OpenAI kauft sich in KI-Chips ein und wird KI-Medizin beherrschen

Sam Altman, der visionäre CEO von OpenAI, hat in den letzten Monaten eine der dramatischsten Kehrtwendes in der Tech-Geschichte vollzogen. Früher ein entschiedener Kritiker der vertikalen Integration – also der Kontrolle über die gesamte Wertschöpfungskette eines Unternehmens –, räumt er nun ein: „Ich habe mich einfach geirrt.“ Diese Worte, die er in einem kürzlich veröffentlichten Podcast-Interview fallen ließ, sind mehr als ein persönliches Eingeständnis. Sie signalisieren eine fundamentale Neuausrichtung für OpenAI, das wertvollste KI-Startup der Welt mit einer Bewertung von über 150 Milliarden Dollar. Die Konsequenzen reichen weit über das Unternehmen hinaus und könnten die gesamte KI-Branche umkrempeln: Von einer Ära der offenen Innovation hin zu einer von geschlossenen Allianzen und massiver Rechenleistungsdominanz.

In dieser Woche eskalierte der „Dealrausch“ auf ein neues Niveau, als OpenAI einen bahnbrechenden Chip-Vertrag mit AMD ankündigte. Dieser Deal, der auf eine Flut früherer Abkommen mit Nvidia, CoreWeave und Oracle folgt, unterstreicht eine klare Botschaft: Wer in der KI-Zukunft überleben will, muss nicht nur bessere Algorithmen bauen, sondern die physische Infrastruktur – Chips, Rechenzentren und Energieversorgung – in die eigene Hand nehmen. Allein in diesem Jahr haben OpenAIs Deal-Aktivitäten die Marke von einer Billion Dollar (etwa 864 Milliarden Euro) überschritten, was das Unternehmen von einem reinen Software-Anbieter zu einem potenziellen Infrastruktur-Riesen macht. Doch was treibt diese Strategie an, und welche Risiken birgt sie? Lassen Sie uns das Schritt für Schritt beleuchten.

Vom reinen Software-Startup zum globalen Infrastruktur-Imperium

OpenAI startete 2015 als non-profit Forschungslabor mit der Mission, künstliche Intelligenz zum Wohl der Menschheit zu entwickeln. Heute, mit wöchentlich über 800 Millionen aktiven Nutzern von ChatGPT und Modellen wie GPT-5, das kürzlich auf dem DevDay präsentiert wurde, dominiert das Unternehmen den KI-Markt. Doch Altman reicht das nicht. In einem Interview im a16z-Podcast vom 8. Oktober 2025 erklärte er: „Wir werden mit vielen Leuten zusammenarbeiten. Ihr solltet in den kommenden Monaten noch viel mehr von uns erwarten.“ Hier wird klar: OpenAI strebt nicht länger nur nach der besten KI-Software, sondern nach Kontrolle über die gesamte Lieferkette – von der Chip-Produktion über Rechenzentren bis hin zur Energieversorgung.

Diese Transformation ist keine spontane Entscheidung, sondern das Ergebnis harter Lektionen aus der Realität. Die Nachfrage nach Rechenleistung für KI-Training explodiert: Ein einzelnes Modell wie GPT-5 erfordert Milliarden von GPU-Stunden, was zu Engpässen bei Lieferanten wie Nvidia führt. Altmans Strategie ist eine „sehr aggressive Infrastrukturwette“, wie er sie nennt – eine Wette so groß, dass OpenAI „die gesamte Branche – oder einen großen Teil davon – braucht, um sie zu unterstützen.“ Im Kern geht es um Skalierbarkeit: Ohne eigene oder gesicherte Rechenressourcen riskiert OpenAI, von Konkurrenten wie Google oder xAI überholt zu werden. Die Zahlen sprechen Bände: OpenAI plant, bis Ende des Jahrzehnts Hunderte von Gigawatt an Rechenkapazität zu kontrollieren – vergleichbar mit dem Energieverbrauch ganzer Länder.

Das AMD-Szenario: Equity als neue Währung in der Chip-Welt

Der frisch angekündigte Deal mit AMD vom 6. Oktober 2025 ist der Höhepunkt dieses Ansatzes und ein Meisterstück strategischer Diversifikation. AMD, der zweitgrößte GPU-Hersteller hinter Nvidia, wird OpenAI bis zu 6 Gigawatt Rechenleistung mit seinen neuen MI-450X-Chips liefern – eine Menge, die ausreicht, um Tausende von Supercomputern zu betreiben. Doch der Clou: Der Vertrag umfasst nicht nur Hardware, sondern eine Option für OpenAI, bis zu 10 Prozent der AMD-Aktien zu erwerben, indem es 160 Millionen Shares für einen symbolischen Cent pro Stück kaufen kann, sofern Meilensteine wie Chip-Deployment erreicht werden. AMD-Aktien schossen daraufhin um über 34 Prozent in die Höhe, was die Marktreaktion unterstreicht.

Dieses Modell – Rechenleistung gegen Eigenkapital – ist revolutionär und schafft eine Win-Win-Situation: AMD sichert sich langfristige, verbindliche Großaufträge in Milliardenhöhe und entkommt der Schattenherrschaft von Nvidia, das derzeit über 90 Prozent des KI-Chip-Markts kontrolliert. Für OpenAI bedeutet es Diversifikation: Statt vollständig von Nvidias H100- und Blackwell-Chips abhängig zu sein, bindet es AMD strategisch an sich. Stellen Sie sich vor: Mit 10 Gigawatt bei Nvidia, 6 bei AMD und weiteren 7 bei Partnern wie CoreWeave und Oracle würde OpenAI insgesamt 23 Gigawatt kontrollieren – mehr als der kombinierte Bedarf von Konkurrenten wie Anthropic, Mistral AI, xAI und Inflection zusammen. Das ist nicht nur eine Absicherung gegen Lieferengpässe, sondern eine Wette auf eine multipolare Chip-Welt, in der OpenAI als Koordinator agiert.

Experten sehen hierin ein neues Geschäftsmodell: Equity als „neue Währung“ für Tech-Deals. Ähnlich wie bei früheren Fusionen in der Halbleiterbranche (z. B. Intel und Mobileye) schafft dies langfristige Loyalitäten. AMD-CEO Lisa Su betonte in einer Pressemitteilung: „Dieser Deal beschleunigt unsere AI-Strategie und positioniert uns als unverzichtbaren Partner für die nächste Generation von KI.“ Für Investoren ist es ein Signal: AMD könnte von 200 Dollar pro Aktie auf 300 klettern, wenn der Deal voll umgesetzt wird.

„Wir mussten mehr selbst tun“: Altmans offene Abrechnung mit der Theorie

Altmans Kehrtwende zur vertikalen Integration ist besonders faszinierend, weil sie so ehrlich ist. „Ich war immer gegen vertikale Integration“, gab er zu und bezog sich auf die klassische ökonomische Lehre von Adam Smith und David Ricardo: Unternehmen sollten sich spezialisieren, und der Markt verbindet sie effizient. Doch bei OpenAI, so Altman, hat sich diese Theorie als unvollständig erwiesen. „Die Realität der KI-Entwicklung ist chaotisch – Engpässe bei Chips, steigende Energiekosten und regulatorische Hürden zwingen uns, mehr Dinge selbst zu tun, als wir ursprünglich dachten, um unsere Mission zu erfüllen.“

Diese Mission umfasst nun die Kontrolle über alle Schlüsselkomponenten: Von der Chip-Architektur (Kooperationen mit TSMC) über Rechenzentren (Partnerschaften mit Microsoft Azure) bis zur Stromversorgung (Investitionen in Kernenergie-Projekte). Was als reines Software-Unternehmen begann, morpht zu einem Hardware- und Infrastruktur-Konglomerat, vergleichbar mit Apples Sprung in die Chip-Produktion mit den M-Serien-Prozessoren. Altman argumentiert, dass dies notwendig ist, um die „societal co-evolution“ mit KI zu managen – also die parallele Entwicklung von Technologie und Gesellschaft.

Das zirkuläre Finanzierungsmodell: Ein riskantes Haus aus Karten?

Kritiker sehen in OpenAIs Struktur ein zirkuläres Finanzierungskarussell, das auf fragilen Annahmen ruht. Analysten von Bernstein Research warnten bereits im September 2024, dass Abkommen wie das mit Nvidia – ein Investment von bis zu 100 Milliarden Dollar für den Kauf von Nvidia-Chips – diese Bedenken „wahrscheinlich stärker anheizen wird als je zuvor.“ Nvidia plant schrittweise Investitionen, je Gigawatt deployt wird, beginnend mit dem ersten GW im nächsten Quartal.

Altman räumt dies in einem Interview mit Stratechery ein: OpenAIs Umsätze müssen diese Giganten-Deals finanzieren. Laut einem Bericht von The Information erzielte das Unternehmen in der ersten Hälfte 2025 beeindruckende 4,3 Milliarden Dollar Umsatz – 16 Prozent mehr als im gesamten Vorjahr –, verbrannte jedoch 2,5 Milliarden Dollar Cash. Das entspricht einem monatlichen Burn-Rate von über 400 Millionen Dollar, hauptsächlich für Infrastruktur. Die Rechnung geht nur auf, wenn OpenAIs Modelle – wie das vielgelobte Sora für Video-Generierung – den versprochenen wirtschaftlichen Wert schaffen. „Wenn die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle das Niveau erreicht, das wir erwarten“, so Altman, „kann der wirtschaftliche Wert sehr, sehr weit reichen.“ Bislang scheint es zu funktionieren: ChatGPT Enterprise wächst um 40 Prozent jährlich, und neue Abos wie die „Personal AI Subscription“ könnten den Umsatz auf 10 Milliarden bis Jahresende pushen.

Die neue Oligarchie der KI: Kartelle statt offener Märkte

Was Altman hier entwirft, ist eine Neuordnung der Tech-Landschaft: KI-Entwicklung verschiebt sich von demokratischen Cloud-Plattformen zu exklusiven „Compute-Kartellen“. Wer keine langfristigen Chip-Zusagen hat – wie der kürzliche 10-GW-Deal mit Nvidia oder der 6-GW mit AMD –, ist kein ernstzunehmender Spieler mehr. Altman wirkt zuversichtlich: „Manche sehen die Deals als zu ambitioniert oder riskant an, aber sie werden letztlich alle Sinn ergeben.“

OpenAI, das bereits Dutzende Milliarden an Kapital eingesammelt hat (inklusive 6,6 Milliarden in der letzten Runde), positioniert sich als Finanzierer für die Branche: „Wir arbeiten an Plänen, um diesen Unternehmen bei der Finanzierung zu helfen, die sie in dieser Größenordnung vor dem Erreichen eigener Umsätze benötigen.“ Das könnte kleinere Player wie Hugging Face oder Stability AI in Abhängigkeit bringen – eine Art „philanthropisches“ Imperiumsbau.

Open Source als Theater? Die dunkle Seite der Megawatt-Dominanz

Die Implikationen für die Open-Source-Community sind verheerend. Modelle wie Llama von Meta oder Mistral sind technisch brillant, bleiben aber ohne Zugang zu Gigawatt-Rechenleistung theoretische Kuriositäten. „Das beste Modell gewinnt nicht. Das Megawatt gewinnt“, fasst ein Brancheninsider die neue Realität zusammen. Und die Megawatts? Sie konzentrieren sich bei wenigen: OpenAI, Google, Microsoft und nun AMD als neuer Verbündeter. Die Zukunft der KI ist nicht dezentralisiert, sondern vorab zugeteilt – durch Verträge, die jahrelang laufen und Milliarden binden.

OpenAIs Dealrausch ist erst der Anfang. Wenn Altman weiterhin Equity-Deals wie mit AMD abschließt, könnte er nicht nur die KI, sondern die gesamte Halbleiterindustrie umgestalten. Die Frage bleibt: Wird diese Konzentration Innovation fördern oder ersticken? Die Antwort hängt von Altmans Wette ab – und ob die KI wirklich den „sehr, sehr weiten“ Wert liefert.

Auswirkungen von OpenAIs Infrastruktur-Deals auf KI in der Medizin: Beschleunigung, Chancen und Herausforderungen

Die massiven Deals von OpenAI unter CEO Sam Altman markieren einen Wendepunkt für die KI-Branche. Diese Entwicklung hat weitreichende Konsequenzen für KI in der Medizin: Von der Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung über personalisierte Therapien bis hin zu ethischen und regulatorischen Hürden. Im Folgenden beleuchte ich die zentralen Auswirkungen, basierend auf aktuellen Prognosen und Expertenanalysen (Stand: Oktober 2025). Die Vorteile überwiegen derzeit, doch die Konzentration von Rechenpower birgt Risiken für eine dezentralisierte Innovation.

1. Beschleunigte Arzneimittelentwicklung und Drug Discovery

OpenAIs Fokus auf „abundante Intelligenz“ durch massive Compute-Investitionen (z. B. 1 Gigawatt neue Kapazität pro Woche) ermöglicht es, komplexe biologische Probleme in Rekordzeit zu lösen. Altman prognostiziert explizit: Bei Erreichen von 10 Gigawatt Compute könnte KI Krebs heilen, indem sie Proteinstrukturen simuliert und personalisierte Impfstoffe in 48 Stunden entwickelt. Das Stargate-Projekt, ein 500-Milliarden-Dollar-Joint-Venture mit Oracle, Softbank und MGX, zielt genau darauf ab: Es soll Krebs und Herzkrankheiten bekämpfen und die Integration von KI in elektronische Patientenakten (EHRs) fördern, um bessere Behandlungspläne zu erstellen.

Konkrete Beispiele und Prognosen:

• Partnerschaften: OpenAI kooperiert mit Moderna, um mRNA-Medikamente zu beschleunigen – bis 2030 sollen 15 neue Produkte (z. B. RSV-Impfstoffe und individualisierte Krebs-Therapien) auf den Markt kommen. KI analysiert Genomdaten und Proteomik, um Lead-Verbindungen zu validieren, was Entwicklungszeiten von Jahren auf Monate verkürzt.
• Marktimpact: Bis 2025 soll KI in der Pharma-Branche 350–410 Milliarden Dollar jährlich generieren, hauptsächlich durch Drug Discovery und klinische Trials. Firmen wie Rakovina Therapeutics nutzen dies bereits für KI-generierte Kandidaten in Brustkrebs-Therapien.
• Wirtschaftliche Effekte: Die US-Economic Blueprint von OpenAI betont, dass solche Investitionen Tausende Jobs in der Biotech schaffen und lokale Ökonomien ankurbeln, z. B. durch AI Economic Zones für schnelle Energie-Infrastruktur.

2. Verbesserte Diagnostik und personalisierte Patientenversorgung

KI-Modelle wie GPT-5 profitieren direkt von der erweiterten Rechenpower: Sie können medizinische Bilder (z. B. MRTs) analysieren, Vorhersagen für Krankheitsverläufe treffen und personalisierte Behandlungen empfehlen. Altman betont: KI diagnostiziert bereits besser als die meisten Ärzte weltweit, z. B. bei seltenen Erkrankungen. Frühe Studien bestätigen, dass AI die diagnostische Genauigkeit mit Ärzten gleichzieht oder übertrifft.

Praktische Auswirkungen:

• EHR-Integration: Stargate ermöglicht KI-gestützte Care-Pläne, die auf Echtzeit-Daten basieren und Fehldiagnosen um bis zu 40 % reduzieren könnten.
• Präventive Medizin: Wearables und prädiktive Tools (z. B. von Google, inspiriert von OpenAI-Trends) ermöglichen kontinuierliches Monitoring für chronische Krankheiten.
• Open-Source-Modelle: Konkurrenz wie Googles TxGemma (offene AI-Modelle für Drug Discovery) profitiert indirekt, da OpenAIs Deals den gesamten Markt für Compute senken.

3. Herausforderungen: Von Trust bis Oligopol-Risiken

Trotz der Euphorie warnen Experten vor Hürden. Die Konzentration von Compute bei OpenAI (und Partnern wie Nvidia/AMD) könnte kleinere Medizin-Startups ausschließen, da Zugang teuer wird – OpenAI verbrennt allein 155 Milliarden Dollar Cash für Infra. Zudem:

• Trust und Menschliche Faktoren: Obwohl KI diagnostisch überlegen ist, bevorzugen Patienten menschliche Ärzte wegen emotionaler Verbindung. Altman selbst würde ChatGPT nicht allein vertrauen. Experten von Harvard und Columbia sehen Skalierungsprobleme: AI muss in diversen Populationen validiert und Clinicians trainiert werden.
• Datenschutz und Ethik: Sensible Gesundheitsdaten in KI-Modellen bergen Risiken – Gespräche mit ChatGPT sind nicht vertraulich und könnten gerichtlich genutzt werden. Altman fordert neue Privacy-Standards.
• Regulatorische Hürden: Zahlungssysteme im US-Healthcare müssen angepasst werden; wer zahlt für AI-Vorteile? Globale Funds (175 Mrd. USD) könnten nach China abfließen, wenn die USA nicht leadet.
• Job-Effekte: White-Collar-Jobs (z. B. Radiologen) sind gefährdet, Pflegeberufe jedoch „AI-sicher“.

Fazit: Eine „Gentle Singularity“ für die Medizin?

Altman beschreibt dies als „Gentle Singularity“: KI als sanfte Evolution, die Leben rettet, ohne Chaos zu stiften. Die Deals positionieren OpenAI als Gatekeeper für medizinische Durchbrüche, was die Branche effizienter macht, aber auch zentralisierter. Für Deutschland und Europa bedeutet das: Frühe Partnerschaften (z. B. mit EU-Biotechs) sind essenziell, um nicht abhängig zu werden. Experten sind „cautiously optimistic“: Technisch machbar, aber Erfolg hängt von Inklusion und Regulierung ab. Bis 2030 könnte KI durch diese Infra den Krebs-Sterberate um 20–30 % senken – vorausgesetzt, die Wette auf Compute zahlt sich aus.

Quellen

• Business Insider Deutschland: „OpenAI: 3 Erkenntnisse zu Sam Altmans Deal-Strategie aus dieser Woche“, Oktober 2025
• A16z Podcast: „Sam Altman on Sora, Energy, and Building an AI Empire“ (Interview vom 8. Oktober 2025, zitiert via a16z Substack)
• Stratechery: „Interview mit OpenAI-CEO Sam Altman über DevDay und den KI-Ausbau“, Ben Thompson, Oktober 2025
• The Information: „OpenAI’s First Half Results: $4.3 Billion in Sales, $2.5 Billion Cash Burn“, 30. September 2025
• Bernstein Research: Analysebericht zu OpenAI-Nvidia-Deal, September 2024
• Marktdaten zu Nvidia-Marktanteil: Jon Peddie Research, Mercury Research (2024–2025)
• AMD Pressemitteilung: „AMD and OpenAI Announce Strategic Partnership“, 6. Oktober 2025
• CNBC: „OpenAI looks to take 10% stake in AMD through AI chip deal“, 6. Oktober 2025
• Nvidia Newsroom: „OpenAI and NVIDIA Announce Strategic Partnership“, 22. September 2025