50 Jahre Apple: Immer zu spät und doch vorne dabei – bis die KI kam
Ronald Wayne tippte den Gründungsvertrag von Apple am 1. April 1976 auf seiner IBM-Schreibmaschine. Zwölf Tage später verkaufte er seinen Zehn-Prozent-Anteil für 800 Dollar. Heute wäre er rund 370 Milliarden Dollar wert. Wayne bereut nicht den Verkauf, wohl aber, dass er das Originaldokument für 500 Dollar weitergab, das bei Christie’s im Januar 2,5 Millionen Dollar erzielte. Die Anekdote erzählt viel über Apple: Der Konzern, der an diesem Mittwoch 50 wird, war schon immer eine Wette darauf, Technologie so zu verpacken, dass Menschen sie benutzen wollen, ohne darüber nachzudenken.
Holger Schmidt
Verantwortlicher Redakteur für Newsletter und Verticals.
Was Apple von anderen Technologiekonzernen unterscheidet, ist die konsequente Architektur als Plattform. Jedes der 2,5 Milliarden aktiven Geräte ist ein Zugangspunkt zu einem Ökosystem aus Hardware, Software und Diensten, das sich selbst verstärkt. Wer ein iPhone kauft, synchronisiert über iCloud, trägt eine Apple Watch, hört mit Airpods die Apple Music. Jede Schicht erhöht die Wechselkosten. Entsprechend liegt die Bindungsrate beim iPhone-Upgrade bei sagenhaften 92 Prozent.
Der entscheidende Hebel war die Eröffnung des App-Stores im Jahr 2008. Das iPhone, das Steve Jobs ein Jahr zuvor vorgestellt hatte, war zwar ein Hingucker, aber technisch keine Offenbarung und ökonomisch ein Rohrkrepierer. Warum den zehnfachen Preis eines normalen Telefons zahlen, wenn das Gerät kaum mehr konnte? Die Antwort lieferte Apple mithilfe der Plattformökonomie ein Jahr später: Mit dem App-Store leitete Apple die Kraft und Ideen vieler Tausend Entwickler auf sein iPhone. Erst deren Apps machten das Gerät zum Alleskönner, das bis heute Milliarden Menschen auch den zehnfachen Preis eines normalen Telefons wert ist. Dabei hatte sich der Kontrollfreak Steve Jobs lange gegen fremde Apps gewehrt. Vorstandsmitglied Art Levinson musste ihn ein halbes Dutzend Mal bedrängen.
Zum 50. Geburtstag steht Apple aber vor der vielleicht größten Bewährungsprobe seiner Geschichte. Dieses Mal geht es nicht ums Geld, sondern um Technologie. Apple wird regelmäßig vorgeworfen, nichts zu erfinden. Denn Blackberrys gab es fünf Jahre vor dem iPhone, MP3-Player existierten drei Jahre vor dem iPod, Microsoft zeigte ein Tablet acht Jahre vor dem iPad. Aber jedes Mal übernahm Apple existierende Technologie und machte sie für ein Massenpublikum zugänglich. Doch bei der generativen KI ist dieses Muster zerbrochen. ChatGPT traf Apple Ende 2022 zwar ebenso unvorbereitet wie die Konkurrenz, doch während Google und Co. massiv investiert und aufgeholt haben, ist Apple bei KI weiterhin hinterher. Siri, 2011 als Pionier eines intelligenten Assistenten gestartet, ist zum Inbegriff
vertaner Chancen geworden.
Also setzt Apple auch bei KI auf sein bewährtes Plattform-Modell und öffnet Siri für Drittanbieter: Nutzer sollen wählen, ob die KI von Open AI, Google oder Anthropic ihre Anfragen bearbeiten soll. Siri wird zur Orchestrierungsschicht, Apple zum Gatekeeper für 2,5 Milliarden KI-Nutzer. Die Frage ist, ob diese Schicht dick genug ist, um die Nutzer im Haus zu halten, wenn die KI darunter die Wertschöpfung bestimmt. Erstmals gibt Apple den Kern eines zentralen Produktes aus der Hand und könnte zum „Wrapper“ werden, also zu einem Unternehmen, das wesentlich auf der KI eines anderen Anbieters aufsetzt. Für Apple, das seine Identität aus Autarkie bezieht, ist das ein bemerkenswertes Eingeständnis.
Apple kann Hardware, Software und Plattformökonomie. Zu Apples 60. werden wir wissen, ob das Unternehmen auch KI kann.
In der Zwischenzeit laden wir Sie herzlich zur zweiten digitalen Ausgabe unserer KI-Akademie ein. Im Livestream heute um 13 Uhr sprechen Hamidreza Hosseini und ich über die wichtigsten Veränderungen, die KI für Unternehmen bereithält, und stellen Ihnen Methoden vor, wie sich KI-Halluzinationen vermeiden lassen. Anmelden können Sie sich hier.
Open AI hat mit 122 Milliarden Dollar die größte Finanzierungsrunde im Silicon Valley abgeschlossen und wird jetzt mit 852 Milliarden Dollar bewertet. Zu den Investoren zählen Amazon, Nvidia und Softbank. Erstmals werden auch vermögende Privatanleger stärker eingebunden, etwa über ETFs von ARK Invest. Das Kapital soll vor allem in KI-Infrastruktur wie Chips fließen. Strategisch richtet sich Open AI neu aus und baut eine „Superapp“ für Entwickler und Unternehmen. Bis Jahresende soll rund die Hälfte der Erlöse aus dem Geschäft mit Firmenkunden stammen.
Open-AI-Chef Sam Altman. Reuters
Die Überzeugung, dass KI die Welt verändert, ist bei den Investoren ungebrochen. Und auch der Glaube, dass Open AI – trotz der Aufholjagd von Anthropic – dabei weiterhin eine führende Rolle spielt, ist intakt.
Holger Schmidt, Verantwortlicher Redakteur für Newsletter und Verticals.
Nebius und Mistral investieren kräftig in europäische KI-Infrastruktur
Der niederländische Cloud-Anbieter Nebius kündigte am Dienstag an, ein Rechenzentrum mit 310 Megawatt Kapazität in der finnischen Stadt Lappeenranta zu bauen. Erste Kunden will Nebius ab 2027 beliefern. Gleichzeitig verschuldet sich das französische KI-Start-up Mistral erstmals in Höhe von 830 Millionen Dollar, um mit Nvidia-Chips ausgestattete Rechenzentren nahe Paris und in Schweden zu finanzieren. Mit der Skalierung wolle man sicherstellen, „dass KI-Innovation und Autonomie im Herzen Europas bleiben“, erklärte Mistral-Chef Arthur Mensch.
Nebius-Gründer Arkady Volozh Reuters
Dass Mistral, ein vermutlich noch unprofitables Start-up, sich mit 830 Millionen Dollar verschuldet, um Rechenzentren zu bauen, ist mutig. Das Unternehmen wettet darauf, dass europäische Regierungen und Unternehmen bereit sind, höhere Preise für souveräne KI-Lösungen zu zahlen. Die Bewährungsprobe kommt im Betrieb. Eigene Rechenkapazität in Europa aufzubauen, ist dennoch strategisch richtig.
Nina Müller, Redakteurin für Newsletter und Verticals.
Waymo knackt die halbe Million Fahrten
Jede Woche finden in amerikanischen Städten 500.000 bezahlte Fahrten mit Waymo-Robotaxis statt, wie die Google-Tochter mitteilt. Damit hat das Unternehmen die wöchentliche Fahrtzahl seit Mai 2024 verzehnfacht. Allein im vergangenen Jahr expandierte Waymo in sieben neue Städte, darunter Austin, Atlanta und Miami. Derweil nehmen amerikanische Verkehrsbehörden wie die National Highway Traffic Safety Administration das Verhalten der autonomen Fahrzeuge zunehmend genauer unter die Lupe.
Waymos Robotaxis sind in Städten wie San Francisco längst zum Mainstream geworden. Die Technologie ist reif für den Massenbetrieb, und die Nachfrage stimmt. Während chinesische Konkurrenten wie WeRide, Baidu oder Pony.ai mit ihren Robotaxi-Diensten weltweit expandieren, verpasst Tesla mit dem Cybercab den Anschluss. Jüngst verließ bereits die dritte Führungskraft das Robotaxi-Programm.
Nina Müller, Redakteurin für Newsletter und Verticals.
Whoop erreicht Bewertung von zehn Milliarden Dollar
Der Aufstieg des vom Harvard-Absolventen Will Ahmed gegründeten Unternehmens folgt einem Muster, das in der digitalen Ökonomie häufig vorkommt. Whoop verkauft keine Geräte, sondern Abonnements zwischen 149 und 359 Dollar pro Jahr, die ein bildschirmloses Armband und datengetriebene Gesundheitsdienste umfassen. Ahmed positioniert Whoop als persönliche Gesundheitsplattform, die über Fitness hinaus auch chronische Krankheiten adressiert. Prominente Investoren sind Cristiano Ronaldo und LeBron James
Auch Cristiano Ronaldo trägt Whoop. Picture Alliance
Ich oute mich als Whoop-Fan. Das Band spornt mich an, gesund zu leben, beim Sport noch eine Schippe draufzulegen und nicht zu spät schlafen zu gehen. Und am Sonntagmorgen gibt der Blick auf den Fortschritt bei der gesunden Lebensspanne (Healthspan) ein gutes Gefühl.
Holger Schmidt, Verantwortlicher Redakteur für Newsletter und Verticals.
Artikel der Woche
Die Ökonomie der KI-Dienstleister
Ein Essay des Investors Julien Bek sorgt für Diskussionen: KI-Start-ups sollten nicht Software verkaufen, sondern gleich die komplette Dienstleistung übernehmen. Die Logik ist bestechend – doch sie hat Schwächen.
Ein Unternehmen zahlt 10.000 Euro im Jahr für seine Buchhaltungssoftware und 100.000 Euro für den Buchhalter, der sie bedient. Dieses Verhältnis beschreibt das ökonomische Fundament, auf dem die Softwareindustrie seit drei Jahrzehnten operiert: Sie verkauft Produktionsmittel, nicht die Produktion. Sequoia-Capital-Partner Julien Bek hat in seinem Essay „Services: The New Software
“ daraus eine Investmentthese abgeleitet, die gerade intensiv diskutiert wird: Für jeden Euro, den Unternehmen für Software ausgeben, fließen sechs Euro in Dienstleistungen. Wer Künstliche Intelligenz nutzt, um nicht nur das Werkzeug zu verkaufen, sondern die komplette Dienstleistung zu erstellen, greift den sechsmal größeren Markt an.
Die Logik des Lieferantentauschs
Die ökonomische Pointe liegt in der Unterscheidung zwischen Ko-Piloten und Autopiloten. Ein Ko-Pilot ist ein KI-Werkzeug, das einen Buchhalter schneller macht. Ein Autopilot erledigt die Buchhaltung autonom. Der Ko-Pilot konkurriert um das Softwarebudget, der Autopilot um das größere Dienstleistungsbudget. Das klingt nach einem kleinen Unterschied, ist tatsächlich aber ein völlig anderes Geschäftsmodell mit anderen Preisen und einem neuen Wachstumspfad.
Bek kartiert die Branchen, die mit dieser Logik transformiert werden (können), entlang zweier Achsen: Wenn Arbeit regelbasiert und automatisierbar ist und zudem bereits ausgelagert wird, ist der Wechsel zum KI-Dienstleister kein organisatorischer Umbau, sondern nur ein Lieferantentausch. Dazu gehören Buchhalter, die Monatsabschlüsse erstellen. Personalvermittler, die Kandidaten suchen, oder Juristen, die Standardverträge prüfen. Dort existieren bereits Budgets für Ergebnisse, nicht für Werkzeuge.
Die ersten Unternehmen zeigen, wie diese Logik funktioniert. Rillet erstellt Monatsabschlüsse in Stunden statt Wochen und verfünffachte seinen Umsatz. Crosby positioniert sich als KI-gestützte Kanzlei und prüft Standardverträge in einer Stunde statt mehreren Tagen. WithCoverage kombiniert KI-Risikoanalyse mit Versicherungsexperten und spart Kunden über 100.000 Dollar pro Jahr. Im Personalbereich verkürzt Juicebox für 5000 Firmenkunden den Recruiting-Prozess um bis zu 90 Prozent.
Der Wandel ist bereits im Gange: Der Anteil lizenzbasierter Preismodelle, die je Nutzer abgerechnet werden, ist bei Softwareanbietern binnen eines Jahres von 21 auf 15 Prozent gefallen, während der Anteil nutzungsbasierter Modelle von 27 auf 41 Prozent gestiegen ist. Die Linien zwischen Softwareprodukt und Dienstleistung verschwimmen.
Beks These überzeugt dort, wo sie konkret wird: In Branchen mit hohem Anteil regelbasierter, bereits ausgelagerter Arbeit verschiebt sich die Wertschöpfung vom Werkzeug zum Ergebnis. Für Unternehmen heißt das zweierlei: Wer solche Prozesse im eigenen Geschäft hat, muss prüfen, ob ein KI-Autopilot dieses Segment schneller besetzt als die eigene Organisation. Und wer über Daten und Kundenbeziehungen verfügt, sollte diese Vorteile nutzen, um selbst Autopiloten zu entwickeln, statt darauf zu warten, dass ein KI-Start-up in den Markt eindringt. Bek nennt das Innovatorendilemma: Wer seine Werkzeuglogik als Erster kannibalisiert, gewinnt.
Deflation und Burggräben
Doch Beks Kalkulation hat eine Schwäche: Wenn KI als Ko-Pilot die Grenzkosten einer Dienstleistung senkt, wird der 100.000-Euro-Buchhalter nicht von einem 100.000-Euro-KI-Dienst ersetzt, sondern von einem für vielleicht 3000 Dollar. Das Dienstleistungsbudget, das Bek als Zielmarkt beschreibt, schrumpft also mit jeder Modellverbesserung. Der adressierbare Markt wird also nicht einfach von Menschen auf Maschinen umgeleitet, sondern er wird kleiner. Das ist der zentrale Einwand gegen die Billionen-Dollar-Prognose: Die Wertschöpfung, die KI übernimmt, wird von der KI zugleich entwertet.
Hinzu kommt, dass die Wettbewerbsvorteile etablierter Softwarefirmen nicht einfach wegfallen. Sie haben wirtschaftliche Burggräben wie Netzwerkeffekte, proprietäre Kundendaten und hohe Wechselkosten aufgebaut, die sie auch in einer Welt mit KI-Autopiloten vor allzu schneller KI-Disruption schützen. Der dritte Bremsfaktor ist die Haftung. Wer ein Ergebnis verkauft, haftet für dessen Korrektheit. Eine fehlerhafte Steuerberechnung führt zur Klage, eine falsch codierte Arztrechnung zum Compliance-Audit. Laut einer UC-Berkeley-Studie liefern 92,5 Prozent aller KI-Agenten ihre Ergebnisse weiterhin an Menschen zur Freigabe.
Die Wahrheit liegt vermutlich zwischen Beks kühner Vision und den Argumenten der Skeptiker. Doch seine Logik bleibt bestechend: „Wenn du das Werkzeug verkaufst, rennst du gegen das nächste Modell an. Wenn du die Arbeit verkaufst, macht jede Modellverbesserung deinen Service schneller, günstiger und schwerer angreifbar.“ Ob daraus tatsächlich ein Billionen-Dollar-Unternehmen entsteht, hängt davon ab, ob KI-Firmen die Zuverlässigkeit, das Vertrauen und die Margen erreichen, die der Markt verlangt. Die Wette gilt.
KI-Assistenten machen Nutzer schlauer oder dümmer, je nachdem, wie sie eingesetzt werden. Neue Studien von Yale, MIT, Harvard und Anthropic zeigen: Wer erst selbst denkt und die KI dann als Sparringspartner nutzt, steigert seine Leistung. Wer Aufgaben komplett delegiert, verliert schleichend Kompetenz. Sechs Regeln helfen: eigene Denkarbeit vor dem Prompt, Verständnisfragen statt Fertiglösungen, die KI bei schwierigen statt bei leichten Aufgaben einsetzen und regelmäßig ohne KI arbeiten, um den eigenen Maßstab zu kalibrieren. Und eine gute Nachricht für die Älteren: Erfahrung multipliziert den KI-Nutzen.
Erst denken, dann KI einschalten. Mit einfachen Regeln gelingt der kluge Umgang mit der Technologie. Picture Alliance
Ein guter Prompt scheitert oft an zu vagen oder unvollständigen Eingaben. Die Lösung ist ein sogenannter Prompt-Optimierungsprompt, der eine unklare Anfrage zunächst in einen präzisen Arbeitsauftrag umwandelt. Dabei werden sechs zentrale Punkte geklärt: Rolle, Ziel, Kontext, Ausgabeformat, Ton und Grenzen. Aus schwammigen Bitten wie „Schreib einen Text über KI“ entstehen so strukturierte Aufträge mit Angaben zu Länge, Stil, Gliederung und Inhalt. Für den Alltag genügt bereits ein Standardsatz, der die KI anweist, fehlende Angaben zu ergänzen und den Prompt handwerklich zu verbessern.
EZB-Chefvolkswirt Philip Lane warnt in einer programmatischen Rede, dass Europa bei KI trotz rascher Verbreitung den Anschluss zu verlieren droht. Zwar nutzen bereits 40 Prozent der Beschäftigten in der Eurozone KI, doch der Anteil digitaler Investitionen an den Gesamtinvestitionen liegt mit 12,4 Prozent weit unter den 24,3 Prozent der USA. Die meisten nutzen die Technologie lediglich, um bestehende Prozesse zu optimieren. Das bankenzentrierte Finanzsystem der Eurozone sei strukturell schlecht geeignet für die nötigen immateriellen Investitionen mit unsicheren Ertragsaussichten. Lane fordert daher eine beschleunigte europäische Spar- und Investitionsunion mit tieferen Kapitalmärkten.
Europa ist bei Cloud, Software und KI fast vollständig von Amerika abhängig. Was lange als bequeme Arbeitsteilung durchging, wird unter Trump zum geopolitischen Risiko. Exportbeschränkungen für die mächtigsten KI-Modelle sind eine Frage der Zeit. Trotzdem hat Europa seit dem Cloud Act 2018 kaum strategische Weichen gestellt. Die Wirtschaft warnt vor den Kosten eines Umstiegs, Berlin neigt zum Fatalismus. Beides greift zu kurz. Die KI-getriebene Disruption der Softwarewelt bietet Europa eine seltene Chance: Wer den Stack ohnehin wechseln muss, kann dabei eigene Strukturen aufbauen. Dafür braucht es aber Investitionen und den Willen, das durchzuziehen.
Spätestens jetzt sollte Europa ein Licht aufgehen: Technologische Souveränität ist keine Option NASA/Picture Alliance
9,3 Millionen amerikanische Jobs sind durch Künstliche Intelligenz bedroht. Das zeigt der neue „AI Jobs Risk Index“ der Tufts University, der erstmals kartiert, wo KI tatsächlich Arbeitsplätze vernichtet. Das höchste Risiko tragen gut bezahlte Wissensarbeiter wie Autoren, Programmierer und Designer. KI ist die erste Technologie, die von oben nach unten zuschlägt. Sicher sind paradoxerweise nur die am schlechtesten bezahlten Jobs. Die Regionen, die KI selbst entwickeln – Silicon Valley, Boston, Washington –, sind am stärksten betroffen. Die jährlichen Einkommensverluste könnten 757 Milliarden Dollar erreichen.
KI steigert die Produktivität von Unternehmen bereits messbar, doch die Umsatzeffekte folgen mit einem Jahr Verzögerung. Das zeigt eine Befragung von 750 Finanzvorständen durch die amerikanische Notenbank. Der wahrgenommene Produktivitätszuwachs von 1,8 Prozent im Jahr 2025 spiegelt sich erst 2026 in den Umsatzzahlen wider. Stärkster Profiteur ist der Finanzsektor. Die Gewinne entstehen nicht durch Kapitaleinsatz, sondern durch Innovation und bessere Kundenansprache. Massenhafter Stellenabbau bleibt aus, doch Routinetätigkeiten weichen technischen Fachkräften.
Markus Kaulartz, Partner bei der Wirtschaftskanzlei CMS, sieht generative KI als massive Erweiterung des juristischen Werkzeugkastens, ohne dass die juristische Kernkompetenz ersetzt werde. Spannender als reine Effizienzgewinne seien völlig neue Dienstleistungen, etwa die systematische Auswertung von Verhandlungstaktiken aus zehn Jahren Vertragspraxis. Die Rolle des Anwalts verschiebe sich dabei vom Klauselentwerfer zum wirtschaftlichen Berater mit Rechtsschwerpunkt.
Generative KI verändert die Rechtsbranche grundlegend. Eine Befragung von 31 internationalen Großkanzleien zeigt: 94 Prozent der Anwälte reagieren schneller auf Mandanten, 65 Prozent erledigen Aufgaben in Minuten statt Stunden. Im Schnitt gewinnen sie 4,3 nicht abrechenbare Stunden pro Woche zurück. Am stärksten profitieren Mid-Level-Associates. Doch die ROI-Messung steckt in den Kinderschuhen: 59 Prozent der Kanzleien messen den Ertrag nicht. Die Produktivitätsgewinne sind real, aber nur für Kanzleien, die strategisch vorgehen.
71 Prozent der Anwälte sagen, KI identifiziere Probleme, die sie sonst übersehen hätten. dpa
Generative KI könnte die Durchschnittslöhne um 21 Prozent erhöhen und die Lohnungleichheit deutlich reduzieren. Das zeigt eine Studie der Universität Stanford und der Barcelona School of Economics. Die Forscher identifizieren einen bisher übersehenen Wirkungskanal: die Vereinfachung von Aufgaben. KI senkt die Qualifikationsanforderungen um durchschnittlich 18,3 Prozent, sodass geringer qualifizierte Beschäftigte Tätigkeiten übernehmen können, die zuvor Spezialisten vorbehalten waren. Die größten Lohngewinne erzielen untere Einkommensgruppen, während Hochqualifizierte wie Architekten und Ingenieure teils Einbußen hinnehmen müssen.
