Red Hat hat ein $34-Milliarden-Gesch\u00e4ft mit Linux aufgebaut. IBM hat es gekauft. Der Deal best\u00e4tigte eine Hypothese, die seit vier Jahrzehnten galt: dass Unternehmen, die einen enormen Wert aus gemeinsam genutztem Code ziehen, aus Eigeninteresse weiterhin die Projekte finanzieren, von denen sie abh\u00e4ngig sind.<\/p>\n
Diese Hypothese steht nun auf dem Pr\u00fcfstand. Nicht, weil jemand beschlossen hat, die Finanzierung von Open Source einzustellen. Denn die Branche, die sie am meisten finanziert hat - SaaS - wird von der Branche demontiert, die am meisten von ihr abh\u00e4ngt - KI.<\/p>\n
Vor etwa einem Jahr schrieb ich, dass KI-Agenten die Unternehmenssoftware hyper-personalisieren w\u00fcrden - dass die Gesch\u00e4ftsteams ihre eigenen Tools entwickeln w\u00fcrden, um die IT-R\u00fcckst\u00e4nde und die SaaS-Plattformen zu umgehen, die f\u00fcr alle passen. Das Argument war einfach: Wenn KI die Entwicklungskosten um 70-90% senkt und die Bereitstellungszeit von Monaten auf Stunden verk\u00fcrzt, kehrt sich die Gleichung \"selbst bauen oder kaufen\" um.<\/p>\n
Diese Vorhersage ist schneller eingetreten als erwartet. Am 30. Januar 2026 ver\u00f6ffentlichte Anthropic Agentic Workplace Plugins f\u00fcr Claude Cowork. Innerhalb von f\u00fcnf Handelstagen verloren die Aktien von Anwendungssoftware rund $285 Milliarden an Marktwert. Im Laufe des folgenden Monats verloren Adobe, Microsoft, Salesforce, SAP, ServiceNow und Oracle zusammen mehr als $730 Milliarden. Die H\u00e4ndler von Jefferies nannten es die \u201cSaaSpocalypse\u201d.\u201d<\/p>\n
Klarna hatte die Vorlage bereits vorgef\u00fchrt: Salesforce- und Workday-Vertr\u00e4ge k\u00fcndigen, Funktionen durch KI-Agenten ersetzen und beobachten, wie der Umsatz pro Mitarbeiter von $400.000 auf $700.000 stieg. Ein CTO des Gesundheitswesens hat drei gro\u00dfe interne Plattformen - CRM, HRM und Helpdesk - innerhalb von 90 Tagen implementiert. Ein Gr\u00fcnder teilte seinem Investor mit, dass er sein gesamtes Kundendienstteam durch einen KI-Codieragenten ersetzen w\u00fcrde.<\/p>\n
Die Entscheidung Build-versus-Buy verschiebt sich in Richtung Build. Aber alle konzentrieren sich auf die St\u00f6rung selbst. Die Folgen sind schlimmer.<\/p>\n
Open Source finanziert sich nicht durch Spenden. Sie finanziert sich durch die Arbeit von Unternehmen. 84% der Linux-Kernel-Commits stammen von Unternehmensentwicklern aus 1.780 Organisationen. Die Linux Foundation erwirtschaftet $311 Millionen an j\u00e4hrlichen Einnahmen von \u00fcber 3.000 Mitgliedsunternehmen. MongoDB, Elastic, HashiCorp, Databricks: Sie alle haben auf der Grundlage von Open Source milliardenschwere Unternehmen aufgebaut und Ingenieure und Kapital in den Upstream zur\u00fcckflie\u00dfen lassen.<\/p>\n
Das Modell funktionierte, weil die Anreize \u00fcbereinstimmten. Gesunde vorgelagerte Projekte bedeuteten gesunde nachgelagerte Gesch\u00e4fte.<\/p>\n
Die KI durchbricht diese Ausrichtung. In vier aufeinanderfolgenden Schritten.<\/p>\n
Ungef\u00e4hr $7,7 Milliarden flie\u00dfen j\u00e4hrlich von Unternehmen zu Open Source, aber 86% davon sind Arbeitskr\u00e4fte - Arbeitskr\u00e4fte, die durch SaaS-Einnahmen finanziert werden. Ziehen Sie diese Einnahmen ab, folgt die Arbeit.<\/p>\n
Hier ist das grundlegende Paradoxon: Ein CRM mit KI-Agenten reduziert die Anzahl der erforderlichen Benutzer von 20 auf 2. Das ist ein Umsatzr\u00fcckgang von 90% trotz einer 10-fachen Verbesserung der F\u00e4higkeiten. Wenn Unternehmen interne Tools schneller entwickeln k\u00f6nnen als sie Unternehmensvertr\u00e4ge aushandeln k\u00f6nnen, bricht das Pro-Sitz-Modell zusammen. Und damit auch der \u00dcberschuss, mit dem Open-Source-Beitr\u00e4ge finanziert wurden.<\/p>\n
MongoDB stellte 2018 auf eine restriktive Lizenzierung um. Elastic folgte im Jahr 2021. HashiCorp im Jahr 2023, woraus die Abspaltung OpenTofu hervorging. Redis im Jahr 2024, aus dem Valkey hervorging. Jede Neulizenzierung ebnete den Weg f\u00fcr die n\u00e4chste. In der Zwischenzeit ist das Fragevolumen von Stack Overflow seit dem Start von ChatGPT um 76% eingebrochen. Das Open Source Collective verzeichnete im Jahr 2023 einen R\u00fcckgang der Sponsorengelder von Unternehmen um 20%. Sechzig Prozent der Maintainer sind unbezahlt. Sechzig Prozent haben gek\u00fcndigt oder erw\u00e4gen, zu k\u00fcndigen.<\/p>\n
Ein Artikel aus dem Jahr 2024 in Nature (Shumailov et al.) hat gezeigt, dass Modelle, die anhand von KI-generiertem Output trainiert wurden, einen Modellkollaps erleiden - irreversible Defekte, die sich \u00fcber Generationen hinweg verst\u00e4rken. Der lange Schwanz des Open-Source-Codes - kleine Bibliotheken, Nischenprojekte, idiosynkratische L\u00f6sungen - ist die data-Vielfalt, die die mit dem Code trainierten Modelle zur Verallgemeinerung bef\u00e4higt. Wenn dieser Schwanz schrumpft, wird die KI genau in den Bereichen d\u00fcmmer, in denen sie intelligenter sein muss.
\nDie Kette schlie\u00dft sich zu einer Schleife: KI braucht Open Source. KI st\u00f6rt SaaS. Die SaaS-Finanzierung versiegt. Open Source schrumpft. Das KI-Training data wird schlechter. Und schlie\u00dflich sind die internen KI-Tools nicht mehr besser als die SaaS-Produkte, die sie ersetzt haben - was dazu f\u00fchrt, dass Unternehmen zu Anbietern zur\u00fcckkehren, deren eigene Grundlagen erodiert sind.<\/p>\n
Dies ist keine Projektion. Daniel Stenberg hat das Bug Bounty von cURL eingestellt, nachdem die von der KI eingereichten reports auf 20% Einsendungen mit nur 5% G\u00fcltigkeit stie\u00dfen. Die Maintainer ertrinken in dem, was die Gemeinschaft \u201cSlop PRs\u201d nennt. Kleine Bibliotheken liegen brach, weil LLMs gleichwertige Utility-Funktionen auf Abruf generieren und damit die Benutzer ausschlie\u00dfen, die Korrekturen beisteuern k\u00f6nnten.
\nOpen Source ist im Umbruch. Massive, von Unternehmen unterst\u00fctzte Projekte - Linux, Kubernetes, PyTorch - \u00fcberleben. Mittelgro\u00dfe und kleine Bibliotheken schlummern still vor sich hin. Dieser lange Schwanz ist genau das, was dem KI-Training data seine Breite verleiht. Sein Verschwinden ist kein Risiko f\u00fcr die Zukunft. Es ist die aktuelle Entwicklung.<\/p>\n
Meta ist der Ausrei\u00dfer, der die Regel best\u00e4tigt. Llama wurde \u00fcber 600 Millionen Mal auf Hugging Face heruntergeladen. PyTorch wurde an die Linux Foundation gespendet. Zuckerbergs Logik ist durchschaubar: die Schicht unter Ihnen kommerzialisieren, F&E durch Crowdsourcing finanzieren, einen Standard etablieren, so wie Linux der Standard f\u00fcr Server wurde. Eigenn\u00fctzig und richtig.<\/p>\n
Der Rest der KI-Branche ist nicht gefolgt. KI-Unternehmen haben im Jahr 2025 zusammen \u00fcber $202 Milliarden eingenommen. Eine Studie der Harvard Business School beziffert den Wert der Open-Source-Software, auf die sie angewiesen sind, auf $8,8 Billionen. Ihr gemeinsamer direkter finanzieller Beitrag zu diesen Open-Source-Projekten: wahrscheinlich weniger als $50 Millionen pro Jahr.<\/p>\n
Anthropic hat eine $1,5 Millionen schwere zweij\u00e4hrige Partnerschaft mit der Python Software Foundation angek\u00fcndigt. TechCrunch nannte es \u201cCouchwechsel\u201d. Dem kann man nur schwer widersprechen.<\/p>\n
Die sich abzeichnenden Mechanismen - die Open Source Pledge, die j\u00e4hrlich $2.000 pro Entwickler fordert, die Open Source Endowment targeting $100 Millionen \u00fcber sieben Jahre, Deutschlands Sovereign Tech Fund, der bis 2024 23,5 Millionen Euro investiert - sind real und unzureichend. Gegen $8,8 Billionen Projekte. Was beide Seiten zu vergessen scheinen: Open Source ist der Grund f\u00fcr die Existenz beider Branchen.<\/p>\n
Jedes SaaS-Unternehmen, das zu einem Milliardengesch\u00e4ft wurde, tat dies auf der Grundlage von Open-Source-Frameworks, data-Basen und Bibliotheken. Zwei Entwickler in einer Garage konnten einen etablierten Anbieter herausfordern, weil die Bausteine kostenlos waren. Dieser Zugang - nicht das Risikokapital, nicht das Talent allein - hat den SaaS-Markt geschaffen. Er hat es einer Generation von Unternehmern erm\u00f6glicht, Salesforce, Elastic, Databricks und Tausende andere zu entwickeln, ohne vorher jemanden um Erlaubnis zu fragen.<\/p>\n
Und KI-Modelle k\u00f6nnen heute Code schreiben, weil sie aus Millionen von Open-Source-Repositories gelernt haben. Jede Zeile, die Claude oder Copilot erzeugen, geht auf Entwickler zur\u00fcck, die ihre Arbeit frei zug\u00e4nglich gemacht haben. Die Harvard-Studie bringt es auf den Punkt: 96% der kommerziellen Software enth\u00e4lt Open-Source-Code. Ohne diesen Code w\u00fcrden die Unternehmen 3,5 Mal mehr f\u00fcr das bezahlen, was sie heute entwickeln.<\/p>\n
Beide Branchen verdanken ihre Existenz den Open-Source-Projekten. Beide lassen sie nun durch unterschiedliche Mechanismen verhungern. Inzwischen sind 60% der Maintainer, die das Ganze zusammenhalten, unbezahlt. Sechzig Prozent haben gek\u00fcndigt oder erw\u00e4gen, zu k\u00fcndigen. Der durchschnittliche unbezahlte Maintainer arbeitet fast neun Stunden pro Woche - und wenn er ausbrennt, geht die kritische Infrastruktur verloren. Kubernetes hat Ingress NGINX Ende 2025 in den Ruhestand versetzt, nicht weil es veraltet war, sondern weil die Leute, die es nachts und an den Wochenenden warteten, nicht mehr weitermachen konnten.<\/p>\n
Das ist kein Problem, das eine Seite allein l\u00f6sen kann. SaaS-Unternehmen, die ums \u00dcberleben k\u00e4mpfen, k\u00f6nnen Open Source nicht mehr so finanzieren wie fr\u00fcher. Die KI-Labors, die mit $202 Milliarden frischem Kapital \u00fcberschwemmt sind, haben nicht in nennenswerter Weise begonnen. Der einzige Weg, der nicht im Zusammenbruch endet, ist die Zusammenarbeit - gemeinsame, bewusste Investitionen in die Infrastruktur, auf die beide angewiesen sind.<\/p>\n
Red Hat hat dies schon vor vierzig Jahren verstanden. IBM zahlte $34 Milliarden f\u00fcr den Beweis. Das Modell funktionierte, weil die Unternehmen, die aus den Open-Source-Projekten Nutzen zogen, auch die Open-Source-Projekte finanzierten. Diese Ausrichtung muss wiederhergestellt werden - dieses Mal mit SaaS- und KI-Labors am Tisch.<\/p>\n
Wenn sie sich stattdessen f\u00fcr den Kampf um die Ruinen entscheiden, werden die Menschen, die daf\u00fcr bezahlen, nicht die F\u00fchrungskr\u00e4fte oder Investoren sein. Es wird die n\u00e4chste Generation von Entwicklern und Unternehmern sein, die diese offene Grundlage nutzen werden, um das aufzubauen, was als n\u00e4chstes kommt - so wie es jede Generation vor ihnen getan hat.<\/p>\n
Wenn zwei Reiche um dasselbe Land k\u00e4mpfen, h\u00f6rt der Boden auf zu produzieren.<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Red Hat baute mit Linux ein 1,4634 Billionen Dollar schweres Gesch\u00e4ft auf. IBM kaufte das Unternehmen. Was dieser Deal best\u00e4tigte, war eine Hypothese, die vier Jahrzehnte lang Bestand hatte: dass Unternehmen, die enormen Wert aus gemeinsam genutztem Code sch\u00f6pfen, aus Eigeninteresse die Projekte, von denen sie abh\u00e4ngig sind, weiterhin finanzieren w\u00fcrden. Diese Hypothese steht nun auf dem Pr\u00fcfstand. Nicht, weil jemand beschlossen h\u00e4tte, die Finanzierung von Open Source einzustellen. Sondern weil die Branche, die es am meisten finanziert hat \u2013 SaaS \u2013 von der Branche, die am meisten davon abh\u00e4ngt \u2013 AI \u2013 zerschlagen wird.<\/p>","protected":false},"featured_media":1105350,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1105349","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1105349","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1105350"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1105349"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1105349"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1105349"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}