IBM kaufte Confluent für elf Milliarden Dollar – und schließt sich nun Nvidias kostenloser Agent Knowledge Foundation an

Sieben Monate, nachdem IBM▲+0.28% — IBM, up 0.28 percent today die Übernahme von Confluent am 17. März für elf Milliarden Dollar abgeschlossen hatte, tauchte die kostenlose Version dessen auf, was der Konzern da gekauft hatte – und IBM steht auf beiden Seiten ². Konzernchef Arvind Krishna bewarb LLMD↗ am Mittwoch in der Telefonkonferenz zum dritten Quartal als Weg, große Modelle fünf- bis zehnmal günstiger zu betreiben. Das Open-Source-Projekt, das IBM mit Red Hat und Google entwickelt, sorgt dafür, dass bereits aufbereiteter Kontext auf den GPUs wiederverwendet wird, die die Kunden ohnehin besitzen ².

Noch in derselben Woche erweiterte Nvidia▼−0.19% — Nvidia, down 0.19 percent today sein kostenloses Agent Toolkit zu einer Agent Knowledge Foundation und setzte IBM auf die Liste der Unternehmen, die darauf aufbauen ³.

Was elf Milliarden Dollar brachten – und was die kostenlose Schicht ersetzt

Confluent transportiert Daten zwischen den Systemen eines Unternehmens, sobald Ereignisse eintreten – auf Basis von Apache Kafka. So sieht ein KI-Agent den aktuellen Zustand des Geschäfts statt eines veralteten Schnappschusses. Das nach dem Deal gestartete Produkt Streamhouse erfasst diese Echtzeitdaten fortlaufend und macht sie abfragbar ².

Krishna sagte den Analysten, 72 Prozent der Organisationen berichteten von unzureichender Infrastruktur für Echtzeitdaten ². Nvidias kostenloser Stack bedient denselben Bedarf auf andere Weise↗: Auto-Ontology verwandelt rohe Unternehmensdaten in Geschäftskonzepte, über die Agenten schlussfolgern können, Nemotron-Retriever-Modelle rufen sie ab, und die OpenShell-Runtime überwacht, was Agenten tun dürfen – ganz ohne Daten zu verschieben oder die Governance-Vorgaben zu ändern ³.

Zum Bündel gehören auch die offene Modellfamilie Kumo für Vorhersagen und die NemoClaw-Blaupausen, Referenzdesigns für spezialisierte Agenten ³. LLMD setzt an der Kostenseite an und verringert, wie oft aufbereiteter Kontext neu berechnet werden muss ². Ob eines von beiden eine Streamhouse-Installation verdrängen könnte, ist unerprobt – das behauptet auch keines von beiden.

Die Zahlen zur bezahlten Schicht

Wie wir letzte Woche aufgeschlüsselt haben↗: Der Softwareumsatz lag bei 7,80 Milliarden Dollar nach 7,21 Milliarden Dollar. Rund die Hälfte des Wachstums entspricht dem, was Confluent eigenständig verkaufte – eine veröffentlichte Confluent-Umsatzlinie, die beide Hälften trennt, gibt es nicht ¹. Neu ist die Richtung, in die die Alternativen gehen.

DatabricksPVT$201.64B — Databricks, private, latest valuation $201.64B hat AI Runtime am 21. Oktober allgemein verfügbar gemacht – mit serverlosen Nvidia-GPUs in seinem unter Governance stehenden Lakehouse ⁵⁶. Das derzeit in der Beta befindliche Agent Memory↗ gibt Agenten ein dauerhaftes Gedächtnis in der Lakebase-Datenbank von Databricks, sodass sie nicht mehr ständig Fakten neu entdecken und Fehler wiederholen. In von Databricks berichteten, nicht verifizierten Tests senkte es den Token-Verbrauch um rund ein Drittel und verdreifachte die Zahl der abgeschlossenen Unternehmensaufgaben ⁵⁶.

Wer trägt das Risiko

Nvidia verkauft die GPUs und die Runtime für jede Variante der Schicht – für die von IBM, für die von Databricks und für die kostenlose ³⁵. Das Risiko liegt bei den IBM-Aktionären, deren gekaufte Hälfte des Softwarewachstums im zweiten Quartal 2027 ausläuft, wenn die übernommenen Confluent-Umsätze nicht mehr als Wachstum zählen ¹. Und es liegt bei den Käufern von Databricks-Papieren, im August mit 190 Milliarden Dollar bewertet, gegenüber einem von PitchBook auf 68,7 Milliarden Dollar geschätzten operativen Wert↗ ⁷.

Das Gegenargument: Auch kostenlose Tools brauchen jemanden, der sie betreibt. Und Krishna argumentiert, der Modernisierungszyklus stehe erst am Anfang ². Ob sich Open Source durchsetzt, entscheidet sich in der Regel daran, ob die Leistungsfähigkeit ausreicht und keine Lizenzkosten anfallen. Wer eine Confluent-Lizenz gegen einen kostenlosen Stack abwägt, steht deshalb vor einer konkreten Frage: Reicht gut genug? Die Zahlen für das zweite Quartal 2027 werden zeigen, was IBM tatsächlich gebaut hat ¹.