KI: Der neue Dotcom-Crash?
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- KI: Der neue Dotcom-Crash?
- Aufsicht? Warum niemand die eigentlichen Kosten kennt
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Übermäßige Investitionen und versteckte Kosten. Goldman Sachs und Umweltschützer sind sich darin einig, dass ein KI-Hype schwerwiegende Folgen für uns alle haben könnte.
Thesen über die Ambivalenz des technischen Fortschritts füllen Bibliotheken. Die Werke von Max Horkheimer und Theodor Adorno, Günther Anders, Marshall McLuhan, Jacques Ellul oder Lewis Mumford zählen zum Kanon der modernen Technologiekritik.
Mit der (vermeintlichen) Ankunft der sogenannten Künstlichen Intelligenz (KI) scheint die Technik mehr denn je die ihr innewohnende prometheische Ambivalenz zwischen Freiheit und Freiheitsverlust zu offenbaren.
Auf diese Dialektik von Verheißung und Verhängnis, die die Large Language Models aus dem Hause OpenAI oder Google mit sich bringen, ist Telepolis an anderer Stelle bereits ausführlich eingegangen – speziell auf deren Folgen für den globalen Arbeitsmarkt.
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In der internationalen Medienlandschaft wurden kürzlich zwei weitere wichtige Facetten jener technologisch-algorithmischen Doppelbewegung beleuchtet.
Die eine beschreibt das drohende Szenario einer platzenden Wirtschafts-Blase vom Ausmaß der Dotcom-Ära, bei der Hunderte Milliarden Dollar auf dem Spiel stehen. Die andere beschäftigt sich mit den verborgenen Kosten von KI und Co., über die kaum jemand spricht.
Warnungen vor Dotcom 2.0
Inmitten der vielfach geäußerten Begeisterung für die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz häufen sich die Warnungen, dass massive Investitionen in die sogenannte KI zu einem wirtschaftlichen Kollaps führen könnten.
Angefacht wurde die Diskussion zuletzt durch die Einlassungen der eng mit der US-Finanzpolitik verflochtenen Investmentbank Goldman Sachs und der einflussreichen US-Risikokapitalgesellschaft Sequoia Capital.
In dem Ende Juni veröffentlichten Bericht "Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?" irritierte Goldman Sachs damit, das Kosten-Nutzen-Verhältnis der neuartigen Technologie in Zweifel zu ziehen.
Das konnte auch deshalb verwundern, weil das Unternehmen zuvor bekanntgegeben hatte, selbst generative KI-Tools in der gesamten Belegschaft einzuführen.
Nun riet die Investmentbank allerdings nicht rundweg von Investments in KI ab und beschrieb diese vielmehr als Sachzwang, warnte aber vor zu hohen Erwartungen.
Wenn die KI-Technologie am Ende weniger Anwendungsfälle und eine geringere Akzeptanz aufweist, als derzeit allgemein erwartet wird, ist es schwer vorstellbar, dass dies für viele Unternehmen, die heute in diese Technologie investieren, nicht problematisch sein wird.
Jim Covello, Head of Global Equity Research
600 Milliarden Dollar Umsatz nötig
Wie das US-Business-Magazin Inc. berichtet, warnte auch der Risikokapitalgeber Sequoia Capital vor überzogenen Erwartungen. David Cahn, Analyst bei der Risikokapitalgesellschaft, schätzt, dass die Branche jährlich 600 Milliarden Dollar Umsatz erzielen muss, um sich selbst zu tragen.
Im letzten Jahr lag diese Schätzung Inc. zufolge noch bei 200 Milliarden Dollar. OpenAI, der größte Player der KI-Branche, erzielte laut einem Bericht vom Juni lediglich 3,4 Milliarden Dollar Jahresumsatz.
Bullenstimmung an der Börse
Das aber steht in starkem Kontrast zur Bullenstimmung an der Börse. So stieg der Aktienkurs des Chipherstellers Nvidia im vergangenen Jahr um mehr als 200 Prozent, was den Unternehmenswert auf über drei Billionen Dollar erhöhte.
Tech-Aktien insgesamt verzeichneten 2023 einen beispiellosen Aufschwung, der laut Inc. größtenteils auf den KI-Hype zurückzuführen ist. Risikokapitalinvestitionen in KI-Startups erreichten demnach 2023 fast 50 Milliarden Dollar, obwohl die globalen Investitionen insgesamt auf den niedrigsten Stand seit fünf Jahren sanken.
"Die Leute springen auf den KI-Zug auf und denken, dass sie Geld verdienen werden, weil sie KI irgendwie in ihr Geschäftsmodell integriert haben", zitiert Inc. die Geschäftsführerin des Risikokapitalgebers Wocstar, Gayle Jennings-O'Bryne. Viele Risikokapitalgeber würden die kapitalintensive Natur der KI-Technologie unterschätzen und trügen so dazu bei, dass sich der Markt künstlich aufblähe.
Feuerprobe in zwei Jahren
Einen weiteren Aspekt der Diskrepanz zwischen Erwartung und Ertrag hatte James Ferguson vom britischen Strategieberater MacroStrategy Partnership im Bloomberg-Podcast Merryn Talks Money beschrieben.
Nvidia allein, so Ferguson, könne nicht das gesamte Wachstum der gesamten Branche stützen und zunehmend höhere Preise für seine Halbleiter verlangen, wo die Technologie (Stichwort: "Halluzinationen") noch zu unausgereift sei, um eine breite Anwendung zu finden. In seinem Bericht vom Juni hatte Goldman Sachs außerdem das Damoklesschwert einer Unterversorgung mit Halbleitern benannt, das über der Branche baumelt.
Ob die Blase platzen wird oder nicht, wird sich in vier bis fünf Jahren zeigen, zititert Inc. die Wocstar-Geschäftsführerin Jennings-O'Bryne. In etwa zwei Jahren, glaubt sie, werden die ersten Investoren harte Kennzahlen für Gewinnen, Renditen und Einnahmen verlangen und prüfen, ob die Geschäftsmodelle wirklich so nachhaltig sind, wie sie sich geben.
Bei alledem ist ein weiteres Thema noch gar nicht zur Sprache gekommen, auf das auch Goldman Sachs in dem aufsehenerregenden Bericht vom vergangenen Monat eingeht:
Die größere Frage scheint zu sein, ob die Stromversorgung mithalten kann. Die GS-Analysten für die US-amerikanischen und europäischen Versorgungsunternehmen Carly Davenport bzw. Alberto Gandolfi erwarten, dass die Verbreitung der KI-Technologie und der dafür notwendigen Rechenzentren, die für ihre Versorgung notwendig sind, einen Anstieg des Strombedarfs die es seit einer Generation nicht mehr gegeben hat.
Allison Nathan, Strategieberaterin bei Goldman Sachs
Das ruft einen weiteren Aspekt der technologischen Doppelbewegung auf den Plan, den das sozialistische US-Magazin Jacobin Anfang Juni in einem beachtenswerten Beitrag beleuchtet hat: die verborgenen Umweltkosten, die die Expansion KI-gestützter Geschäftsmodelle mit sich bringt.
Denn die Vorteile von KI, so argumentiert Jacobin-Autorin Lois Parshley, kommen einer kleinen Anzahl einflussreicher Unternehmen zugute, während die physischen Schäden der Technologie unbeachtet von der Öffentlichkeit auf genau dieselbe zurückfallen.