Zwei Himmelskörper, die einander umkreisen, folgen stabilen, vorhersehbaren Bahnen. Kommt ein dritter hinzu, wird das System chaotisch: Jeder Körper ist groß genug, um die Bahnen der anderen zu krümmen, und ein kleiner Impuls von einem kann die Flugbahn aller drei verändern. So beschreibt der Autor eines Fortune-Kommentars die KI-Wirtschaft im Jahr 2026 — als drei Kräfte, die aneinander ziehen: die Closed-Source-Frontier-Labs unter der Führung von OpenAI und Anthropic; Open-Weight-Modelle, überwiegend aus China; und die darauf aufbauenden Anwendungsunternehmen. Jede dieser Kräfte ist mächtig genug, die Umlaufbahn der anderen zu verändern, aber keine kann festlegen, wo sich das System am Ende einpendelt.

Mehrere Ereignisse der vergangenen Wochen und Monate haben die Instabilität im System erhöht. Die dramatischste Verschiebung ist die Dynamik, die die Frontier-Labs aufgebaut haben — und die neuen Hindernisse, mit denen sie konfrontiert sind. Unter der Führung von Anthropic verzeichnen sie eine beispiellose Nachfrage und damit ein außergewöhnliches Umsatzwachstum. Einerseits hat dies die Vorteile von KI breiter in der Wirtschaft verteilt; andererseits hat es den Blick auf eine nachvollziehbare Rendite und die Suche nach günstigeren Alternativen geschärft. Die Ausgaben für KI belaufen sich nach meiner Schätzung inzwischen auf irgendwo zwischen 0,5 % und 1 % aller Gehälter von Angestellten im Bürobereich in den Vereinigten Staaten. In dieser Größenordnung verdient das Thema eine genaue Prüfung. Im Juli sagte Palantir-Chef Alex Karp gegenüber CNBC, mit der Art und Weise, wie die Labs ihr Produkt verkaufen, sei „something has gone completely wrong“: Unternehmen betrieben seiner Ansicht nach „tokenmaxxing“ — sie gäben massenhaft Geld für Tokens aus, ohne einen entsprechenden Produktivitätsgewinn zu erzielen. Im selben Zeitraum hat sich zudem der Wettbewerb an der Frontier verschärft, da Meta (Muse Spark 1.1) und xAI (Grok 4.5) gemeinsam mit Anthropic, OpenAI und Google zunehmend leistungsfähigere Modelle anbieten.

Hinzu kommt die Verbesserung offener Modelle, insbesondere von chinesischen Unternehmen. Zhipus GLM 5.2 und Moonshots Kimi K3 liegen inzwischen bei mehreren wichtigen Benchmarks auf Frontier-Niveau oder nahe daran. Da sie nur einen Bruchteil vergleichbarer geschlossener Modelle kosten und zugleich so nah an deren Leistungsfähigkeit liegen, haben sie dem Open-Weight-Ökosystem starken Rückenwind verliehen. Gleichzeitig gewinnen auch US-amerikanische Open-Weight-Modelle an Glaubwürdigkeit. Angeführt von Thinking Machines’ Inkling und Nvidias Nemotron 3 — hoch leistungsfähig, wenn auch noch nicht ganz auf Frontier-Niveau — bieten sie eine heimische Alternative zu den chinesischen Veröffentlichungen.

Und schließlich gibt es die Reaktion der KI-Anwendungsunternehmen auf diese Entwicklungen. Viele der führenden Anbieter haben ihre Bemühungen verstärkt, auf Open-Weight-Modellen aufzubauen, mit dem Ziel niedrigerer Kosten und größerer Kontrolle.

Drei-Körper-Systeme sind bekanntermaßen schwer vorherzusagen. Dennoch halte ich es für möglich, einige grobe Entwicklungslinien für die zweite Hälfte des Jahres 2026 zu erkennen:

Erstens wird das Unbehagen über die Preise an der Frontier nachlassen — teils weil der Wettbewerb die Preise senken wird, teils weil die Erträge aus den KI-Ausgaben sichtbar werden. Ein großer Teil der heutigen Unsicherheit ist eine zeitliche Verschiebung: Die Adoption läuft dem Nutzen voraus. Bei den meisten früheren Technologien, etwa Autos und Mobiltelefonen, folgte die Massenadoption sinkenden Preisen. Bei KI verlief die Einführung deutlich schneller. Der Ertrag wird sich zeigen — bei manchen Unternehmen in Form schnelleren Wachstums, bei anderen in Form von Kosteneinsparungen und schließlich in höherer Produktivität in der gesamten Wirtschaft.

Zweitens wird sich die Verschiebung hin zu einer Multi-Model-Welt fortsetzen, getrieben durch Wettbewerb und idealerweise durch echte Differenzierung darin, was jedes Modell am besten kann.

Drittens werden US-amerikanische Open-Weight-Modelle zu echten Alternativen zu den chinesischen Modellen werden und dadurch auch tatsächlich breite Nutzung finden. Sie werden zudem ein klareres Geschäftsmodell haben, was es Kunden erleichtert, langfristigere Wetten einzugehen. Auf längere Sicht erwarte ich, dass der Unterschied zwischen offen und geschlossen an Bedeutung verliert, da die Frontier-Labs selbst Modell-Personalisierung für die spezifischen Bedürfnisse ihrer Kunden unterstützen.

Auch auf andere Weise werden sich die Akteure annähern: Frontier-Labs gehen tiefer in den Produkt-Stack, um ihre Moats zu verbreitern und hohe Margen zu erhalten; Anwendungsunternehmen gehen tiefer in den Modell-Stack, um eigene Moats aufzubauen. Diese Konvergenz ist rational: Softwareunternehmen erzielen typischerweise Bruttomargen von 70 %+ , während Kunden das Gefühl haben, dass das Produkt seinen Preis wert ist.

Vor diesem Hintergrund von Bewegungen und Gegenbewegungen bleiben wir in einem Drei-Körper-System, dessen Gleichgewicht weiterhin ungeklärt ist. Vieles vom heutigen Lärm — etwa die Debatte über offen versus geschlossen, die China-Panik und das Ringen um die Rendite — wirkt vorübergehend. Die wirklich interessante Frage ist nicht, ob sich KI auszahlt, sondern wer den Wert abschöpft, wenn es so weit ist: die Labs an der Frontier, die Open-Weight-Modelle dicht dahinter oder die Anwendungen, die den Kunden besitzen.

Die in Fortune.com-Kommentaren geäußerten Meinungen sind ausschließlich die Ansichten ihrer Autorinnen und Autoren und spiegeln nicht notwendigerweise die Meinungen und Überzeugungen von Fortune wider.

Diese Geschichte wurde ursprünglich auf Fortune.com veröffentlicht.