Am 6. Februar 2026 tauchte auf der Plattform OpenRouter ein anonymes Modell auf. Kein Hinweis zum Hersteller, nur ein Pseudonym: Pony Alpha. Laut Community-Berichten wurde es sehr schnell zu einem der meistgenutzten und am meisten diskutierten Modelle. Die KI Community kam schnell darauf, wer dahinterstecken könnte. Am 11. Februar bestätigte OpenRouter: Pony Alpha war GLM 5, das neue Flaggschiffmodell von Knowledge Atlas Technology, auch bekannt als Zhipu AI.
Was dann folgte, war noch viel wilder als das, was sich gerade bei Speicherchipherstellern abspielt. Zhipu, das am 8. Januar 2026 als erstes reines Foundation Model Unternehmen weltweit an die Börse ging, zündete mit dem offiziellen GLM 5 Launch ein Kursfeuerwerk. Allein am 20. Februar stieg die Aktie um 42 Prozent. Der Kurs hatte sich seit dem IPO zu diesem Zeitpunkt bereits verdreifacht.
Am Montag dieser Woche stürzte die Aktie dann wieder um 22 Prozent ab. Das Management musste sich bei Kunden sogar entschuldigen. Nicht etwa für den Kurssturz, sondern für die massiven Kapazitätsengpässe. Die Nachfrage nach GLM 5 hatte die verfügbare Rechenkapazität weit überstiegen. Das System brach unter der Last zusammen.
Compute is Revenue
Der Grund war also ein brutaler Compute-Engpass. Für Knowledge Atlas, das durch US-Sanktionen von den neuesten Nvidia-GPUs und von amerikanischen Cloud Diensten für Inferenz abgeschnitten ist, wurde die Rechenpower zum Nadelöhr. Zhipu musste sogar offen zugeben, dass man nun weltweit nach GPU Clustern sucht, weil die heimische Infrastruktur unter der Last der Anfragen kollabiert.
Genau in diesem Kontext muss man den Satz von Jensen Huang bewerten, den er am Mittwoch im Analystencall nach dem Quartalsergebnis von NVIDIA formulierte: „Compute equals revenues. Without compute, there is no way to generate tokens. Without tokens, there is no way to grow revenues.“ NVIDIA meldete 68 Milliarden Dollar Umsatz im abgelaufenen Quartal, plus 73 Prozent gegenüber dem Vorjahr, und auch für die nächsten Quartale erwartet Nvidia Rekordergebnisse. Selbst sechs Jahre alte GPUs in der Cloud sind laut Huang vollständig ausgelastet und die Mietpreise für Compute steigen.
LLMs sind die neuen Gateways
Früher waren Google Search und die Applikationen vieler SaaS Unternehmen die Gateways zu Information und Intelligenz. Heute ist die erste Anlaufstelle eine GenAI-App der LLM, sei es Claude, GPT oder Zhipu. Sie haben die kürzeste Distanz zum Kunden und eliminieren langfristig all die Mittelmänner zwischen Kunden und Produkt. Aber diese Gateways sind teuer im Unterhalt. Wenn KI Agenten erst einmal anfangen, für uns zu handeln, zu buchen und zu coden, wird die Nachfrage nach Compute noch dramatischer steigen. Jensen Huang sprach gestern von einer Nachfrage, die „tausendmal höher“ ist als bei traditioneller Software.
Was folgt daraus für Anleger? Meines Erachtens werden neben wenigen LLMs, die sich langfristig durchsetzen werden, jene Unternehmen profitieren, die zu den Gewinnern des strukturellen Compute Engpasses zählen: AI Hardware Anbieter, HPC Anbieter, inklusive der Neoclouds und all jene, die den Ausbau ausreichender Stromkapazitäten vorantreiben.
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