👋 Hallo! Du liest diese Ausgabe als eine:r von 🥳 18 Leser:innen.
❤️ Danke an alle, die den Newsletter zuletzt weiterempfohlen haben - Wachstum entsteht hier nicht durch Algorithmen, sondern durch Weitersagen.
Diese Ausgabe umfasst ca. 2346 Wörter (~12 Minuten Lesezeit).
Heute ist Montag, der 27. April 2026 - willkommen in KW18. Viel Spaß beim Lesen!
🎯 Cohere und Aleph Alpha: Ein KI-Champion entsteht - oder ein Frankenstein-Monster?
Die Übernahme von Aleph Alpha durch Cohere wird öffentlich als bedeutender Schritt zur Etablierung eines transatlantischen KI-Anbieters dargestellt. In der offiziellen Kommunikation stehen Begriffe wie „Souveränität“, „europäische Infrastruktur“ und „globaler KI-Champion“ im Vordergrund. Eine nüchterne Analyse zeigt jedoch, dass hinter dieser Erzählung eine deutlich komplexere und teilweise widersprüchliche Realität steht.
Zunächst fällt auf, dass die operative Ausgangsbasis beider Unternehmen komplett unterschiedlich gelagert ist. Cohere verfolgt seit Jahren einen klaren B2B-Fokus und positioniert sich als Anbieter skalierbarer Sprachmodelle für Unternehmen. Aleph Alpha hingegen hat frühzeitig strategische Anpassungen vorgenommen und sich faktisch von der Entwicklung eigener Large Language Models verabschiedet. Spätestens seit 2024 lag der Fokus primär auf Beratungsleistungen und individueller Projektentwicklung. Gleichzeitig häuften sich Hinweise darauf, dass es zunehmend schwieriger wurde, ausreichend skalierbare Aufträge und nachhaltige Umsätze zu generieren. Diese Entwicklung deutet darauf hin, dass das ursprüngliche Ziel, ein eigenständiger europäischer Modellanbieter zu werden, nicht wirklich erreicht wurde.
Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, welche Substanz tatsächlich in die Transaktion eingebracht wird. Während Cohere über ein funktionierendes Geschäftsmodell im Enterprise-Segment verfügt, bringt Aleph Alpha vor allem Zugang zu europäischen Netzwerken, regulatorischer Anschlussfähigkeit und politischer Unterstützung ein. Diese Faktoren sind relevant, ersetzen jedoch keine technologische Führungsposition oder skalierbare Produktbasis.
Besonders kritisch erscheint die Struktur des Deals. Die öffentlich kommunizierten Bewertungen stehen in einem auffälligen Spannungsverhältnis zu früheren Finanzierungsrunden. Cohere wurde noch im Jahr 2025 mit einer Bewertung von unter 6 Milliarden Euro eingeordnet. Im Zuge der Transaktion wird nun jedoch eine Bewertung von rund 20 Milliarden Euro impliziert. Eine solche Neubewertung wirft zwangsläufig Fragen nach der tatsächlichen Substanz und der Bewertungslogik auf.
Dazu kommt die konkrete Ausgestaltung der Transaktion: Nach vorliegenden Informationen übernimmt Cohere rund 90 % von Aleph Alpha, ohne dafür einen klassischen Kaufpreis zu entrichten. Stattdessen fließt im Gegenzug sehr viel Kapital von europäischer Seite, insbesondere aus dem Umfeld der Schwarz Gruppe, in Cohere. Dieses Kapital entspricht in etwa der bisherigen Bewertung von Aleph Alpha (rund 0,5 Milliarden Euro). Im Gegenzug erhält die Schwarz Gruppe eine vergleichsweise kleine Beteiligung an Cohere von etwa 2,5 %.
Diese Konstruktion führt zu einer bemerkenswerten Situation: Cohere erhält nicht nur die Kontrolle über Aleph Alpha, sondern zugleich zusätzliches Kapital, während die Bewertung des eigenen Unternehmens signifikant nach oben angepasst wird. Gleichzeitig bleibt offen, inwieweit die zugrunde liegende Technologie, insbesondere die Leistungsfähigkeit der eigenen Modelle, diese Bewertung tatsächlich rechtfertigt.
Diese Konstellation wirft mehrere grundlegende Fragen auf. Zum einen, ob die Bewertung primär durch operative Leistungsfähigkeit getragen oder durch strategische Narrative und politische Zielsetzungen gestützt wird. Zum anderen, ob die Interessen der beteiligten Akteure, Technologieentwicklung, geopolitische Positionierung und Kapitalmarktlogik, langfristig miteinander vereinbar sind.
Hinzu kommt ein struktureller Aspekt: Der Zusammenschluss folgt weniger einer klaren Produkt- oder Innovationslogik als vielmehr einer Kombination aus geopolitischen Überlegungen, Marktzugang und Kapitalallokation. Während in anderen Regionen technologische Exzellenz häufig der Ausgangspunkt für Skalierung ist, entsteht hier der Eindruck, dass Wettbewerbsfähigkeit durch strukturelle Maßnahmen nachträglich konstruiert werden soll.
Auch der häufig verwendete Begriff der „Souveränität“ verdient eine differenzierte Betrachtung. Eine echte technologische Souveränität würde voraussetzen, dass zentrale Komponenten, insbesondere Modelle, Infrastruktur und Datenkontrolle, eigenständig entwickelt und gesteuert werden. In der vorliegenden Konstellation bleibt jedoch fraglich, inwieweit diese Kontrolle tatsächlich gegeben ist, wenn die Mehrheit der Anteile und damit die strategische Steuerung außerhalb Europas liegt.
Meine aktuelle Sichtweise
Aus heutiger Perspektive wirkt der Zusammenschluss weniger wie die Entstehung eines klar positionierten KI-Unternehmens, sondern vielmehr wie ein komplex konstruiertes Gebilde aus unterschiedlichen Interessenlagen. Besonders kritisch ist dabei, dass Aleph Alpha seine ursprüngliche technologische Grundlage, ein eigenes Large Language Model, bereits aufgegeben hat und stattdessen auf beratungsintensive, schwer skalierbare Geschäftsmodelle ausgewichen ist. Gleichzeitig basiert die Neubewertung von Cohere auf Annahmen, die im Spannungsfeld zwischen Marktposition, tatsächlicher Modellleistung und Kapitalzuflüssen stehen.
Hierbei handelt es sich weder um eine Asset- noch um eine Share-Deal-Konstruktion. Es sieht vielmehr nach einem Reverse-Investment-/Contribution-Deal aus. Die konkrete Deal-Struktur sieht nun wie folgt aus: Ein Unternehmen mit begrenzter technologischer Eigenständigkeit wird mehrheitlich übernommen, ohne dass ein klassischer Kaufpreis fließt, während gleichzeitig Kapital in das übernehmende Unternehmen eingebracht wird und dessen Bewertung signifikant steigt. Diese Konstruktion wirkt weniger wie ein marktgetriebener Zusammenschluss, sondern vielmehr wie ein strategisch orchestriertes Finanz- und Strukturmodell.
In dieser Zuspitzung drängt sich ein Vergleich auf: Das entstehende Konstrukt erinnert an ein „Frankenstein-Monster“, zusammengesetzt aus unterschiedlichen Teilen wie politischer Agenda, Kapitalinteressen, Infrastrukturversprechen und begrenzter technologischer Substanz. Jedes dieser Elemente erfüllt für sich genommen eine Funktion, doch sie wurden nicht organisch zusammen entwickelt.
Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob dieses Gebilde kurzfristig Aufmerksamkeit und politische Unterstützung erhält, sondern ob es langfristig in der Lage ist, ein konsistentes, leistungsfähiges und wirtschaftlich tragfähiges Gesamtprodukt zu liefern. Sollte dies nicht gelingen, besteht das Risiko, dass die inneren Widersprüche dieses Konstrukts früher oder später offen zutage treten und die Nähte reißen werden.
🔗 Reuters | TechCrunch | CNBC
📰 Märkte & Nachrichten
SEC verschärft Kontrolle im Private Credit-Markt: Die aktuelle Initiative der US-Börsenaufsicht SEC adressiert systemische Risiken im Private-Credit-Sektor durch gezielte Informationsanfragen an Unternehmen wie Blue Owl. Hintergrund ist eine Marktstruktur, die durch intransparente Bewertungsmodelle und innovative Kreditvergabe zunehmend komplex wird. Die SEC reagiert auf die rasche Expansion alternativer Finanzdienstleistungen sowie den Einsatz KI-basierter Bewertungsmodelle, deren Validität und Nachvollziehbarkeit regulatorisch schwer zu erfassen sind. Dadurch entsteht ein Spannungsfeld zwischen Effizienzsteigerung und regulatorischer Unsicherheit.
Die Maßnahme zielt darauf ab, Transparenz und Standardisierung zu erhöhen. Unternehmen werden verpflichtet, ihre Methoden offenzulegen und Prozesse nachzuschärfen, um Manipulationen und systemische Risiken zu begrenzen. Dies wirkt unmittelbar auf Geschäftsmodelle: Investitionen in Compliance-Technologie und Datenmanagement werden zur strategischen Notwendigkeit, um regulatorische Vorgaben zu erfüllen und Skalierbarkeit zu sichern. Gleichzeitig zeigt sich, dass kleinere Anbieter durch steigende Anforderungen unter Konsolidierungsdruck geraten. Der Markt könnte sich zu Gunsten größerer, regulierungserfahrener Player verschieben.
Langfristig verdeutlicht die Initiative einen strukturellen Trend: Regulierungsbehörden intensivieren die Kontrolle über technologiegetriebene Finanzmärkte, um die Balance zwischen Innovationsförderung und Risikomanagement neu zu justieren. Die daraus resultierenden Zielkonflikte (Innovation vs. Kontrolle, Dezentralität vs. Transparenz) prägen die weitere Entwicklung des Private-Credit-Sektors und könnten als Blaupause für globale Regulierungsinitiativen dienen.
🔗 WSJ
Meta plant, Tastenanschläge von Mitarbeitern zur KI-Trainingsdatennutzung zu erfassen: Meta hat ein internes Tool eingeführt, das Mausbewegungen und Klicks von Mitarbeitern in ausgewählten Anwendungen erfasst, um diese Interaktionsdaten für das Training von KI-Modellen zu nutzen. Ziel ist es, KI-Systeme anhand realitätsnaher Nutzungsmuster zu verbessern und deren Anpassungsfähigkeit zu erhöhen.
Die Maßnahme adressiert die zentrale Herausforderung der KI-Entwicklung: den Zugang zu hochwertigen Trainingsdaten. Während die automatisierte Erfassung eine Skalierung ermöglicht, entstehen gleichzeitig erhöhte Anforderungen an Infrastruktur, Datenverarbeitung und Effizienz.
Zugleich verdeutlicht dieser Ansatz den wachsenden Zielkonflikt zwischen Innovationsdynamik und regulatorischen Anforderungen. Fragen des Datenschutzes und der Transparenz gewinnen insbesondere im europäischen Kontext (z. B. DSGVO, KI-Regulierung) zunehmend an Bedeutung und werden zum entscheidenden Faktor für Akzeptanz und rechtliche Absicherung.
🔗 Reuters
Bill Ackmans Pershing Square Inc. bereitet IPO vor: Der geplante Börsengang von Pershing Square Inc. unter Führung von Bill Ackman ist auf die Aufnahme von bis zu 33,12 Millionen Aktien zu einem Preis von jeweils 50 US-Dollar ausgerichtet. Hintergrund ist die strategische Erweiterung der Investitionsbasis sowie die Stärkung der Marktposition durch signifikantes Kapital. Die hohe Emissionsvolumen und Bewertung spiegeln das Vertrauen in die Unternehmensführung wider, während zugleich ein ambitioniertes Wachstumsszenario verfolgt wird.
Der Schritt zeigt, dass das Unternehmen Vertrauen in seine Zukunft hat. Gleichzeitig gibt es Herausforderungen: Pershing Square muss strenge Regeln einhalten und offenlegen, wie das Geld verwendet wird. Das kann die Flexibilität einschränken und neue Ideen bremsen.
Nach dem Börsengang wird Pershing Square noch stärker auf moderne Technik setzen müssen, zum Beispiel für schnelle Investitionen und sichere Datenverarbeitung. Das hilft, besser und effizienter zu arbeiten.
Für Anleger bietet das IPO die Möglichkeit, in ein bekanntes Unternehmen mit Wachstumspotenzial zu investieren. Allerdings steigt dadurch auch der Druck, gute Ergebnisse und Transparenz zu liefern.
NICE TO KNOW: Wer Bill Ackman nicht kennt - Er wurde vom Forbes im Jahr 2015 als „Baby Buffett“ bezeichnet.
🔗 WSJ
Unbefugte Gruppe hatte Zugriff auf Anthropics exklusives Cyber-Tool Mythos erhalten: Die vorliegenden Berichte über einen mutmaßlichen, unautorisierten Zugang zu Anthropic’s exklusivem Cyber-Tool „Mythos“ verdeutlichen wesentliche Herausforderungen für KI-Unternehmen im Bereich Sicherheit und Compliance. Hintergrund ist ein öffentlich gewordener Sicherheitsvorwurf, der auf potenzielle Schwachstellen in Anthropic’s Systemen hinweist. Das Unternehmen betont die Abwesenheit konkreter Beweise für eine Kompromittierung und verweist auf laufende interne Untersuchungen. Die Kommunikationsstrategie zielt darauf ab, das Vertrauen von Investoren und Partnern zu stabilisieren und mögliche Reputationsschäden zu begrenzen.
Die Vorfälle unterstreichen den regulatorischen Druck auf den KI-Sektor, insbesondere im Hinblick auf die EU-KI-Verordnung und globale Standards. Unternehmen sehen sich gezwungen, robuste Sicherheits- und Compliance-Strukturen zu etablieren, um regulatorischen Anforderungen und Markterwartungen zu genügen. Gleichzeitig zeigt sich ein Zielkonflikt: Der Innovationsdruck im Wettbewerb führt oft zu verkürzten Entwicklungszyklen, wodurch Sicherheitsprüfungen potenziell vernachlässigt werden. Dies erhöht das Risiko von Vorfällen, regulatorischen Sanktionen und Vertrauensverlust.
Technologisch betrachtet hemmen Sicherheitsvorfälle die Innovationszyklen, da Ressourcen von Produktentwicklung hin zu Absicherung und Monitoring umgeleitet werden. Der erhöhte Ressourcenbedarf wirkt sich auf Infrastruktur und Energieverbrauch aus und kann die Skalierbarkeit von KI-Produkten beeinträchtigen. Wirtschaftlich drohen Reputationsrisiken, die Investitionsbereitschaft und Wachstumspotenzial mindern. Langfristig zeigt sich ein struktureller Trend: Die Balance zwischen Innovationsgeschwindigkeit und regulatorischer Absicherung wird zur kritischen Variable für nachhaltige Marktpositionen im KI-Sektor.
📊 Daten & Insights: KI im Arbeitskontext: Ergebnisse einer repräsentativen Studie zur Nutzung und Wirkung
Die zugrunde liegende Untersuchung stammt von Epoch AI, einer unabhängigen Forschungsorganisation mit Fokus auf die ökonomischen und gesellschaftlichen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz. In Kooperation mit Ipsos wurden im März 2026 über 2.000 US-amerikanische Erwachsene im Rahmen eines repräsentativen Panels befragt. Ziel der Studie ist es, fundierte Einblicke in die tatsächliche Nutzung von KI sowie deren konkrete Auswirkungen auf Arbeitsprozesse und Tätigkeitsprofile zu liefern.
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz hat sich in kurzer Zeit vom privaten Experimentierfeld zu einem festen Bestandteil des Arbeitsalltags entwickelt. Die Ergebnisse zeigen, dass bereits etwa die Hälfte der erwerbstätigen KI-Nutzer diese mindestens ebenso häufig für berufliche wie für private Zwecke einsetzt. Damit wird deutlich, dass KI zunehmend in alltägliche Arbeitsprozesse integriert wird und nicht mehr nur als unterstützendes Zusatztool dient.
Diese Entwicklung wirkt sich konkret auf die Ausgestaltung von Tätigkeiten aus. KI übernimmt zum einen bestehende Aufgaben: Rund 27 % der befragten Nutzer berichten, dass Teile ihrer bisherigen Arbeit automatisiert wurden, etwa durch das Zusammenfassen von Texten oder die Durchführung einfacher Analysen. Zum anderen ermöglicht KI aber auch neue Aufgabenfelder. Etwa 21 % geben an, durch KI Tätigkeiten auszuführen, die zuvor nicht Teil ihres Aufgabenbereichs waren, beispielsweise datenbasierte Auswertungen ohne tiefgehende Programmierkenntnisse. Bemerkenswert ist, dass diese Effekte häufig parallel auftreten, ohne dass alte Aufgaben vollständig entfallen. Dies spricht für eine schrittweise Transformation von Rollenprofilen statt eines abrupten Wegfalls von Tätigkeiten.
Ein entscheidender Einflussfaktor für die Nutzung im Arbeitskontext ist der Zugang zu kostenpflichtigen KI-Diensten. Während nur ein vergleichsweise geringer Anteil der Nutzer ohne bezahlte Zugänge KI intensiv für berufliche Zwecke nutzt, steigt dieser Anteil deutlich bei Nutzern mit kostenpflichtigen Abonnements, insbesondere dann, wenn diese vom Arbeitgeber bereitgestellt werden. In solchen Fällen erreicht die berufliche Nutzung Werte von bis zu drei Vierteln der Anwender. Dies deutet darauf hin, dass organisatorische Rahmenbedingungen und die Integration in bestehende IT-Infrastrukturen eine zentrale Rolle spielen.
Gleichzeitig ist die Verbreitung von KI nicht ausschließlich unternehmensgetrieben. Auch Beschäftigte selbst treiben die Nutzung voran, indem sie nach ersten Erfahrungen gezielt leistungsfähigere Tools einsetzen oder entsprechende Zugänge einfordern. Insgesamt zeigt sich, dass KI bereits heute einen spürbaren Einfluss auf die Arbeitswelt hat. Dieser äußert sich weniger in einem vollständigen Ersatz von Arbeitsplätzen, sondern vielmehr in einer kontinuierlichen Anpassung von Tätigkeiten, bei der Automatisierung und Erweiterung Hand in Hand gehen.
🔗 Epoch AI
🎬 Sehenswert: Enron The Smartest Guys in the Room (ca. 2 Std., Englisch)
Wer verstehen will, wie Narrative, Intransparenz und technologische Überhöhung ganze Märkte verzerren können, sollte sich Enron: The Smartest Guys in the Room ansehen.
Die Parallelen zur aktuellen KI-Entwicklung sind nicht zu übersehen: komplexe Modelle, schwer nachvollziehbare Bewertungen und ein Markt, der zunehmend von Erwartungen statt von belastbaren Fundamentaldaten getrieben wird. Nutze den Blick in die Vergangenheit, um die Risiken der Gegenwart zu verstehen.
🔗 Youtube
👨💻 In eigener Sache: KI verstehen statt KI glauben - eine Orientierung im KI-Zeitalter
Auf dem DVPT Kongress 2026 hatte ich letzte Woche die Gelegenheit, einen Vortrag zu halten, der bewusst gegen den aktuellen KI-Hype argumentiert hat. Unter dem Titel „KI verstehen statt KI glauben - eine Orientierung im KI-Zeitalter“ ging es mir nicht darum, neue Tools vorzustellen oder die nächste Welle an Innovationen zu feiern.
Vielmehr wollte ich einen Schritt zurückgehen und eine grundlegendere Frage stellen: Verstehen wir eigentlich, was wir da einsetzen oder glauben wir nur daran?
Dieser Newsletter erscheint weiterhin jeden Montagmorgen in Deiner Inbox. Wenn Du sicherstellen möchtest, keine Ausgabe zu verpassen, füge die Absenderadresse am besten zu Deinen Kontakten hinzu oder verschiebe den Newsletter in Deine Primary Inbox.
Vielen Dank für Deine Zeit und Aufmerksamkeit! ❤️
📮 Feedback, Anmerkungen oder Themenvorschläge? Schreib mir gern an newsletter@markus-begerow.de oder leite den Newsletter an Freunde und Kollegen weiter, für die dieser Newsletter interessant sein könnte.
