Anthropic, Cursor, GitHub und OpenAI entwickeln ihre Versionsverwaltung weiter, um sie für den agentischen Einsatz zu skalieren, bei dem Software-Agenten parallel am selben Code arbeiten. Jeder verlässt auf seine Weise das rein dezentrale Modell von Git, bei dem jeder Knoten eine vollständige, autonome Kopie der Historie beherbergt.
- Anthropic ersetzt Git durch Scion, da der Server schwere Operationen übernimmt.
- Cursor behält das Git-Format bei und speichert Pushs über ein Schreibjournal auf S3.
- OpenAI setzt mit Pando auf kausale Konsistenz und senkt die Push-Latenz um fast 80 %.
- GitHub begrenzt Quorum und 3PC auf einzelne Referenzen und erwartet einen bis zu 35-fachen Schreibdurchsatz.
Anthropic ersetzt Git durch Scion
In seinem internen Monorepo, einem einzigen Repository, das seinen Code bündelt, ist Anthropic von etwa 2.500 Merges pro Tag im Mai 2026 auf über 30.000 im September gestiegen. Die Haupt-Historie nähert sich 100 GB an, und für die Continuous Integration (CI) werden fast 25 Millionen Abrufe täglich durchgeführt. Laut Unternehmen hätte eine klassische Git-Nutzung den Transfer von mehr als 600 Petabyte Daten pro Tag erfordert. Hunderte von Mirrors und Snapshots des Repositorys auf Objektspeicher zu betreiben, war unhandlich geworden.
Anthropic hat daher Git durch ein eigenes System ersetzt, genannt Scion, das in 5 Monaten entwickelt wurde. Der Server übernimmt schwere Operationen wie Merges, Rebases und die Erstellung von Commits, während der lokale Client auf eine leichte Schicht beschränkt ist, die einen begrenzten Cache und die bedarfsgerechte Materialisierung von Dateien auf der Festplatte verwaltet.
Ein Scion-Changeset speichert nur die Liste der Dateien, die gegenüber dem ersten Parent geändert wurden, im Gegensatz zu einem Git-Commit, der auf einen vollständigen Objektbaum verweist. Scion verzichtet auch auf Packfiles, die komprimierten Archive, die Git verwendet. Laut Anthropic verbraucht die Infrastruktur 200-mal weniger Rechen- und Speicherressourcen als seine alte Git-Flotte, und die CI hat 25 % mehr CPU-Kapazität gewonnen.
Cursor setzt auf ein Schreibjournal auf S3
Cursor hat das Speicherformat und die nativen Tools von Git auf lokalen NVMe-Festplatten beibehalten. Um die Grenzen von Spokes, der historischen Replikationsarchitektur von GitHub, zu überwinden, hat das Unternehmen eine alternative Engine namens Continuity entwickelt, die auf sein Monorepo und eine Flotte von Micro-Repositories angewendet wird.
Diese Architektur basiert auf Write-Ahead Logs (WAL), die mehrere Objekte hintereinander in derselben Datei speichern. Jeder Push bildet einen separaten Eintrag in diesem Log, und kein Push wird bestätigt, bevor er nicht auf S3 persistent gespeichert ist. Eine Index-Datei, die per CAS (Compare-and-Swap, eine atomare bedingte Aktualisierungsoperation) aktualisiert wird, ordnet jede Transaktion. Die Replikate auf NVMe-Festplatten sind nur Caches, die aus dem Log rehydriert werden, und jeder Knoten kann einen Schreibvorgang empfangen.
Continuity erreicht 120 Pushs pro Sekunde auf S3 Standard und mehr als 300 mit S3 Express One Zone. Darüber hinaus setzt die intrinsische Grenze der Komprimierungsgeschwindigkeit von Git auf der Festplatte ein. Beim Lesen zeigte das System eine lineare Skalierung bis zu 100 Replikaten, ohne Auswirkungen auf Schreibvorgänge.
OpenAI und GitHub passen ihre Architekturen an
In zwei Jahren hat sich das Volumen der Commits auf dem Master-Branch des OpenAI-Monorepos etwa verfünfundzwanzigfacht, und die Zuverlässigkeit der Versionskontrolle war unter 90 % gefallen. In 10 Wochen hat das Unternehmen Pando entwickelt. Dieses Backend verzichtet darauf, einen konsistenten Zustand aller Branches zu einem bestimmten Zeitpunkt bereitzustellen, und übernimmt kausale Konsistenz: Ein Client respektiert die Historie des Autors eines Branches, ohne globale Ordnung mit nicht verwandten Branches. Die Server verwenden unveränderliche Packfiles wieder und speichern Daten auf Objektspeicher, ohne lokale Dekompression bei Pushs. OpenAI gibt an, dass Pando die mediane Push-Latenz um fast 80 % reduziert und es ermöglicht, fast 1 Petabyte Git-Daten pro Tag mit « einer Handvoll » CPU-Kernen zu liefern.
GitHub seinerseits verzeichnete im September 2026 7,38 Milliarden Commits bei 3,35 Milliarden Pushs, ein Volumen, das sich in einem Jahr mehr als verfünffacht hat. Seine Architektur, die derzeit im Produktivbetrieb eingeführt wird, beschränkt Quorum und das 3PC-Protokoll auf einzelne Referenzen und nicht mehr auf das gesamte Repository. Interne Tests zeigten einen 3- bis 4-fach höheren Schreibdurchsatz bei konkurrierenden Repositories. Die autoritativen Daten werden dem Azure-Objektspeicher anvertraut, und GitHub kündigt einen potenziellen Schreibdurchsatzgewinn von bis zu Faktor 35 an, mit autonomer Skalierung der Leseschicht.
