(Fast) alle Welt warnt vorm Platzen der KI-Blase

Dass KI eine Blase sein könnte, macht seit geraumer Zeit die Runde. Selbst Sam Altman und Mark Zuckerberg haben davon bereits gesprochen. Nun ist auch Pat Gelsinger in den Tenor eingestiegen. Der ehemalige Intel-Chef ist sich sicher, dass es eine Blase ist, glaubt aber, bis zum Platzen würde es noch dauern – Jahre sogar. Banken und Wirtschaftsmedien, Analysten und Investoren, alle versuchen derzeit den Blick in die Glaskugel.

Die Bank of England warnt laut der Zeitung The Guardian als eines von vielen Finanzinstituten, es könne schon bald zu einer plötzlichen Marktkorrektur kommen. Es wird zwar nicht vom Platzen gesprochen, aber davon, dass die aktuellen Bewertungen und Kurse so nicht dauerhaft stimmen können. Eine Korrektur bedeutet schließlich immer, dass etwas falsch sein muss. Dem vorausgegangen war auch schon eine ähnliche Warnung der Deutschen Bank. Die sorgt sich vor allem um die US-amerikanische Wirtschaft. Der KI-Boom sei nicht nachhaltig. Dabei seien die derzeitigen Investitionen rund um KI so massiv, dass sie die USA vor einer Rezession bewahren.

Auch der Harvard Economist schreibt, dass 92 Prozent des Bruttoinlandsprodukt-Wachstums der USA auf dem Boom rund um KI-Datenzentren basieren. Zugleich würde dadurch eine wirtschaftliche Stagnation verschleiert. Die Unternehmensberatung Bain und Company meint, KI-Unternehmen können gar nicht so viel einnehmen, wie sie für Rechenleistung ausgeben. Dafür wäre ein Jahresumsatz von zwei Billionen US-Dollar erforderlich, um die Rechenleistung zu finanzieren, die benötigt wird, um den bis 2030 erwarteten Bedarf an KI zu decken, steht in einem Bericht, sowie: „Selbst mit Einsparungen durch KI fehlen der Welt noch 800 Milliarden Dollar, um mit der Nachfrage Schritt zu halten.“

Meta und Google als Gewinner des Platzens

Die KI-Unternehmen haben allesamt massive Investitionen in Datenzentren angekündigt. Meta will ein 2-Gigawatt-Rechenzentrum so groß wie halb Manhattan bauen, das Project Stargate von Donald Trump als eigener Erfolg angekündigt, soll 500 Milliarden kosten, hinzukommen eine Reihe weiterer Deals, vorwiegend mit OpenAI, bei denen die Zugehörigkeiten nicht immer klar sind.

Zudem werden KI-Unternehmen extrem hoch bewertet. OpenAI ist inzwischen mit 500 Milliarden bewertet. Tatsächlich schreibt das Unternehmen aber Verluste und rechnet frühestens 2029 damit, profitabel zu sein. Wie das gehen soll, ist dabei aber völlig unklar, es gibt noch kein bekanntes, absehbares Geschäftsmodell. Solche Schieflagen sind mitverantwortlich für das Platzen der Dotcom-Blase im Jahr 2000 gewesen.

Anders schaut es allerdings etwa bei Meta und Google aus, beide können die KI-Entwicklungen aus ihren sonstigen Geschäften – vornehmlich mit der Werbung – finanzieren. Zuckerberg geht daher auch von einer Blase aus, deren Platzen ihn jedoch zu einem Gewinner werden lässt. Big Tech kann dann günstig Startups, Ideen und Experten einkaufen.

Nvidia glaubt an KI

Zu den wenigen Menschen, die nicht von einer Blase ausgehen, gehört wenig überraschend einer der Hauptprofiteure des KI-Hypes: Jensen Huang, CEO von Chipentwickler Nvidia, sieht keine Ähnlichkeiten zur Dotcom-Blase, wie es viele befürchten. Im Gegenteil hat er kürzlich gesagt, er bereue, nicht noch mehr in Elon Musks KI-Startup xAI investiert zu haben. Das ist auch seine ausweichende Antwort auf die Frage in einem Interview mit CNBC, wie er die derzeit gängigen zirkulären Finanzierungsmodelle sieht. Dabei geht es um Investitionen Nvidias in KI-Unternehmen, die mit diesem Geld verpflichtend Chips von Nvidia kaufen sollen.

Wie fragil der Markt ist, zeigte auch schon das Herauskommen von Deepseek zu Beginn des Jahres. An nur einem Tag brach die Nvidia-Aktie um 17 Prozent ein, der Börsenwert fiel um fast 600 Milliarden US-Dollar auf 2,9 Billionen. Das chinesische KI-Modell sollte deutlich günstiger trainiert worden sein und dabei nahezu gleich gute Ergebnisse liefern, wie etwa ChatGPT. Ganz so einfach war es dann doch nicht, aber selbst die großen Tech-Unternehmen sind genau daran interessiert – möglichst kostengünstig die besten Modelle bereitstellen.

(emw)