knowledge-base/wiki/concepts/llm/open-weights-share-vercel-gateway.md

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created: 2026-09-20
updated: 2026-09-20
sources: [xpost/2026-09-19_sovereignbrah-antitrust-open-weights.md, other/2026-09-20_vercel-ai-gateway-leaderboards.md]
tags: [concept, llm, open-weights, market-share, token-volume, vercel-ai-gateway, leaderboard, frontier-labs, antitrust, price-differential]
institutions: [vercel, anthropic, openai]
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# Open-Weights-Anteil im Vercel AI Gateway — die Zahl hinter der These
> **Quelle:** X-Post von [SOVEREIGN BRAH](https://x.com/sovereignbrah) (@sovereignbrah, 181.958 Follower), 19.09.2026, 23:00 UTC ([Post](https://x.com/sovereignbrah/status/2101446314743775632)), Quote-Post von [Guillermo Rauch](https://x.com/rauchg/status/2101186741042663579) (19.09.2026, 05:48 UTC). Raw: [[../../../raw/xpost/2026-09-19_sovereignbrah-antitrust-open-weights.md]]. Datengrundlage: [Vercel AI Gateway Leaderboards](https://vercel.com/ai-gateway/leaderboards/models), lokal abgerufen 20.09.2026 ([[../../../raw/other/2026-09-20_vercel-ai-gateway-leaderboards.md]]).
## Was gemessen wurde — und was nicht
Der Post zitiert einen Screenshot von Vercel-CEO Guillermo Rauch: **78,4 % Open Weights gegen 21,6 % Closed Weights** beim Token-Volumen auf dem Vercel AI Gateway, Zeitraum `Jun 21, 2026` `Sep 18, 2026`.
Drei Einschränkungen, die den Zahlenwert nicht entwerten, aber einordnen:
1. **Plattform, nicht Weltmarkt.** Gemessen wird der Anteil auf **einem** Gateway — dem von Vercel. Die Datenbasis ist „anonymized, updated daily", die Grafiken stehen unter CC BY 4.0. Über den Weltmarkt sagt die Zahl nichts.
2. **Token-Volumen, nicht Umsatz und nicht Nutzerzahl.** Rauch schreibt selbst, dass Spend „usually tells a different story" — der eigene Vorbehalt steht im zitierten Post.
3. **Ein Tag, keine Serie.** Rauchs Formulierung lautet „today may be a record day" — der Screenshot zeigt den Endpunkt einer Kurve, nicht den Durchschnitt.
Die Live-Seite von Vercel bestätigt Titel, Untertitel und die Existenz des Abschnitts; die Prozentwerte selbst werden **clientseitig** gerendert und waren per Textabruf nicht auslesbar (siehe Raw). Der Screenshot bleibt damit für die konkreten 78,4 % die Quelle.
## Eigenbefund (nicht im Post)
Die Leaderboards erheben mehr als Token-Volumen — und **die anderen Achsen sehen anders aus als der Token-Anteil:**
| Achse (Jun 21 Sep 18, 2026) | Spitzenreiter | Bemerkenswert |
|---|---|---|
| **Reach** (Teams, die ein Modell nutzen) | **Jev 15,6 %**, Claude Haiku 4.5 14,6 %, GPT 5.6 Luna 13,0 % | TypeSafe-Modell **auf Platz 1** — in einem Feld aus Frontier-Modellen |
| **Preference** (primäres Modell nach Token-Volumen) | **Jev 13,3 %**, dann Luna/Sonnet 5 je 6,9 % | Jev führt mit **fast doppeltem** Abstand auf Platz 2 |
| **Requests** (Anteil der Aufrufe) | „Other" 33,6 % | — |
| **Spend** (Anteil der Ausgaben) | „Other" 22,5 % | — |
Der Befund, der in keiner der beiden Posts steht: Jev — ein Modell mit ~$0,04/1 Mio. Input-Token und kostenlosem Output (siehe [[system-one-models-jev.md]]) — führt bei **Reach** und **Preference** deutlich. Das ist eine andere Aussage als „offene Gewichte dominieren": Es heißt, dass **Entscheidungs-Modelle an den Rand des Stacks rutschen** — dort, wo jede Anfrage durchläuft. Die Token-Volumen-These und die Reach-Zahl stützen sich also gegenseitig, messen aber Verschiedenes.
⚠️ Beide Zahlenreihen stammen aus derselben Anbieterquelle und sind **nicht unabhängig** verifiziert (clientseitig gerendert, nur Screenshot/Text-Reste). Die Rangfolgen sollten als Signal gelesen werden, nicht als Messwert.
## Der Post: vier Behauptungen
| Behauptung | Status |
|---|---|
| „Anthropic und OpenAI sagen AI is going to kill everyone', weil sie den Markt verloren haben" | **Deutung.** Der Kausalzusammenhang wird behauptet, nicht belegt. Im Post steht kein Zitat aus einem Anthropic- oder OpenAI-Statement. |
| „Normal people & enterprise companies don't need cracked-out, borderline-AGI models … It's too expensive." | **These**, deckt sich in der Richtung mit den dokumentierten Kostenvergleichen ([[chinese-model-cost-routing.md]], [[ai-intelligence-commoditization-thesis.md]]), ist aber selbst keine Quelle. |
| „open weights models … offer **95 % of the same capability at 1-2 % of the price**" | **Zahlenangabe ohne Quelle.** Die dokumentierten Vergleichswerte liegen bei 4 % Qualitätsverlust zu ~13 % der Kosten (87 %-Ersparnis, [[chinese-model-cost-routing.md]]) — die Größenordnung „12 % des Preises" ist damit deutlich schärfer als die Aktenlage. |
| „They're trying to create a **regulatory cartel** and have all of their competition banned. That's all it comes down to." | **Unbelegte Zuschreibung.** Kein Dokument, kein Zitat, kein Vorgang genannt — dieselbe Figur wie in [[../policy/ai-fear-narrative-regulierung.md]] (These 4, „fear campaign"), dort schon als unbelegt geführt. |
Dazu die Behauptung „IPOs are now cooked" — ohne Bezugsvorgang, ohne Datum, ohne Quelle.
## Einordnung gegen die Wiki-Aktenlage
Der Post trifft einen **realen Trend** und zieht daraus eine **stärkere Schlussfolgerung, als die Daten tragen.**
- **Der Trend ist dokumentiert:** 78,4 % Token-Anteil offener Gewichte auf dem Gateway (Screenshot), 15 Wochen in Folge chinesische Modelle an der Spitze der globalen Token-Nutzung ([[chinese-models-top-usage-charts.md]]), „open weights stopped being a gift, they're a pricing weapon" ([[open-weights-economics.md]]), 87 %-Kostenreduktion bei 4 % Qualitätsverlust ([[chinese-model-cost-routing.md]]).
- **Die Schlussfolgerung ist eine Motiv-Zuschreibung.** „They are panicking → therefore their safety claims are a cartel tactic" erklärt eine Aussage durch eine Absicht. Genau diese Figur prüft [[../policy/ai-fear-narrative-regulierung.md]] bereits an einem anderen Post und kommt zum selben Befund: Als Position sauber markierbar, als Argument nicht falsifizierbar.
- **Was fehlt, ist die Gegenseite der Motivfrage.** Im Wiki dokumentiert ist das umgekehrte Motivmuster: Regulierung als Moat der Etablierten ([[../policy/intelligence-feudalism.md]], Roemmele) — aber auch Regulierung **gegen** Frontier-Labs (Exportkontrollen gegen Anthropic, [[../policy/ai-regulation-2026.md]]). Beide Richtungen existieren in der Akte; der Post kennt nur eine.
## Warum die Seite trotzdem einen Wert hat
Weil sie den **ersten belastbaren Mengenbeleg** für das liefert, was im Wiki bisher als These stand: Der Marktanteil offener Gewichte in einem realen Routing-Pfad ist groß und wächst, und der Preisunterschied ist die treibende Kraft — nicht Ideologie. Ob daraus eine Kartell-Erzählung folgt, ist eine andere Frage als die, ob die Verschiebung stattfindet. Sie findet statt.
## Verwandte Seiten
- [[open-weights-economics.md]] — „Open Weights als Pricing Weapon" (Anirban Bandyopadhyay)
- [[chinese-model-cost-routing.md]] — 87 %-Ersparnis bei 4 % Qualitätsverlust (Feldreport)
- [[chinese-models-top-usage-charts.md]] — chinesische Modelle führen die globalen Usage-Charts
- [[ai-intelligence-commoditization-thesis.md]] — Frontier vs. Factory, Wertwanderung in die Arbeitsschicht
- [[system-one-models-jev.md]] — Jev, Spitzenreiter bei Reach und Preference
- [[jev-vercel-ai-gateway.md]] — Jev auf dem Vercel AI Gateway
- [[../policy/ai-fear-narrative-regulierung.md]] — Fear-Narrativ/Kartell-Vorwurf mit Gegenpositionen
- [[../policy/intelligence-feudalism.md]] — Regulierung als Moat (Gegenrichtung)
- [[../../institutions/vercel.md]] — Vercel und der Gateway
- [[../../people/guillermo-rauch.md]] — Autor des zitierten Posts