Snowflake, OpenAI und der Kampf um die Schaltzentrale der Unternehmens-KI

1. Überschrift und Einstieg

Der neue 200‑Millionen‑Dollar‑Deal zwischen Snowflake und OpenAI wirkt auf den ersten Blick wie eine weitere Großmeldung aus dem KI‑Hype. Tatsächlich erzählt er aber eine andere Geschichte: Die Macht in der Unternehmens‑KI wandert weg von einzelnen Modellen hin zu den Plattformen, die Datenzugriff, Identitäten und Governance steuern.

Snowflake positioniert sich damit nicht länger nur als Datenspeicher, sondern als neutrale Vermittlungsinstanz zwischen Unternehmensdaten und einer wachsenden Zahl von KI‑Anbietern. In diesem Artikel beleuchte ich, warum dieser Schritt strategisch so wichtig ist, was er für den Wettbewerb bedeutet – und welche Konsequenzen sich speziell für den DACH‑Raum ergeben.

2. Die Nachricht in Kürze

Wie TechCrunch berichtet, hat Snowflake einen mehrjährigen KI‑Vertrag mit OpenAI im Volumen von 200 Millionen US‑Dollar abgeschlossen. Rund 12.600 Snowflake‑Kunden sollen dadurch Zugriff auf OpenAI‑Modelle direkt über die Snowflake‑Plattform erhalten, unabhängig davon, ob ihre Infrastruktur auf AWS, Azure oder Google Cloud läuft. Für die eigenen Mitarbeitenden führt Snowflake außerdem ChatGPT Enterprise ein.

Beide Unternehmen wollen zudem KI‑Agenten und weitere Produkte entwickeln, die direkt auf den in Snowflake gespeicherten Unternehmensdaten aufsetzen. TechCrunch erinnert daran, dass Snowflake bereits im Dezember einen Enterprise‑Deal in gleicher Größenordnung mit Anthropic bekannt gegeben hat. Auch ServiceNow hat im Januar mehrjährige Vereinbarungen sowohl mit OpenAI als auch mit Anthropic geschlossen.

Snowflake betont gegenüber TechCrunch, man verfolge bewusst eine modell‑agnostische Strategie und biete neben OpenAI und Anthropic auch Modelle von Google, Meta und weiteren Anbietern.

3. Warum das wichtig ist: Der eigentliche Hebel liegt über den Modellen

Auf den ersten Blick profitiert OpenAI: garantiertes Volumen, zusätzlicher Enterprise‑Kanal, starke Referenz. Langfristig spannender ist jedoch die Position, die sich Snowflake aufbaut.

Snowflake signalisiert seinen Kunden: „Zentralisieren Sie Ihre Daten bei uns – wir kümmern uns darum, welcher KI‑Dienst für welche Aufgabe am besten geeignet ist.“ Damit verschiebt sich der Fokus von der Frage „Welches Modell nutzen wir?“ zur Frage „Über welche Plattform steuern wir Modelle und Daten?“.

Auswirkungen im Überblick:

• Snowflake verschafft sich eine Rolle als KI‑Steuerungsinstanz – eine Ebene oberhalb der einzelnen Modelle. Das erhöht die Wechselkosten: Wer seine KI‑Workflows tief in Snowflake integriert, wechselt die Plattform nicht leichtfertig.
• OpenAI erhält planbare Nutzung aus dem Enterprise‑Segment und muss sich weniger um individuelle Daten‑Integrationen kümmern.
• Unternehmen können gegenüber Aufsichtsräten, Datenschutzbeauftragten und Betriebsräten glaubhaft machen, dass sie sich nicht an einen einzigen KI‑Anbieter ketten.

Verlierer sind kurzfristig jene Anbieter, die weiterhin auf eine strikte „Alles aus einer Hand“-Story setzen: eigener Cloud‑Stack, eigene Modelle, eigene Tools. In einer Welt, in der Snowflake & Co. Multi‑Modell und Multi‑Cloud zur Norm machen, wirkt diese Starrheit zunehmend unattraktiv.

Unterm Strich professionalisiert sich die KI‑Beschaffung: Statt eines einmaligen „Beauty Contests“ entsteht ein laufendes Portfoliomanagement. Modelle werden wie Lieferanten behandelt, die regelmäßig neu bewertet und bei Bedarf ausgetauscht werden.

4. Der größere Kontext: KI entwickelt sich wie Cloud – nicht wie Websuche

Viele Beobachter haben befürchtet, Generative KI könne ähnlich wie die Websuche in einem „Winner takes most“-Szenario enden – mit einem dominanten Anbieter. Die jüngsten Multi‑Millionen‑Deals deuten jedoch eher auf ein Cloud‑ähnliches Modell hin.

TechCrunch verweist auf zwei Studien von Wagniskapitalgebern mit widersprüchlichen Ergebnissen: Die eine sieht Anthropic bei Enterprise‑Adoption vorn, die andere OpenAI. Die Details sind weniger wichtig als die Tatsache, dass beide offenbar signifikante Marktanteile haben – und dass viele Unternehmen beide parallel einsetzen.

Parallelen zur bisherigen IT‑Entwicklung:

• Im Cloud‑Bereich ist Multi‑Cloud längst etabliert: Viele DAX‑ und Mittelstandsunternehmen betreiben Workloads auf AWS und Azure und teilweise GCP.
• Bei Datenbanken sind Mischlandschaften mit Oracle, SQL Server, Postgres, Snowflake und NoSQL‑Systemen normal.
• Im KI‑Umfeld zeichnet sich nun ein ähnliches Bild ab: unterschiedliche Modelle für unterschiedliche Aufgaben.

Dahinter steht eine einfache Beobachtung: Kein Modell ist heute in jeder Disziplin das Beste. Einige punkten bei Code‑Generierung, andere bei komplexem Reasoning, wieder andere bei mehrsprachigen Anwendungsfällen oder Domänenspezialisierung.

Damit verschiebt sich der strategische Fokus. Die wertvollste Position ist nicht die des „besten“ einzelnen Modells, sondern die des Orchestrators, der Zugriff, Auswahl und Governance über viele Modelle hinweg steuert.

Genau hier setzen Snowflake, ServiceNow, Salesforce, SAP, Oracle, Microsoft und andere an. Sie wollen die Ebene sein, in der Unternehmensdaten, Identitäten (SSO, Rollen, Rechtemodelle) und KI‑Funktionen zusammenlaufen – und von der aus man notfalls den zugrundeliegenden Modellanbieter wechseln kann.

5. Der europäische / DACH‑Blick: Regulierung als Katalysator für Orchestrierung

Für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz kommt zu dieser technischen Entwicklung eine starke regulatorische Komponente hinzu.

Die Kombination aus DSGVO, dem kommenden EU AI Act, branchenspezifischer Regulierung (BaFin, EBA, EZB im Finanzsektor, Medizinprodukte‑Regeln im Gesundheitswesen) und einer traditionell hohen Sensibilität für Datenschutz führt zu klaren Anforderungen:

• Transparenz, wo Daten verarbeitet werden,
• Nachvollziehbarkeit, welches Modell welche Entscheidung beeinflusst hat,
• Möglichkeit, Hochrisiko‑Anwendungsfälle besonders streng zu kontrollieren.

Ein mehrmodelliger Ansatz über eine Plattform wie Snowflake kann dabei helfen – vorausgesetzt, einige Bedingungen werden erfüllt:

1. Datenresidenz und ‑souveränität. DACH‑Kunden werden erwarten, dass kritische Daten und Logs in EU‑Regionen verbleiben und nicht ohne Not in die USA fließen. Hier werden Angebote über Partner wie T‑Systems, Swisscom oder europäische Hyperscaler relevant.
2. Integration europäischer Modelle. Namen wie Aleph Alpha oder Mistral sind in der Diskussion um „digitale Souveränität“ zentral. Viele Unternehmen werden explizit fordern, solche Modelle oder Open‑Source‑Varianten in ihre Orchestrierungsplattform einzubinden.
3. Starke Governance‑Funktionen. Betriebsräte und Datenschutzbeauftragte werden detaillierte Audit‑Trails, Rollen‑ und Rechtemodelle, Freigabeprozesse sowie Schulungen für Mitarbeitende verlangen.

Für die hiesige Tech‑Szene – von Berliner und Münchner Startups bis hin zu etablierten Softwarehäusern – entsteht dadurch ein interessanter Markt: Tools für LLM‑Ops, Compliance‑Layer, Monitoring von Modellleistung und Bias sowie branchenspezifische KI‑Agenten, die über Plattformen wie Snowflake ausgerollt werden.

6. Ausblick: Von „Welches Modell?“ zu „Welcher Orchestrator?“

In den nächsten 12–24 Monaten wird sich die zentrale Frage für viele IT‑Leiter verschieben. Statt „Setzen wir auf OpenAI oder Anthropic?“ wird wichtiger: „Welche Plattform soll dauerhaft zwischen unseren Daten und verschiedensten Modellen vermitteln?“

Worauf sollte man achten?

• Dynamisches Routing zwischen Modellen. Anbieter werden verstärkt versprechen, je nach Use Case automatisch zwischen schnellen, günstigen und teuren, besonders leistungsfähigen Modellen zu wählen.
• Kostendruck. Wenn Pilotprojekte in die Breite gehen, wird der CFO die KI‑Rechnung sehr genau anschauen. Plattformen, die kosteneffizient zwischen Frontier‑Modellen und günstigeren Alternativen umschalten können, werden im Vorteil sein.
• Domänenspezifische und eigene Modelle. Größere Konzerne im DACH‑Raum – etwa im Automotive‑, Maschinenbau‑ oder Versicherungsbereich – werden überlegen, eigene Modelle auf proprietären Daten zu trainieren und über denselben Orchestrator neben OpenAI & Co. zu betreiben.
• Regulatorische Verschärfung. Mit Inkrafttreten des EU AI Act steigt der Dokumentationsaufwand: Welche Modelle werden wofür eingesetzt? Wie wurden sie validiert? Welche Schutzmechanismen existieren? Ohne zentrale Orchestrierung wird das kaum handhabbar.

Für OpenAI und andere Foundation‑Model‑Anbieter bleibt die offene Frage, ob sie langfristig als hochmargige Plattformen oder eher als austauschbare Infrastrukturbausteine gesehen werden. Wenn Kunden Modelle wie Strom aus der Steckdose beziehen, dürfte ein großer Teil der Wertschöpfung zu denjenigen wandern, die den Verteilerkasten kontrollieren.

7. Fazit

Der 200‑Millionen‑Dollar‑Deal zwischen Snowflake und OpenAI ist weniger eine Wette auf einen Modell‑Champion als ein Schritt, Snowflake zur Schaltzentrale für Unternehmens‑KI auszubauen. Die entstehende Architektur ist klar: multi‑modell, multi‑cloud, zentral orchestriert.

Für CIOs und CDOs im DACH‑Raum lautet die eigentliche strategische Frage daher nicht mehr „Welches Modell ist das beste?“, sondern: „Welcher Orchestrator passt zu unseren Daten, Regulierungsanforderungen und Plänen für die nächsten zehn Jahre?“ Diese Entscheidung dürfte sich als deutlich langlebiger erweisen als jede heutige Präferenz für ein einzelnes KI‑Modell.