Der Billionen-Dollar-Investitionsrausch in KI und die Angst vor einer Dotcom-Blase

(Dan Tri) – Investoren haben beispiellose Summen ausgegeben, um der künstlichen Intelligenz (KI) dabei zu helfen, hohe Ziele zu erreichen, aber niemand weiß wirklich, wie sich das alles auszahlen wird.

Während des Booms der künstlichen Intelligenz gab es Warnungen vor einer Spekulationsblase, vergleichbar mit dem Dotcom-Boom der späten 1990er Jahre, einer Zeit, die mit einem katastrophalen Crash und einer Welle von Insolvenzen endete.

Der Begriff „Dotcom-Blase“ (auch „Tech-Blase“ genannt) bezeichnet die Zeit intensiver Booms und Crashs an der Börse, die sich hauptsächlich in den späten 1990er Jahren (ungefähr 1995–2000) ereignete.

Derzeit geben die Technologieunternehmen der Welt Hunderte von Milliarden Dollar für fortschrittliche Chips und Rechenzentren aus.

Ziel dieses Schritts ist es nicht nur, mit der zunehmenden Nutzung von Chatbots wie ChatGPT, Gemini und Claude Schritt zu halten, sondern auch sicherzustellen, dass sie für einen noch disruptiveren wirtschaftlichen Wandel bereit sind: vom Menschen zur Maschine.

Die endgültigen Kosten könnten sich auf Billionen von Dollar belaufen und durch Risikokapital, Schulden und in jüngster Zeit durch einige unkonventionelle Geschäfte finanziert werden, die die Aufmerksamkeit der Wall Street erregt haben.

Selbst einige der leidenschaftlichsten KI-Befürworter räumen ein, dass der Markt noch in den Kinderschuhen steckt, äußern aber dennoch ihr Vertrauen in das langfristige Potenzial der Technologie und meinen, sie werde viele Branchen umgestalten, Krankheiten heilen und den menschlichen Fortschritt beschleunigen.

Doch noch nie zuvor wurde so schnell so viel Geld für eine Technologie ausgegeben, die sich, so vielversprechend sie auch sein mag, noch nicht als profitables Geschäftsmodell erwiesen hat.

Führungskräfte, die den auffälligsten Einschätzungen zur KI insgeheim skeptisch gegenüberstehen – oder zumindest Schwierigkeiten haben, Wege zu finden, sie zu monetarisieren –, haben möglicherweise das Gefühl, dass ihnen nichts anderes übrig bleibt, als mit den Investitionen ihrer Konkurrenten Schritt zu halten, da sie sonst Gefahr laufen, ins Abseits gedrängt zu werden.

Billionen-Dollar-Ausgabenrausch

Die Zahlen sind alles andere als beispiellos. Als OpenAI-CEO Sam Altman im Januar seinen 500 Milliarden Dollar teuren Stargate-KI-Infrastrukturplan ankündigte, löste der Preis Skepsis aus.

Seitdem haben Konkurrenten ihre Ausgaben erhöht, darunter auch Mark Zuckerberg von Meta, der Investitionen in Höhe von Hunderten Milliarden Dollar in Rechenzentren zugesagt hat.

Um nicht übertroffen zu werden, sagte Altman später, er rechne damit, dass OpenAI „Billionen von Dollar“ für die Infrastruktur ausgeben werde.

Die große Frage ist: Woher kommt das Geld?

Um diese Projekte zu finanzieren, betreten Unternehmen Neuland. Im September kündigte der Chiphersteller Nvidia eine Vereinbarung an, bis zu 100 Milliarden US-Dollar in den Bau von OpenAI-Rechenzentren zu investieren.

Der Deal lässt einige Analysten vermuten, dass Nvidia versucht, seinen größten Kunden finanziell zu stützen, damit dieser weiterhin Nvidias eigene teure Produkte kaufen kann.

Das Rechenzentrum von Open AI im Bau (Foto: Wried).

Diese Bedenken verfolgten Nvidia während des gesamten Booms. Der KI-Chip-Riese hat Dutzende von Unternehmen unterstützt, darunter KI-Modellhersteller und Cloud-Dienstanbieter.

Einige von ihnen nutzten dieses Kapital dann, um Nvidia-Halbleiter zu kaufen. Der OpenAI-Deal ist einfach viel größer.

OpenAI selbst, dem die etablierten und profitablen Geschäftsaktivitäten seiner Konkurrenten Microsoft oder Oracle fehlen, hat ebenfalls angekündigt, eine Fremdfinanzierung anzustreben. Laut The Information rechnet OpenAI damit, bis 2029 115 Milliarden Dollar in bar auszugeben.

Auch andere große Technologieunternehmen greifen zunehmend auf Fremdkapital zurück. Meta hat sich an Kreditgeber gewandt, um die Finanzierung eines Rechenzentrumskomplexes in Louisiana in Höhe von 26 Milliarden Dollar zu sichern.

Ebenso führen JPMorgan Chase und Mitsubishi UFJ ein Darlehen in Höhe von über 22 Milliarden US-Dollar an, um die Pläne von Vantage Data Centers zum Bau eines riesigen Rechenzentrumscampus zu unterstützen.

Lohnt sich die Investition? Die Kernfrage ist, ob das ganze Geld einen Gewinn abwirft.

Bis 2030 benötigen KI-Unternehmen laut einem Bericht von Bain&Co einen Gesamtumsatz von zwei Billionen US-Dollar, nur um die Rechenleistung zu bezahlen. Bain prognostiziert jedoch, dass ihr Umsatz wahrscheinlich 800 Milliarden US-Dollar darunter liegen wird.

„Die Zahlen, mit denen um sich geworfen wird, sind so extrem, dass es wirklich schwer zu verstehen ist. Ich bin sicher, dass es nicht Null ist, aber es besteht eine berechtigte Chance, dass in diesem Zyklus eine riesige Menge Kapital vernichtet wird“, sagte David Einhorn, ein bekannter Hedgefonds-Manager bei Greenlight Capital.

Der Hype beschränkt sich nicht nur auf die Giganten. Immer mehr weniger bekannte Unternehmen versuchen, vom Rechenzentrumsboom zu profitieren.

Nebius, ein aus dem russischen Unternehmen Yandex hervorgegangener Cloud-Dienstleister, hat kürzlich einen Infrastrukturvertrag mit Microsoft im Wert von bis zu 19,4 Milliarden US-Dollar unterzeichnet. Und Nscale, ein wenig bekanntes britisches Rechenzentrumsunternehmen, arbeitet mit Nvidia, OpenAI und Microsoft zusammen.

Bemerkenswerterweise konzentrierte sich Nscale zuvor auf ein anderes heißes Gebiet: das Mining von Kryptowährungen.

Wenn die Technologie die Erwartungen nicht erfüllt

Der Investitionsrausch wird von anhaltender Skepsis gegenüber dem tatsächlichen Nutzen der Technologie überschattet. Investoren waren im August beunruhigt, nachdem Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) festgestellt hatten, dass 95 % der Unternehmen keine Rendite auf ihre Investitionen in KI-Initiativen erzielten.

Kürzlich haben Forscher der Harvard University und der Stanford University eine mögliche Erklärung vorgeschlagen. Sie fanden heraus, dass Arbeitnehmer KI nutzen, um „Worklops“ zu erstellen – ein neuer Begriff für „KI-generierte Arbeitsinhalte, die als gute Arbeit getarnt sind, denen aber der Inhalt fehlt, um eine Aufgabe sinnvoll voranzutreiben“.

KI verspricht eine Steigerung der Produktivität. Forscher haben jedoch herausgefunden, dass die Verbreitung von „Worklop“ großen Unternehmen jährlich Millionen von Dollar an Produktivitätsverlusten kosten kann.

Immer mehr KI-Chatbots kommen auf den Markt (Foto: n8n Blog).

KI-Entwickler selbst stehen vor der Herausforderung abnehmender Erträge. Jahrelang haben sie auf das „Gesetz der Skalierung“ gesetzt – die Idee, dass mehr Rechenleistung, Daten und Modelle zwangsläufig zu größeren Fortschritten führen.

Doch im vergangenen Jahr sind diese kostspieligen Bemühungen offenbar ins Stocken geraten. Nachdem GPT-5 monatelang als Durchbruch angepriesen wurde, stieß die Veröffentlichung des neuesten Modells von OpenAI im August auf gemischte Kritiken.

In seiner Rede gab Sam Altman zu, dass uns „immer noch etwas ziemlich Wichtiges fehlt“, um künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu erreichen.

Diese Bedenken werden durch die Konkurrenz aus China verschärft, wo Unternehmen den Markt mit kostengünstigen KI-Modellen überschwemmen. US-Unternehmen gelten zwar weiterhin als führend, doch diese Alternativen laufen Gefahr, sie preislich zu unterbieten, was die Amortisierung von Infrastrukturinvestitionen erschwert.

Hinzu kommt das sehr reale Risiko, dass der Bau riesiger Rechenzentren durch das bereits überlastete nationale Stromnetz behindert wird.

Antwort aus dem Silicon Valley

Angesichts dieser Kritik blieb die KI-Branche standhaft. „Befinden wir uns in einer Phase, in der sich Investoren generell zu sehr für KI begeistern? Ich denke schon“, sagte der CEO von Open AI auf einer Veranstaltung im August. „Ist KI das Wichtigste, was seit langem passieren wird? Ich denke schon.“

Auch Mark Zuckerberg schloss sich dieser Ansicht an und betonte, dass die größere Sorge darin bestehe, dass nicht genug ausgegeben werde.

Um negativen wissenschaftlichen Berichten entgegenzuwirken, haben OpenAI und Anthropic eigene Studien veröffentlicht, die zeigen, dass ihre Systeme erhebliche Auswirkungen haben.

Ein Bericht von Anthropic ergab, dass drei Viertel der Unternehmen Claude zur Automatisierung von Arbeitsabläufen nutzen. OpenAI veröffentlichte sein GDPval-Bewertungssystem und behauptete, dass „die fortschrittlichsten Modelle heute an die Qualität der Arbeit von Branchenexperten heranreichen“.

Im Silicon Valley – Sitz vieler weltweit führender Technologieunternehmen – finden zahlreiche Kooperationen im Bereich KI und Rechenzentren statt (Foto: SF).

Die Entwickler hoffen, dass sie mit der Verbesserung der KI-Modelle Unternehmen und Einzelpersonen davon überzeugen können, mehr Geld für den Zugang zu dieser Technologie auszugeben.

Wiederholt sich 1999?

Wiederholt sich also die Geschichte? Die Dotcom-Blase wurde durch Spekulationen mit Internetunternehmen angeheizt, von denen viele weder über klare Umsatzzahlen noch über ein klares Geschäftsmodell verfügten.

Eine Blase ist ein Konjunkturzyklus, der durch schnelle Anstiege der Marktwerte gekennzeichnet ist, die nicht durch die Fundamentaldaten gestützt werden und typischerweise in einem Crash enden.

Ähnlich wie der heutige KI-Boom zogen Dotcom-Unternehmen enorme Summen an Investitionskapital an, oft basierend auf fragwürdigen Kennzahlen wie „Website-Traffic“ statt auf Gewinnen. Als der Markt 2001 zusammenbrach, wurden viele Unternehmen liquidiert.

Die Kennzeichen der Dotcom-Ära sind der massive Ausbau der Infrastruktur und die himmelhohen Bewertungen von KI.

Risikokapitalgeber werben mit Privatjets und saftigen Boni um KI-Startups, und einige KI-Unternehmen schließen in nur einem Jahr mehrere Mega-Finanzierungsrunden ab.

„Ich denke, es gibt viele Parallelen zur Internetblase“, sagte Bret Taylor, Präsident von OpenAI und CEO von Sierra, einem 10 Milliarden Dollar schweren KI-Startup. Er räumte ein, dass einige Unternehmen mit ziemlicher Sicherheit Pleite gehen würden.

Aber, so Taylor, es werden auch große Unternehmen entstehen und florieren, so wie es bei Amazon und Google der Fall war.

„Es stimmt, dass KI die Wirtschaft verändern wird, und ich denke, dass sie, wie das Internet, in Zukunft einen enormen wirtschaftlichen Wert schaffen wird. Ich denke aber auch, dass wir uns in einer Blase befinden und viele Menschen viel Geld verlieren werden“, sagte er.

Marktbeobachter weisen jedoch auch auf wichtige Unterschiede hin.

Ein Google-Rechenzentrum (Foto: ST).

Erstens ist die Gesundheit der führenden Unternehmen entscheidend. Die meisten der amerikanischen „Big Seven“ (Mag-7)-Technologiegiganten sind etablierte, profitable Giganten, die den Großteil des Wachstums des S&P 500 ausmachen und über enorme Barreserven verfügen.

Zweitens schreitet die Einführung von KI rasant voran. ChatGPT von OpenAI hat wöchentlich rund 700 Millionen Nutzer und ist damit eines der am schnellsten wachsenden Verbraucherprodukte der Geschichte.

Und schließlich erwirtschaften führende KI-Unternehmen im Gegensatz zu vielen Dotcoms echte Umsätze, auch wenn sie noch nicht profitabel sind. OpenAI prognostiziert, dass sich der Umsatz bis 2025 mehr als verdreifachen und 12,7 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Zwar geht das Unternehmen nicht davon aus, bis zum Ende des Jahrzehnts profitabel zu sein, doch eine kürzlich abgeschlossene Vereinbarung, die den Mitarbeitern den Verkauf von Aktien erleichtert, hat ihm eine implizite Bewertung von 500 Milliarden US-Dollar eingebracht – und macht es damit zum wertvollsten Unternehmen der Welt, das noch nie Gewinn gemacht hat.

Quelle: https://dantri.com.vn/cong-nghe/con-sot-dau-tu-nghin-ty-do-la-vao-ai-va-noi-so-bong-bong-dot-com-20251020134738052.htm