Meta kauft den KI Agenten Manus – Der strategische Kauf, der die AI-Industrie neu ordnet

Ein Übernahmeboom im stillen Stile

Am 30. Dezember 2025 gab Meta die Übernahme des KI-Agenten-Anbieters Manus für mehr als zwei Milliarden Dollar bekannt. Die Nachricht kam für viele überraschend, denn Berichten zufolge dauerten die Verhandlungen nur zehn bis vierzehn Tage. Doch dies war keine gewöhnliche Transaktion. Es handelt sich um die drittgrößte Akquisition in der Geschichte von Meta, übertroffen nur von WhatsApp und der 14,3-Milliarden-Dollar-Investition in das auf Datenannotation spezialisierte Unternehmen Scale AI im Juni 2025. Die Geschwindigkeit und das Volumen des Deals offenbaren eine tiefere Wahrheit über die aktuelle KI-Dynamik: Das Zeitfenster für den Erwerb praxiserprobter Agenten-Technologie schließt sich rasant, und Meta wollte nicht den Anschluss verlieren.

Die Übernahme unterstreicht ein entscheidendes Phänomen der Tech-Branche im Jahr 2025. Während die Fachwelt noch über die Definition generativer KI und die Grenzen großer Sprachmodelle debattiert, haben sich autonome KI-Agenten bereits als eine grundlegend neue Produktkategorie etabliert. Manus ist das Sinnbild dieses Paradigmenwechsels: Statt nur Fragen zu beantworten, führen diese Systeme komplexe Aufgaben vollständig und autonom aus. Sie buchen Flüge, schreiben Code, analysieren Aktienmärkte und erstellen maßgeschneiderte Reisepläne – alles ohne menschliches Eingreifen. Hier geht es nicht um einen Chatbot mit erweiterter Benutzeroberfläche, sondern um die Automatisierung komplexer Vorgänge, gesteuert durch natürliche Sprache.

Metas strategischer Schritt spiegelt ein technologisches Wettrüsten wider, das die Tech-Giganten erfasst hat. OpenAI, Google und Microsoft hatten bereits massive Investitionen in ihre KI-Infrastruktur mobilisiert, Meta jedoch hinkte bei der Umsetzung in praktische Anwendungen hinterher. Die schiere Rechenkapazität und proprietäre Modelle wie Llama nützten wenig, solange das Unternehmen nicht in der Lage war, schnell die passende Produktform zu liefern. Mit Manus erwarb Meta also nicht nur eine Software. Das Unternehmen sicherte sich den Beweis für einen funktionierenden „Product-Market-Fit“ im am schnellsten wachsenden KI-Segment – und das zu einem Zeitpunkt, als andere begehrte Ziele wie Perplexity ebenfalls als Übernahmekandidaten galten.

Nicht bloß ein Preis- oder Nutzungsproblem

Die Zahlen rund um Manus sind atemberaubend. Das Unternehmen wurde im März 2025 offiziell gestartet. Acht Monate später, Ende 2025, meldete es eine jährliche Umsatzrate von über 125 Millionen Dollar — etwa 100 Millionen in streng definierten Abonnement-Umsätzen. Dies macht Manus zur schnellsten KI-Anwendung, die je die 100-Millionen-Dollar-Marke erreicht hat. Zum Vergleich: Cursor, der populäre Code-Editor mit KI-Unterstützung, brauchte etwa achtzehn Monate, um dieselbe Grenze zu erreichen. Manus schaffte es in acht.

Das Wachstumstempo ist gleichermaßen bemerkenswert wie nachhaltig. Seit der Veröffentlichung von Manus 1.5 im Oktober 2025 wächst die Anwendung konsistent um mehr als zwanzig Prozent pro Monat. Bei diesem Tempo verdoppelt sich der Umsatz alle vier Monate. Dies ist nicht das Wachstum einer Anwendung, die ein Nischenproblem löst. Dies ist das Wachstum eines Tools, das Menschen zur Umgestaltung ihrer Arbeit nutzen. Um die Größe dieses Erfolges zu erfassen: Manus hat in weniger als einem Jahr 14,7 Billionen Tokens verarbeitet — ein unfassbarer Maßstab an tatsächlicher Computernutzung durch Menschen.

Die kommerzielle Triebkraft von Manus ist auch in seinen Preisen zu sehen. Das Produkt arbeitet mit einem dreistufigen Abonnement-Modell. Basis-Nutzer zahlen 19 Dollar pro Monat für begrenzte tägliche Aufgaben. Die Mittelschicht zahlt 39 Dollar für erweiterte Fähigkeiten. Die Premium-Stufe kostet 199 Dollar pro Monat — ein Preis, den nur die am meisten engagierten oder kommerziellen Nutzer zahlen würden. Trotz dieses Preismodells, das explizit gegen intensive Nutzung arbeitet, hat Manus eine organische Kundenbasis aufgebaut, die bereit ist, bedeutend zu zahlen. Dies widerlegt eine lange Zeit bestehende Annahme in der KI-Industrie: dass Nutzer nicht für spezialisierte KI-Agenten bezahlen würden. Manus hat das Gegenteil bewiesen.

Die technologische Architektur von Manus ist gleichzeitig konservativ und innovativ. Das System vertraut auf eine Multi-Modell-Ansatz, was bedeutet, dass es nicht auf eine einzelne Grundlage baut, sondern mehrere. Manus nutzt Anthropics Claude 3.5 Sonnet-Modell als eines seiner Kernwerkzeuge, kombiniert mit Alibabas Qwen-Modelle und einem Ensemble von Techniken, die aus dem breiten Spektrum der modernen KI-Forschung gezogen sind. Diese Architektur ist kein Fehler. Sie ist Absicht. Durch das Vermischen von Modellen von verschiedenen Providern erreicht Manus eine Robustheit und Zuverlässigkeit, die ein einziges Modell allein nicht bietet. Es ist ein nicht triviales Merkmal einer älteren Ansatz — Ensemble-Methoden — mit dem neuen Paradigma der großen Modelle kombiniert.

Die Fähigkeit zum Planen und Ausführen ist das zentrale Merkmal. Wenn ein Nutzer Manus sagt, den Urlaub in Japan im April zu planen, teilt die KI diese Aufgabe automatisch in kleinere Unterziele auf: Suche nach Zielen, Preis-Vergleich von Flügen, Suche nach Unterkünften, Sicherung von Reisevisa-Anforderungen, Budgetplanung, Reiseverlauf-Erzeugung. Jeder dieser Schritte wird in einem iterativen Agent-Loop ausgeführt, wo das System das Ergebnis jedes Schrittes überprüft, es gegen die ursprüngliche Anforderung validiert, und entscheidet, ob Anpassungen notwendig sind. Dies ist echter Autonomie — nicht simuliert durch einen großen Prompt, sondern durch echte Architektur-Entscheidungen tief in den Maschinen des Systems.

Die Leistungsvergleiche sind ebenfalls zu Gunsten von Manus. In der GAIA-Benchmark — ein standardisierter Test für Agenten-Fähigkeiten, der das Geschäft der echten KI-Evaluation antreibt — übertrifft Manus OpenAIs Deep Research-Funktion in mehreren Kategorien und Schwierigkeitsstufen. Dies ist nicht eine kleine Sache. OpenAI hat sich zu einer der am meisten respektierten KI-Institutionen entwickelt, seit es ChatGPT der Welt präsentierte. Ein Startup, das weniger als ein Jahr existiert, diese Metriken zu schlagen, gibt dem Markt ein Signal.

Metas Rätsel im größeren Wettkampf

Metas Position in der KI-Industrie ist komplex. Das Unternehmen hat immense Ressourcen in Grundlagenforschung investiert. Die Llama-Modellserie ist das Open-Source-Gegenstück zu OpenAIs GPT-Familie. Diese Modelle wurden von mehr als 650 Millionen Menschen heruntergeladen, was ein Zeichen ungefälschter Adoption durch Entwickler ist. Meta hat auch ein intelligentes Assistent-Produkt namens Meta AI verfügbar gemacht, das ungefähr 600 Millionen monatlich aktive Nutzer hat — ein Zeichen der Durchdringung.

Aber zwischen dem Raw-Material und dem fertigen Produkt gab es ein schwerwiegendes Loch. OpenAI hat ChatGPT, die wahrscheinlich beliebteste KI-Anwendung aller Zeiten. Google hat Gemini, seine Antwort auf ChatGPT, die mit seinen umfassenden Diensten integriert ist. Microsoft hat seine Partnerschaft mit OpenAI mobilisiert und diese Technologie in Microsoft 365 und Azure integriert — eine Strategie, die Microsoft Milliarden in Lizenzumsätze eingebracht hat. Meta hingegen hatte riesige Rechenressourcen und hochwertige Modelle, aber nur limitierte, von Nutzer verachtete Anwendungen in der Hand zu halten.

Die Akquisition von Scale AI im Juni 2025 war ein Versuch, diesen Abstand zu füllen. Meta investierte 14,3 Milliarden Dollar für eine 49-Prozent-Beteiligung an Scale AI, dem Daten-Labeling-Spezialisten. Der Deal kam mit einer zusätzlichen Komponente: Alexandr Wang, der CEO und Gründer von Scale AI, verließ seinen Posten, um bei Meta eine neue Superintelligence-Forschungslabor zu führen. Dies war keine passive Akquihire. Es war ein Bewegung, um die Daten-Infrastruktur zu kontrollieren, die für modernes KI-Training entscheidend ist.

Aber der Scale-Deal hätte das Agenten-Problem nicht gelöst. Scale ist eine Infrastruktur-Schicht, nicht eine Verbraucher-Schicht. Manus ist anders. Es ist ein produktives Endprodukt, das Menschen unmittelbar verwenden. Es ist die Schnittstelle zwischen Meta und dem globalen KI-Agenten-Markt, der bis 2034 auf 200 bis 236 Milliarden Dollar anwächst. Mit 45-Prozent jährlicher Wachstumsrate ist dies der größte Markt, den die KI-Industrie generiert hat.

Meta sieht sich auch nach dem Llama-4-Modell — das Meta in April 2025 mit Monaten Vorlauf gegenüber OpenAIs GPT-5 veröffentlichte — mit Nuancen konfrontiert. Während Llama-4 bemerkenswert leistungsfähig ist, hat sich gezeigt, dass es in Domänen wie Reasoning und Coding-Performance hinter den beste OpenAI- und Google-Modellen zurückbleibt. Dies ist nicht fatal, aber es bedeutet, dass Meta nicht einfach seine Weg zu der Spitze durch reine Modellqualität finden kann. Es brauchte andere Wege — und Agenten sind ein Weg, auf dem es einen frühen Vorteil hätte gewinnen können.

Hier ist die strategische Genialität von Metas Manus-Acquisition besonders deutlich. Anstatt zwei Jahre zu warten, um ihre eigene Agenten-Technologie aufzubauen und zu verfeinern, holt sich Meta eine operative Anwendung, die bereits die Beweis des Konzepts hat. Das Team wird mit Meta integriert. Die Technologie wird mit Meta-Infrastruktur gebunden. Die Kundenbasis — Millionen von zahlenden Usern — wird auf Meta-Plattformen neu zusammengesetzt, von WhatsApp bis Instagram bis Facebook. Das ist die Größe des Zugriffes: Während andere Anbieter noch debattieren, wie man Agenten zu den Massen bringt, will Meta es in Stunden auf Milliarden Nutzer bringen.

Die geopolitische Falle

Aber unter der Oberfläche dieser Transaktion liegt eine geopolitische Spannung, die die Dynamiken der Welt in den 2020ern verknüpft. Manus wurde von Xiao Hong gegründet, einem chinesischen Unternehmer, der über ein Jahrzehnt an verschiedenen KI- und Produktivitäts-Software-Unternehmungen beteiligt war. Vor Manus baute Xiao Hong Monica, einen Browser-Plugin-Agenten, der zehn Millionen globale Nutzer akquiriert. ByteDance versuchte, Monica für 30 Millionen Dollar zu erwerben — eine respektvolle Summe — aber Xiao lehnte ab.

Dann, im Juni 2025, zog Manus von Beijing nach Singapore um. Das war kein reiner Ortswechsel. Es war eine Signalübertragung: Manus würde zu einem globalen Produkt werden, gebaut für den Rest der Welt, nicht für China. Das Unternehmen verschwand vom chinesischen Markt völlig. Seine Kernmodelle – Anthropics Claude – sind nicht in China verfügbar. Dies war ein bewusster strategischer Schnitt.

Dies macht Metas Übernahme geopolitisch weit faszinierender. In den letzten Jahren hat die U.S. Regierung (unter Biden und jetzt wieder unter Trump) China aggressive Export-Controls auferlegt — die beste Halbleiter, die fortgeschrittenen Chips, die Computerausrüstung. Die Theorie ist, dass die Verzögerung der chinesischen KI-Entwicklung die U.S. Vorherrschaft in AGI erhält. Im März 2025 kontrollierte die U.S. 75 Prozent der globalen KI-Rechenkapazität. Chinas Anteil war von 37,3 Prozent im Jahr 2022 auf nur 14,1 Prozent abgestürzt.

Aber hier ist das Paradoxon: Das beste Agenten-Produkt, das derzeit auf dem Markt ist, wurde von einem Chinesen aufgebaut. Diese Tatsache schadet China nichts unmittelbar, weil der Gründer weggewogen hat und seine Technologie amerikanischer Kontrolle unterstellt. Aber es enthüllt etwas Fragliches über die U.S. Strategie: Die Exportkontrolle können nicht innovativer Talent verhindern, von China auszuwandern. Sie können Architekturen nicht verhindern von voller Ausarbeitung außerhalb des chinesischen Raumes. Und sie können nicht verhindern, dass amerikanische Unternehmen diese Innovationen aufkaufen und absorbieren.

Xiao Hong wird jetzt direkt an Metas Chief Operating Officer berichten. Sein ganzes Team wird mit Meta-Infrastruktur zusammengebunden. Die geopolitische Realität ist, dass China Talent, Innovation und in diesem Fall auch eine ganze operative Funktion an die Vereinigten Staaten verloren hat. Das ist ein Gewinn für die U.S. — aber es ist auch ein ernüchterndes Signal, dass Talentabfluss und Innovation-Ausfluss nicht durch nationale Barrieren angehalten werden können. Der Wettbewerb um KI ist nicht einfach ein Wettkampf zwischen Systemen. Es ist ein Wettkampf um Talentabsorption.

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Das größere Bild: Warum Agenten jetzt

Die Übernahme von Manus steht im Zusammenhang mit einer umfassenderen Verschiebung in der KI-Industrie. 2024 und das erste Halbjahr 2025 waren besessen von Fragen der Modell-Kapazität, des Reasonings und der Skalierung. Unternehmen fragten: Können wir ein Modell bauen, das noch smarter ist? Die Antwort war ja, und alle großen Unternehmen bauten immer noch größere Modelle. Aber gegen Mitte 2025 wurde eine neue Frage dringend: Wie nutzen wir diese Modelle eigentlich für etwas Nützliches?

Das ist die Agenten-Frage. Ein Agent ist ein KI-System, das ein Ziel erhält, dann autonom plant und ausführt, um dieses Ziel zu erreichen. Es ist nicht ein Chatbot, der auf der Seite sitzt und wartet. Es ist nicht ein Workflow-Engine, die für Programmierer geschrieben ist. Es ist etwas dazwischen: intelligente Autonomie, zugänglich für normale Menschen.

Der Agenten-Markt wird voraussichtlich auf 200 Milliarden Dollar bis 2034 anwachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von etwa 45 Prozent. Dies ist schneller als die Verwachsung des Chatbot-Marktes, schneller als die Verwachsung von traditioneller Cloud-Software und sogar schneller als die Verwachsung des Mobile-App-Marktes zu Beginn der 2010er-Jahre. Agenten werden als die nächste Plattform-Schicht betrachtet, ähnlich wie mobile Smartphones den Desktop verdrängt haben.

Diese Größenordnung des Marktes erklärt die Dringlichkeit von Metas Kauf. Wenn sich Agenten als true Plattform erweisen — und die Manus-Zahlen deuten an, dass sie es könnten — dann ist das frühzeitige Spielerbesitz in dieser Kategorie nicht verhandelbar. Jedes andere System, jede andere Möglichkeit, Agenten zu bauen, wird nicht an der gleichen Seite des Universums spielen. Das ist warum Meta nicht warten konnte. Das ist warum es diese Geschwindigkeit des Kaufs war.

Die Perspektive der Investitionen und des Kapitalaufwands

Um die volle Größe von Metas AI-Wette zu verstehen, ist es notwendig, die Kapitalisierung zu betrachten. Meta gibt 2025 zwischen 66 und 72 Milliarden Dollar aus — das ist eine Verdopplung der Ausgaben vom Vorjahr, wo das Unternehmen 39 Milliarden ausgetragen hatte. Diese Summe, die es verdient, mehrmals wiederholt zu werden, übersteigt das Jahres-BIP von über 100 Ländern. Es ist ein unvergleichliches Kapitalengagement in einem Produkt: künstliche Intelligenz.

Metas Plan ist physisch kolossal. Das Unternehmen errichtet Titan-Cluster — diese sind gigantische Rechenzentren, die mit Tausenden der leistungsfähigsten Grafikkarten gebaut sind, die modern verfügbar sind. Das erste dieser Cluster, Prometheus, wird in Ohio erbaut und wird voraussichtlich 2026 online gehen mit einem Gigawatt Rechenleistung — das ist 1000 Megawatt, genug, um hundert Millionen Häuser zu betreiben. Das Hyperion-Cluster, in Louisiana, wird über mehrere Jahre auf bis zu 5 Gigawatt skaliert, eine Fußabdruckgröße von Manhattan.

Dies ist nicht Spekulation auf zukünftige KI-Fähigkeiten. Dies ist Kapitalgebundenheit in echten Steinen, echten Kabeln, echten Grafikkarten. Es ist ein Test davon, ob Meta glaubt, dass KI-Agenten eine echte, dauerhafte Kategorie sind oder nur ein Moment — und wenn ersteres, ob die Risiken dieser Kapitalisierung zu rechtfertigen sind.

Es gibt einen anderen Aspekt dieser Investitionslogik: die Talent-Kriege. Meta meldet, dass es führende KI-Forscher von OpenAI, Google, Apple und anderen Unternehmen rekrutiert. Diese Rekrutierung kommt zu nicht trivialen Preisen — einzelne Pakete werden im Wert von 200 Millionen Dollar über vier Jahre berichtet. Das ist keine Gehalt im traditionellen Sinne. Das ist Summen, die die ganze Lebenskarriere eines Wissensarbeiters repräsentieren.

Der Grund, warum Meta dazu bereit ist, ist, dass sich die Technologie zu schnell bewegt. Wenn sie zwei Jahre warten, um Talente intern aufzubauen, haben Sie verloren. OpenAI könnte bereits den nächsten Durchbruch erzielt haben. Google könnte bereits den nächsten Durchbruch gebaut haben. Anthropic könnte ein Produkt ausgeliefert haben, das ihre überflüssig macht. Unter diesem Zeitrahmen ist der Kauf von Talent — durch die Übernahme ganzer Unternehmen oder durch massive Pakete — die einzig rational handelnde Strategie.

Die Business-Implikationen für Meta

Was wird Meta mit Manus tun? Das Unternehmen hat davon gesprochen, Manus als eigenständigen Dienst zu betreiben, aber auch seine Technologie in Meta AI, Facebook, Instagram, WhatsApp und seine Smart-Glasses-Linie zu integrieren. Dies ist das Standard-Integrations-Playbook — das Unternehmen hält das externe Produkt am Leben, während es auch die beste Teile davon in die internen Systeme einfließt.

Die Monetarisierung Strategie ist weniger klar. Manus arbeitet derzeit auf einem abonnement-Modell. Meta verdient seine Macht von Werbung — die Unternehmen zahlen Meta dafür, ihre Anzeigen in den sozialen Netzwerken zu platzieren. Es ist unklar, ob Meta einen Abonnementservice so eng mit Werbung verbinden will. Wahrscheinlicher ist, dass Meta Manus in seine bestehenden Plattformen integriert und dann die KI-Agent-Fähigkeiten nutzt, um Anzeigenplatzierung besser zu zielt und mehr Nutzer-Daten zu sammeln, um Anzeigen zu verfeinern. Eine KI-Agent, die versteht, dass ein Nutzer eine bevorstehende Reise plant, kann tiefergehend zielgerichtete Anzeigen werden.

Dies ist nicht spekulativ. Meta hat bereits kommuniziert, dass KI-getriebene Anzeigen-Tools Umsatz steigern. In Q2 2025 , meldete Meta Umsatz-Wachstum von 22 Prozent, angetrieben teilweise durch AI-powered Anzeigentools. Das Unternehmen verwendet KI zum Übersetzen in Echtzeit für internationale Nutzer und zum Erstellen von Videos automatisiert. Der Agenten-Aspekt wird diese Fähigkeiten verstärken.

Die kommerzielle Anfangslinie ist weiterhin Werbung. KI ist das Werkzeug, das Werbung fokussierter, relevanter und in letzter Linie profitabler macht. Manus wird Meta helfen, tiefere Verständigung von Nutzer-Absichten zu gewinnen und damit bessere Werbe-Platzierungen zu ermöglichen.

Die wettbewerbliche Neukonturierung

Die Übernahme von Manus durch Meta verschiebt das Kräfteverhältnis im Wettbewerb auf subtile, aber bedeutsame Weise. Zwar ist OpenAI mit 800 Millionen wöchentlichen ChatGPT-Nutzern bei dieser Kennzahl führend, hat seine Agenten-Funktionen aber noch nicht breit ausgerollt – Deep Research bleibt ein Nischenprodukt. Auch bei Google finden sich Ansätze für Agenten innerhalb der großen Basismodelle, doch es fehlt ein herausragendes Produkt mit der Funktionalität von Manus. Microsoft integriert die Fähigkeiten seines Partners OpenAI, hat aber ebenfalls keine autonome Agenten-Anwendung im Angebot, die für Endanwender sofort nutzbar wäre

Metas Übernahme von Manus bedeutet, dass es das erste der großen Tech-Unternehmen ist, das eine bewährte, massiv breite Agenten-Anwendung unter unmittelbarer Kontrolle hat. Dies gibt Meta einen Timing-Vorteil. Es kann diese Technologie auf Milliarden Nutzer rollten. Es kann Agenten-Fähigkeiten direkt in WhatsApp einbauen, direkt in Instagram einbauen. Es kann das Ökosystem von Agenten-Apps auf Meta-Plattformen bauen, ähnlich wie der Apple App Store.

Dies hat Auswirkungen auf OpenAI. OpenAI wird schnell einen Agenten-Produkt bauen oder akquirieren müssen. Das Fenster, die beste Optionen zu akquirieren, schließt sich. Google wird druck verspüren, seine Agenten-Integrationen schneller auszu rollen. Die Welt der KI-Agenten ist eine Welt, in der die Spieler, die frühen waren, enorm profitieren. Meta war nicht früh in Modellen — OpenAI war. Aber Meta könnte früh bei Agenten sein. Die Übernahme von Manus ist ein Versuch, diese Verspätung auszugleichen.

Die Risiken in der Wette

Aber eine Wette dieser Größenordnung birgt für Meta auch Risiken. Das erste ist operativer Natur: Kann Meta Manus wirklich integrieren, ohne das zu zerstören, was das Unternehmen heute erfolgreich macht? Der Erfolg von Manus beruht zu einem großen Teil auf seinem Multi-Modell-Ansatz und seinem iterativen „Agent-Loop“. Wenn Meta zu stark eingreift, um Prozesse schneller oder billiger zu machen, könnte es auch die Magie dahinter zerstören. Dies ist ein typischer Fehler, den große Unternehmen bei Übernahmen machen.

Das zweite ist technologisch: Wird die aktuelle Generation von Modellen — Llama 4, Claude, Gemini — die Anforderungen für wirklich beliebig-generalisiert Agenten erfüllen? Heute können Agenten spezialisierte Aufgaben gut machen. Aber können sie zu einem einzigen Agenten konvergieren, der alles auf Anforderung tat? Die Fähigkeiten sind noch nicht da. Dies bedeutet, dass Meta noch vier oder fünf Jahre entfernt ist, bevor es wirklich das volle Potential nutzen kann.

Drittens stellt sich die ökonomische Frage: Können die Modelle schnell genug verbessert werden, um die milliardenschweren Ausgaben zu rechtfertigen? Meta gibt jährlich schätzungsweise 70 Milliarden für KI-Infrastruktur aus. Werden die Umsätze aus verbesserter Werbung, intelligenten Agenten und der Lizenzierung von Llama-Modellen schnell genug wachsen, um diese Investition zu rechtfertigen? Das ist möglich, aber keineswegs garantiert. Bain & Company schätzt, dass die jährlichen Abschreibungen auf KI-Investitionen bei 40 Milliarden Dollar liegen – und damit höher sind als die Einnahmen, die alle großen Hyperscaler derzeit mit KI generieren.

Ein weiteres, nicht-technologisches Risiko ist regulatorischer Natur. Die geplante Übernahme durch Meta könnte eine kartellrechtliche Prüfung nach sich ziehen, da die US-Regierung bereits untersucht, ob große Tech-Unternehmen eine übermäßige Marktmacht anhäufen. Eine Akquisition in dieser Größenordnung (2 Milliarden Dollar) in einem Wachstumssektor wie KI-Agenten würde diese Thematik unweigerlich in den Fokus der Behörden rücken.

Die größere Verschiebung

Metas Übernahme von Manus ist kein Einzelfall. Sie ist vielmehr das Symptom einer weitreichenden Verschiebung in der Tech-Branche. Große Unternehmen, die sich früher auf organisches Wachstum und interne Forschung und Entwicklung (F&E) verließen, setzen nun auf aggressive Fusionen und Übernahmen (M&A), um im Wettbewerb zu bestehen. Microsoft hat eine enge Partnerschaft mit OpenAI, Amazon verhandelt über eine milliardenschwere Investition in Anthropic für die Entwicklung neuer Chips, und Apple lotet eine Zusammenarbeit mit Perplexity aus. All diese Unternehmen haben verstanden, dass sich das Zeitfenster für den Zugriff auf die wertvollsten KI-Ressourcen – Modelle, Daten und Talente – rapide schließt.

Dieser Trend ist jedoch nicht auf die USA beschränkt. China, das durch Exportkontrollen für Halbleiter eingeschränkt ist, setzt zunehmend auf einheimische Lösungen. Unternehmen wie Baidu und Alibaba treiben dort die Entwicklung von Agenten-Technologien voran. Auch Russland und andere Länder arbeiten daran, eigene Modelle zu entwickeln. Die Agenten-Technologie wird somit globalisiert – nicht nur hinsichtlich ihrer Verbreitung, sondern auch in Bezug auf die Vielfalt ihrer Implementierungen.

Metas Übernahme von Manus ist eine klare Ansage: Das Unternehmen ist bereit, schnell und entschlossen zu handeln. Es zeigt, dass Meta verstanden hat, dass das „Jahr der Agenten“ nicht erst bevorsteht, sondern bereits begonnen hat. Das Zeitfenster, in dem ein Großunternehmen eine etablierte Anwendung für KI-Agenten erwerben kann, schließt sich zusehends. In sechs Monaten könnten die besten Gelegenheiten bereits vergeben – also von Konkurrenten übernommen – oder unerschwinglich teuer sein. Meta hat sich entschieden, jetzt zu handeln.

Dies hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Struktur der KI-Branche in den kommenden zwei bis drei Jahren. Es ist gut möglich, dass wir zukünftig auf diese Woche als den entscheidenden Moment zurückblicken werden, in dem Meta den Anschluss im Wettbewerb um KI-Agenten wiedergefunden hat.

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Konrad Wolfenstein

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