Satya Nadella zu Microsofts AGI-Strategie: Frontier-Modelle könnten einen Fluch des Gewinners erleben

Perspektive

Das ist Satya Nadella, der Microsofts Fairwater-2-Rechenzentrum besichtigt - „derzeit das leistungsstärkste der Welt" - während er über das spricht, was „die größte Sache seit der industriellen Revolution" sein könnte. Aber der wirkliche Wert des Interviews liegt in Nadellas überraschend kontroversem Blick darauf, wo AI-Wert entstehen wird.

„Wenn du ein Modell-Unternehmen bist, könntest du einen Fluch des Gewinners erleben." Das ist der CEO, dessen Unternehmen mehr als 13 Milliarden Dollar in OpenAI investiert hat, der sagt, dass Frontier-Modelle das Risiko eingehen, „eine Kopie von der Kommerzialisierung entfernt" zu sein. Die Logik: Mit Open-Source-Checkpoints und genug Daten für Grounding kann jeder ein Modell finetunen. Derjenige mit dem Scaffolding und der Datenliquidität kann diesen Checkpoint nehmen und trainieren. Modell-Unternehmen haben die schwere Arbeit geleistet, könnten aber den Wert nicht einfangen.

Microsofts Antwort: Modelle nicht einfach einwickeln, sondern Intelligenz in der mittleren Schicht einbetten. Das Excel-Agent-Beispiel ist aufschlussreich. Es ist kein UI-Wrapper mit Prompts - es ist ein Modell in der Kern-Mittelschicht, das Excels native Artefakte, Formeln und Business-Logik versteht. „Excel kommt mit einem Analysten im Bundle." Das ist der Burggraben, den Microsoft baut: kognitive Schichten um Jahrzehnte von Business-Logic-IP herum.

GitHub Agent HQ als „Kabelfernseh für AI-Agenten." Nadella beschreibt eine Zukunft, in der du mehrere Agenten startest - Codex, Claude, Cognition, Grok - von einem einzelnen „Mission Control". Sie arbeiten in unabhängigen Branches, du überwachst und leitest sie. Der Wert liegt nicht in den Agenten selbst, sondern in der Orchestrierungs-Schicht: Observability, die Kontrolleben, zu wissen „welcher Agent was wann an welchem Codebase getan hat."

Beim Skalieren: 10x Trainingskapazität alle 18-24 Monate. Die Fairwater-2-Einrichtung hat so viel Netzwerk-Optik wie ganz Azure vor 2,5 Jahren. Sie bauen, um Rechenleistung über Rechenzentren in verschiedenen Städten (Milwaukee) für einen einzelnen Trainings-Job zu aggregieren. Aber bemerkenswert ist, dass Nadella vorsichtig ist: „Du kannst keine Infrastruktur aufbauen, die für ein Modell optimiert ist. Wenn ein Durchbruch passiert, geht deine gesamte Netzwerk-Topologie zum Fenster hinaus."

Marktexpansion, nicht Marktanteil, ist die Strategie. GitHub Copilot ging von nahezu 100% Anteil auf unter 25%, als Claude Code, Cursor und Codex auftauchten. Nadellas Antwort: „Ich liebe dieses Diagramm" - nicht wegen des Anteils, sondern weil alle Konkurrenten in 4-5 Jahren geboren wurden. Der Coding-AI-Markt ging von 500 Millionen Dollar auf 5-6 Milliarden Dollar in einem Jahr. Selbst mit geringerem Anteil ist Microsoft in einem viel größeren Markt.

Wichtigste Erkenntnisse

• „Fluch des Gewinners" für Modell-Unternehmen - Frontier-Modelle riskieren Kommerzialisierung; Scaffolding + Daten könnten mehr Wert einfangen
• Intelligenz in der mittleren Schicht, nicht UI-Wrapper - Excel-Agent versteht native Artefakte, Formeln, Business-Logik auf Kern-Ebene
• GitHub Agent HQ = Kabelfernseh für Agenten - Ein Abonnement, mehrere Agenten (Codex, Claude, Cognition), Mission-Control-Orchestrierung
• 10x Trainingskapazität alle 18-24 Monate - Fairwater-2 hat so viel Netzwerk-Optik wie ganz Azure vor 2,5 Jahren
• Multi-Region-Trainings-Cluster - Kann einen einzelnen Job über Milwaukee und Atlanta Rechenzentren via IWAN durchführen
• Nicht für ein Modell optimieren - Nächste-Gen-Chips (Vera Rubin Ultra) werden völlig andere Leistungs-/Kühlungsanforderungen haben
• Marktexpansion > Marktanteil - Coding AI ging von 500 Millionen Dollar auf 5-6 Milliarden Dollar in einem Jahr; auch kleinerer Anteil ist größeres Geschäft
• Industrielle Revolution in 20 Jahren komprimiert - Nadellas optimistische Darstellung: Was 200 Jahre dauerte, könnte in 20 Jahren passieren
• Entwickler tritt GitHub jede Sekunde bei - 80% fallen sofort in einen Copilot-Workflow

Das große Bild

Das Unternehmen, das 13 Milliarden Dollar in OpenAI investiert hat, wettet darauf, dass Frontier-Modelle kommerzialisiert werden. Der wirkliche Wert könnte nicht an Modellbauer gehen, sondern an diejenigen, die Intelligenz in bestehende Workflows einbetten - Excel zu einem Analysten machen, GitHub zu einer Mission Control. Die Anwendungsschicht, nicht die Modell-Schicht, könnte der Ort sein, an dem Burggräben gebaut werden.