Der Wettlauf der KI, die Welt zu verändern, bevor das Geld ausgeht
- von Stephen Eisenhammer
LONDON, 03. Okt (Reuters) - Noch nie floss so viel Geld in eine neue Technologie wie derzeit in die KI – und übertrifft damit bei weitem die Summen, die einst in den Eisenbahnbau oder das Internet gesteckt wurden, als diese technologischen Revolutionen Kapital anzogen.
Allein die kumulierten weltweiten Ausgaben für Rechenzentren könnten laut einer Prognose von PwC bis 2050 30 Billionen US-Dollar übersteigen und damit fast den Wert der ausstehenden US-Staatsanleihen erreichen (link). Dies „stellt die Ausgaben während des Eisenbahn- oder Dotcom-Booms in den Schatten“, so PwC, selbst nach Inflationsbereinigung.
Unterdessen plant Anthropic, nur eines der großen Unternehmen im KI-Wettlauf, laut dem von Reuters eingesehenen Börsenprospekt (link) in den kommenden Jahren 518 Milliarden US-Dollar auszugeben – mehr als das 100-Fache seines Umsatzes im Jahr 2025. Seine Geldgeber sagen, KI-Technologie werde eine tiefgreifendere Veränderung bewirken als die Einführung der Dampfmaschine und die damit vorangetriebene Industrialisierung.
Doch hinter den schwindelerregenden Prognosen und den enormen Ausgaben der KI-Unternehmen sowie den himmelhohen Bewertungen verbergen sich Annahmen über enorme, breit angelegte Produktivitätssteigerungen und zukünftige Gewinne, für deren Realisierbarkeit es bislang kaum Belege – oder historische Präzedenzfälle – gibt, sagen Ökonomen.
PRODUKTIVITÄTSGEWINNE „BLEIBEN SCHWER FASSBAR“
JP Morgan schrieb im August, dass breit angelegte Produktivitätssteigerungen in den USA, die im KI-Wettlauf führend sind, „weiterhin schwer fassbar“ seien, was Fragen zur Nachhaltigkeit der KI-Bewertungen aufwirft.
Eine Studie von Bain & Company kam zu dem Ergebnis, dass Produktivitätssteigerungen aus bestehenden Märkten nicht ausreichen würden, um die aktuellen Ausgaben zu rechtfertigen, und dass „völlig neue Märkte entstehen müssen, um die Finanzierungslücke zu schließen“; dabei könnten diese von KI-gesteuerten Robotern bis hin zur Entwicklung neuer Materialien für Batterien und Halbleiter reichen.
US-Hyperscaler – also Unternehmen wie Google, Amazon und Microsoft, die weltweit Infrastruktur aufbauen – und andere Akteure im KI-Wettlauf müssten in den nächsten fünf Jahren neue Einnahmen in Höhe von mehr als 4,2 Billionen US-Dollar erschließen, um den Ausbau zu finanzieren, so Bain.
„Die Frage ist, ob die Anwendungen rechtzeitig kommen, um dies zu finanzieren“, heißt es in der im vergangenen Monat veröffentlichten Studie.
Kaum jemand zweifelt am Potenzial der KI, alles zu verändern – von der Arbeit im Büro bis hin zu Forschungslabors –, so wie frühere Revolutionen Reisezeiten von Tagen auf Stunden verkürzt oder die Welt per Tastendruck vernetzt haben.
Unveränderlicher erscheinen hingegen die rechnerischen Grundlagen für die Sicherung einer Kapitalrendite oder die Fristen für die Rückzahlung von Krediten, sodass Ökonomen die Auswirkungen auf die Weltwirtschaft jenseits der Höhen und Tiefen von Investitionszyklen erarbeiten müssen.
„Historische Präzedenzfälle deuten darauf hin, dass technologiegetriebene Booms oft enden, wenn der Ausbau der Infrastruktur keine ausreichenden Renditen mehr abwirft“, schrieb JP Morgan.
Am Beispiel von Nvidia, dem US-Unternehmen, dessen Chips das Rückgrat (link) der KI-Revolution bilden, schätzte JP Morgan, dass die Produktivitätszuwächse in den USA in den nächsten 10 Jahren jährlich 3 Prozent bis 5 Prozent betragen müssten, um die Bewertung des Unternehmens zu rechtfertigen. Das wäre ein erheblicher Anstieg gegenüber der Basisprognose des US-Kongresshaushaltsamtes (CBO) von 1,75 Prozent jährlichem Produktivitätswachstum für diesen Zeitraum.
Allein in den USA – auf die einigen Schätzungen zufolge etwa drei Viertel der weltweiten KI-Investitionen entfallen – werden die Investitionen von 2025 bis 2032 bis zu etwa 9 Billionen US-Dollar betragen, was laut Stijn Van Nieuwerburgh, Ökonom an der Columbia Business School, jährlichen Ausgaben in Höhe von 3,2 Prozent des US-BIP entspricht.
Er schätzt, dass der US-KI-Sektor bis 2032 einen Jahresumsatz von etwa 3,55 Billionen US-Dollar erwirtschaften müsste, um eine Kapitalrendite von 10 Prozent zu erzielen. Derzeit erwirtschaftet er nur einen Bruchteil davon.
Die fremdfinanzierte Struktur eines Großteils der KI-Infrastruktur bedeutet zudem, dass „bereits eine relativ geringe Verschlechterung der Nachfrage, Verzögerungen oder Wertverluste bei den Vermögenswerten daher zu weitaus größeren Verlusten führen können“, schrieb er in einem im Oktober überarbeiteten Konferenzbeitrag.
KI UND „DIE RATE DER NEUEN WUNDER“
Die schwindelerregenden Zahlen haben die US-KI-Chefs nicht davon abgehalten, mit geradezu überirdischer Begeisterung über die bevorstehenden Veränderungen zu sprechen.
Dario Amodei von Anthropic sagte, eine KI-Zukunft könne „etwas von transzendenter Schönheit“ sein, während Sam Altman von OpenAI erklärte, „die Geschwindigkeit, mit der neue Wunder vollbracht werden, wird immens sein“, da Modelle lernen, sich selbst zu verbessern und Durchbrüche zu beschleunigen.
Jasjeet Sekhon, Chief Strategy Officer bei Google DeepMind, erklärte im August auf einem Gipfeltreffen an der UC Berkeley, dass dieses Selbstlernen, bekannt als rekursive Selbstverbesserung, ein „wesentlicher Bestandteil der Investmentthese“ sei und dass es, falls es gelinge, beispiellose Produktivitätssteigerungen bringen könnte.
Die rekursive Selbstverbesserung verspricht zwar potenziell exponentielle Fortschritte in der KI, hat jedoch auch Bedenken hinsichtlich existenzieller Risiken (link) für die Menschheit aufkommen lassen.
Dennoch könnte das Tempo des Produktivitätswandels letztendlich hinter den Zeitplänen zurückbleiben, die die Buchhaltungsabteilungen von Unternehmen benötigen.
Diane Coyle, Wirtschaftswissenschaftlerin an der britischen Universität Cambridge, erklärte, dass es in der Vergangenheit meist etwa 10 bis 50 Jahre gedauert habe, bis sich die Auswirkungen revolutionärer Technologien auf die Produktivität voll entfaltet hätten.
Das Wirtschaftsteam von Anthropic modellierte eine Reihe von Szenarien dazu, wie viel zusätzliches Wachstum KI im Jahr 2030 jährlich bringen würde. Ausgehend von einer Basisrate von 2 Prozent in einem Umfeld ohne KI prognostizierte es ein Wachstum von 2,4 Prozent in einem Szenario mit moderaten KI-Auswirkungen, 5,4 Prozent in einem Szenario mit erheblichen Auswirkungen und 15,4 Prozent in einem Extremszenario.
Ein höheres Wachstum würde mehr Arbeitsplatzverluste bedeuten, hieß es, ohne jedoch Wahrscheinlichkeiten für die einzelnen Ergebnisse anzugeben.
Amodei prognostizierte im vergangenen Jahr, dass KI innerhalb von fünf Jahren die Hälfte aller Einstiegsstellen im Bürobereich vernichten könnte. Derzeit scheint sich der Effekt jedoch darauf zu beschränken, dass es für Arbeitssuchende im Bürobereich schwieriger geworden ist, eine Stelle zu finden.
Studien in den USA und Großbritannien weisen auf einen Rückgang bei der Einstellung von Berufseinsteigern in Büroberufen hin, in denen Aufgaben anfallen, die KI gut bewältigen kann – auch wenn die Beschäftigungslage insgesamt weiterhin stabil ist.
Forscher der Stanford University stellten im August fest, dass die Beschäftigung von Arbeitnehmern im Alter von 22 bis 25 Jahren in KI-anfälligen Branchen – wie beispielsweise bei Buchhaltern und Rechtsassistenten – um 19 Prozent niedriger war als bei Berufen, die sich nur schwer durch KI ersetzen lassen, wie Hausmeister und Bauarbeiter.
Doch selbst wenn der versprochene Wandel länger dauert, als die Zahlen rund um KI-Unternehmen vermuten lassen, sollten echte wirtschaftliche Vorteile bestehen bleiben – so wie Züge auch nach der Panik von 1873 weiterfuhren, die Eisenbahnmagnaten in den Bankrott trieb, und das Internet nach dem Platzen der Dotcom-Blase in den 1990er Jahren nicht zusammenbrach.
„Die Geschichte ist unser Verbündeter, wenn es darum geht, dies zu verstehen“, sagte Coyle. „Solange die Infrastruktur erhalten bleibt, die erforderlich ist, um alle künftigen Produktivitätseffekte zu unterstützen, ist das in Ordnung.“
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