Warum OpenAI unter ständigem Führungspersonalverlust leidet?

Chris Malone hat letzte Woche OpenAI verlassen.

Sein Titel war Leiter des Rechenzentrums. In diesem Sommer 2026 ist das wahrscheinlich die am wenigsten zu besetzende Position in einem KI-Labor – über 500 Städte in den USA schränken den Bau von Rechenzentren ein, Texas überprüft alle Netzanschlussanträge, der Bundesstaat New York hat ein einjähriges Moratorium beantragt, während jedes KI-Unternehmen um die gleichen Stromzugangsberechtigungen konkurriert.

Jetzt ist die Person, die sich darum kümmert, gegangen.

Wer ist er und warum ist sein Weggang so auffällig?

Malone trat im März 2025 OpenAI bei, kurz nach der Ankündigung des Stargate-Projekts – einem ehrgeizigen Plan von OpenAI, Oracle und SoftBank zur Errichtung eigener Rechenzentren.

Sein Lebenslauf war perfekt auf diese Aufgabe vorbereitet: Vor seinem Eintritt bei OpenAI war er fast fünf Jahre bei Meta tätig, wo er als herausragender Ingenieur die Rechenzentrumsstrategie des Unternehmens leitete; zuvor arbeitete er über zehn Jahre bei Google, ebenfalls als herausragender Ingenieur und Senior Director, mit Fokus auf Rechenzentrumstechnologie.

Das Problem ist, dass Stargate nicht gut gestartet ist. OpenAI hat daraufhin umgeschwenkt und Verträge mit Cloud-Anbietern abgeschlossen, um Rechenleistung zu beziehen, anstatt selbst Gebäude zu errichten. Jetzt wird ein Teil der eigenen Bemühungen wiederbelebt – nicht nur Chips zu mieten, sondern ganze Einrichtungen zu mieten. Aber die Leitung dieser Angelegenheit obliegt jemand anderem, nicht Malone.

Die Veränderungen in der Organisationsstruktur verdeutlichen das Problem. Malone berichtete ursprünglich direkt an Präsident Greg Brockman. Anfang dieses Jahres wurde die Infrastrukturabteilung umstrukturiert, der Vizepräsident Sachin Katti übernahm die größere Gruppe und berichtete an Brockman, während Malone und ein weiterer Verantwortlicher, Adrian Caulfield, zu Co-Leitern eines "Teams für Rechenzentrumstechnik und -design" wurden.

Im Juli beförderte OpenAI Uday Ruddarraju zum "Chief Technology Officer für Rechenkapazität", der direkt an Brockman berichtet; Brent Mayo, der in diesem Jahr von Elon Musks xAI zu OpenAI kam, berichtet an Ruddarraju und ist dafür verantwortlich, dass die Rechenprojekte termingerecht abgeschlossen werden. Diese beiden Personen hatten zuvor an Musks Colossus-Supercomputer in Memphis gearbeitet.

Das heißt, bevor er ging, war das Gewicht dieser Position bereits einmal verringert worden.

Die offizielle Antwort von OpenAI umging diesen Punkt: "Anfang dieses Jahres haben wir unsere Infrastrukturorganisation umstrukturiert, um das Ausmaß und das Tempo unserer Arbeit zu unterstützen. Wir haben ein starkes, äußerst erfahrenes Team für Rechenzentren mit klarer Führung und der technischen Expertise, die für die Umsetzung unserer Pläne erforderlich ist."

Warum gehen so viele?

Malone ist kein Einzelfall. Er ist der zehnte oder elfte in diesem Jahr.

Laut einer Statistik der Wall Street Journal sind mindestens 12 hochkarätige Mitarbeiter gegangen, Business Insider zählt 13, darunter mehrere, die in den letzten Monaten gegangen sind. Und das sind keine Junior-Mitarbeiter, sondern die höchsten Positionen im Unternehmen: Chief Revenue Officer, Chief Operating Officer, Chief Marketing Officer, Chief Product Officer.

Die Liste sieht folgendermaßen aus:

Der Produktverantwortliche Kevin Weil verließ im April;

Fidji Simo – Sam Altmans Nummer zwei, der einen Großteil des Kerngeschäfts von OpenAI leitet. Er trat letzten Monat nach einer medizinischen Auszeit zurück;

Der langjährige Executive und Chief Operating Officer Brad Lightcap gab diesen Monat bekannt, dass er für ein neues Projekt geht;

Chief Revenue Officer Denise Dresser, die erst im Dezember letzten Jahres von der CEO-Position bei Slack geholt wurde, ging nach acht Monaten.

Vor zwei Wochen ernannte OpenAI den zweiten Chief Revenue Officer innerhalb eines Jahres – Dali Rajic, Präsident und COO von Wiz, einem Tochterunternehmen von Alphabet.

Normalerweise können Mitarbeiter von Startups ihre Aktien erst nach einer Übernahme oder einem Börsengang realisieren, möglicherweise gibt es auch eine Sperrfrist. Das ist das sogenannte "goldene Handfesseln": Um an das Geld zu kommen, muss man bleiben.

Aber OpenAI gab den Mitarbeitern im letzten Jahr bei einer Finanzierungsrunde einen finanziellen Anreiz, der es ihnen erlaubte, insgesamt Aktien im Wert von 6,6 Milliarden USD zu verkaufen.

Das Geld ist in der Tasche, die Handfesseln sind gelockert. Das Verlassen des Unternehmens wurde plötzlich viel einfacher.

Warum macht sich niemand Sorgen über den Abgang bei Google?

Jetzt bereitet sich OpenAI auf einen Börsengang vor, der für 2027 geplant ist, und die Führungskräfte hoffen auf eine Bewertung von über 1 Billion USD.

In diesem kritischen Moment wird jede Wahrnehmung von "Führungskräften, die das Unternehmen verlassen" die Investoren beunruhigen. Selbst wenn Brockman recht hat und die tatsächlichen betrieblichen Auswirkungen gering sind, ist die Wahrnehmung selbst ein Vermögenswert.

Der Abgang von Talenten fällt zudem mit zwei anderen bereits stattfindenden Entwicklungen zusammen: erstens mit der Infragestellung des Geschäftsmodells und zweitens mit der Wettbewerbsposition. Im zweiten Quartal stiegen die Einnahmen von OpenAI im Vergleich zum Vorjahr um 18 % – im gleichen Quartal verdoppelte sich der Umsatz des Konkurrenten Anthropic. Dieser holt jetzt bei den Unternehmensverkäufen zu OpenAI auf.

Auf der anderen Seite hat Google in dieser Runde ebenfalls bedeutende Abgänge zu verzeichnen.

Chief Scientist Jeff Dean verlässt das Unternehmen nach 27 Jahren, um ein eigenes Unternehmen zu gründen, und nimmt drei weitere leitende Ingenieure mit. Im Juni gingen der Nobelpreisträger John Jumper und der KI-Pionier Noam Shazeer – letzterer besonders schmerzhaft, da Alphabet vor zwei Jahren Hunderte Millionen USD investierte, um ihn zurückzuholen.

Aber Google hat eine breite Basis. Vor 12 Jahren kaufte es das britische Unternehmen DeepMind, das heute das Fundament seines KI-Geschäfts ist. Es hat sogar in Deans neues Unternehmen investiert.

Die Nachbesetzung erfolgt schnell: Demis Hassabis wird von DeepMind in Deans Position versetzt, Koray Kavukcuoglu übernimmt das Gemini-Modell und die KI-Forschung – letzterer war bereits vor der Übernahme von DeepMind durch Google dort. Analysten glauben, dass Hassabis ein Visionär ist, während Kavukcuoglu eher auf Betrieb fokussiert ist und dafür sorgt, dass rentable KI-Technologien rechtzeitig auf den Markt kommen.

Für Google, das in der KI-Rivalität etwas ins Hintertreffen geraten ist, könnte dieser Wechsel sogar gesund sein.

Es geht um das Verlassen von Mitarbeitern, aber der Unterschied liegt darin, ob es Nachfolger gibt oder nicht.

Die Abwerber sind ihre gemeinsamen Lieferanten

In derselben Woche gab es eine weitere Personalnachricht: Nvidia hat mit einem 60-Milliarden-Dollar-Lizenzvertrag über 100 Mitarbeiter von dem Startup Poolside abgeworben.

Diese Personen werden voraussichtlich dem Nemotron-Projekt von Nvidia beitreten, das darauf abzielt, ein amerikanisches Pendant zu den kürzlich aufgetauchten starken Open-Source-Modellen aus China zu schaffen.

Diese Angelegenheit hat zwei Seiten. Einerseits gibt es die nationale Sicherheitsnarrative: Die Modelle von Unternehmen wie Moonlight und Zhipu haben Washington tatsächlich nervös gemacht. Andererseits gibt es die geschäftlichen Beziehungen: Nvidia liefert Chips an OpenAI, Anthropic und andere geschlossene Entwickler, und jetzt möchte es mit eigenen Chips ein günstigeres, wettbewerbsfähiges Open-Source-Modell schaffen.

Und dieser Weg ist zweiseitig. Am selben Tag, an dem die Nachricht über Malones Abgang bekannt wurde, gab OpenAI auf der Hot Chips-Konferenz die Benchmark-Ergebnisse seines selbst entwickelten Chips Jalapeño bekannt und behauptete, dass dieser in Bezug auf Durchsatz und Reaktionsgeschwindigkeit pro Kilowatt die Nvidia GB300 übertrifft, 700 Watt zu 1400 Watt, mit bis zu 1,9-fachem Durchsatz pro Kilowatt und 3,6-fach geringerer Latenz. Dieser Chip wurde in Zusammenarbeit mit Broadcom entwickelt, ist nur für Inferenz und nicht für Training gedacht und soll Ende dieses Jahres in kleiner Stückzahl eingesetzt werden, mit einer breiten Einführung im Jahr 2027.

Die Lieferanten drängen in das Territorium der Kunden, während die Kunden in das Territorium der Lieferanten drängen.

Es gibt jedoch eine Sache, die beide Seiten selbst lösen müssen: Diese Chips müssen schließlich in Rechenzentren installiert werden, die mit Strom versorgt werden müssen. Und auf der Seite von OpenAI ist die Person, die sich darum kümmert, gerade gegangen.