Künstliche Intelligenz Milliardeninvestitionen in Technik mit Verfallsdatum

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Technologiekonzerne stecken Unsummen an Geldern in eine KI-Infrastruktur, deren Wert in drei bis fünf Jahren erodiert, denn die Hardwarezyklen sind extrem kurz. Mit Investitionen in eine nachhaltige Technologie hat das wenig zu tun.

Die weltweite KI-Euphorie hat eine historische Investitionswelle ausgelöst, von der bekanntermaßen große Tech-Unternehmen wie Nvidia profitieren. Laut einer Analyse des Wall Street Journals haben Technologiekonzerne in nur drei Jahren mehr Geld in Rechenzentren, Chips und Energieversorgung für Künstliche Intelligenz (KI) gesteckt, als die USA in vier Jahrzehnten für den Bau ihres Interstate-Highway-Systems ausgegeben haben (via Trendforce).

Künstliche Intelligenz hat sich dank technologischer Fortschritte und einer wachsenden Anbieterlandschaft längst von den „It’s just a bubble“-Kommentaren früherer Jahre entfernt. KI ist gekommen, um zu bleiben. Was sich dagegen diskutieren ließe, ist, ob die Bewertung mancher Unternehmen wie Nvidia selbst eine Blase darstellt. Doch selbst ein Kursrückgang hätte heute geringere Folgen als noch vor wenigen Jahren, da Wettbewerber wie AMD sowie Hyperscaler wie Google und Amazon mit eigenen KI-Chips aufgeholt haben. Doch die gigantischen Summen, die in neue Rechenzentren fließen, könnten sich als riskante Wette erweisen, und zwar nicht nur in Hinblick auf die Rentabilität von KI-Angeboten.

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Probleme mit veralteter Hardware

Analysten gehen davon aus, dass die meisten KI-Prozessoren nach drei bis fünf Jahren technisch überholt sind, denn die Entwicklungszyklen von Chips und KI-Beschleunigern sind mittlerweile recht kurz. In 12 bis 18 Monaten macht die Technologie einen signifikanten Schritt hin zu mehr Rechenleistung und höherer Energieeffizienz. Das bedeutet, dass der Wert der Rechenzentren selbst rapide erodiert.

Dieser Effekt wird durch immer neue Chipgenerationen, steigende Effizienzanforderungen, sich wandelnde KI-Architekturen und den hohen Energiebedarf forciert, der ältere Systeme wirtschaftlich rasch unrentabel macht. Gleichzeitig begrenzen auch noch die thermische und elektrische Belastung der Hardware im Dauerbetrieb die physische Lebensdauer eines Chips.

Und der Profit?

Um die massiven Investitionen zu rechtfertigen, müssten Verbraucher und Unternehmen nach Berechnungen des Wall Street Journal rund 800 Milliarden US-Dollar in KI-Produkte investieren, und zwar über die gesamte Lebensdauer der aktuell entstehenden Rechenzentren hinweg.

Besonders deutlich wird die Diskrepanz bei OpenAI: Das ChatGPT-Unternehmen soll sich laut Bericht verpflichtet haben, Oracle rund 60 Milliarden US-Dollar pro Jahr für Serverleistungen zu zahlen, und das bei erwarteten 13 Milliarden US-Dollar Umsatz im Jahr 2025. Analysten gehen davon aus, dass die weltweite KI-Infrastruktur bis 2030 jährliche Erlöse von rund zwei Billionen US-Dollar erfordert, um nachhaltig profitabel zu werden. Zum Vergleich: Das übersteigt die kombinierten Jahresumsätze von Amazon, Apple, Alphabet, Microsoft, Meta und Nvidia im Jahr 2024.

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Bloombergs Analysten halten fest, dass KI-Unternehmen immerhin ein rasantes Umsatzwachstum verzeichnen: Die erwarteten 13 Milliarden US-Dollar Umsatz, mit denen bei OpenAI gerechnet wird, stellen eine Verdreifachung des bisherigen Umsatzes dar. Konkurrent Anthropic erwirtschaftet bereits mehr als fünf Milliarden US-Dollar jährlich. Diese Zahlen, so die Autoren von Bloomberg, verblassen dennoch angesichts der zu erwartenden Kostensteigerungen.

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Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal ELEKTRONIKPRAXIS.

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