Anthropic hat heute ein detailliertes Strategiepapier veröffentlicht, das zwei gegensätzliche Zukunftsszenarien für die KI-Konkurrenz zwischen den USA und China im Jahr 2028 durchspielt. Die zentrale These: Wer die Rechenleistung kontrolliert, kontrolliert die KI-Zukunft - und damit die Spielregeln für den Rest der Welt.
Zwei Welten, ein Scheideweg
Im ersten Szenario haben die USA ihren Vorsprung bei KI-Chips konsequent verteidigt. Amerikanische Modelle liegen 12 bis 24 Monate vor chinesischen Konkurrenten. Demokratien setzen die Normen für den Einsatz von KI, die Weltwirtschaft läuft auf amerikanischer Infrastruktur, und die Cyber-Verteidigung hat die Oberhand. Im zweiten Szenario hat Washington nichts getan: Chinesische Labore sind nahe an der Spitze, die Volksbefreiungsarmee nutzt KI-gestützte Cyberwaffen, und Huawei-Rechenzentren versorgen den globalen Süden mit Billig-KI nach dem Prinzip "gut genug".
Destillation als industrielle Spionage
Besonders scharf kritisiert Anthropic die sogenannten Destillationsangriffe: Chinesische Labore sollen über Tausende gefälschte Accounts systematisch die Ausgaben amerikanischer Modelle abschöpfen, um deren Fähigkeiten zu kopieren. Das Ergebnis seien Frontier-nahe Modelle zu einem Bruchteil der Kosten - subventioniert durch amerikanische Forschung. Chinesische KI-Experten bestätigen laut dem Paper offen die Bedeutung dieser Praxis. Ein Artikel in einem staatlichen Medium habe Destillation als die "Hintertür" beschrieben, auf die Chinas KI-Labore als Teil ihres Geschäftsmodells angewiesen seien.
Compute-Lücke wächst - trotz DeepSeek
Trotz der Aufmerksamkeit für chinesische Modelle wie DeepSeek V4 zeichnet das Paper ein klares Bild: Bei der Rechenleistung weitet sich der Abstand laut Anthropic aus. Huawei soll 2026 nur 4 Prozent von NVIDIAs aggregierter Verarbeitungsleistung produzieren, 2027 sogar nur 2 Prozent. Bei verschärften Restriktionen hätten die USA laut einer Studie etwa elfmal mehr Compute als Chinas KI-Sektor. Algorithmische Effizienz - das Hauptargument der Skeptiker - sei kein Ersatz für fehlende Chips, sondern selbst ein rechenintensiver Prozess: Mehr Compute ermöglicht mehr Experimente, die wiederum algorithmische Verbesserungen hervorbringen.
Sicherheitslücken bei chinesischen Modellen
Das Paper dokumentiert erhebliche Sicherheitsdefizite: Das Center for AI Standards and Innovation (CAISI) habe festgestellt, dass DeepSeeks R1-0528 unter gängigen Jailbreaking-Techniken 94 Prozent aller offensichtlich böswilligen Anfragen ausführe - gegenüber 8 Prozent bei US-Referenzmodellen. Eine unabhängige Bewertung von Moonshots Kimi K2.5 habe ähnliche Ergebnisse bei CBRN-bezogenen Anfragen (also chemische, biologische, radiologische und nukleare Risiken) gezeigt.
Timing: Trump in Peking, Bessent über KI
Die Veröffentlichung fällt nicht zufällig auf den Tag des Trump-Xi-Gipfels in Peking. US-Finanzminister Scott Bessent erklärte am selben Tag gegenüber CNBC: "Die zwei KI-Supermächte beginnen zu sprechen. Wir werden ein Protokoll für Best Practices aufsetzen." Den Grund für die konstruktive Gesprächsbereitschaft benannte er offen: "Wir können mit China über KI reden, weil wir in Führung sind. Ich glaube nicht, dass wir dieselben Gespräche führen würden, wenn sie so weit vor uns wären." NVIDIA-CEO Jensen Huang habe sich der Trump-Delegation als späte Ergänzung angeschlossen.
Anthropic selbst betont, die Kritik richte sich nicht gegen das chinesische Volk oder die Leistungen chinesischer Forscher, sondern spezifisch gegen die Risiken, die von einem mächtigen autoritären System mit Zugang zu Frontier-KI ausgingen. Das Unternehmen unterstütze weiterhin internationalen Dialog über KI-Sicherheit mit Experten in China.
🎯 Was das für die Praxis bedeutet
1. Geopolitisches Risiko einpreisen: Wer KI-Infrastruktur plant, muss die Chip-Geopolitik mitdenken. Lieferketten, die auf chinesische Hardware setzen, könnten sich als strategische Sackgasse erweisen.
2. Open-Weight-Modelle kritisch prüfen: Chinesische Open-Source-Modelle bieten echte Leistung - aber die dokumentierten Sicherheitsdefizite bei CBRN- und Jailbreaking-Resistenz sollten in der Risikobewertung berücksichtigt werden.
3. Destillation als Geschäftsrisiko verstehen: Wer eigene KI-Modelle betreibt oder über APIs anbietet, sollte prüfen, ob systematische Abschöpfung der eigenen Ausgaben stattfindet.
4. Regulatorische Dynamik beobachten: Exportkontrollen und Anti-Destillationsgesetze könnten kurzfristig verschärft werden. Der bipartisane Konsens in Washington dazu ist ungewöhnlich breit.
