Das Wichtigste in Kürze:
- Larry Ellison sieht große KI-Modelle wegen gleicher Trainingsdaten als zunehmend austauschbar.
- Oracle erhöht seine Investitionen in KI-Infrastruktur auf 50 Milliarden US-Dollar.
- Der Fokus liegt auf der Nutzung privater Unternehmensdaten statt öffentlicher Inhalte.
KI-Modelle verlieren an Unterscheidbarkeit
Der Wettbewerb im Markt für Künstliche Intelligenz verlagert sich. Larry Ellison, Mitgründer und CTO von Oracle, erklärte, dass nicht mehr das leistungsfähigste KI-Modell über den Erfolg entscheide. Entscheidend sei vielmehr, auf welchen Daten diese Systeme trainiert würden. Während einer Telefonkonferenz zu den Ergebnissen des zweiten Quartals des Geschäftsjahres 2026 sagte Ellison, nahezu alle führenden KI-Modelle nutzten dieselben öffentlich zugänglichen Internetdaten.
Dadurch entstehe kaum Differenzierung zwischen Systemen wie ChatGPT, Gemini oder Llama. Die Folge sei eine schnelle Kommoditisierung von KI-Modellen. Innovationen würden sich immer schwerer in nachhaltige Wettbewerbsvorteile übersetzen lassen. Für Unternehmen steige damit der Preisdruck, während der technologische Vorsprung einzelner Anbieter schrumpfe.
Oracle setzt auf Unternehmensdaten und Infrastruktur
Vor diesem Hintergrund richtet Oracle seine Strategie neu aus. Ellison sieht die nächste Wachstumsphase der KI in der sicheren Nutzung privater Unternehmensdaten. Genau hier sieht sich Oracle im Vorteil, da ein großer Teil geschäftskritischer Daten bereits in Oracle-Datenbanken liegt. Um diese Position zu stärken, erhöht das Unternehmen seine Investitionen deutlich.
Für das laufende Geschäftsjahr plant Oracle rund 50 Milliarden US-Dollar an Investitionen, nachdem drei Monate zuvor noch 35 Milliarden vorgesehen waren. Ein Schwerpunkt liegt auf massiver Recheninfrastruktur. Geplant sind unter anderem ein 50 000-GPU-Supercluster auf Basis von AMD-MI450-Chips sowie der Aufbau des OCI Zettascale10-Systems, das hunderttausende NVIDIA-Grafikprozessoren vernetzen soll. Ergänzend entwickelt Oracle KI-Plattformen, die mit Methoden wie Retrieval-Augmented Generation arbeiten und sensible Daten ohne erneutes Modelltraining nutzbar machen.
Wettbewerb bleibt hoch, Nutzen für Investoren klar
Trotz der ambitionierten Investitionen bleibt das Umfeld anspruchsvoll. Große Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud verfolgen ähnliche Strategien im Unternehmensumfeld. Zusätzlich könnten Fortschritte bei synthetischen Trainingsdaten den Wert exklusiver Datensätze relativieren. Dennoch verfügt Oracle über einen strukturellen Vorteil: langjährige Kundenbeziehungen im Datenbankgeschäft und eine stark wachsende Cloud-Nachfrage.
Der Cloud-Auftragsbestand des Unternehmens überstieg Ende 2025 bereits 500 Milliarden US-Dollar. Für Investoren ist entscheidend, dass Oracle weniger auf kurzfristige Modelltrends setzt, sondern auf langlebige Infrastruktur und Datenzugang. Gelingt diese Positionierung, könnten stabile Einnahmen aus Cloud und KI-Diensten langfristig für planbares Wachstum sorgen.
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FAQ
Welche vier Arten der KI gibt es?
Reaktive KI arbeitet ohne Gedächtnis und reagiert ausschließlich auf aktuelle Eingaben. KI mit begrenztem Gedächtnis nutzt historische Daten, etwa bei Chatbots oder Empfehlungssystemen. Theorieorientierte KI könnte Emotionen und soziale Kontexte verstehen. Selbstbewusste KI hätte eigenes Bewusstsein, existiert bisher jedoch nur als theoretisches Konzept ohne praktische Anwendung.
Wie viele Menschen nutzen KI auf der Welt?
Anfang 2026 nutzen schätzungsweise über eine Milliarde Menschen weltweit KI. In Unternehmen haben etwa 78 Prozent KI eingeführt, in Deutschland nutzen 67 Prozent KI im Arbeitsumfeld. Die Nutzung der Generative KI ist stark altersabhängig. In Deutschland nutzen 85 Prozent der 14 bis 29-Jährigen Generative KI, während es bei den 65 bis 79-Jährigen nur zwölf Prozent sind.





