Globale Unternehmensinvestitionen in KI haben 2024 ein Rekordhoch von 252,3 Milliarden US-Dollar erreicht, ein Anstieg von 25,5 % gegenüber dem Vorjahr. Doch was aussieht wie ein Boom, entpuppt sich bei näherem Hinsehen als ein Versuch, lediglich das Tempo zu halten.

Die Experten von Ethenea meinen kritisch: „Die Burn-rate der führenden KI-Firmen hat ein bislang ungekanntes Ausmaß. Elon Musks KI-Startup xAI verliert laut Berichten rund 1 Milliarde US-Dollar pro Monat – bei erwarteten Jahresausgaben von 13 Milliarden und einem Umsatz von nur 0,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025. OpenAI gab 2024 angeblich etwa 9 Milliarden Dollar aus, um rund 4 Milliarden einzunehmen. Sam Altman gab im Januar 2025 sogar zu, dass OpenAI derzeit mit seinem kostenpflichtigen ChatGPT Pro-Plan Geld verliert, da die Nutzung unerwartet hoch ist. Und Anthropic verzeichnete Verluste von 5,6 Milliarden bei einem Umsatz von unter einer Milliarde.“

Boom oder Fassade?

„Ein Ende dieser Entwicklung ist nicht in Sicht. Laut Medien haben amerikanische KI-Startups in der ersten Hälfte dieses Jahres 104,3 Milliarden US-Dollar eingesammelt, dies entspricht beinahe dem Gesamtbetrag für das Jahr 2024. Meta allein investierte im Juni 14,3 Milliarden Dollar in Scale AI, um CEO Alexandr Wang und einige andere Top-Mitarbeiter abzuwerben. Ein Wunderland oder doch nur Fassade? Die Aussage der MIT Sloan Management Review trifft den Kern: „Wenn alle dieselbe KI-Technologie nutzen können, verändert das womöglich den gesamten Markt – aber es verschafft keinem Einzelnen einen echten Vorteil.“ Ein Grundproblem: Die Investitionen folgen einem Muster, das wirtschaftlich nur schwer tragfähig wirkt. Allein die Trainingskosten für große Sprachmodelle explodieren: von ein paar hundert Dollar (Transformer, 2017) über mehrere Millionen (GPT-4) bis hin zu geschätzten 170 Millionen Dollar für Llama 3.1 im Jahr 2024.“

Suche nach Profitabilität

„Doch der Nutzen wächst nicht im gleichen Tempo. Der technische Fortschritt je investiertem Dollar wird kleiner. Immer mehr Rechenleistung führt nur noch zu marginalen Leistungssteigerungen. Und das Paradigma „mehr Daten = bessere Modelle“ beginnt zu bröckeln. Google DeepMind hat erklärt, dass Ergebnisse aus der Skalierung des Vortrainings stagnieren, und auch Dario Amodei von Anthropic sowie Satya Nadella von Microsoft haben Skalierungsbeschränkungen anerkannt.

Investoren bewerten KI-Unternehmen aktuell vor allem nach Nutzerzahlen und Wachstum, weniger nach Profitabilität. ChatGPT nutzten zuletzt 800 Millionen Menschen, doch das Unternehmen ist unprofitabel. Vor einem ähnlichen Dilemma stehen 71 % der Tech-CFOs: sie tun sich schwer, Renditen aus KI zu erzielen und nur 29 % dieser Unternehmen verfügen über ein klares KI-Einnahmemodell. Barclays hat das so ausgedrückt: Die Branche investiert 60 Milliarden US-Dollar jährlich, erwartet aber lediglich 20 Milliarden Umsatz bis 2026.“  

Laufen, um zu überleben

Die KI-Industrie befinde sich in einem Dilemma: „Milliarden werden investiert, um im Rennen zu bleiben. Doch für die meisten KI-Unternehmen hingegen bleibt der Weg zur Profitabilität steinig. Fraglich ist auch, ob die heutigen Milliardeninvestitionen jemals nachhaltige Renditen abwerfen. Die Margen sind oft hauchdünn, während sie weitere Milliarden investieren müssen, um überhaupt dabei zu bleiben. Ganz vorne dabei sind bereits – wie so oft – die Infrastruktur-Zulieferer wie Chiphersteller, Cloud-Anbieter und Rechenzentren sowie die Endverbraucher, die von den Effizienzgewinnen profitieren. Für uns als Investoren bedeutet dies: Vorsicht vor verlockend klingenden Wachstumsstorys.“

Ethenea/HK

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