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Open-Weights-Anteil im Vercel AI Gateway — die Zahl hinter der These
Quelle: X-Post von SOVEREIGN BRAH (@sovereignbrah, 181.958 Follower), 19.09.2026, 23:00 UTC (Post), Quote-Post von Guillermo Rauch (19.09.2026, 05:48 UTC). Raw: ../../../raw/xpost/2026-09-19_sovereignbrah-antitrust-open-weights.md. Datengrundlage: Vercel AI Gateway Leaderboards, 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:
- 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.
- Token-Volumen, nicht Umsatz und nicht Nutzerzahl. Rauch schreibt selbst, dass Spend „usually tells a different story" — der eigene Vorbehalt steht im zitierten Post.
- 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 „1–2 % 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