Pip Klöckner ist jemand, der Hypes mit einer fast schon erfrischenden Trockenheit begegnet. Der Tech-Analyst und Co-Host des Doppelgänger-Podcasts – mit bis zu 100.000 Hörern pro Folge – stellt meist als Erstes die Frage, die andere überspringen: Ist das hier eigentlich ein belastbares Geschäft? Im Gespräch mit Christoph Fröhlich und Malte Dreher hat er im Podcast „For Professional Investors Only“ das KI-Rennen aus Investorenperspektive durchleuchtet. Was dabei herauskommt, ist weniger Hype – und mehr Substanz.
Tim Cook: Schlauester CEO oder geht er ein Risiko ein?
Klöckner beginnt mit einer Aussage, die hängen bleibt: Apple-Chef Tim Cook ist „entweder der Schlaueste von allen oder derjenige, dem man es irgendwann mal vorwerfen wird.“ Gemeint ist Apples auffällig defensive Rolle im globalen KI-Rennen. Während Microsoft, Google, Amazon und Meta Hunderte von Milliarden in Modellentwicklung und Infrastruktur pumpen, hält sich Apple bemerkenswert zurück. Ob das Weisheit ist oder Versäumnis – diese Frage lässt Klöckner bewusst offen. Aber allein dass sie gestellt werden muss, sagt viel über die aktuelle Dynamik in der Branche.
OpenAI unter Druck – und Anthropic auf dem Vormarsch
Im Doppelgänger-Podcast hatten Pip Klöckner und sein Co-Host Philipp Glöckler für 2026 in den Raum gestellt, dass Sam Altman OpenAI verlassen oder das Unternehmen verkauft werden könnte. Ganz falsch liegt er nicht: „Sein Stuhl wackelt gerade ein klein bisschen mehr als zuvor“, sagt Klöckner.
Der Grund ist vielschichtig. Im Konsumentenmarkt habe Google mit Gemini aufgeholt und mache den Markt für OpenAI schlicht kleiner. Und im lukrativen Enterprise-Segment, das für die Unternehmensfinanzen deutlich relevanter ist, hole Anthropic auf „Im wichtigen Enterprise-Markt gewinnt Anthropic einfach gerade sehr stark und beansprucht einen Großteil der Marktanteile.“ Klöckners Fazit: Es könnte sein, dass Anthropic OpenAI dieses Jahr beim Gesamtumsatz überholt – wenn man die aktuelle Entwicklung einfach nur geradlinig fortschreibt.
Die Goldmine-Analogie: Wer verdient wirklich?
Christoph Fröhlich bringt eine historische Parallele ins Spiel: Die Eisenbahn hat die Welt verändert – aber die Investoren, die in Schienenbauer investiert haben, gingen leer aus. Am Ende haben diejenigen das Geld gemacht, die den Transport auf den Schienen genutzt haben.
Klöckners Antwort: Nicht die Datencenter-Betreiber sind die eigentlichen Risiko-Träger in diesem Bild, sondern die Modellentwickler selbst. „In der Goldmine im Datencenter kann ich Geld verdienen mit KI. Aber das Eintrittsticket für die Goldmine, das wird immer teurer.“ Rechenleistung vermieten sei ein profitables Geschäft. KI in der Cloud anzubieten sei heute schon monetarisierbar. Aber das ständige Training neuer, besserer Modelle – das ist die Stelle, an der Hunderte von Milliarden verbrannt werden, ohne dass die Returns schon in Sicht wären.
Klöckner ist trotzdem optimistisch, zumindest für das, was bereits existiert: „Würden wir heute die Entwicklung neuer Modelle einstellen und nur mit dem arbeiten, was wir haben, dann würden wir Geld verdienen – wir würden auch die bisherigen Investitionen über die nächsten fünf Jahre zurückverdienen.“ Das eigentliche Problem: Keiner kann aufhören. Denn wer aufhört, verliert Marktanteile. Und wer zu weit zurückfällt, verliert möglicherweise alles.
Wer zwingt sie eigentlich dazu?
Malte Dreher stellt die naheliegende Frage: Wer zwingt diese Unternehmen, immer weiter zu investieren? Klöckners sagt, es sei eine Mischung aus echtem Glauben und strategischer Panik. Einerseits kann niemand, der ganz oben mitspielen will, schlechtere Modelle anbieten als der Wettbewerb – wer nicht Champions-League-Niveau hat, verliert Kunden. Andererseits lockt der ganz große Preis: Superintelligenz, eine KI, die sich selbst verbessert und Software selbst schreibt. „Wenn man daran glaubt, dass das möglich ist, dann müsste man natürlich alles investieren, um dahin zu kommen. Weil dann würde man innerhalb von Tagen den gesamten Markt abgehängt haben.“
Und dann ist da noch das defensive Motiv, das Klöckner besonders anschaulich beschreibt: „Du verlierst als CEO deinen Job wahrscheinlich nicht dafür, dass du zu viele ausgegeben hast im KI-Rennen. Wenn du aber diesen Trend komplett verpasst, wie Microsoft damals das Internet so ein bisschen verpasste – dann wird's schwer, und du musst vielleicht deinen Hut nehmen.“
Die Chancen der Außenseiter
Bleibt überhaupt noch Raum für kleinere, agilere Player? Klöckners Einschätzung ist differenziert. Wenn die LLM-Technologie – also die Transformer-Modelle, auf denen fast alles heute basiert – der dominierende Ansatz bleibt, dann wird das Rennen hauptsächlich über Kapital entschieden. Wer mehr Geld hat, holt mehr Performance heraus. Das begünstigt die Großen strukturell.
Die einzige realistische Außenseiter-Chance sieht Klöckner in fundamental anderen technologischen Ansätzen: sogenannten World Models. Im Gegensatz zu heutigen LLMs, die aus Text und Daten lernen, würden diese Modelle aus Videos und realen Lebensdaten lernen – ähnlich wie ein Kind, das aus direkter Erfahrung versteht, was ein Hund ist, ohne Millionen von Bildern zu benötigen. Forscher wie Yann LeCun und Fei-Fei Li arbeiten daran. Aber selbst wenn ihnen ein Durchbruch gelingt: „Die hätten vielleicht für ein paar Tage den Pokal in der Hand. Gleichzeitig könnte aber, was immer sie entwickelt haben, sehr schnell repliziert werden.“ Eine Übernahme durch einen der Großen wäre das wahrscheinlichste Szenario.
Die Profiteure, die kaum jemand kennt
Welche Unternehmen aus der zweiten oder dritten Reihe profitieren also vom KI-Boom, ohne dass die meisten Investoren sie auf dem Schirm haben?
Klöckner nennt zunächst Stromversorger als indirekte, aber solide Profiteure – „für den, der ein hohes Maß an Sicherheit mag.“ Deutlich spezifischer wird er bei Gas-Turbinen-Herstellern: Datencenter werden heute hauptsächlich mit Erdgas betrieben, weil die Energieinfrastruktur in den USA kaum anders skalierbar ist. Neben den Centern entstehen neue Gaskraftwerke – und die brauchen Turbinen.
Darüber hinaus: Netzwerk-Infrastruktur innerhalb der Datencenter – also Verkabelung oder Switches und damit Unternehmen wie Arista Networks, Juniper, Cisco. Und noch indirekter: Zeitarbeitsfirmen, die das Personal für den Bau stellen, Real-Estate-Entwickler, die die Flächen erschließen. „Es gibt viele Möglichkeiten“, sagt Klöckner.
Das Pip-Portfolio: Turbinen und Software-Dinosaurier
Malte Dreher fragt direkt: Wenn Klöckner selbst ein konzentriertes Portfolio aufbauen würde, was käme rein? Neben den KI-Giganten würde er bewusst auf große, etablierte Softwareunternehmen setzen – SAP, Oracle, Microsoft, IBM, Salesforce. Der Grund: Diese Unternehmen sind bereits tief in die Abläufe großer Konzerne integriert. Und wenn ein Dax-Unternehmen KI-Agenten einsetzen will, kauft es diese nicht bei einem Startup, sondern beim bestehenden Software-Vendor. „Jedes Mal, wenn ich einen Finanzbuchhalter oder einen Customer-Service-Angestellten ersetze mit KI, dann wird die Lösung ganz oft von einem der bestehenden Software-Vendoren verkauft werden.“
Wie nutzt Klöckner eigentlich selbst KI?
Am Ende eine persönliche Frage: Christoph Fröhlich will wissen, ob Klöckner selbst KI so intensiv nutzt, wie er sie bespricht. Die Antwort ist ehrlich. Apps bauen oder Produkte entwickeln – das macht Klöckner kaum mit KI. Aber für seine Arbeit als Analyst und Keynote-Speaker ist sie inzwischen unverzichtbar: „Ich würde sagen, dass ich 50 Prozent der Zeit spare und 30 Prozent bessere Qualität hinbekomme.“ Der Unterschied zu früher: Statt sich durch 40 Google-Ergebnisse durchzuarbeiten, formuliert er heute eine sehr konkrete Anfrage – und bekommt maximal drei relevante Ergebnisse zurück.
Forschungspapiere lässt er sich zusammenfassen, manchmal als Audio-Version über NotebookLM von Google. Bei Einzelfolien hört die Begeisterung auf: „Das wird so ein seelenloser Müll, wenn KI das macht.“ Das Powerpoint-Deck macht er noch selbst.
