Open Source schließt die Lücke, die VMware und der KI-Boom hinterlassen haben

Die jüngste Nachricht aus der Open-Source-Infrastruktur ist zugleich eine der kleinsten, gemessen am Code: eine einzelne Shared Library. Am 3. November berichtete The Register, dass der Cloud-Architekt Andrija Panić OpenVDDK gebaut hat, einen unabhängigen Ersatz für VMwares Virtual Disk Development Kit, kurz VDDK.

VMware beschreibt das VDDK als „a set of libraries and utilities that enable software developers to create applications that can access and manipulate virtual disks“. Im August beschränkte das Unternehmen den Download des Kits auf Partner. Kunden verloren den Zugang. Ebenso die Migrationstools, die stillschweigend davon abhingen.

Panić sagte dem Register, er habe die Bibliothek in Go geschrieben, mit einer dünnen C-Schicht. Diese Schicht biete dieselbe C-Schnittstelle, denselben Bibliotheksnamen und dieselben Symbolversionen wie VMwares Code. Er habe sie aus öffentlicher Dokumentation und Black-Box-Tests gebaut, und sie enthalte keinen Code von VMware. Sie liest Festplatten. Schreiben kann sie nicht.

Warum eine einzelne Bibliothek für einen Migrationsmarkt zählt

Der Punkt ist nicht die Bibliothek. Der Punkt ist, was sie lädt. „Viele Tools, die nichts gemeinsam haben außer VMware, nutzen dieselbe kleine Bibliothek, um die Festplatten einer virtuellen Maschine zu lesen: virt-v2v und nbdkit, die Importer in Forklift/MTV, Proxmox VE und Apache CloudStack, dazu unzählige Skripte aus den Häusern selbst“, sagte Panić per E-Mail dem Register. „Als die öffentlichen VDDK-Downloads endeten, wurden alle davon schwieriger zu installieren und zu betreiben.“

Das ist eine treffende Beschreibung dessen, wie Unternehmensinfrastruktur altert. Sie altert nicht durch eine einzelne dramatische Abkündigung. Sie altert dadurch, dass eine Download-Seite still wird. Panić nannte sein Motiv schlicht. „Ich fand es nicht fair, dass die Fähigkeit der Leute, ihre eigenen Daten zu bewegen oder zu schützen, von einer Download-Seite abhängen sollte.“

Er sagte dem Register, er habe OpenVDDK auf den vSphere-Versionen 6.7 U3, 7.0.3, 8.0.3 und 9.1.1 getestet. Labortests auf der letzten Version, gelesen über vCenter auf einem eigenständigen ESXi-Host, hätten bei jedem Festplatten-Lesevorgang übereinstimmende Ergebnisse geliefert. Auch unabhängige Tester hätten Erfolg gemeldet, mit Forklift (VMware nach KubeVirt, kalt und warm), MTV auf OpenShift, einer Proxmox-VE-Pipeline und eigenen Tools auf nbdkit-Basis.

Dann die Einschränkung, die er von sich aus anführte. Berichte über Produktivnutzung seien „not independently audited customer endorsements or a guarantee of suitability for every production environment“. Das ist die ehrliche Position für ein so junges Projekt. Man sollte sie wiederholen, bevor jemand eine Migration darauf aufbaut.

Er ist nicht allein in dieser Lücke. The Register merkt an, dass OpenNebulas OneSwap-Tool eine Erfolgsquote von 96 Prozent für KVM-Migrationen beansprucht. Nutanix hat sein Move-Tool so angepasst, dass es ohne VDDK funktioniert, und Red Hat arbeitet an einer Lösung mit einem veröffentlichten Workaround.

Die andere Art von Release: ein Betriebssystem für Agenten

Zwei Tage früher, am 1. November, verwendete ein anderes Projekt dasselbe Wort, „crew“, für etwas weniger Alltägliches. Friday, veröffentlicht auf GitHub, lässt Claude Code und Codex nebeneinander auf einer lokalen Maschine laufen, als kleines Team von Coding-Agenten. Es ist Open Source und es ist früh. Es zeigt auch, wohin die Release-Aktivität gewandert ist: weg von Kernels und Desktop-Umgebungen, hin zu Orchestrierungsschichten für Modelle.

Dasselbe Muster zeigt sich über die Releases der Woche. Am 3. November veröffentlichte ein Entwickler Octomind, beschrieben als Open-Source-KI-Harness, gebaut um Tokens zu sparen und geschrieben in statischem Rust. Ebenfalls am 3. November stellte NVIDIA auto-ontology ein, ein Open-Source-Repository. Am 28. Oktober berichtete The Register, Cisco habe Project Quarry als Open Source freigegeben. Es ist eine Engine zur Verhaltenserkennung, die KI-Agenten auf Aktionsfolgen überwacht, die einzeln harmlos wirken und zusammen bösartig sind.

Ciscos Amy Chang, Leiterin der Forschung zu KI-Bedrohungen und Sicherheit, gab dem Register ein Exklusivinterview zu dem Projekt. Sie verglich das Problem mit der Betrugserkennung bei Kreditkarten: eine kleine Testabbuchung, dann ein weiterer Kauf, dann „now I'm gonna buy the PS5“. Quarry betrachte die gesamte Agentensitzung, sagte sie, denn „one tool call may seem in-scope until you realize that that next step is taking that information and sending it to an attacker-controlled inbox or server“.

„A policy can produce a finding when the trace shows a sensitive file read followed within a defined window by an external send“, schrieben Ciscos Forscher in einem Blogbeitrag, der dem Register vorlag.

Das ist ein Sicherheitsprodukt, kein Betriebssystem. Aber es ist dieselbe Gattung von Release: eine gemeinsame Sprache, ein Regelformat, eine Referenzimplementierung, veröffentlicht bevor der Markt sich auf Standards geeinigt hat.

Was die älteren Releases über das Muster verraten

Nicht jedes Open-Source-Release der letzten Woche dreht sich um KI. Am 27. Oktober erschien ein Projekt namens Zen, ein systemweiter Werbeblocker für Windows, macOS und Linux. Er installiert einen lokalen Proxy und ein lokal erzeugtes Root-Zertifikat, um HTTPS-Verkehr zu filtern, auch aus Desktop-Anwendungen. Er steht unter MIT-Lizenz, und seine Seite listet 33 Mitwirkende. Am 1. November veröffentlichte ein Entwickler Medo, einen 4K-Medieneditor für Haiku OS in unter 1,44 MB. Am 2. November kam OpenCoaster: ein Clean-Room-Freizeitpark-Simulationsspiel im Browser, inspiriert von Achterbahn-Tycoon-Titeln der Jahre 1999 bis 2004, mit 19 Fahrgeschäften und 13 Ständen.

Das sind Hobby- und Kleinteamprojekte, und sie zählen für die Menschen, die sie nutzen. Aber dort liegen nicht das Geld und die Auseinandersetzung.

Die wirtschaftliche Frage unter alldem ist, ob es sich lohnt, eine Inferenz-Engine als Open Source zu veröffentlichen. Ein Forschungsbeitrag von userecurrence.ai vom 3. November fragt genau das: Ist das Hosten einer Open-Source-Inferenz-Engine profitabel? Der Beitrag gibt keine Antwort, also bleibt die Frage offen. Nicht offen ist die Richtung. Ein am 3. November eingereichtes arXiv-Paper untersucht Open-Source-5G-RAN-Plattformen nach Leistung und Fähigkeiten, die Telekom-Variante derselben Debatte.

Es gibt auch einen rechtlichen KI-Winkel. Ein Entwickler veröffentlichte am 28. Oktober casecite, beschrieben als neu gebaute, als Open Source freigegebene Version dessen, wofür Harvey 500.000.000 eingesammelt hat. Das ist eine Behauptung aus dem Repository des Projekts selbst, keine Prüfung, und sollte auch so gelesen werden.

Die Infrastruktur, für die die Software geschrieben wird

All diese Open-Source-Aktivität findet vor dem Hintergrund eines außergewöhnlichen physischen Ausbaus statt. Beim Ausbau entsteht die Reibung.

Am 3. November berichtete Tom's Hardware, xAI nutze acht umgebaute Triebwerke von Düsenflugzeugen, um ein Rechenzentrum in Mississippi mit Strom zu versorgen. Die Genehmigungen erlauben einen um 25 Prozent höheren Grenzwert für flüchtige organische Verbindungen. Die New York Times, zitiert von Tom's Hardware, berichtet, das Southern Environmental Law Center habe Mississippis Entscheidung angefochten, die Triebwerke zu genehmigen. Die Gruppe argumentiert, xAI habe nicht garantiert, dass die Triebwerke die Emissionsstandards für Schadstoffe einschließlich Formaldehyd einhalten. Sie wirft dem Unternehmen außerdem vor, die prognostizierten Emissionen zu niedrig anzusetzen. Dieselbe Gruppe hatte xAI bereits wegen Gasgeneratoren verklagt, die ohne erforderliche Genehmigungen betrieben wurden.

Ebenfalls am 3. November berichtete Tom's Hardware, Envision Energy habe nach eigenen Angaben weltweit die erste kommerzielle Rechenzentrumsinstallation eines integrierten 800-Volt-Gleichstromsystems abgeschlossen. Standort ist das Galaxy-AI-Rechenzentrum in Ulanqab in der Inneren Mongolei. Das System wandelt 10-kV-Mittelspannungswechselstrom direkt in einen 800-V-Gleichstrombus um. Es nutzt einen Festkörpertransformator und integrierte Batteriespeicher mit Koordination im Millisekundenbereich, um Lastschwankungen der GPUs abzufedern. Envision zufolge soll der Campus auf 3 GW skalieren und schließlich bis zu eine Million KI-Beschleuniger tragen. Das sind die Zahlen des Unternehmens, aus seiner Pressemitteilung.

Die Benennung dieser Anlagen ist inzwischen ein politischer Akt. Am 3. November berichtete The Verge, OpenAI nenne seine Rechenzentren nun „compute campuses“. Der Begriff erschien in einer Ankündigung zum Start des Grid Protectors Program, beginnend mit einem Standort im Effingham County in Georgia. Auf rund 900 Wörtern zählte The Verge zwei Verwendungen von „data center“ gegenüber deutlich mehr von „compute campus“. Axios hatte am Montag berichtet, OpenAI plane die Umbenennung nach den Midterms. Holly Elmore von PauseAI US sagte zu The Verge: „Rebranding them 'compute campuses' may fool listeners once or twice but it's not the name 'data center' that is unpopular, it's the giant, polluting construction projects.“ Tom's Hardware berichtete am 2. November ebenfalls über die Umbenennung und merkte Berichte an, wonach OpenAI die Präsidentschaftswahl 2028 zu einem KI-Thema werden sieht.

OpenAIs Bemühungen gegenüber der Regierung setzten sich am 3. November fort. CNBC berichtete, das Unternehmen habe den ehemaligen US-Heeresstaatssekretär Dan Driscoll für eine Rolle in der nationalen Sicherheit verpflichtet. The Decoder nannte unter Berufung auf das Wall Street Journal und OpenAIs Ankündigung den Titel „Senior Counselor for National Security Modernization“. Driscoll beaufsichtigte fast eine Million Soldaten und mehr als 265.000 zivile Beschäftigte und reichte seine Kündigung Ende August 2026 ein.

Der Bauteilmangel erreicht den Desktop

Unterdessen taucht die Hardwareseite des KI-Ausbaus in einem unerwarteten Datensatz auf. Am 3. November berichtete Tom's Hardware, Valves Steam-Umfrage vom Oktober zeige, dass der Anteil der Systeme mit 32 GB RAM um 5,16 Prozent gefallen sei. Das folgte darauf, dass 32 GB nur einen Monat zuvor die beliebteste Konfiguration gewesen waren. Auch der Anteil der Spieler mit insgesamt 1 TB oder mehr Speicher schrumpfte um fast 5 Prozent, während Systeme mit 8 GB und 16 GB zulegten. Tom's Hardware bringt die Verschiebung mit dem KI-getriebenen Bauteilmangel in Verbindung, wobei RAM das am stärksten betroffene Segment sei. Der Preis für 4.000 Megabyte Speicher ist in dieser Rechnung nur ein Ausschnitt.

Das ist der Kontext, in dem Open-Source-Releases gelesen werden sollten. Software wird billiger zu schreiben und leichter zu veröffentlichen. Die Maschinen, auf denen sie läuft, werden teurer und umkämpfter. Eine Bibliothek, die einen Migrationsweg wiederherstellt, zählt gerade deshalb, weil die Alternative, zu bleiben wo man ist, jetzt mehr kostet.