Gibt es eine Blase oder werden KI-Aktien noch weitere Jahre die Kurse beflügeln? Dahinter steht laut Cyrus de la Rubia auch die grundsätzliche Frage, wohin uns die KI führen wird.
Analysten gehen davon aus, dass die US-Wirtschaft mehr oder weniger ungebremst weiter wachsen wird, wegen KI-bezogener Investitionen. Und sie erwarten zudem, dass es mittel- bis langfristig zu historischen Produktivitätssprüngen kommen wird. Auch wird darauf gesetzt, dass die Nachfrage nach Energie in den nächsten Jahren explodieren wird.
Gleichzeitig setzen viele Beobachter darauf, dass die großen Menschheitsprobleme – Klimawandel, der demografische bedingte Arbeitskräftemangel, Seuchenbekämpfung und Armut – durch, Sie ahnen es, KI gelöst werden.
Dazu gibt es zwei Kontrastprogramme. Da ist erstens das Szenario, dass die KI-Entwicklung einen Hype darstellt, da die KI ihre großen Versprechen nicht wird einhalten können. Sobald sich diese Erkenntnis durchsetzt, wird die KI-Blase spektakulär platzen und die Investments in Datencenter, Chipfabriken und Energiekapazitäten werden sich als großartige Fehlallokationen herausstellen.
In einer milderen Version wird die KI-Blase ebenfalls platzen, aber die Technologie wird sich dennoch weiterentwickeln, das heißt der Fortschritt kommt, nur nicht so rasch, wie es an den Märkten derzeit eingepreist ist.
Das zweite Kontrastprogramm ist weitaus bedrohlicher. Demnach wird sich KI in einer menschenfeindlichen Weise weiterentwickeln. Es kommt einerseits zu Massenarbeitslosigkeit. Andererseits wird sich die KI, wenn es gelungen ist, eine Superintelligenz zu schaffen, gegen den Menschen wenden und im Extremfall die Menschheit vernichten. Börsenkurse sind vermutlich das Geringste, was uns in diesem Szenario beschäftigen wird.
Man kann also zwischen dem „KI hält alle seine Versprechen“-, dem „KI ist eine Blase“- und dem „KI wird sich gegen die Menschen wenden“-Szenario unterscheiden. All diese möglichen Entwicklungspfade sind mehr oder weniger umstritten.
Das Versprechen der Produktivitätszuwächse
Schaut man sich die Aktienmarktentwicklung an, so dominiert unter den Investoren offensichtlich die Erzählung „KI hält alle ihre Versprechen“. Eines dieser Versprechen lautet, dass Unternehmen mit Hilfe des Einsatzes von KI Milliarden US-Dollar an Kosten werden einsparen können, besonders beim Personal.
Die schon jetzt zu beobachtende Unternehmensphilosophie ist dabei, dass man wachsen kann, ohne Personal weiter auszubauen. Wenn Menschen kündigen, lautet die Standardfrage derzeit nicht „mit wem kann man diese Position nachbesetzen?“, sondern „kann diese Aufgabe durch KI erledigt werden?“.
Viele Unternehmen gehen auch aggressiver vor und reduzieren die Beschäftigung durch entsprechende Abbauprogramme. In diesem Zusammenhang fällt immer wieder auch das Stichwort KI, ohne dass allerdings stets klar ist, ob der eigentliche Grund für die Entlassungen nicht vielmehr Nachfrageschwäche ist.
Die Rechnung kann aufgehen, …
Das makroökonomische Gegenstück zum Personalabbau ist eine höhere Arbeitsproduktivität, die sich in einer höheren Wirtschaftsleistung niederschlägt, so das Versprechen der KI-Optimisten. Die Investmentbank Goldman Sachs geht davon aus, dass die Arbeitsproduktivität in dem Zeitraum 2027 bis 2037 durch KI in den USA um 15 Prozent zunehmen wird. Daraus ergibt sich eine zusätzliche Wertschöpfung, die in abdiskontierter Form 20 Billionen US-Dollar entspricht, wovon rund 40 Prozent als zusätzliche Einnahmen bei den Unternehmen landen sollen.
Wenn diesem Wert Investitionen in die Infrastruktur von beispielsweise 8 Billionen US-Dollar im gleichen Zeitraum gegenüberstehen – Chipdesigner Nvidia hat zuletzt geschätzt, dass bis 2030 etwa 3 bis 4 Billionen US-Dollar in KI-Infrastruktur fließen könnten – dann ginge die Rechnung auf.
Tatsächlich erscheinen die prognostizierten KI-Infrastrukturinvestitionen nicht unplausibel. Großbritannien hat in den 1860er Jahren während des Eisenbahnbooms jährlich in der Spitze 4,5 Prozent des BIP in neue Schienenwege investiert, in den 1990er Jahren flossen in den USA bis zu 1,5 Prozent in den Ausbau von Glasfasernetzen durch die Telekommunikationsunternehmen. Zum Vergleich nehmen sich die KI-Investitionen der letzten zwölf Monate von knapp 1 Prozent des BIP noch bescheiden aus.
Schaut man auf die Aktienbewertungen der Magnificent Seven, dann liegt das Zwölf-Monats-Forward Kurs-Gewinn-Verhältnis bei hohen 44 beziehungsweise (ohne Tesla) bei ebenfalls hohen 30. Das ist deutlich höher als der Durchschnitt des entsprechenden Kurs-Gewinn-Verhältnisses des S&P 500 Index, der bei rund 24 liegt (der historische Durchschnitt bei 18,1). Dass das Kurs-Gewinn-Verhältnis des Nasdaq kurz vor dem Platzen der Internetblase bei – je nach Quelle – 50 bis 60 lag, zeigt einerseits, dass noch Luft nach oben ist, bedeutet andererseits aber keineswegs, dass die Bewertungen sich nicht schon jetzt in sehr luftigen Höhen bewegen.
… muss sie aber nicht
Die Argumentation, dass insbesondere die hohen Personaleinsparungen, die durch die Anwendung von KI erreicht werden können, die Billionen-Investitionen nachhaltig erscheinen lassen, hat einen entscheidenden Haken: Die Einsparungen müssen relativ rasch realisiert werden, da ansonsten die Investoren die Geduld verlieren und den Versprechen der KI-Ökonomie keinen Glauben mehr schenken dürften.
Schnelle Einsparungen bei den Personalkosten bedeuten jedoch eine steigende Arbeitslosigkeit. Dem wird gerne entgegnet, dass es dann schlicht zu einem Strukturwandel kommt, der schon bei früheren technologischen Umbrüchen dazu beigetragen hat, dass neue Jobs entstanden und die verlorenen Arbeitsplätze ersetzt haben. Wenn jedoch innerhalb einer kurzen Zeitspanne von beispielsweise fünf Jahren dieser Umbruch passiert – und darauf scheinen die Techgiganten zu setzen –, wie realistisch ist dann die Erwartung, dass es nicht zu Massenarbeitslosigkeit und einer lang anhaltenden Rezession kommt?
Der KI-Einsatz liefert für einige Sektoren unerhörte Fortschritte
Keine Frage, es gibt zahlreiche KI-Anwendungen, die zu unerhörten Produktivitätsfortschritten geführt haben. Ein prominentes Beispiel ist die bereits 2020 entwickelte Fähigkeit von Alphafold 3D-Strukturen von Aminosäuren vorherzusagen, was von einigen Beobachtern als Gamechanger für die medizinische Forschung bezeichnet wird.
Für bestimmte Programmierarbeiten ist der Einsatz von KI mittlerweile selbstverständlich geworden. In der Logistik wird KI, etwa für Routenplanung und die Lageroptimierung, schon seit vielen Jahren eingesetzt. Journalisten und Analysten machen die Erfahrung, dass die Recherchearbeit mit KI einer Google-Suche auf Steroiden entspricht.
Die sprachlichen Fähigkeiten von KI haben zudem die Arbeit von menschlichen Übersetzern – die Ausnahme sind Literaturübersetzer – weitestgehend übernommen. In diesem Bereich ist auch ein Quantensprung in der internationalen Zusammenarbeit zwischen mehrsprachigen Teams zu erwarten, wenn das synchrone Übersetzen in den Alltag integriert wird.
Nur inkrementell bessere Ergebnisse
Abgesehen von der Problematik, dass die durch KI ermöglichte beschleunigte Verbreitung von Fake News und die KI-basierten Algorithmen von Tik Tok, Instagram und Co. zu kaum zu überschätzenden individuellen und gesellschaftlichen Schwierigkeiten führen, stellt sich die Frage: Haben wir es hier wirklich mit einer der Technologien zu tun, die sich als bedeutender als Elektrizität und Feuer herausstellen könnte, wie es Sundar Pichai, der CEO von Alphabet, behauptet? Oder wird hier ein Hype produziert, während KI tatsächlich schon nahe an ihre Grenzen geraten ist?
Festzustellen ist, dass zuletzt eine gewisse Ernüchterung über die weiteren Fortschritte von KI-Fähigkeiten eingekehrt ist. Als etwa Chat GPT 5 vorgestellt wurde, war die Enttäuschung groß, dass das Modell nur inkrementell bessere Ergebnisse lieferte. In meiner persönlichen Erfahrung konnte ich nicht einmal diese feststellen.
Zirkuläre Deals
Tatsächlich spricht beispielsweise Yann LeCun, KI-Chefwissenschaftler beim Konzern Meta, davon, dass die Fortschritte zuletzt immer geringer geworden sind. Er schließt aus, dass man in den nächsten drei Jahren eine superintelligente KI (AGI beziehungsweise Artificial General Intelligence) sehen wird.
Insbesondere hebt er hervor, ebenso wie der amerikanische Psychologe und Neurowissenschaftler Gary Marcus, dass die KI keine signifikanten Erfolge mehr sehen wird, wenn sie einfach nur mit mehr Daten gefüttert wird. Man arbeite mit anderen Trainingsmethoden daran, der KI ein Verständnis für die physische Welt zu geben und ein Modell zu schaffen, dass logisch denken kann und ein abstraktes Verständnis von der Welt erwirbt, aber bis dahin sei es noch ein weiter Weg.
Grundsätzlich besteht daher die Gefahr eines KI-Winters. Dies wäre der Fall, wenn sich auch nach weiteren Jahren der Forschung kein Durchbruch in Richtung AGI andeutet.
Etwas Ähnliches gab es schon in der Vergangenheit während der KI-Euphorie der 1980er Jahre. Damals wurden sogenannte KI-Expertensysteme geschaffen, die die Phantasie der Investoren beflügelten. Bis man feststellen musste, dass diese Systeme, die das Wissen von Experten mit klassischen Wenn-Dann-Regeln widergeben sollten, nur für stark eingegrenzte Gebiete funktionierten und statisch waren. Da das Konzept zudem nicht skaliert werden konnte, versiegten bald die Geldquellen und mehrere dutzend Startups gingen in den USA in die Insolvenz.
Erinnerungen an die Vergangenheit werden auch wach, wenn man sich die zunehmende Zahl der zirkulären Transaktionen anschaut. So haben während der Dotcom-Blase beispielsweise Software-Unternehmen Anzeigen bei Medienfirmen geschaltet, die dann im Gegenzug Software von dem Softwareproduzenten gekauft haben.
Heute ist die AI-Wirtschaft in den USA dabei, ein relativ undurchsichtiges Netz an gegenseitigen Transaktionen zu knüpfen, das aber reißen kann, wenn einer der Player seine Versprechen nicht einhalten kann. Wenn ein großer AI Modellhersteller beispielsweise plant, in den nächsten Jahren rund eine Billion US-Dollar an Rechenkapazitäten sicherzustellen, diese Ankündigung dann die Aktienkurse der davon profitierenden Unternehmen beflügelt und diese Firmen wiederum in die Lage versetzt, sich an AI-Firmen zu beteiligen, die im Gegenzug ihre Produkte erwerben, ergeben sich systemische Risiken.
Globale Folgen eines KI-Crashs
Damit einher geht ein zunehmendes Maß an Konzentration. Die Top-10 Techunternehmen der USA, die fast alle mit massiven Investitionen auf KI setzen, machen 25 Prozent der globalen Aktienmarktkapitalisierung aus. Abgesehen davon, dass allein diese historische Konzentration von Anlagegeldern auf einen Sektor ein Blasenindikator ist, würde die mögliche Erkenntnis, dass die Fähigkeiten von KI wesentlich eingeschränkter sind und/oder deutlich später realisiert werden können, als man sich das bis dahin ausgemalt hat, die globalen Aktienmärkte erschüttern.
Besonders exponiert wären Taiwan und Südkorea (wegen ihrer prominenten Rolle in der Chipproduktion). Chinas Techbranche dürfte auch stärker in Mitleidenschaft gezogen werden. Die US-Wirtschaft dürfte allein wegen des negativen Vermögenseffektes in die Rezession geraten.
Ob das globale Finanzsystem insgesamt destabilisiert würde, steht auf einem anderen Blatt. Während des Platzens der Dotcom-Blase in den Jahren 2000 bis 2002 brach der Nasdaq-Index um fast 80 Prozent ein. Damals lag der Anteil der dort notierten Aktien an der globalen Aktienmarktkapitalisierung in der Spitze bei etwa 20 Prozent. Die globalen Finanzmärkte blieben während des Crashs dennoch relativ stabil und eine globale Rezession blieb aus.
Da die Bilanzen der sogenannten Hyperscaler – dies sind die Kapitalgeber und Betreiber der KI-Infrastruktur und zu ihnen zählen in den USA vor allem Microsoft, Amazon, Alphabet, Apple und Oracle – relativ gesund sind und sie ihre Investitionen zum größten Teil aus ihren liquiden Eigenmitteln und dem laufenden Cashflow finanzieren, wäre eine Finanzmarktkrise weniger wahrscheinlich. Wie destabilisierend das Platzen der möglichen KI-Blase ausfallen würde, hängt aber auch davon ab, in welchem Tempo dieses Platzen erfolgt – je rascher, desto höher ist das Risiko, das andere Marktsegmente in den Abwärtssog geraten.
Die KI-Infrastruktur bleibt – für fünf Jahre
Es gibt das auf den ersten Blick beruhigende volkswirtschaftliche Argument, dass Asset-Preis-Blasen der Vergangenheit genutzt wurden, um die Infrastruktur zu schaffen, die eine geplatzte Aktienblase später etwa zum entscheidenden Aufschwung des Güter- und Personenverkehrs (Eisenbahnblase in Großbritannien in den 1840er Jahren) oder der Plattformunternehmen und anderen internetbasierten Geschäftsmodellen (Dotcom-Blase in den 1990er / 2000er Jahren) beigetragen haben.
Zwar wurden in diesen Phasen zunächst viel zu viele Schienen beziehungsweise Glasfasernetze verlegt, aber viele Jahre später hat die installierte Infrastruktur zu massiven Produktivitätszuwächsen geführt, auch wenn eine Reihe von Pionieren das Platzen der Blase nicht überlebt haben. Und heute ist es die KI-Infrastruktur, die vielleicht nicht morgen, aber übermorgen ihren volkswirtschaftlichen Nutzen voll entfalten wird – oder auch nicht.
Denn während Schienen und Glasfasernetze Jahrzehnte überstehen, ist das bei Halbleitern anders. KI-Chips, die im Dauerbetrieb genutzt werden, haben eine Lebensdauer von drei bis fünf Jahren, bevor dann die Fehlerquoten deutlich steigen. Außerdem veralten die Chips in einem ähnlichen Zeitraum wegen des technischen Fortschritts.
Zwar zählt zur KI-Infrastruktur auch der Aufbau von Stromproduktionskapazitäten, Rechenzentren-Gebäude und die Kühlung, für die die obige Argumentation teilweise gelten dürfte. Ein Rechenzentrum, in dem nach spätestens fünf Jahren die Halbleiter ausgewechselt werden müssen, die dann möglicherweise angesichts eines moderneren Designs neue bauliche Voraussetzungen des Gebäudes erfordern, läuft jedoch das Risiko, dauerhaft abgeschrieben werden zu müssen, wenn die KI ihre Versprechen nicht oder nur mit großer Verspätung hält.
Gegen oder für die Menschen?
Zurück zur KI-Blase. Aus Sicht der KI-Warner, wie beispielsweise dem Historiker Yuval Noah Harari („Nexus“) und den KI-Forschern Eliezer Yudkowski und Nate Soares („If anyone builds it, everyone dies“), wäre das Platzen der möglichen KI-Blase sogar positiv. Diese Forscher halten es für sehr wahrscheinlich, dass in einer nicht allzu fernen Zukunft eine superintelligente KI entwickelt wird und dass diese sich, falls sie während der Entwicklung nicht durch Regulierung eingehegt wird, gegen die Menschheit wendet.
Auch Mustafa Suleyman („The coming wave“), CEO bei Microsoft AI, warnt vor einem derartigen Szenario. Im März 2023 haben zudem 30.000 Forscher, Unternehmer und Fachleute aus Ethik, Informatik und Recht in einem Schreiben eine sechsmonatige Pause bei der Entwicklung von KI-Systemen gefordert. Auch Elon Musk war einer der Mitunterzeichner.
Sollte es tatsächlich bald zu einem Durchbruch in Richtung AGI kommen, würden die Bewertungen an den Aktienmärkten zunächst noch weiter steigen. Wie sich eine menschenfeindliche AGI dann aber auswirken würde, ist auf der einen Seite natürlich Spekulation, auf der anderen Seite aber kein Grund, dieses Szenario gänzlich zu ignorieren, so wie es derzeit bei Diskussionen rund um die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI den Eindruck hat.
Suleyman lässt allerdings auch Platz für ein positives Szenario. Das sei zwar ein sehr schmaler Grad, auf dem man wandern müsse, aber möglich sei es, dass die Menschheit die KI in der Weise entwickelt, dass sie zur Lösung des Klimawandels, der Armut und anderer Probleme eingesetzt wird.
Risiken und Chancen
Die KI hat in einigen Sektoren gezeigt, dass sie erhebliche Produktivitätsfortschritte ermöglichen kann. Dass KI die General Purpose Technologie ist, die ähnlich wie das Feuer und die Elektrizität kurzfristig die gesamte Weltwirtschaft umwälzen wird, dafür gibt es bislang mehr oder weniger vage Anzeichen.
Zwei Risiken gibt es im Hinblick auf die derzeit sehr hohen Bewertungen von KI bezogenen Aktien. Erstens, dass KI bereits an ihre Grenzen stößt und wir ähnlich wie in den 1980er Jahren vor einem KI-Winter stehen. Zweitens, dass die Entwicklungen zwar voran kommen, aber sich länger hinziehen als erwartet, während die massiven KI-Investitionen eher darauf angelegt sind, dass es innerhalb der nächsten fünf Jahre zu einem größeren Durchbruch kommt.
Sollte entgegen der hier zum Ausdruck gebrachten Skepsis in absehbarer Zeit eine AGI entwickelt werden, dürften die Aktienbewertungen massiv steigen. Dann aber wird es um die wesentlich grundsätzlichere Frage gehen, ob sich die KI in Zukunft gegen die Menschen wenden wird oder ob die Menschheit in der Lage ist, die KI zur Lösung ihrer Probleme zu nutzen.
