Der weltweite KI-Boom hat in den letzten Jahren beispiellose Investitionen ausgelöst. Große Technologieunternehmen wie Amazon, Alphabet, Meta und Microsoft haben ihre jährlichen Investitionsausgaben innerhalb von fünf Jahren verdreifacht.
Während die Technologie enormes Potenzial bietet, deuten allerdings viele Indikatoren darauf hin, dass sich eine Spekulationsblase gebildet hat. Die Mehrheit der Unternehmen erzielt mit KI derzeit keine Rendite, die wirtschaftliche Tragfähigkeit vieler Anwendungen ist unklar, und die Bewertungen der führenden Akteure sind extrem hoch.
Nachfolgend einige Anmerkungen, die darauf hindeuten, dass der aktuelle KI-Hype mehr Ähnlichkeiten mit früheren Blasenphasen (Dotcom, Immobilien) aufweist als mit einer nachhaltigen wirtschaftlichen Revolution.
1. Der neue Goldrausch: Investitionen ohne Rendite ?
Die Investitionen in Künstliche Intelligenz haben sich zwischen 2018 und 2023 auf fast 300 Milliarden US-Dollar jährlich erhöht. Prognosen gehen davon aus, dass bis 2030 bis zu 5 Billionen US-Dollar in KI-Infrastruktur fließen werden. Diese Summe entspräche etwa 10% der US-Wirtschaftsleistung!
Doch die Rendite bleibt bislang aus: Laut einer Studie des MIT erzielen 95 % der Firmen mit KI noch keine positiven Kapitalerträge. Die hohen Kosten für Rechenleistung und Hardware treffen auf Anwendungen mit geringer Monetarisierung. Die Akzeptanz sei zwar hoch, die tatsächliche wirtschaftliche „Disruption“ aber gering. So zahlen bisher nur etwa 2 % der Nutzer von ChatGPT für die Nutzung.
2. Big Tech im Dilemma
Bisiher waren Technologiekonzerne hochprofitabel, kapitalarm und cashflowstark. Heute binden sie Milliarden in Hardware, Rechenzentren und Trainingskosten. Damit geraten sie in ein Spannungsfeld: Sie müssen in KI investieren, um ihre Marktposition zu sichern, aber diese Investitionen gefährden ihre Margen und Geschäftsmodelle.
Das erinnert an die Überinvestitionen der europäischen Telekomunternehmen zur Jahrtausendwende, als Milliarden in 3G-Lizenzen flossen, ohne dass entsprechende Erträge entstanden sind.
3. Parallelen zur Dotcom-Blase
Etwa 35 % der Marktkapitalisierung des S&P 500 werden heute mit dem Zehnfachen ihres Umsatzes bewertet – ein klares Zeichen für Überbewertung.
Fondsmanager befinden sich in einer Zwickmühle: Wer sich der Euphorie verweigert, riskiert Underperformance, wer mitmacht, riskiert künftige Verluste. Das Verhalten der Märkte ähnelt zunehmend der Dotcom-Ära, in der Angst, Chancen zu verpassen, rationale Entscheidungen verdrängte.
4. Grenzen der KI-Modelle
Die Leistungssteigerungen großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT nehmen rapide ab, während die Kosten exponentiell steigen. So kostete die Entwicklung von ChatGPT-3 50 Mio. USD, GPT-4 500 Mio. USD und GPT-5 über 5 Mrd. USD (!!!) – bei nur geringen Verbesserungen und dem 80-fachen (!!!) Rechenaufwand. Damit stoßen die Modelle an eine ökonomische und technologische Skalierungsgrenze. Ohne klare Geschäftsmodelle bleibt der Ertrag aus diesen Investitionen begrenzt, denn diese Dynamik macht das System nicht skalierbar:
→ Mehr Rechenleistung → mehr Kosten → kaum bessere Ergebnisse → sinkende Renditen.
Hinzu kommt, dass noch gar nicht sicher ist, wie der enorme Energiebedarf der Datacenter zeitnah gedeckt werden kann. Open AI (Chat GPT) hat vor kurzem in einer Prognose veröffentlich, dass das Unternehmen alleine in 5 Jahren einen Energiebedarf (in USA) in der Höhe von ganz Deutschland hat.
5. Fehlallokation von Kapital
Laut Analysen ist die aktuelle Kapitalfehlleitung in den USA 17-mal größer als zur Dotcom-Blase. Billiges Geld, das während der Pandemie in den Markt gepumpt wurde, floss in risikoreiche Vermögenswerte wie KI, Immobilien und Kryptowährungen und schuf damit die Grundlage für eine neue Spekulationswelle.
Nvidia, als derzeit dominanter Chiphersteller, profitiert kurzfristig stark, doch die zunehmenden „Roundtripping“-Transaktionen – also das künstliche Aufblähen von Umsätzen durch Eigeninvestitionen – sind ein Warnsignal.
Dies sieht wie folgt aus:
– Nvidia verkauft Chips an KI-Startups
– investiert aber gleichzeitig in diese Startups,
– und die Startups wiederum finanzieren Nvidia-Chips über Kredite oder
– Nivida schließt Rückkaufsvereinbarungen für deren eigene Chips.
Dieses sogenannten „Roundtripping“ erzeugt kurzfristig künstliche Umsätze, ohne dass echter Cashflow entsteht – ähnlich wie bei einigen Bilanztricks während der Dotcom-Zeit.
Ohne diese künstliche Nachfrage wäre das Wachstum im KI-Hardwarebereich deutlich geringer.
5. Der soziale und ökonomische Druck
Da die Gewinne unter Druck stehen, reagieren viele große Konzerne mit Massenentlassungen, die sie öffentlich als „Effizienzsteigerungen durch KI“ verkaufen. In Wahrheit handelt es sich um Kostensenkungen, um Verluste aus teuren KI-Investitionen zu kompensieren.
Diese Strategie ist jedoch nur großen Monopolisten möglich – kleine Firmen können solche Verluste nicht überstehen.
6. Der wahre Test steht noch bevor
Die Frage lautet: Wer wird künftig bereit sein, 50 Milliarden USD in das nächste große KI-Modell zu investieren, wenn die aktuelle Generation kaum Fortschritte bringt?
Da sich Investoren zunehmend zurückziehen und die Finanzierung teurer wird, muss Nvidia selbst immer stärker einspringen – ein gefährliches Signal.
Sobald die Erwartungen an das KI-Wachstum abflauen sollten, droht das System zu kippen:
– geringere Nachfrage nach Grafikprozessoren,
– fallende Unternehmensbewertungen,
– Einbruch der Gewinne bei Big Tech,
– Vertrauensverlust bei Anlegern.
7. Risiken für Anleger
| Risko | Beschreibung |
| Bewertungsblase | Extrem hohe Unternehmensbewertungen im Verhältnis zu Umsatz und Gewinn |
| Technologische Grenzen | Exponentiell steigende Kosten bei sinkenden Fortschritten |
| Fehlende Geschäftsmodelle | Viele KI-Anwendungen generieren keine stabilen Einnahmen |
| Bilanztricks | Künstliche Umsatzsteigerungen durch Roundtripping |
| Abhängigkeit von Monopolen | Marktkonzentration auf wenige Akteure wie Nvidia, Microsoft, Google |
| Psychologische Überhitzung | Herdenverhalten und FOMO treiben Bewertungen weiter nach oben |
8. Fazit: Zwischen Himmel und Hölle
Die KI-Revolution ist real, doch die wirtschaftlichen Fundamentaldaten rechtfertigen die aktuellen Bewertungen kaum, da ihre wirtschaftliche Tragfähigkeit (noch?) auf wackeligen Beinen steht.
Der aktuelle Boom erinnert stark an frühere Blasen: visionäre Erzählungen, unklare Geschäftsmodelle, hohe Bewertungen und wachsende Kapitalverluste.
Solange Anleger an unbegrenztes Wachstum glauben, bleibt die Party am Laufen. Doch sobald die Erträge ausbleiben und die Finanzierung teurer wird, droht eine harte Landung.
Für Privatanleger bedeutet dies: Wachsam bleiben, Diversifikation wahren und Hype-getriebene Investments kritisch hinterfragen. Wie bei jeder Blase gilt: Die Euphorie dauert länger, als man denkt – aber sie endet schneller, als man vorbereitet ist.
In diesem Sinne:
KI fühlt sich derzeit an wie ein „Stairway to Heaven“, wenn die Erwartungen an Wirtschaftlichkeit und Skalierbarkeit jedoch nicht erfüllt werden, kann daraus auch schnell ein „Highway to Hell“ werden.
