DAS NEUE MAG 7 DER AGENTIC AI Die erste Phase der KI drehte sich um Hardware – Server, GPUs und die Infrastruktur. Die zweite Phase sind Anwendungen: Intelligenz direkt in die Arbeitsabläufe, Infrastrukturen und physischen Systeme einzubetten, die Billionen-Dollar-Ökonomien betreiben. Hier geschieht die wahre wirtschaftliche Erfassung. Und hier entsteht ein anderes Mag 7 – nicht nur $GOOGL, $MSFT, $NVDA, $AMZN, $META, $AVGO oder $TSM, sondern die Unternehmen, die bereits KI-Gräben tief genug haben, um der Flut standzuhalten. Sie sind die Plattformen, die bereits Gefäße für den Sturm gebaut haben. Das Betriebssystem der KI $PLTR ist zur Ausführungsschicht geworden. AIP trifft Entscheidungen, orchestriert Ressourcen, Richtlinien und Arbeitsabläufe über fragmentierte Systeme in Echtzeit. In der Verteidigung bedeutet das, Logistik, Überwachung und Versorgung über Tausende von Knoten ohne menschliche Verzögerung zu koordinieren. Im Energiesektor bedeutet es, Netze dynamisch gegen Wetter und Nachfrage auszubalancieren. Einmal eingebettet, wird AIP zum Nervensystem des Unternehmens, das in Beschaffung und Compliance auf eine Weise verdrahtet ist, die die Entfernung nicht nur kostspielig, sondern katastrophal macht. Das letzte Quartal unterstrich dies: Der Umsatz überstieg 1 Mrd. USD mit einem Wachstum von 48 % im Jahresvergleich, der US-Kommerz verdoppelte sich fast, die Buchungen überstiegen 2,3 Mrd. USD, und die Regierungsgewinne erstreckten sich von der Armee über die Space Force bis hin zu Maven Smart. Der Torwächter des modernen Internets $NET baut den Ausführungsgraben für agentic AI am Rand auf. Agenten müssen mit der realen Welt kommunizieren – APIs, Websites, Netzwerke – und Cloudflare vermittelt bereits 20 % des globalen Verkehrs. Diese Position macht es zur Durchsetzungs-Schicht. Workers AI ermöglicht Inferenz am Rand, Zero Trust sichert die Oberfläche, und aufkommende Pay-per-Crawl-Modelle drehen die Wirtschaft um, sodass, während Agenten das Web durchsuchen, das Web selbst monetarisiert. Wer den Verkehrsweg kontrolliert, setzt die Regeln für das Engagement. Cloudflare muss keine Modelle besitzen – es besitzt die Engpässe zwischen Modellen, Agenten und dem Internet. Der Wächter der Cloud-Ära $CRWD-Graben ist eine budgetäre Bindung, die direkt mit agentischen Aktivitäten skaliert. In einem KI-gesteuerten Unternehmen erweitert jede autonome Aktion die Angriffsfläche. CrowdStrike verteidigt nicht nur Endpunkte mehr – es verkauft eine Kontrollschicht für maschinenschnelle Sicherheit, wo ARR im Gleichschritt mit dem Wachstum der Arbeitslast expandiert. Net new ARR beschleunigte sich wieder auf 221 Mio. USD, das ~85% sequenzielle Wachstum von Charlotte AI validierte OPEX-Einsparungen durch automatisierte Triage, und Falcon Flex machte die ARR-Expansion nutzungsorientiert. Falcon Cloud trägt jetzt mit ~700 Mio. USD ARR bei und erweitert die Dominanz in die Laufzeit – wo autonome Software tatsächlich operiert. Sicherheit hier ist ein sich verstärkendes Flywheel, und CrowdStrike besitzt die Schienen. Die Grundlage der KI-Datenliquidität $SNOW hat sich als die Liquiditätsschicht positioniert. Agenten benötigen nicht nur Trainingsdaten – sie benötigen verwaltete, abfragbare, plattformübergreifende Streams, auf die sie zugreifen können. Unternehmen konsolidieren sich in der Data Cloud und verstreuen sich nicht über Silos: 125 % NRR ist zurückgekehrt, der RPO-Rückstand erreichte 7 Mrd. USD, und das Wachstum des $MSFT Azure-Kanals liegt bei ~40 % im Jahresvergleich. Cortex AI SQL und OpenFlow (~6.000 wöchentliche aktive Konten) geben Agenten eine nativen Sprache, um über Unternehmensdaten nachzudenken. Einmal in Produktionsarbeitsabläufe verdrahtet, wird Snowflake zum Substrat, durch das Agenten atmen – es zu entfernen würde Systeme ersticken, die bereits laufen. Die Datenbank der KI-gesteuerten Anwendungen $MDB hat Atlas in die Gedächtnisebene verwandelt. Der Open-Source-„Kommodifizierung“-Bärfall hat sich umgedreht – Open Source wurde zum Trichter, und jetzt verpflichten sich Unternehmen im Großhandel. Die Deutsche Telekom hat die Abrechnung für ~30 Mio. Abonnenten verschoben, ein Automobilhersteller hat ~8,5 Mio. Fahrzeuge migriert, alles weil agentische Apps Retrieval-Qualität, Vektor-Embeddings und Streaming-Schreibvorgänge innerhalb eines Substrats verlangen. Atlas kombiniert operationale und Retrieval-Funktionen in einem einzigen zustandsbehafteten Gedächtnis – die Schicht, in der Agenten in Echtzeit abrufen und aktualisieren. Sobald das eingerichtet ist, kann nichts anderes Zustand und Abruf in großem Maßstab halten, was eine Verdrängung sehr schwierig macht. Das KI-Netzwerk für Mobilität & Robotik $TSLA ist der einzige, der digitale und physische Gräben verbindet. Dojo trainiert die Modelle, die Flotte bietet Inferenz in großem Maßstab, und frühe Robotaxi-Piloten bahnen den regulatorischen Weg. Autonomie im physischen Raum erfordert ein vertikal integriertes Daten-Flywheel, und Tesla hat es. Energie ist das zweite Standbein: Megapacks integrieren sich in Netze, in denen Agenten Elektronen ausbalancieren. Optimus teilt den Wahrnehmungsstapel mit Fahrzeugen und verwandelt Fortschritte in der Mobilität in Fortschritte in der Robotik und umgekehrt. Teslas Autonomie-Stack ist einzigartig, weil er auf realen Daten über Mobilität, Energie und Robotik in globalem Maßstab läuft. Das Kontrollzentrum für öffentliche Sicherheit $AXON hat die öffentliche Sicherheit in eine KI-native Plattform verwandelt. Tasern und Bodycams verteilen die Hardware, aber Evidence_com und sein Software-Ökosystem schaffen institutionelle Bindungen. Behörden legislatieren um die Plattform, was sie zum de facto Betriebssystem für Video, Fallmanagement und Echtzeit-Dispatch macht. Sobald KI die Videoverständnis und Reaktion aufrüstet, vertieft sich der Graben nur noch – denn man schreibt keine Gesetze um oder schult Kräfte um, um Anbieter zu wechseln. Abschließende Gedanken Das bedeutet, ein KI-Rettungsboot zu haben: nicht den Sturm zu überstehen, sondern Macht zu konsolidieren, während autonome Agenten Budgets, Netzwerke, Institutionen und die physische Welt umgestalten. Die erste Phase belohnte diejenigen, die GPUs für den Modellrausch verkauften. Die zweite Phase belohnt diejenigen, die die Punkte kontrollieren, an denen Agenten in die Realität einstecken.