Wegen des vollmundigen Versprechens, dass GenAI Unternehmen, Branchen und die Gesellschaft transformiert, investieren Technologieriesen, andere Unternehmen und Versorger in den kommenden Jahren schätzungsweise eine Billion Dollar in Rechenzentren, GPUs, Netzausbau und andere KI-Infrastrukturen, schreibt die Investmentbank Goldman Sachs in einem neuen Report. Doch diese Ausgaben hätten bisher wenig gebracht, abgesehen von Berichten über Effizienzsteigerungen bei Entwicklern.

"Die entscheidende Frage ist also: Welches 1-Billion-Dollar-Problem wird die KI lösen?", konstatiert Jim Covello, Research-Chef bei Goldman Sachs. "Viele Leute versuchen, KI heute mit den Anfängen des Internets zu vergleichen. Aber selbst in seinen Anfängen war das Internet eine kostengünstige, technologische Lösung, die es dem E-Commerce ermöglichte, kostspielige etablierte Lösungen zu ersetzen."

GenAI hat ein Rentabilitätsproblem

Angesichts der hohen Einstiegshürde und der Preisentwicklung bei wichtigen Komponenten wie GPUs ist Costello skeptisch, dass die Kosten für KI jemals so weit sinken werden, dass die Automatisierung eines großen Teils der Aufgaben erschwinglich wird. "Der Markt ist zu optimistisch, was die Wahrscheinlichkeit von Kostensenkungen angeht", konstatiert er.

Auch Daron Acemoglu, Professor am MIT, ist skeptisch. Er schätzt, dass "nur ein Viertel der durch KI gefährdeten Aufgaben in den nächsten zehn Jahren kosteneffizient automatisiert werden kann". Das bedeute, dass KI weniger als fünf Prozent aller Tätigkeiten beeinflussen wird. Man könne auch noch nicht wissen, ob die KI-Modelle mit der Zeit immer billiger werden, fügt der Ökonom hinzu.

"Wie lange sich die Investoren noch mit dem Mantra 'Wenn du es baust, werden sie kommen' zufrieden geben, bleibt eine offene Frage", so Covello von Goldman Sachs weiter. Er vermutet, dass die Begeisterung der Investoren nachlässt, wenn sich in den nächsten 12 bis 18 Monaten keine wichtigen Use-Cases herauskristallisieren.

Noch wichtiger ist aus seiner Sicht jedoch die Profitabilität der Unternehmen. Solange die Unternehmensgewinne robust blieben, würden die Experimente mit KI weiterlaufen. Von daher erwartet er angesichts der positiven wirtschaftlichen Entwicklung in den USA nicht, dass die Unternehmen ihre Ausgaben für KI-Infrastrukturen und -Strategien zurückfahren werden.

Vergleich mit Internet- und Mobilfunkausbau hinkt

Der leitende Aktienanalyst Eric Sheridan äußerte sich positiver über die aktuelle Situation: "Wer argumentiert, dass die gegenwärtige Euphorie irrational ist, sieht nur die großen Summen, die heute im Vergleich zu zwei früheren Investitionszyklen ausgegeben werden - nämlich dem Ausbau der Netzinfrastruktur Ende der 1990er- und Anfang der 2000er-Jahre, die die Entwicklung von Web 1.0 oder Desktop Computing ermöglichte, sowie den Ausbau des Mobilfunks von 2006 bis 2012, der Mobilfunkspektrum, 5G-Netzwerkausrüstung und die Einführung von Smartphones umfasste."

Dabei würden aber Äpfel mit Birnen verglichen, erklärt Sheridan: "Die relevantere Kennzahl ist das Verhältnis der Investitionen zu den erwirtschafteten Einnahmen. Cloud-Computing-Unternehmen geben derzeit über 30 Prozent ihrer Cloud-Umsätze für Investitionen aus, wobei der Großteil in KI-Initiativen fließt. Für die gesamte Technologiebranche unterscheiden sich diese Werte nicht wesentlich von denen früherer Investitionszyklen, die Veränderungen in der IT-Nutzung von Unternehmen und Verbrauchern vorangetrieben haben."

Sein Kollege Kash Rangan fügt hinzu: "Jeder IT-Zyklus folgt einem als IPA bekannten Ablauf - zuerst die Infrastruktur, dann die Plattformen und zuletzt die Anwendungen. Der KI-Zyklus befindet sich noch in der Phase des Infrastrukturausbaus, sodass es noch etwas dauern wird, bis die Killeranwendung gefunden wird, aber ich glaube, dass wir es schaffen werden."