Fable 5 reißt einen Riss auf: Wenn die AI-Rechnung eines Ingenieurs sein eigenes Gehalt übersteigt
Am 9. Juni veröffentlichte Anthropic das bisher leistungsstärkste öffentliche Modell, Claude Fable 5. Bei allen Benchmark-Tests übertrifft es die vorherige Generation deutlich, insbesondere bei der autonomen Programmierfähigkeit liegt es weit vorne. Nach dem Schema der letzten zwei Jahre führt jede Veröffentlichung eines leistungsstarken neuen Modells zu einem Kursschub am Markt – Investoren glauben, dass KI weiterhin Fortschritte macht und die Zukunft noch glänzender wird. Am Tag der Erstveröffentlichung galt dieses Schema weiterhin: Der Gesamtmarkt blieb stabil, der Glaube an KI-Handel ist noch vorhanden.
Doch Fable 5 war nur drei Tage online. Am 12. Juni forderte das US-Handelsministerium aus Gründen der Exportkontrolle Anthropic dazu auf, allen ausländischen Bürgern den Zugang zu untersagen. Da Anthropic technisch nicht in der Lage ist, Nutzer in Echtzeit nach Nationalität zu filtern, blieb ihnen nur eine radikale Lösung: Das Modell für alle offline zu nehmen – und das für ganze 18 Tage.
In diesen 18 Tagen änderte sich die Markstimmung. Ende Juni gerieten Chiphersteller unter Druck, da Sorgen über steigende Kosten für KI-Infrastruktur aufkamen. Investoren begannen, in der seit Jahresbeginn um mehr als 80% gestiegenen Halbleiterbranche Gewinne mitzunehmen. Als Fable 5 am 1. Juli wieder online ging, wurde es nicht mit Applaus empfangen, sondern mit Zurückhaltung: Der Nasdaq fiel an diesem Tag um 0,66%, Chip-Aktien führten die Verluste an – Micron fiel um 10%, Broadcom um 2%, Nvidia um etwa 1%. Das stärkste Modell aller Zeiten ist zurück online, aber die Marktreaktion war weiterhin Abverkauf.
Dieser Vergleich gibt zu denken. Beim gleichen Modell waren die Marktteilnehmer bei der Erstveröffentlichung noch bereit, für „stärkere KI“ zu zahlen; nach der erneuten Veröffentlichung, nur drei Wochen später, wandelte sich die Einstellung der Investoren von Glauben zu Kalkulation. Der Markt bejubelt Fortschritte bei den Fähigkeiten nicht mehr bedingungslos, sondern stellt eine viel schärfere Frage: Wie viel wird eine stärkere KI letztlich kosten?
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