Weltweit reiben sich Ökonomen und Anleger die Augen: OpenAI meldet zweistellige Milliardenverluste pro Quartal, und jeder noch so kleine YouTuber mit Anlegertipps warnt inzwischen vor dem Platzen der KI-Blase. Und doch pumpen Investoren weiter Geld in KI, während OpenAI-Chef Sam Altman erklärt, die Betriebskosten interessierten ihn nicht im Geringsten. Wie ist diese Diskrepanz zwischen Horrorzahlen und ungebrochener Investitionsfreude zu erklären?

Die Strategie des „Wachstums, koste es, was es wolle“ ist altbekannt: Amazon, Uber, Netflix – sie alle verbrannten in den ersten Jahren Kapital, um Märkte zu erobern. Aber ihre Verluste bewegten sich im einstelligen Milliardenbereich pro Jahr, nicht bei über elf Milliarden in einem einzigen Quartal. Und sie hatten Geschäftsmodelle, bei denen Skaleneffekte irgendwann die Kosten drückten.

OpenAI dagegen betreibt eine Technologie, deren variable Kosten – Chips, Strom, Rechenzentren – mit jeder Generationsstufe steigen. Laut einer Analyse der Unternehmensberatung Bain wäre bis 2030 in der KI-Branche ein globaler Jahresumsatz von zwei Billionen Dollar (sic!) nötig, um die benötigte Rechenleistung zu finanzieren. Die Lücke ist so groß, dass sie mit Abomodellen schlicht nicht zu schließen ist. Sie ist ein klares Signal an alle potenziellen Konkurrenten: Ihr könnt hier nicht mitspielen, ohne euch zu ruinieren.

Trotzdem zieht niemand den Stecker. Warum?

OpenAI geht es nicht darum, bloß ein neuer Player der globalen Plattformökonomie zu werden. Es geht vielmehr um geopolitische Machtsicherung. Die USA behandeln fortgeschrittene KI inzwischen wie ein nationales Infrastrukturprojekt. Es ist für sie das geopolitische Großprojekt des 21. Jahrhunderts, mit dem sie ihre Dominanz sichern wollen.

Palantir-Chef Alexander Karp hat eine solche nationale Großanstrengung in seinem Buch „The Technological Republic“ offen gefordert. Und Trumps Entscheidung, die leistungsfähigsten Nvidia-Chips exklusiv in den USA zu halten, zeigt das unverblümt. Das Weiße Haus hat im Herbst bereits angekündigt, den Ausbau von Rechenzentren als „kritische Infrastruktur“ zu priorisieren. Was hier entsteht, ähnelt eher dem Manhattan-Projekt als dem nächsten iPhone aus dem Silicon Valley.

Wie beim Atomprogramm der 40er Jahre entsteht eine technologisch, politisch und finanziell abgeschirmte Großstruktur, die nur unter staatlicher Protektion funktionsfähig ist. Es gelten dann andere Regeln: Nvidia, Microsoft, OpenAI und Co. werden gegen ausländische Konkurrenz abgeschirmt, rechtlich privilegiert und politisch getragen. Die Verluste sind keine betriebswirtschaftlichen Fehlplanungen, sondern Vorleistungen für ein Machtinstrument, das später kaum noch einholbar ist. Deshalb verwundert es nicht, dass Altman mit seinen nationalen Ausbauplänen und seiner demonstrativen Gleichgültigkeit gegenüber den gigantischen Kosten auftritt, als stünde er an der Spitze eines neuen Manhattan-Projekts.

Wer die technologische Infrastruktur kontrolliert, bestimmt die Standards, Protokolle und Abhängigkeiten der nächsten Jahrzehnte. Und die USA haben in ihrer Geschichte mehrfach bewiesen, dass sie zur Absicherung technologischer und wirtschaftlicher Vorherrschaft selbst vor gravierenden Kollateralschäden nicht zurückschrecken und geopolitische Prioritäten über ökologische und gesellschaftliche Folgen stellen. Die absehbaren Schäden des KI-Ausbaus für Umwelt und Klima gelten in Washington als verkraftbarer Preis.

Strategische Warnungen vor dem Crash

Die offenen Anspielungen der CEOs wie Mark Zuckerberg auf das mögliche Platzen der KI-Blase sind in diesem Kontext kein Alarmruf, sondern strategisch platzierte PR. Wer öffentlich vor einer Überbewertung warnt, signalisiert Investoren, dass nur die größten Player stabil genug sind, um einen Crash zu überstehen. Das erschwert kleineren Konkurrenten die Finanzierung und senkt deren Übernahmepreis, sobald die Kurse in den Keller rauschen.

Angesichts dieses Gigantismus muss Europa einen anderen Weg einschlagen als die USA. Weder Gigawatt-Rechenzentren noch milliardenschwere Chipfabriken sind eine realistische Option; ökologisch wären sie ein Desaster. Souveränität heißt stattdessen, die Kontrolle über Standards, Schnittstellen und Zugänge zu behalten: offene Modelle, offene Daten, gemeinsame europäische Compute-Cluster, klare Interoperabilitätsvorgaben und eine demokratische Aufsicht über die KI-Systeme, die in Wirtschaft und Verwaltung eingesetzt werden.

Die Schweiz zeigt mit dem Apertus-Programm, dass ein solcher Weg möglich ist. So könnte sich Europa langfristig vom KI-Tropf der USA abnabeln, ohne den Kontinent in eine zweite Rechenzentrumswüste nach dem Vorbild Arizonas zu verwandeln.

(hag)

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Fazit

Entlassungswellen und Rekordgewinne in den USA – der „Jobless Boom“ durch KI

Die US-Wirtschaft streicht dieses Jahr fast eine Million Jobs, während die Unternehmensgewinne sprunghaft steigen und die Aktienmärkte neue Höchststände erreichen. Experten nennen dies den „Jobless Boom“. Chen Zhao von Alpine Macro, einem Investment-Forschungshaus, macht den zunehmenden Einsatz von KI dafür verantwortlich. Die Technik steigere die Produktivität, drücke aber die Nachfrage nach Arbeitskräften. Amazon etwa entließ 14.000 Mitarbeiter trotz hoher Gewinne. Der Trend, der zunächst die Tech-Branche traf, breitet sich nun aus.

Trotz der Entlassungen bleibt die Arbeitslosenquote mit 4,3 Prozent niedrig. Zhao erklärt dies mit einer schrumpfenden Zahl verfügbarer Arbeitskräfte: Baby-Boomer scheiden aus dem Berufsleben aus, und die restriktive Einwanderungspolitik der Trump-Regierung verringert die Zuwanderung. Andere Experten sehen nicht die KI als Hauptursache, sondern eine Korrektur nach übermäßigen Einstellungen während der Pandemie.

Meta kündigt 600 Milliarden US-Dollar KI-Investitionen an

Meta, ein Social-Media-Konzern, will 600 Milliarden Dollar investieren, um neue Rechenzentren in den USA zu bauen. Chef Mark Zuckerberg spricht von einer „persönlichen Superintelligenz für jeden“, bleibt aber vage, was das bedeuten soll. Woher die riesige Summe kommen soll, verrät Meta nicht. Im dritten Quartal 2025 erzielte der Konzern 51 Milliarden Dollar Umsatz, 26 Prozent mehr als im Vorjahr.

Vieles deutet darauf hin, dass Meta auf externe Geldgeber setzt. Im Oktober einigte sich der Konzern mit Blue Owl, einem Investmentunternehmen, auf ein 27 Milliarden Dollar teures Rechenzentrum in Louisiana, das bisher größte seiner Art. Im selben Monat kündigte Meta eine 1,5-Milliarden-Dollar-Investition in ein Rechenzentrum in Texas an.

Anthropic will Umsatz bis 2028 auf 70 Milliarden Dollar steigern

Anthropic, ein KI-Unternehmen, das das Modell Claude entwickelt, will seinen Umsatz von 4,7 Milliarden Dollar im Jahr 2025 auf 70 Milliarden Dollar im Jahr 2028 steigern. Das wäre eine Verfünfzehnfachung in drei Jahren. Die größte Hürde: Derzeit arbeitet Anthropic mit einer Bruttomarge von minus 94 Prozent. Für jeden Dollar Umsatz entstehen fast zwei Dollar Serverkosten. Bis 2025 soll die Marge auf 50 Prozent steigen, bis 2028 auf 77 Prozent. Den Großteil seiner Einnahmen erzielt Anthropic über API-Zugänge für Unternehmen, die bis 2028 mehr als 80 Prozent des Umsatzes ausmachen sollen.

Zum Vergleich: OpenAI, ein KI-Modellhersteller, rechnet für Ende 2025 mit einem Umsatz von 20 Milliarden Dollar, fast dem Vierfachen von Anthropics Prognose für das Gesamtjahr. OpenAI will bis 2028 einen Jahresumsatz von 100 Milliarden Dollar erreichen, bei einem Verlust von 50 Milliarden Dollar. Beide Firmen müssen massiv wachsen und gleichzeitig ihre Kosten senken. Ob die Nachfrage nach KI-Diensten tatsächlich so stark steigt, bleibt offen.

EU will Training von KI-Modellen erleichtern

Die EU-Kommission plant umfangreiche Änderungen an der Datenschutz-Grundverordnung durch den Digital-Omnibus. Das Ziel: digitale Vorschriften vereinfachen, Verwaltungsaufwand und Kosten für Unternehmen senken und so die Wettbewerbsfähigkeit Europas stärken. Kritiker befürchten, dass dies auf Kosten bestehender Datenschutzstandards geschieht. Im Fokus steht die Ausweitung des „berechtigten Interesses“ als Rechtsgrundlage für Datenverarbeitung. Mit dem neuen Entwurf könnte das Speichern und Auslesen von Tracking-Cookies bereits aufgrund unternehmerischer Ziele erfolgen. Nutzer hätten nur noch die Möglichkeit eines nachträglichen Widerspruchs, eines Opt-outs.

Die Kommission plant zudem, das Training von KI-Systemen mit personenbezogenen Daten auf Basis des berechtigten Interesses zu ermöglichen. Dies würde die oft nötige Einholung von Einwilligungen erübrigen. Die Aufsicht über KI soll in einem „AI Office“ gebündelt werden, eine zentralisierte Kontrollstruktur, von der vor allem große Online-Plattformen profitieren würden. Paul Nemitz, früherer EU-Kommissionsdirektor, warnt, dass mit dem neuen Entwurf vom Datenschutz nichts mehr übrig bleibe.

ChatGPT empfiehlt je nach Zugang unterschiedliche Nachrichtenquellen

ChatGPT verhält sich nicht einheitlich bei Nachrichtenempfehlungen. Eine Studie der Universität Hamburg und des Leibniz-Instituts für Medienforschung fand systematische Unterschiede zwischen dem Web-Interface und der API-Schnittstelle. Die Forschenden analysierten über fünf Wochen mehr als 24.000 Antworten auf nachrichtenbezogene Anfragen im deutschen Sprachraum. Im Web-Interface dominieren Medien des Axel-Springer-Verlags, mit dem OpenAI einen Lizenzvertrag hat. Die Webseiten welt.de und bild.de machten dort etwa 13 Prozent aller Quellenverweise aus. Über die API waren es nur rund 2 Prozent. Die API bevorzugt stattdessen Wikipedia und kleinere lokale Medien.

Besonders problematisch wird es, wenn Nutzer explizit nach Quellenvielfalt fragen. ChatGPT listete dann zwar mehr unterschiedliche Quellen auf, darunter aber auch stark politisch gefärbte Seiten, propagandistische Medien und sogar nicht existierende Domains. OpenAI gibt keine Informationen zu den Unterschieden zwischen Web-Interface und API preis. Nutzer müssen daher kritisch bleiben und Quellen selbst prüfen.

Siri setzt auf Gemini und Apple zahlt kräftig

Apple hat laut Bloomberg einen Partner für KI gefunden: Googles Gemini. Das KI-Modell soll künftig das Herz einer kommenden LLM-Serie sein, die Fragen so gut beantworten kann wie ChatGPT, Claude oder Gemini. Mit einer Implementierung wird im kommenden Jahr gerechnet. Apple hat seit Jahren Probleme, mit seiner KI-Technik zu OpenAI, Anthropic oder Google aufzuschließen. Gemini soll angeblich auf Apples eigenen Servern laufen, eine offizielle Ankündigung ist nicht geplant.

Ein Preis für den Deal wurde ebenfalls genannt: eine Milliarde Dollar im Jahr. Apple verdient von Google bereits jetzt deutlich mehr. Rund 20 Milliarden Dollar sollen nur dafür fließen, dass Google seine Suchmaschine als Standard auf iPhone, Mac und iPad platzieren darf. Weder Google noch Apple haben sich zu dem Bericht geäußert. Vor Frühjahr 2026 ist mit offiziellen Informationen nichts zu rechnen.

Inception setzt auf Diffusion statt LLMs

Inception, ein KI-Start-up, hat 50 Millionen Dollar Kapital eingesammelt, angeführt von Menlo Ventures, einem Risikokapitalgeber. Beteiligt sind auch Microsoft, Nvidia, Databricks und Snowflake. Inception setzt auf Diffusionsmodelle für Text und Code. Diese Technik, bekannt aus der Bildgenerierung, erstellt komplette Inhalte wie Code-Blöcke oder Essays auf einmal und verfeinert sie dann stufenweise, statt sie Wort für Wort zu generieren.

Das Ergebnis: deutlich höhere Geschwindigkeit. Das hauseigene Modell Mercury schafft mehr als 1.000 Token pro Sekunde. Herkömmliche Modelle wie GPT-4 erreichen nur 40 bis 60 Token. An die Qualität dieser Modelle reicht Mercury aber nicht heran.

Fendt Xaver GT: Autonomer Roboter für Unkrautbekämpfung ohne Fahrer

Fendt, ein Landmaschinenhersteller, hat auf der Agritechnica in Hannover den vollautonomen Feldroboter Xaver GT vorgestellt. Das System arbeitet komplett ohne menschliche Bedienperson und soll Landwirten helfen, den Pestizideinsatz zu reduzieren. Die mechanische Unkrautbekämpfung erlebt laut Fendt eine Renaissance. Resistenzen von Beikräutern gegen Herbizide und der gesellschaftliche Druck zur Pestizidreduktion treiben diese Entwicklung voran.

Der autonome Xaver GT nutzt Sensortechnik sowie KI-gestützte Bildverarbeitung für die Navigation. Für die exakte Reihenführung wird eine kamerabasierte Pflanzenreihenerkennung eingesetzt. Die KI des „RowPilot“ soll zwischen Kulturpflanzen und Beikräutern unterscheiden und die Hackgeräte entsprechend steuern. Das könnte vor allem für ökologisch wirtschaftende Betriebe interessant sein, da mechanische Unkrautbekämpfung dort die einzige Option darstellt. Aber auch konventionelle Betriebe nutzen zunehmend mechanische Verfahren.

(mali)