Wer wird bestehen, wenn die KI-Blase platzt?

(Dan Tri) – Während die Wall Street glaubt, dass die KI-Revolution gerade erst beginnt, warnt Sam Altman – der Vater von ChatGPT – vor einer verrückten Blase, die dazu führen könnte, dass sich viele Anleger „die Taschen verbrennen“.

„Sind wir an einem Punkt angelangt, an dem sich Investoren zu sehr für KI begeistern? Ich denke schon“, gab Sam Altman, CEO von OpenAI, während einer Pressekonferenz unverblümt zu. Er wiederholte das Wort „Blase“ innerhalb von nur 15 Sekunden dreimal – wie eine eindringliche Warnung des Mannes im Zentrum des KI-Hypes.

Doch während Altman warnt, ist die Wall Street in Aufruhr. KI-Startups mit nur wenigen Mitarbeitern sammeln Hunderte Millionen Dollar zu „irren“ Bewertungen ein, und optimistische Analysten wie Dan Ives von Wedbush behaupten, dass „die KI-Revolution erst im Moment des Internets von 1996“ stattfindet – also am Beginn einer neuen Ära und nicht auf dem Höhepunkt der Blase von 1999.

Auf der einen Seite stehen vorsichtige Technologie-Innovatoren, auf der anderen Seite rücksichtslose Finanziers, die Billionen von Dollar verwetten. Zwischen den beiden gegensätzlichen Ansichten ist das Bild tatsächlich komplizierter. Laut Experte Faisal Hoque existieren nicht nur eine, sondern drei KI-Blasen parallel, und sie zu verstehen, ist der Schlüssel für Unternehmen, einen Ausweg zu finden, wenn der Tag des „Platzens“ kommt.

Anatomie der KI-Bubble-Triade

Der Analyst Faisal Hoque bietet eine einzigartige Perspektive: Er geht davon aus, dass der aktuelle KI-Wahn eigentlich eine Überschneidung dreier verschiedener Blasen ist, von denen jede ihre eigenen Auswirkungen und Risiken mit sich bringt.

Spekulationsblase: Die moderne „Tulpenmanie“

Dies ist die am deutlichsten sichtbare Blase. Nvidia wird zum 50-Fachen des Gewinns gehandelt, Tesla zum unglaublichen 200-Fachen. Die Preise der „Big Seven“-Technologieunternehmen basieren auf nahezu grenzenlosen Erwartungen an eine KI-gesteuerte Zukunft.

Es handelt sich um eine moderne Version der niederländischen „Tulpenmanie“ des 17. Jahrhunderts, als Spekulanten die Preise von Vermögenswerten weit über ihren inneren Wert trieben – getrieben von der simplen Überzeugung, dass immer jemand anderes mehr bezahlen würde. Torsten Sløk, Chefökonom von Apollo Global Management, geht sogar so weit zu behaupten, die zehn größten Unternehmen im S&P 500 seien heute stärker überbewertet als auf dem Höhepunkt der Dotcom-Blase.

Für die meisten Unternehmen, die nicht direkt in dieses Finanzspiel verwickelt sind, erscheinen Spekulationsblasen weit hergeholt. Ein Börsencrash würde jedoch mit Sicherheit weitreichende Schäden in der gesamten Wirtschaft verursachen.

Infrastrukturblase: Das 7-Billionen-Dollar-Rennen und das Gespenst des „Eisenbahnfiebers“

Sam Altman warnt zwar vor einer Blase, sagte aber auch, OpenAI sei bereit, Billionen von Dollar für den Bau von Rechenzentren auszugeben. Giganten wie Microsoft, Google, Amazon und Meta stecken ebenfalls Milliarden in GPUs, Stromversorgungssysteme und Kühlinfrastruktur. McKinsey schätzt, dass sich weltweit ein „Rechenzentrumsrennen“ im Wert von bis zu 7 Billionen Dollar befindet.

Dies erinnert an das späte 19. Jahrhundert, als Eisenbahninvestoren Tausende Kilometer überschüssige Gleise bauten, um eine Nachfrage zu decken, die nie eintrat. Oder an die jüngere Zeit, als Ende der 1990er Jahre Telekommunikationskonzerne Glasfaserkabel über den Ozean verlegten und damit ein Überangebot an Kapazitäten schufen, dessen volle Ausschöpfung Jahrzehnte dauern sollte.

Der Analyst Harrison Kupperman von Praetorian Capital hat eine alarmierende Überschlagsrechnung erstellt: Allein die diesjährigen Investitionen in Rechenzentren erfordern von den Technologieunternehmen in den nächsten zehn Jahren einen zusätzlichen Umsatz von 40 Milliarden Dollar pro Jahr, nur um die Abschreibungen zu decken. Das ist das Doppelte des aktuellen Gesamtumsatzes im KI-Bereich (geschätzt 15 bis 20 Milliarden Dollar). Diese enorme Lücke ist die Definition einer Infrastrukturblase.

Blasenförmige Erwartungen: Wenn Versprechen die Realität übertreffen

Dies ist möglicherweise die gefährlichste Blase für Unternehmen. In den sozialen Medien, Zeitungen und Vorstandsetagen wird die transformative Kraft der KI groß gepriesen. Doch die Realität ist viel härter.

Eine aktuelle MIT-Studie schockierte die Branche: Sie stellte fest, dass 95 % der KI-Pilotprojekte in Unternehmen keinen Gewinn erwirtschaften. Diese Zahl verdeutlicht die enorme Lücke zwischen Hype und tatsächlichem Nutzen.

Experten zufolge stehen wir nicht nur vor einer, sondern vor drei Blasen, die gleichzeitig aufblähen (Foto: Freepik).

Lehren aus der Geschichte: Dotcom und der „KI-Winter“

Falls eine Blase existiert, welche Anzeichen deuten darauf hin, dass sie kurz vor dem Platzen steht oder gar platzt? Die neuesten Daten zeichnen ein beunruhigendes Bild.

Laut einer regelmäßigen Umfrage des US Census Bureau ist der Anteil der großen Unternehmen (über 250 Mitarbeiter), die KI nutzen, in den letzten zwei Monaten erstmals seit Beginn der Datenerhebung im November 2023 deutlich gesunken – von einem Höchststand von 13,5 % auf etwa 12 %. Obwohl die Absicht, KI in den nächsten sechs Monaten einzusetzen, nicht abgenommen hat, hat sich die Wachstumsrate deutlich verlangsamt.

Dies ist ein deutliches Warnsignal. Es zeigt, dass viele Unternehmen nach der anfänglichen Experimentierphase die Komplexität und die Kosten der Integration von KI in ihre Geschäftsprozesse erkennen. Sie ziehen sich zurück.

Dieser Kampf weist viele Ähnlichkeiten mit dem „KI-Winter“ der 1980er Jahre auf, in dem es um die Technologie der „Expertensysteme“ ging. Auch damals investierten führende Unternehmen viel Geld in diese Anwendung. Einige von ihnen waren zunächst erfolgreich, ließen sich dann aber von den hohen Wartungskosten und der Starrheit der Systeme abschrecken, die in komplexen realen Situationen leicht versagten.

Heute steht die generative KI (GenAI) vor dem gegenteiligen Problem: Sie ist nicht zu starr, sondern zu flexibel, „halluziniert“ oft (erfindet Informationen) oder nimmt unvorhersehbare Abkürzungen. Die Integration großer Sprachmodelle (LLM) wird ohne Benutzerhandbuch geliefert und erfordert einen enormen Anpassungs- und Kontrollaufwand, was viele Unternehmen vor Probleme stellt.

Sowohl Optimisten als auch Pessimisten berufen sich zur Untermauerung ihrer Ansichten auf die Dotcom-Blase. Das zeigt, dass die Lehren aus der Geschichte nicht einfach sind.

Ende der 1990er Jahre verbrannten Unternehmen wie Pets.com 300 Millionen Dollar und gingen pleite. Der NASDAQ verlor 78 Prozent seines Wertes. Experten erklärten das Internet für eine Modeerscheinung. Doch aus der Asche entstanden still und leise zukünftige Giganten. Amazon baute sein Logistiknetzwerk auf, Google perfektionierte seinen Suchalgorithmus und PayPal löste das Zahlungsproblem.

Die Botschaft ist klar: Eine Technologie mag überbewertet sein, doch das ändert nichts an ihrer zentralen Bedeutung. Das Platzen der Blase bedeutet nicht, dass die Technologie wertlos ist. Es bedeutet nur, dass zu viele Leute zu begeistert waren und zu viel für unbewiesene Ideen bezahlt haben.

Ein ähnliches Szenario dürfte sich auch im Bereich der KI abspielen. Wenn der Markt korrigiert, was mit ziemlicher Sicherheit passieren wird, werden Unternehmen, die nur dem „Trend“ hinterherjagen, untergehen. Doch diejenigen, die sich darauf konzentrieren, KI zur Lösung realer Geschäftsprobleme einzusetzen, werden letztendlich die Gewinner sein.

Die Strategie des Pragmatikers: Von der Blase profitieren

Was also sollte ein kluger Unternehmensleiter inmitten des Sturms tun? Vor der KI davonzulaufen ist keine Option. Stattdessen sollte man pragmatisch an die Sache herangehen und das Chaos der Blase sogar zu seinem Vorteil nutzen.

Um nicht in die Falle der „95 % Misserfolge“ zu tappen, befolgen erfolgreiche Unternehmen oft drei goldene Regeln:

„Problem-First“-Architektur

Fragen Sie nicht: „Was können wir mit KI erreichen?“, sondern: „Wo liegen die größten Engpässe in unserem Betrieb?“ Wo verschwenden Menschen Zeit mit sich wiederholenden Aufgaben? Welche Prozesse verursachen häufig Fehler? Wo verzögern Datenengpässe Entscheidungen? Erst wenn Sie das Problem klar identifiziert haben, sollten Sie KI als mögliche Lösung in Betracht ziehen.

Ausbalancierung des KI-Portfolios

Setzen Sie nicht alles auf eine Karte. Mischen Sie stattdessen kurzfristige und langfristige Projekte sowie Projekte mit geringem und hohem Risiko.

Schneller Erfolg (1–3 Monate): Verwenden Sie vorhandene KI-Tools, um die Dokumentenverarbeitung und Besprechungszusammenfassungen zu automatisieren.

Strategische Wette (3–12 Monate): Erstellen Sie eine benutzerdefinierte KI-Lösung zur Optimierung eines Kernprozesses, beispielsweise der Bedarfsprognose oder der Bestandsverwaltung.

Durchbruch (12+ Monate): Testen Sie völlig neue Geschäftsmodelle auf Basis von KI, wie beispielsweise ein vollautomatisches Einkaufssystem.

Umfassende Integration

KI-Projekte sollten nicht isoliert existieren. Ein KI-System, das die Qualität in einer Fabrik kontrolliert, kann Daten für ein KI-System zur vorausschauenden Wartung liefern. Die daraus gewonnenen Daten können dann einem anderen KI-System helfen, die Lieferkette zu optimieren. Wenn Systeme miteinander kommunizieren, entstehen Synergien, die weit über die Summe der einzelnen Projekte hinausgehen.

Sam Altman, CEO von ChatGPT, befürchtet, dass die KI-Blase kurz vor dem Platzen steht, während an der Wall Street noch fleißig gewettet wird (Foto: DIA TV).

Es gibt ein interessantes Paradoxon: Statt eine Bedrohung darzustellen, könnte die KI-Blase für pragmatisch denkende Unternehmen die größte Chance sein. Risikokapital finanziert massive Forschungs- und Entwicklungsarbeiten, die kein Vorstand zu genehmigen wagen würde.

Die klügsten Köpfe geben ihre sicheren Jobs auf, um KI-Tools zu entwickeln, die man später günstig kaufen kann. Infrastruktur wird in großem Maßstab aufgebaut und verspricht eine Zukunft mit günstigerem Zugang.

Der vielleicht größte Vorteil der Blasendebatte ist ihre Ablenkung. Während Kommentatoren und Investoren über den Aktienkurs von Nvidia oder die Bewertung von Start-ups streiten, haben seriöse Unternehmen ideale Bedingungen, um in Ruhe zu arbeiten. Sie sind weniger Konkurrenz um Talente ausgesetzt, werden weniger genau beobachtet und stehen weniger unter Termindruck.

Der Dotcom-Boom hinterließ eine Breitbandinfrastruktur und eine ganze Generation von Webentwicklern. Die KI-Blase wird, wenn sie sich korrigiert oder schließlich platzt, leistungsstarke GPU-Cluster und eine ganze Generation talentierter Ingenieure für maschinelles Lernen hinterlassen.

Die klügste Entscheidung besteht nicht darin, die Blase zu vermeiden, sondern anderen das Kapitalrisiko zu überlassen, während man sich auf die operativen Vorteile konzentriert. Je mehr über Blasen gesprochen wird, desto mehr Chancen eröffnen sich für diejenigen, die standhaft und methodisch vorgehen.

Quelle: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/khi-bong-bong-ai-no-ai-se-tru-vung-20250917084848979.htm