halten, was sie versprechen

Dasselbe Problem zieht sich durch einen großen Teil des europäischen Enterprise-KI-Marktes. Es ist an der Zeit, dass jemand in diesem Markt es offen ausspricht.

Viele Plattformen, die europäischen Unternehmen als souveräne KI verkauft werden, sind bei näherer Betrachtung drei Dinge: eine Chat-Oberfläche, eine Workflow-Fläche und eine Verbindung zu amerikanischen Modell-APIs. Einige werden von amerikanischem Risikokapital finanziert. Einige stehen oder standen unter einer amerikanischen Muttergesellschaft, die, wie bei vielen europäischen Start-ups, gegründet wurde, um in den Vereinigten Staaten Kapital aufzunehmen. Mehrere haben seitdem ihre Struktur verändert, eine Holding verlegt oder eine europäische Gesellschaft eröffnet und vermarkten sich nun als deutsche oder europäische Unternehmen.

Eine Umstrukturierung verändert den Briefkopf. Sie verändert nicht die Eigentümerstruktur, löscht nicht die Verpflichtungen gegenüber den Investoren und verlegt die Modelle nicht. Wenn die Investoren amerikanisch sind, bestehen die Verpflichtungen ihnen gegenüber. Wenn eine Muttergesellschaft amerikanisch ist, kann das Recht der Vereinigten Staaten sie verpflichten, Daten in ihrem Besitz, ihrer Verwahrung oder unter ihrer Kontrolle herauszugeben. Das kann Daten einschließen, die von den von ihr kontrollierten Tochtergesellschaften gehalten werden.¹²

Und wenn jede Antwort der Plattform von einem amerikanischen Modell hinter einer amerikanischen API erzeugt wird, ist die Plattform ein europäisches Schaufenster für amerikanische Fähigkeiten. Die Bezeichnung „souverän“ macht sie nicht dazu.

Fragen Sie vor dem Kauf drei Dinge. Wo ist die Muttergesellschaft eingetragen und wem gehört sie? Welches Modell beantwortet eine Nutzerfrage standardmäßig und wohin geht der Aufruf? Und was bleibt beim Ausstieg bei Ihnen: eine Wissensschicht, ausführbare Modelle und ein Protokoll dessen, was geschehen ist, oder nur ein Export von Chatverläufen?

Warum Europa noch immer nicht aufholt

Hier liegt der Teil, der meiner Ansicht nach am wichtigsten ist. Es geht dabei nicht um eine technische Frage.

Zwei Jahre lang hat ein großer Teil der europäischen Budgets für Enterprise-KI Schnittstellen zu amerikanischen Modellen gekauft, die unter vier Erzählungen verkauft wurden: souverän, weil die Systeme in Europa gehostet werden; modellunabhängig, weil es ein Auswahlfeld mit amerikanischen APIs gibt; eine Enterprise-Plattform, weil es eine Workflow-Fläche gibt; ein europäisches Unternehmen, weil sich das Büro in Berlin oder Paris befindet.

Jede dieser Erzählungen erlaubte es einem Käufer zu glauben, die schwierige Arbeit sei bereits erledigt. Deshalb wurden die schwierigen Schichten nie aufgebaut: die eigene Wissensschicht eines Unternehmens, der eigene Modellbetrieb und die eigene technische Fähigkeit.

Folgen Sie dem Weg des Werts. Die Umsätze flossen nach Westen, in genau das Kapitalnetz, das dieser Beitrag beschreibt. Auch die Fähigkeit blieb dort: Viele europäische Unternehmen betreiben KI noch immer nur eine Ebene tief, und der Anteil der Unternehmen, die einen Ergebniseffekt ihrer KI melden, hat sich seit einem Jahr nicht verändert.¹³

Und auch das Lernen floss dorthin. Bei Verbrauchertarifen nutzen die meisten amerikanischen Anbieter Gespräche für das Training ihrer Modelle, sofern der Nutzer dem nicht widerspricht. Verbrauchertools sind der Ort, an dem ein großer Teil der nicht genehmigten KI-Nutzung am Arbeitsplatz in Europa stattfindet.¹⁴

Bei Unternehmenskunden werden Eingaben und Ausgaben standardmäßig nicht für das Training verwendet, und ich werde nicht das Gegenteil behaupten. Trainingsdaten waren jedoch nie das Einzige, was nach Westen fließt. Jede Unternehmensaufgabe, die über eine amerikanische API geleitet wird, zeigt ihrem Anbieter, was europäische Unternehmen brauchen, welche Aufgaben sie automatisieren und wo die Modelle scheitern. Diese Erkenntnis wird zum nächsten Produkt, das demselben Kunden verkauft wird. Das Schaufenster lernt nichts Dauerhaftes. Sein Kunde ebenfalls nicht.

Das ist ein großer Teil des Grundes, warum Europa noch immer nicht aufholt. Nicht weil europäische Ingenieure schwächer oder europäische Daten schlechter wären, sondern weil europäisches Geld den Zugang zu den Fähigkeiten anderer gekauft hat, anstatt eigene Fähigkeiten aufzubauen.

Meta schließt die Tür

Zuckerbergs Interview macht den Punkt schärfer. Meta war mehrere Jahre lang die wichtigste Quelle offener Modellgewichte für europäische Unternehmen. Llama wurde gerade deshalb zur Standardgrundlage einer Generation europäischer KI-Projekte, weil das Modell heruntergeladen, selbst gehostet und kontrolliert werden konnte. Mit Muse Spark Anfang dieses Jahres und nun Muse Wonder ist Metas beste Arbeit geschlossen und wird an Unternehmen verkauft.¹⁵

Seine Erklärung war offen: „Getting to this point both required a large amount of compute and investment.“ [„Bis zu diesem Punkt zu gelangen, erforderte sehr viel Rechenleistung und Investitionen.“] Meta plant in diesem Jahr bis zu 135 Milliarden US-Dollar an KI-bezogenen Investitionen und hat 14,3 Milliarden US-Dollar in Scale AI investiert. Zuckerberg wies Forderungen zurück, das Tempo an der Spitze zu drosseln.¹⁶

Ein Unternehmen, das in diesem Umfang investiert hat, muss das Geld zurückholen. Das gilt für jedes Glied des Netzes. Die Logik dieser Rückholung weist auf höhere Preise, engere Vertragsbedingungen, geschlossene Modelle und eine Roadmap hin, die vom Schuldendienst statt von Ihren Abläufen bestimmt wird.

Nichts davon sagt einen Zusammenbruch voraus. Die Unternehmen in dieser Grafik können in ihre Verpflichtungen hineinwachsen. Ein europäisches Unternehmen ist jedoch auch ohne einen Zusammenbruch exponiert. Wenn ein großer Teil der Finanzierung der Branche auf zwei privaten Laboren ruht, hängt die Stabilität Ihres Anbieters vom Quartal eines anderen Unternehmens ab.

Preise, die festgelegt werden, während Lieferanten die Nachfrage finanzieren, sind kein Maßstab für Preise, sobald die Finanzierung enger wird. Ein Frontier-Modell wurde im Juni weltweit durch eine Exportkontrollrichtlinie zurückgezogen, ein anderes im September vor dem Start. Und fast jedes Glied des Netzes, auch solche mit europäischen Adressen, unterliegt amerikanischem Recht.

Souveräne KI kostet keine Milliarden

Hier beziehen wir von neuland.ai bewusst deutlich Stellung. Die Milliarden in dieser Grafik kaufen einen Platz im Frontier-Wettlauf und die Kapazität, gleichzeitig Hunderte Millionen Verbraucher zu bedienen. Ein europäisches Unternehmen braucht beides nicht. Es muss seine eigene Arbeit mit seinen eigenen Daten unter eigener Kontrolle ausführen.

Dafür sind die Eingaben bereits vorhanden, und die meisten davon sind kostenlos. Mistral Large 3 wird unter Apache 2.0 veröffentlicht, die Gewichte von Large 4 sollen Ende Oktober erscheinen. GLM-5.3-Flash wird unter MIT veröffentlicht, aktiviert pro Token 18 Milliarden Parameter und kostet ungefähr ein Zehntel seines größeren Geschwisters.

Einige der aufschlussreichsten Veröffentlichungen kommen ausgerechnet von dem Unternehmen im Zentrum des Netzes. Nvidia hat Nemotron 3 Super veröffentlicht, ein Modell mit insgesamt 120 Milliarden und 12 Milliarden aktiven Parametern, sowie Nemotron 3 Ultra mit 550 Milliarden Parametern. Für letzteres stehen Gewichte, Trainingsdaten und Rezepte unter einer freizügigen Lizenz.¹⁷

Warum sollte der weltweit größte Verkäufer von KI-Chips seine Modelle verschenken? Weil das Modell nicht dort ist, wo er Geld verdient. Offene Modelle, die überall laufen, verkaufen Chips. Wenn das profitabelste Unternehmen im Netz Modelle als etwas behandelt, das man verschenken kann, sollte ein europäisches Unternehmen aufhören zu glauben, es müsse für sie Milliarden ausgeben.

Frühere Beiträge dieser Reihe haben gezeigt, dass ein physikalisches Frontier-Problem mit Rechenkosten von einigen tausend US-Dollar gelöst wurde, weil das System um das Modell herum entscheidend war, und dass die meisten Unternehmensaufgaben am besten an kleine Modelle auf Hardware geleitet werden, die das Unternehmen bereits kontrolliert.¹⁸

Zuckerberg hat recht, dass die Erreichung der Frontier viel Rechenleistung und Investitionen erforderte. Er beantwortet eine Frage, die europäische Unternehmen nicht stellen. Die Kosten eines souveränen Enterprise-KI-Stacks werden in Servern, Engineering-Monaten und Disziplin gemessen, nicht in Gigawatt und Anleiheemissionen.

Was Souveränität tatsächlich erfordert

Wenn man es auf den Kern reduziert, sind vier Dinge nötig. Hardware, die auf die eigene Arbeitslast zugeschnitten ist, vor Ort oder in einer europäischen Cloud, die man selbst auswählt. Modelle, deren Gewichte man halten kann, überwiegend offene Gewichte, die intern laufen, ergänzt durch Frontier-APIs, wenn eine Aufgabe sie wirklich braucht und die eigene Richtlinie es erlaubt. Eine Plattform, die man kontrolliert, damit Routing, Berechtigungen, Wissen und das Protokoll dessen, was geschehen ist, dem Unternehmen gehören und nicht einem Anbieter im Netz oder einem Schaufenster davor.

Und Unabhängigkeit in beide Richtungen: von amerikanischen Plattformen, deren Verfügbarkeit von Washington und von Schulden bestimmt wird, sowie von chinesischen Plattformen, deren Verfügbarkeit von Peking bestimmt wird. Genau deshalb ist es wichtiger, die Gewichte zu halten und Modelle selbst zu betreiben, als darauf zu schauen, wo ein Modell zuerst trainiert wurde.

Abbildung 3. Die Schichten, die ein souveräner Enterprise-KI-Stack benötigt, und das, was die Milliarden im Kapitalnetz stattdessen kaufen. Originalgrafik von neuland.ai.

Wo neuland.ai dazu steht

Der neuland.ai HUB ist eine souveräne Plattform für KI-Management und Orchestrierung, die genau für diese Position entwickelt wurde. Er läuft auf unserem eigenen Harness und unserer eigenen Plattform, unabhängig von einer einzelnen Modellquelle und unabhängig von der Cloud, vor Ort, in einer europäischen souveränen Cloud oder vollständig vom Netz getrennt.

Der Kunde entscheidet für jede Aufgabe, welches Modell welchen Teil eines agentischen Plans bearbeitet. In der Praxis läuft der größte Teil der Arbeit auf offenen Gewichtsmodellen, die intern gehostet werden, etwa Mistral, Nemotron, GLM, Qwen und DeepSeek. Proprietäre Modelle wie Claude und GPT werden nur eingesetzt, wenn die Richtlinie des Kunden es erlaubt.

Daten bleiben innerhalb der Infrastruktur, die der Kunde kontrolliert, sofern die eigene Richtlinie sie nicht an einen anderen Ort leitet. Berechtigungen werden geprüft, bevor das Modell schlussfolgert. Jeder Abruf, jeder Werkzeugaufruf und jede Entscheidung wird in einem Protokoll festgehalten, das dem Kunden gehört. Die Wissensschicht gehört dem Kunden und bleibt beim Kunden, wenn er geht.¹⁹

Das ist auch die Antwort auf eine Frage, die ich inzwischen in fast jeder Vorstandssitzung höre: Brauchen wir ein souveränes KI-Programm für eine Milliarde Euro? Ehrlich gesagt: nein. Sie müssen die Schicht besitzen, die entscheidet, was mit Ihren Daten geschieht, und aufhören, die Teile zu mieten, die Sie selbst betreiben können.

Persönliche Einordnung

Ich möchte die Einordnung vorsichtig vornehmen. Dieser Beitrag sagt nicht voraus, dass das Kapitalnetz zusammenbricht, und er richtet sich nicht gegen Amerika. Wir leiten Aufgaben an amerikanische Modelle weiter, wenn sie das beste Werkzeug sind und die Richtlinie des Kunden es erlaubt, und wir betreiben Nvidias offene Modelle intern. Die hier genannten europäischen KI-Clouds können sehr gute Unternehmen sein.

Ich wende mich gegen vier Gewohnheiten: Souveränität in Gigawatt und Milliarden zu messen; eine europäische Adresse mit Souveränität gleichzusetzen; eine Chat-Oberfläche über amerikanischen APIs zu kaufen und sie als europäische Enterprise-KI-Plattform zu bezeichnen; und zentrale Geschäftsprozesse auf einer Struktur aufzubauen, deren eigene Finanziers sie als konzentrierte Wette beschreiben.

Ein europäisches Unternehmen, das einen bescheidenen, effizienten Stack vollständig besitzt, ist souveräner als eines, das die beeindruckendste Kapazität des Kontinents aus der Bilanz eines anderen mietet. Es ist erst recht souveräner als eines, das diese Kapazität über ein europäisches Schaufenster mietet.

Die regulatorische Entwicklung unterstützt diese Unterscheidung. Der EU AI Act gilt seit dem 2. August 2026 weitgehend. Seine Pflichten für Aufsicht, Protokollierung und Nachverfolgbarkeit knüpfen an die Systeme an, die Unternehmen einsetzen. Der Digital Omnibus hat die Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach Annex III auf den 2. Dezember 2027 und die Pflichten nach Annex I auf den 2. August 2028 verschoben.²⁰ Kontrolle lässt sich nachweisen. Eine Position im Kapitalnetz eines anderen Unternehmens nicht.

Wir bei neuland.ai würden es vorziehen, wenn unsere Kunden einen bescheidenen Stack vollständig besäßen, statt einen Sitz in dem Drei-Billionen-Dollar-Netz eines anderen Unternehmens zu mieten.

[1] Beiträge der Reihe sind verfügbar unter neuland.ai.

[2] „The expanded AI capital web: who owes whom“ vom 2. Oktober 2026, Grafik veröffentlicht von ZeroHedge, zusammengestellt aus 10-Q-, 10-K- und 8-K-Berichten von Unternehmen, Pressemitteilungen sowie Berichten von Reuters, Bloomberg, The Wall Street Journal und The Information unter Verwendung des Frameworks von Morgan Stanley Research. Eine aktuelle, quellenbasierte Karte der zirkulären KI-Finanzierung wird unter ai-circular-economy.com gepflegt.

[3] Reuters, 1. Oktober 2026, zum Kredit von Broadcom über bis zu 42 Milliarden US-Dollar an Anthropic für den Kauf von Broadcom-Chips.

[4] Zur im Juli 2026 gemeldeten Finanzierung von Nvidia für OpenAI über 600 Milliarden US-Dollar und zur im August unterzeichneten Garantie über 105 Milliarden US-Dollar siehe die oben genannte Grafik und ai-circular-economy.com. Zur Mietgarantie von Google für einen KI-Cloud-Anbieter, der Google-TPUs an Anthropic vermietet, sowie zu Googles Beteiligung von ungefähr 14 Prozent an Anthropic siehe „Neoclouds: AI's $150 billion middle layer that owns almost nothing“, Measured AI, August 2026. Zur Cloud-Vereinbarung von Anthropic mit Google über rund 200 Milliarden US-Dollar siehe DCD, 27. August 2026. Zu Nvidias Zusage von 36 Milliarden US-Dollar über sechs Jahre, ungenutzte Kapazität von KI-Cloud-Partnern zurückzukaufen, siehe die oben genannte Grafik und „Follow the money: the AI build-out runs on leases, loops and one or two customers“, Elena Analysis, Oktober 2026.

[5] Morgan Stanley Research, Analysten unter Leitung von Todd Castagno, berichtet von Bloomberg Tax, 25. August 2026.

[6] Union Bancaire Privée, „Financing the AI build-out“, September 2026.

[7] Analysen von Morgan Stanley und Goldman Sachs, berichtet am 5. Oktober 2026.

[8] Robert Leitao, Managing Partner von Rothschild & Co, gegenüber Reuters, 1. Oktober 2026.

[9] Bloomberg, CNBC und TechCrunch, 26. August 2026, zur Vereinbarung von Anthropic mit Nscale über rund 460 MW auf dem Campus von Nscale in West Virginia mit Nvidia-Vera-Rubin-Systemen. Registrierungserklärung von Nscale für eine Börsennotierung an der New York Stock Exchange, berichtet von TechTimes, 20. September 2026, einschließlich Nvidias Beteiligung und einer Schuldverschreibung über eine Milliarde US-Dollar.

[10] CNBC und DCD, 16. März 2026, zur Vereinbarung von Meta, bis zu 27 Milliarden US-Dollar für Kapazität von Nebius auszugeben, sowie zu Nvidias Investition von zwei Milliarden US-Dollar in Nebius.

[11] Siehe den früheren Beitrag dieser Reihe zur Kommodifizierung der Souveränität des Standorts.

[12] 18 U.S.C. § 2713, eingeführt durch den CLOUD Act von 2018. Die Vorschrift verpflichtet Anbieter, Daten in ihrem Besitz, ihrer Verwahrung oder unter ihrer Kontrolle zu sichern oder herauszugeben, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Ob Daten einer ausländischen Tochtergesellschaft unter der Kontrolle der US-Muttergesellschaft stehen, ist eine Tatsachenfrage im Einzelfall.

[13] Siehe den früheren Beitrag dieser Reihe zu den neun Schleifen. McKinsey, The State of AI, 25. August 2026, berichtet, dass 37 Prozent der Organisationen einen EBIT-Effekt ihrer KI melden, unverändert gegenüber dem Vorjahr.

[14] Anbieterrichtlinien, zusammengestellt im Oktober 2026 von Danube Labs und AusGPT: ChatGPT-Verbrauchertarife trainieren auf Gesprächen, sofern der Nutzer dem nicht widerspricht. Das gilt ebenso für die Verbrauchertarife von Gemini, Copilot und Grok. Anthropic hat seine Verbraucherkonditionen am 28. August 2025 geändert, sodass Gespräche für das Training verwendet werden können, sofern der Nutzer dem nicht widerspricht. Die Angebote OpenAI Business, Enterprise, Edu und API sowie die kommerziellen Produkte von Anthropic werden standardmäßig nicht für das Training verwendet. Nutzerfeedback kann davon ausgenommen sein. Zur nicht genehmigten Nutzung von Verbrauchertools am Arbeitsplatz siehe den früheren Beitrag dieser Reihe zu Containment.

[15] Meta, Veröffentlichung von Muse Wonder, 12. Oktober 2026. Zu Metas früherer Abkehr von offenen Gewichten mit Muse Spark siehe den früheren Beitrag dieser Reihe zu offenen Gewichten und Metas Kurswechsel.

[16] Interview der Financial Times mit Mark Zuckerberg vom 12. Oktober 2026, berichtet von Semafor und Slashdot. CNBC, 16. März 2026, zu Metas geplanten KI-bezogenen Investitionsausgaben. Semafor zur Investition von Meta in Scale AI.

[17] Mistral Large 3, veröffentlicht im Dezember 2025 unter Apache 2.0. Öffentliche Vorschau von Mistral Large 4 vom 6. Oktober 2026, Gewichte für Ende Oktober 2026 angekündigt, Lizenz noch nicht veröffentlicht. Z.ai GLM-5.3-Flash, veröffentlicht am 26. August 2026 unter der MIT-Lizenz.

[18] Nvidia Nemotron 3 Super, veröffentlicht am 11. März 2026, 120 Milliarden Parameter insgesamt und 12 Milliarden aktive Parameter, mit offenen Gewichten und zehn Billionen Tokens Trainingsdaten. Nemotron 3 Ultra, veröffentlicht am 4. Juni 2026, 550 Milliarden Parameter insgesamt und 55 Milliarden aktive Parameter, mit Gewichten, Trainingsdaten und Rezepten unter der OpenMDW-1.1-Lizenz. Die Lizenzbedingungen unterscheiden sich je nach Checkpoint und sollten für jedes eingesetzte Modell gelesen werden.

[19] neuland.ai HUB: eigenes Agent-Harness und eigene Orchestrierungsplattform, Cloud-unabhängige Bereitstellung vor Ort, in einer europäischen souveränen Cloud oder in einer Hyperscaler-Region, einschließlich eines vollständig abgeschotteten Betriebs. Aufgabenbezogenes Modellrouting nach einer vom Kunden festgelegten Richtlinie über selbst gehostete offene Gewichtsmodelle und proprietäre Modelle. Berechtigungsbewusster Abruf vor dem Schlussfolgern. Kundeneigene Wissensschicht und unveränderbares Audit-Protokoll. neuland.ai AG bleibt für die Inhaltsqualität und die ordnungsgemäße Auslieferung der Ergebnisse in allen Kundenprojekten verantwortlich.

[20] Verordnung (EU) 2024/1689, AI Act, weitgehend anwendbar ab dem 2. August 2026. Vorläufige politische Einigung von Rat der EU und Europäischem Parlament zum Digital Omnibus on AI vom 7. Mai 2026: Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach Annex III verschoben auf den 2. Dezember 2027, Pflichten nach Annex I verschoben auf den 2. August 2028.