KI-Boom der Techgiganten

Anthropic will wachsen. 2021 von ehemaligen Open-AI-Mitarbeitern gegründet, ist das KI-Unternehmen rasch zum direkten Konkurrenten von Open AI aufgestiegen. Wer in dieser Konkurrenz bestehen will, braucht Kapital, Wachstum – und den Rohstoff der Gegenwart: Rechenleistung.

Also stecken die beiden privaten Investmentgesellschaften Apollo und Blackstone 35 Milliarden US-Dollar in Anthropics Wachstumspläne. Das gemäß Financial Times bislang größte private Kreditgeschäft soll in erster Linie den Kauf von Chips finanzieren – Chips der Alphabet-Tochter Google.

Ein Warnsignal? Um die hohen Erwartungen mit sichtbarem Wachstum zu unterfüttern, fließt überschüssiges Kapital zunehmend in Geschäfte untereinander: Investoren und Konzerne schieben sich in Milliardenhöhe Kredite, Chips und Cloud-Leistungen zu – kaufen sich also im Grunde die zukünftigen Umsätze ab.

Der Deal zwischen Apollo, Blackstone und Anthropic wurde nur wenige Tage nach einer der größten Aktienemissionen der jüngeren Wirtschaftsgeschichte abgeschlossen, mit der Alphabet 85 Milliarden US-Dollar für den Ausbau seiner KI-Infrastruktur einholen will. Gleichzeitig bereitet Elon Musk den Börsengang von Space X vor, der satte 86 Milliarden US-Dollar einbringen soll. Die angekündigten Finanzierungen und Börsengänge zeigen, in welch gigantischem Ausmaß sich das Kapital derzeit auf wenige technologiegetriebene Zukunftsversprechen konzentriert.

Schon lange begleiten warnende Stimmen die Euphorie an den Börsen: Es handle sich um eine Blase im Endstadium, der KI-Hype habe den Markt überhitzt. Und tatsächlich zeigt ein Blick auf die Geschäftszahlen von Space X, Anthropic oder auch Open AI: Sie alle schreiben Verluste. Mit anderen Worten: Nicht die heute erzielten Gewinne treiben die Bewertungen, sondern die Hoffnung auf jene von morgen.

Das tatsächliche wirtschaftliche Potential der KI bleibt ungewiss, und ob die Techkonzerne die versprochenen Renditen liefern, ist zweifelhaft. Auch wenn sich Unternehmenschefs der Branche optimistisch geben: Gemäß einer Studie des National Bureau of Economic Research erwarten sie für die kommenden drei Jahre Produktivitätsgewinne von bis zu 1,4 Prozent; diese würden in erster Linie durch den Abbau von Arbeitsplätzen erzielt. Die Befragten rechnen in ihren Unternehmen mit einem Beschäftigungsrückgang von 0,7 Prozent innerhalb der kommenden drei Jahre.

Dieselben Unternehmer berichten von Produktivitätsgewinnen von jährlich lediglich 0,3 bis einem Prozent seit Einführung von Chat-GPT. Damit wird KI zur riskanten Wette – aber wohin sonst mit dem vielen Geld? Seit Jahrzehnten steht zuviel Kapital zuwenig profitablen realen Anlagemöglichkeiten gegenüber. Brachliegendes Kapital sucht nach Verwertung – und kein anderer Sektor zieht gegenwärtig ähnlich große Hoffnungen auf zukünftige Profite auf sich.

Bill Gates zog jüngst Parallelen zur Dotcom-Blase, die um die Jahrtausendwende die halbe Weltwirtschaft in die Tiefe riss. Auch damals hatten Anleger angesichts technischer Durchbrüche auf die Ausbildung neuer Märkte gesetzt, auf Produktivitätszuwächse und entsprechende Profite.

Doch der heutige KI-Boom hat die Dimensionen der Dotcom-Euphorie längst gesprengt. Allein die großen US-Technologiekonzerne investierten 2025 mehrere hundert Milliarden US-Dollar in Rechenzentren, Chips und KI-Infrastruktur. Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle planen, in den kommenden fünf Jahren ähnliche Summen zu investieren, um die Rechenleistung für den Betrieb ihrer KI-Modelle bereitzustellen.

So wird der US-amerikanische Aktienmarkt zunehmend von einer Handvoll KI-Titeln getrieben, die laut Bank of America mittlerweile rund 40 Prozent der Kapitalisierung des S&P 500 ausmachen. Der Ökonom Michael ­Roberts beschreibt die Situation als »two economies in one« – eine Techwirtschaft und der Rest. Je stärker sich der Markt auf wenige Konzerne und deren Investitionsprogramme konzentriert, desto mehr hängt die Stabilität des gesamten Systems von einer einzigen Annahme ab: dass sich die heutigen Erwartungen an KI in ausreichend große reale Gewinne übersetzen lassen.