Am 1. Juli ging Alex Karp live auf Sendung bei CNBC. Die Medien bezeichneten das, was dann folgte, als Public Meltdown des Palantir-CEOs. Und in der Tat, Karp redete sich etwas in Rage. Und er brach dabei eine ungeschriebene Regel der Business-Etikette: Er kritisierte die beiden großen Wettbewerber und ihre CEOs explizit und mehrmals mit Namen. Die beiden Wettbewerber sind ausgerechnet die KI-Schwergewichte OpenAI und Anthropic. Die Kritik des Palantir-CEOs war sehr konkret: Die beiden KI-Labs würden zu überteuerten Preisen die Daten ihrer Kunden (oder wie Karp es nennt, deren “Alpha”) selbst verwenden, um daraus bessere Lösungen zu bauen. Im O-Ton, den Karp den amerikanischen Unternehmenslenkern in den Mund legt: “I’m paying for tokens that create no value. These people are stealing the weights and alpha of my business.” Er selbst sei dabei nur das Sprachrohr: “This is the voice of American business that is being channeled through me.” Zum Glück hat die Welt Alex Karp, der weder Tod noch Teufel fürchtet. Die Lösung läge laut Karp, natürlich, in der Nutzung von Palantir, das, Überraschung, zwei Tage vorher ankündigte, mit Nvidia zu kooperieren, um deren Open-Source-Modelle der Nemotron-Familie in abgeschotteten Umgebungen zu betreiben. Bei Palantir, so ein augenscheinlich aufgebrachter Karp, seien die Daten der großen Kunden sicher.

ₕₐₘₚₜₒₙ @hamptonism This is by far one of the most important things I’ve watched in 2026. 1:47 PM • Jul 1, 2026 1072 Retweets 12418 Likes Read 333 replies

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Der Public Meltdown war wahrscheinlich eher eine perfekt inszenierte PR-Aktion. Karp gilt zwar als unkonventionell, er ist aber eben auch blitzgescheit und weiß, mit welchen Aussagen er Aufmerksamkeit erreicht. Und natürlich hat er nicht unrecht mit seiner Analyse. Ob die Schlussfolgerung, nämlich die Nutzung von Palantirs Software, die richtige Lösung ist, das muss jeder für sich selbst entscheiden. Aber die Analyse, die sollte sich jeder, der auch nur ansatzweise etwas zum Thema AI im großen Unternehmen zu verantworten hat, genauer anschauen. Im Kern reden wir über zwei fundamentale Risiken bei der AI-Nutzung im Corporate:

1. Datensicherheit oder Schutz des Alphas
2. Abhängigkeit von drei Anbietern

Datensicherheit oder Schutz des Alphas

Jedes Corporate wird in wenigen Jahren einen Großteil seiner Operations mithilfe von AI laufen lassen. Backoffice-Tätigkeiten machen den Anfang, gefolgt von First-Level-Support. Mittelfristig werden Banken und Versicherungen Kredit-, Investitions- und Underwriting-Entscheidungen KI-basiert durchführen. AI wird also jede Abteilung in jedem Unternehmen durchdringen. Und wir reden hier von wenigen Jahren, in denen diese Entwicklung stattfinden wird. Gleichzeitig werden die eigentlichen LLMs zur Commodity, die Leistung der Frontier-Modelle gleicht sich immer weiter an, die Zyklen der Neuentwicklung werden immer kürzer. Die Frage, welches Modell ausreichend Performance liefert, wird überflüssig. Die Antwort ist: Jedes. Wenn also jedes Unternehmen in jeder Business Unit dieselben Modelle für dieselben Aufgaben nutzt - wo findet dann die Differenzierung statt? Oder, um im Karp-Sprech zu bleiben: Where is the alpha?

Nun, das Alpha sind die proprietären Daten. Bei einem Versicherer sind es Risikoprofile aus jahrzehntelangen Kundenbeziehungen. Bei Banken sind es Historien aus dem Zahlungsverkehr oder Kreditratings. Aber jedes Mal, wenn diese Datensätze von einem LLM analysiert werden, müssen sie zumindest kurz das Unternehmen verlassen. Zero Data Retention und EU-Hosting bei Amazon oder Microsoft sind ein guter Mittelweg, aber sie geben keine hundertprozentige Sicherheit.

Diese Sorge ist nicht theoretisch. Dass die großen Labs die Kompetenzen ihrer Kooperationspartner nutzen, um nach einiger Zeit eigene Lösungen anzubieten, hat man immer wieder gesehen. Lange hat Anthropic mit Figma zusammengearbeitet, Claude steckte in Figmas eigenen AI-Features. Bis Anthropic im April Claude Design launchte, drei Tage nachdem Anthropics Produktchef Mike Krieger das Figma-Board verlassen hatte und den Figma-Aktienkurs damit um gut 9 Prozent nach unten schickte. Figma-CEO Dylan Field war nicht so happy darüber, dass der ehemalige Partner Figmas “Alpha” nutzte, um daraus ein eigenes Produkt zu entwickeln. Sein öffentlicher Kommentar: Anthropic sei “not consistently candid” gewesen. Für eine Versicherung wäre es durchaus problematisch, wenn die eigenen Daten zum Training von neuen AI-Produkten rund um Risikoanalysen und Underwriting genutzt würden. Das eigene Alpha wäre weg.

Insofern hat der aufgebrachte Alex Karp durchaus recht, wenn er die Probleme bei der Verwendung der großen proprietären Modelle benennt. Open-Source-Modelle haben die Möglichkeit, selbst gehostet und betrieben zu werden. Das ist aufwändig, aber wer sich nicht auf den Datenverarbeitungsvertrag verlassen möchte, kommt daran nicht vorbei. Bisher waren die meisten Open-Source-Modelle lang nicht so performant wie die Frontier-Modelle der drei Großen, Anthropic, OpenAI und Google. Aber genau das ändert sich, und allen voran Palantir inszeniert sich hier als Retter der amerikanischen Industrie: mit Nvidias offenen Nemotron-Modellen und der eigenen Plattform drumherum.

Abhängigkeit von drei Anbietern

Google, Anthropic und OpenAI stehen zusammen für 77 % der Enterprise-LLM-Nutzung. Alle drei Unternehmen haben ihren Sitz in den USA. Aber das ist ja kein Problem, oder? Oder??

Am 13. Juni ist etwas passiert, was niemand auf seiner Bingo-Karte hatte: Anthropic schaltete seine neuesten und leistungsfähigsten Modelle Fable 5 und Mythos 5 ab. Für alle Kunden. Weltweit, auch in den USA. Und zwar auf Geheiß der amerikanischen Regierung: Das US-Handelsministerium hatte per Exportkontrolle den ausländischen Zugriff untersagt, nachdem Sicherheitsforscher eine Schwachstelle entdeckt hatten, über die sich die Schutzmechanismen des Modells aushebeln ließen. Anthropic konnte die Auflagen nur erfüllen, indem es beide Modelle komplett vom Netz nahm. Die anderen Modelle von Anthropic waren nach wie vor verfügbar, und inzwischen ist Mythos wieder eingeschränkt freigegeben. Aber es zeigte sehr deutlich, dass die Abhängigkeit von nur drei Anbietern, die alle aus dem gleichen Land kommen, ein strategisches Risiko für jedes Unternehmen darstellt.

Wie schon gesagt: In wenigen Jahren wird AI Teil jedes Unternehmensprozesses sein. Man stelle sich mal vor, die AI wird “abgestellt”, weil eine Regierung das entscheidet. Komplette Unternehmen, wahrscheinlich sogar Volkswirtschaften, wären über Nacht de facto handlungsunfähig und maximal erpressbar. Keine Überweisung, keine Schadenbearbeitung, keine Kreditentscheidung würde mehr passieren, weil die alten Systeme und die Leute mit den alten Skills nicht mehr existieren.

Was heißt das für die Unternehmensstrategie?

Gott bewahre, niemand muss jetzt Palantir-Kunde werden. Aber: Jede AI-Strategie im Corporate muss folgende Punkte individuell analysieren und entscheiden:

1. Datenschutz ernst nehmen und planen: Welche Art von Datenverarbeitung lasse ich zu? Wie kritisch sind meine Daten und wo und wie sollen sie von der AI verwendet werden?
2. Abhängigkeit minimieren: Der Fokus auf ein Modell ist strategisches Harakiri. Jedes Unternehmen muss seine AI-Strategie Modell-agnostisch aufbauen, das heißt, das LLM ist auswechselbares Tool, die Wertschöpfung, das Alpha, findet in der Nutzung und Analyse der eigenen Daten statt.
3. Backup-Strategie: Was passiert, wenn Plan A nicht mehr aufgeht? Wie halten wir den Betrieb am Laufen, wenn z.B. Modelle aus einem Land nicht mehr verfügbar sind?

Schon klar, diese Fragen sind nicht besonders spaßig. Damit erzeugen wir keine Euphorie in der Belegschaft. Aber wer sie jetzt beantwortet, entscheidet auch in zwei Jahren noch selbst, mit welchem Modell er arbeitet. Alle anderen lassen dann entscheiden. In Washington, in Palo Alto oder von Alex Karp persönlich.

Vielen Dank fürs Lesen und bis in zwei Wochen, Nicolas

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