Künstliche Intelligenz

KI: das Vermächtnis einer Blase

In den letzten Jahren hat die prognostizierte „KI-Revolution“ zu einem starken Anstieg der Investitionen in US-amerikanische Technologieunternehmen geführt. Der KI-Boom schien von langer Dauer zu sein. Da jedoch einzelne Akteure und bestimmte Bereiche der IT-Branche zu „schwächeln“ beginnen, wächst die Sorge, dass die Gewinne möglicherweise nicht ausreichend sind, um den positiven Trend im gesamten System fortzusetzen.

Cédric Durand

Der Börsenwert von KI-Unternehmen hat sich im letzten Jahrzehnt verzehnfacht. Wie John Lanchester [1] kürzlich feststellte, sind die zehn größten Unternehmen der Welt mit Ausnahme von einem einzigen an den zukünftigen Wert der künstlichen Intelligenz gebunden. Bis auf ein Unternehmen befinden sich alle in US-amerikanischer Hand, und ihr Gesamtwert macht weit mehr als die Hälfte der US-amerikanischen Wirtschaftsleistung aus.

KI kann auch träumen Fiktive Verhaftung von D. Trump (Foto: ChatGPT)

In den letzten Jahren hat die erwartete „KI-Revolution“ zu einem starken Anstieg der Investitionen in US-amerikanische Technologieunternehmen geführt. Die Aussicht auf einen radikalen Durchbruch bei der posthumanen Intelligenz und auf sagenhafte Produktivitätssteigerungen haben den Raubtierinstinkt der Investoren geweckt, sodass, wie es Ruchir Sharma von der Financial Times ausdrückte, „ganz Amerika auf KI setzt“. Die Investitionen in dieser Branche sind so hoch, dass sie 2025 der wichtigste Motor des US-Wachstums waren. Das Training und der Betrieb von KI-Modellen erfordern eine gigantische Infrastruktur, bestehend aus Rechenzentren, Computerhardware, Kühlsystemen, Netzwerkkomponenten, Stromnetzanschlüssen und Stromversorgung. Um die bis 2030 prognostizierte Nachfrage zu decken, werden die Technologieunternehmen unglaubliche fünf Billionen US-Dollar in diese kostspielige Infrastruktur investieren, die größtenteils in den USA angesiedelt ist.

Das Problem ist, dass ihre Rechnung nicht aufgeht. Um ihren enormen Finanzbedarf zu decken, ist die IT-Branche von einem Modell der Cashflow- und Eigenkapitalfinanzierung zu einem Modell der Fremdkapitalfinanzierung übergegangen. Im Prinzip könnte die Abhängigkeit von Fremdkapital einfach wachsende Gewinnchancen und einen künftig erwarteten Aufschwung abbilden. Die immer komplexeren Finanztransaktionen deuten jedoch auf etwas anderes hin. Ein Großteil des Hypes wird durch Finanzkreisläufe befeuert, in denen Anbieter in ihre Kunden investieren und umgekehrt. OpenAI ist dafür ein Paradebeispiel. Nvidia, sein wichtigster Chip-Lieferant und das wertvollste Unternehmen der Welt, plant, 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren, um damit die Nachfrage nach seinen eigenen Produkten zu finanzieren. OpenAI wiederum gibt fast das Doppelte seines Umsatzes für die Azure-Cloud-Plattform von Microsoft aus, welche die für den Betrieb seiner Dienste erforderliche Rechenleistung bereitstellt. So bereichert das Unternehmen seinen wichtigsten „stillen Teilhaber“, während es gleichzeitig Schulden anhäuft.

Zahlreiche kreative Finanzierungsmodelle sind im Umlauf, etwa das Vorhaben von Meta, ein gigantisches Rechenzentrum in Louisiana zu errichten. Diese 30-Milliarden-Dollar-Anlage soll von Beignet Investor LLC betrieben werden, einem Joint Venture von Meta und einer Private-Equity-Gesellschaft namens Blue Owl. Allerdings werden weder Meta noch die Kunden von Blue Owl für den Großteil der Finanzierung aufkommen, denn das Geld stammt von einem Pool von Anleihegläubigern. Im Wesentlichen verpflichtet sich Meta dazu, die Anlage langfristig zu leasen. Wie FT Alphaville [2] feststellt, „ermöglicht diese clevere Struktur Beignet, von Metas Kreditwürdigkeit zu profitieren, während die Bonität von Meta wie von Zauberhand von den finanziellen Verbindlichkeiten der langfristigen Leasinggarantie unberührt bleibt“.

Hinter dieser ausgeklügelten Finanzkonstruktion verbirgt sich die Tatsache, dass Meta beabsichtigt, rund 1 % seiner Bilanzsumme für den Bau des Rechenzentrums aufzuwenden, und zwar aus folgendem Grund: Allen Beteuerungen gegenüber den Anleiheinvestoren zum Trotz möchte sich das Unternehmen absichern, falls das Zeitalter der unerschöpflichen Superintelligenz nicht wie versprochen eintreten sollte. Der Rechenzentrumsdeal von Meta ist symptomatisch für die aktuelle Marktlage, die ein Finanzanalyst als „das Zusammentreffen eines massiven Kapitalbedarfs, der geringeren Risikobereitschaft der Emittenten und der verfügbaren Liquidität“ beschreibt. Unter diesen Umständen besteht die Aufgabe von Investmentbankern darin, die Kreditgeber davon zu überzeugen, auch solche Risiken einzugehen, die sie eigentlich nicht durchschauen. „Wir haben diese Geschichte schon unzählige Male erlebt“, warnt der Analyst, insbesondere im Vorfeld der Finanzkrise von 2008.

Betrachtet man ausschließlich die soliden Bilanzen der großen Hyperscaler [3] Amazon, Meta, Microsoft oder Alphabet, scheint der KI-Boom anzuhalten. Da sich jedoch bei schwächeren Akteuren wie Oracle und in bestimmten Bereichen der KI-Entwicklungsbranche Schwächen zeigen, wächst die Sorge, dass die Gewinne möglicherweise nicht ausreichend sind, um den positiven Trend in der gesamten Branche fortzusetzen. Der Ansturm auf die KI war eine Folge des jahrelangen Börsenbooms in den USA und eines jahrzehntelangen Superzyklus von fiktivem Kapital mit seinen eigenen Schwachstellen. Das ist der Grund für die wachsende Besorgnis, die sich in der bürokratischen Sprache der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) folgendermaßen ausdrückt: „Sollte ein Rückgang der KI-Investitionen mit einer deutlichenBörsenkorrektur einhergehen, könnten die negativen Auswirkungen gravierender sein als bei früheren Booms. Investoren haben vorzugsweise auf US-Aktien gesetzt, um in KI-Unternehmen zu investieren, aber die versteckte Hebelwirkung könnte sich negativ auf den Kreditmarkt auswirken.“

Daten aus einzelnen Feldstudien deuten darauf hin, dass sich die Produktivität bei Aufgaben wie dem Verfassen von Texten, der Programmierung und der Kundenbetreuung in Callcentern deutlich steigern lässt. Anfangs kommt es zwar zu gewissen Verzögerungen, da die Unternehmen die Kosten für das Training der Programme und die Einschulung in den Umgang mit der KI selbst tragen müssen, aber langfristig profitieren alle, die mit KI arbeiten. Da erwartet wird, dass sich die Technologie allgemein durchsetzen und zu einem Innovationsschub in Forschung und Entwicklung führen wird, sind die Hoffnungen auf wirtschaftliche Vorteile groß. Sollte die künstliche Intelligenz die Produktivität wie versprochen steigern, werden die Nutzer auch deutlich höhere Preise für den Zugang zur KI in Kauf nehmen. Laut JP Morgan [4] würden KI-Anbieter angesichts der geplanten Investitionen „rund 650 Milliarden US-Dollar an jährlichen Dauerumsätzen benötigen“, um eine Rendite von 10 % zu erzielen, „eine überraschend hohe Summe“. Das entspricht etwa 35 US-Dollar pro Monat für jeden der 1,5 Milliarden aktiven iPhone-Nutzer oder 0,55 % des weltweiten BIP. Derzeit werden die Preise künstlich niedrig gehalten, da KI-Unternehmen die tatsächlichen Kosten verschweigen, um ihre Kunden zu binden. Sollten sich Effizienzgewinne realisieren, wird es keine Probleme geben, denn florierende Unternehmen werden über ausreichend Ressourcen verfügen, um ihre Kosten zu decken. Selbst vorsichtige KI-Investoren könnten immer noch hohe Gewinne erzielen. Wenn die KI in einigen Jahren so weit in die Arbeitsprozesse eingedrungen ist, dass die Ausstiegskosten unerschwinglich werden, werden die Kunden keine Wahl mehr haben und unweigerlich zahlen müssen. Die ganze Welt wird KI-süchtig sein, und die Technologieunternehmen werden saftige Gewinne einfahren.

An dieser Strategie der Technologiegiganten kann es keine Zweifel geben. Selbst eine Reihe von Fehlschlägen im Bereich der KI wird die Unternehmen nicht von diesem Kurs abbringen. Die Geschichte des Kapitalismus ist geprägt von Krisenphasen, die von spektakulären Konsolidierungsphasen abgelöst werden. Mitunter könnten die großen Technologieunternehmen von den Umbrüchen in der Branche sogar profitieren. Angesichts des enormen politischen Einflusses der Silicon-Valley-Milliardäre auf die US-Regierung ist nicht auszuschließen, dass sie mit allen Mitteln um die notwendige politische Unterstützung kämpfen werden, um ihre Ziele zu verwirklichen. Gegebenenfalls ließe sich das „Fortschrittsargument“ mit einem geopolitischen Argument ergänzen, indem man den Sieg im KI-Wettlauf gegen China als existenzielle Herausforderung für das Land darstellt und lukrative Militäraufträge in Aussicht stellt.

Doch der Gegenwind wird immer stärker. Nach der Einführung von ChatGPT am 30. November 2022 hat sich die Nutzung der KI allgemein durchgesetzt, und die Bewertungen der KI-Unternehmen sind in die Höhe geschossen. Allerdings ist der tatsächliche Einsatz von KI trotz des Medienhypes hinter den Erwartungen zurückgeblieben. Von einem rasanten Aufschwung in der Arbeitswelt kann keine Rede sein. Das Tempo könnte sich sogar verlangsamen, da nur ein kleiner Teil der Belegschaft betroffen ist. Aktuelle Daten deuten darauf hin, dass der Einsatz von KI nicht zu unmittelbaren Produktivitätssteigerungen führt. Kurz gesagt: Die Automatisierung schreitet zwar voran, aber es gibt keine Anzeichen dafür, dass die bevorstehende „KI-Revolution“ tatsächlich die erhofften wirtschaftlichen Supergewinne bringen wird.

Wie radikale Kritiker nur zu gut wissen und wie Daron Acemoğlu [5] und Simon Johnson [6] schlüssig erklären, gibt es keine effizienzgetriebene kapitalistische Entwicklung. Technologische Verbesserungen sind ein makroökonomisches Phänomen, das von institutionellen Rahmenbedingungen abhängt. Wenn sich Investoren aufgrund der Marktstruktur keine unmittelbaren Profite erwarten, könnten sich sogar leistungsstarke Technologien als unrentabel erweisen und ungenutzt bleiben. Und im Fall von Massenentlassungen würden breite Teile der arbeitenden Bevölkerung verarmen. Aber die größte unmittelbare Gefahr im Zusammenhang mit der KI ist vermutlich eine grassierende Demoralisierung der Arbeitskräfte. Studien legen nahe, dass der intensive Einsatz von KI demotivierend und dequalifizierend wirkt und Langeweile und Mittelmäßigkeit fördert. Es könnte sogar zu einer umgekehrten „J-Kurve der Produktivität“ kommen: Kurzfristige Produktivitätsgewinne würden schnell von einem Rückgang der Arbeitsqualität wettgemacht.

Ein weiteres Problem liegt in der quasi religiösen Fixierung der Tech-Giganten auf KI, die zudem von Führungskräften aus der Privatwirtschaft und von euphorischen Märkten angeheizt wird. Aber konkurrenzbedingte Doppelgleisigkeiten führen zur Vergeudung von materiellen und menschlichen Ressourcen. Hier ist der Unterschied zwischen dem US-amerikanischen und dem chinesischen Umgang mit der KI aufschlussreich. Kapitalistische Volkswirtschaften stehen vor einem gravierenden Koordinationsproblem, wie Michael Roberts [7] betont: „China hat, um die Wirtschaft anzukurbeln, einen zentralen Plan zur Erreichung technologischer Ziele“, aber „in den großen kapitalistischen Volkswirtschaften liegt die gesamte KI-Strategie in den Händen privater KI-Hyperscaler und der sieben größten Tech-Medienkonzerne, für die nicht der technologische Fortschritt, sondern der Profit zählt“.

Sollten die finanziellen Schwierigkeiten der IT-Branche langfristig zunehmen, stellt sich die Frage, ob sich die praktischen Auswirkungen des aktuellen Booms mit denen früherer Spekulationsblasen überhaupt vergleichen lassen. Tatsächlich machen Bau und Infrastruktur nur einen geringen Teil der Ausgaben für den Aufbau von Rechenzentrumskapazitäten aus; fast drei Viertel der Investitionen entfallen auf Computerhardware, vor allem auf moderne Chips (Grafikprozessoren). Anders als die Glasfaserkabel der Dotcom-Ära oder die Eisenbahnen des 19. Jahrhunderts müssen KI-Chips häufig ausgetauscht werden, da ihre Leistung schnell nachlässt und sich die Technologie laufend verbessert. Sollten Investitionen aus Rentabilitätsgründen plötzlich ausbleiben, wäre ein Rückgang der vorhandenen KI im Vergleich zu ihrer derzeitigen Verbreitung durchaus vorstellbar. Zumindest theoretisch käme es dann zu einem Nachlassen des KI-Booms. Die für herkömmliche KI-Anfragen erforderliche Rechenleistung könnte sogar zurückgefahren werden, wenn Investitionskürzungen stärker ins Gewicht fallen als allfällige Kosteneinsparungen durch verbesserte KI-Prozesse.

Das Problem der extrem kurzen Nutzungsdauer hat gravierende finanzielle Folgen. Kredite für Rechenzentren„sind fast immer nicht tilgbare Kredite: Die Rückzahlungen dienen nicht dazu, den ausstehenden Betrag zu reduzieren. Es handelt sich vielmehr um eine unbefristete Finanzierung für einen vermeintlich unbefristeten Vermögenswert. Man geht davon aus, dass am Ende der Kreditlaufzeit – in der Regel fünf bis sieben Jahre – der gesamte Restbetrag refinanziert wird.“ Doch wenn die Chips nach fünf Jahren praktisch wertlos sind, wer soll dann einen Vermögenswert refinanzieren, dessen wichtigste Komponente bereits vollständig abgeschrieben ist?

Ganz zu schweigen von der ökologischen Belastung durch den steigenden Bedarf an Land, Energie und Wasser für den Betrieb von Rechenzentren. Von einem nachhaltigen KI-Boom kann also nicht die Rede sein. In diesem Zusammenhang dient die ideologische Funktion der Weltraumrhetorik der Tech-Giganten dazu, der Fantasie einer grenzenlosen digitalen Zukunft Glaubwürdigkeit zu verleihen. Wie das Suncatcher-Projekt von Google erklärt, „wird der Bedarf an Rechenleistung für die KI – und an Energie – weiter steigen“, aber „in der richtigen Umlaufbahn kann ein Solarpanel bis zu achtmal produktiver sein als auf der Erde und praktisch unaufhörlich Energie erzeugen, sodass deutlich weniger Batterien benötigt werden.“ Folglich „könnte der Weltraum in Zukunft der beste Standort für den Ausbau der KI-Rechenleistung sein“.

Auf der Erde wiederum führt die wachsende Nachfrage nach billiger Energie und Seltenen Erden zu einem Imperialismus alter Schule. Die neue US-Sicherheitsdoktrin macht deutlich, dass „eine Hemisphäre […], die funktionierende kritische Lieferketten garantiert“, in ihrem Sinn ist.Die Beschlagnahmung des venezolanischen Öls durch die Regierung Trump und die expansionistischen Ansprüche auf Grönland wegen der von den Tech-Milliardären begehrten kritischen Rohstoffe zeigen, wie ernst die Lage ist. Sollte die KI den Erwartungen auf längere Sicht nicht entsprechen, könnte es durchaus zu weiteren imperialistischen Abenteuern kommen. Dann würde das digitale Streben nach (ohnehin) illusorischen Effizienzgewinnen einem räuberischen Wettlauf um Kostensenkungen weichen – in einer neuen Ära, die David Harvey [8] treffend als „Akkumulation durch Enteignung“ bezeichnet hat.

4. Februar 2026 Quelle: Après l'IA - Les héritages d'une bulle, Inprecor, Übersetzung: E. F.

Dieser Artikel erschien in die internationale Nr. 3/2026 (Mai/Juni 2026). | Startseite | Impressum | Datenschutz