{"id":638426,"date":"2026-02-12T17:30:29","date_gmt":"2026-02-12T16:30:29","guid":{"rendered":"https:\/\/es.exxpress.at\/?p=638426"},"modified":"2026-02-12T17:30:29","modified_gmt":"2026-02-12T16:30:29","slug":"raphael-suchomel-die-ki-blase-sitzt-woanders","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/es.exxpress.at\/meinung\/raphael-suchomel-die-ki-blase-sitzt-woanders\/","title":{"rendered":"Raphael Suchomel: Die KI-Blase sitzt woanders"},"content":{"rendered":"

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Raphael Suchomel: Die KI-Blase sitzt woanders<\/h1>[vc_column_text el_class=”article-subheading”]Seit Monaten h\u00f6ren wir ein Wort immer h\u00e4ufiger: KI-Blase. Zu viel Geld, zu viel Hype, zu viel Euphorie. W\u00e4hrend Amazon, Microsoft, Google und Meta gemeinsam Hunderte Milliarden Dollar in Rechenzentren und Spezialchips investieren, fragen sich viele: Ist das noch rational oder erleben wir gerade die n\u00e4chste Dotcom-Illusion?[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=”1\/3″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row el_class=”article-main-content”][vc_column width=”1\/6″]\n
\n Redaktion<\/span>\n 12.02.2026 17:30<\/time>\n <\/div>\n
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\n \n \n <\/a>\n exxpress\/exxpress<\/span><\/span>\n <\/div>\n [vc_column_text]Die nackten Zahlen wirken tats\u00e4chlich gewaltig. Die gro\u00dfen Hyperscaler, also jene Konzerne, die weltweit Cloud-Infrastruktur betreiben, planen f\u00fcr 2026 Investitionen jenseits der 500-Milliarden-Dollar-Marke, ein Gro\u00dfteil davon flie\u00dft direkt in KI. Gemeint sind riesige Datacenter, vollgepackt mit Grafikprozessoren, sogenannten GPUs, die speziell daf\u00fcr gebaut sind, neuronale Netze zu trainieren. NVIDIA verkauft diese Chips inzwischen in einer Gr\u00f6\u00dfenordnung von rund 50 Milliarden Dollar pro Quartal, eine Summe, die selbst im Silicon Valley noch vor wenigen Jahren unvorstellbar gewesen w\u00e4re.[\/vc_column_text]
Warum KI-Firmen gerade Milliarden einsammeln<\/h2>[vc_column_text]Doch bevor wir vorschnell urteilen, sollten wir eine grundlegende Unterscheidung treffen: Investiert wird hier nicht in ein einzelnes Produkt, sondern in Infrastruktur. Ein modernes KI-Modell wird nicht einfach programmiert, sondern auf gigantischen Rechenclustern trainiert. Dieser Prozess verschlingt nicht nur enorme Rechenleistung, sondern auch Energie, K\u00fchlung, Netzwerktechnik und spezialisierte Speichertechnologien wie High Bandwidth Memory, also extrem schnelle Kurzzeitspeicher, die direkt neben dem Chip verbaut werden. Diese Infrastruktur ist nicht dekorativ, sie ist die Grundlage f\u00fcr alles, was folgt. Ohne sie g\u00e4be es keine Chatbots, keine autonomen Systeme, keine KI-gest\u00fctzte Medizin, keine automatisierte Industrie.<\/p>\n
Gleichzeitig ist der Vorwurf der Blase nicht v\u00f6llig aus der Luft gegriffen. Historisch betrachtet sind Investitionswellen in Basistechnologien oft von \u00dcbertreibung begleitet. Eisenbahnen im 19. Jahrhundert, Telekommunikation in den 1990ern, Internet-Startups um die Jahrtausendwende – jedes Mal floss mehr Kapital als am Ende wirtschaftlich sinnvoll war. Einige Projekte scheiterten spektakul\u00e4r, doch die zugrunde liegende Technologie setzte sich durch und ver\u00e4nderte die Welt.<\/p>\n
Der entscheidende Unterschied zur Dotcom-Blase liegt jedoch in einem n\u00fcchternen Detail: Die gro\u00dfen KI-Unternehmen verdienen bereits Geld. Microsoft integriert seinen Copilot in Office-Produkte und verlangt Aufpreise von bis zu 30 Dollar pro Nutzer und Monat, Meta steigert mit KI-optimierten Werbeanzeigen messbar die Rendite pro Kampagne, Google nutzt KI zur Verbesserung seiner Suchalgorithmen und sichert damit sein Kerngesch\u00e4ft. Das sind keine Versprechen ohne Einnahmen, sondern reale, skalierende Gesch\u00e4ftsmodelle.
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Wo liegt also die eigentliche Gefahr?<\/h2>[vc_column_text]Sie liegt m\u00f6glicherweise nicht bei der neuen Technologie, sondern bei den alten Gesch\u00e4ftsmodellen. Private-Equity-Fonds haben in den vergangenen Jahren Milliarden in klassische Softwarefirmen investiert, in spezialisierte Tools f\u00fcr Dokumentenmanagement, Kundenverwaltung oder einfache Datenanalyse. Diese Firmen wurden zu hohen Multiples bewertet, also zu einem Vielfachen ihres Jahresgewinns, weil man davon ausging, dass ihre Produkte dauerhaft unverzichtbar bleiben w\u00fcrden. Doch genau hier greift K\u00fcnstliche Intelligenz ein. Ein leistungsf\u00e4higes Sprachmodell kann Texte zusammenfassen, Berichte generieren, Daten auswerten, E-Mails formulieren und sogar Code schreiben. Das Ganze passiert universell, ist flexibel und oft g\u00fcnstiger als spezialisierte Einzell\u00f6sungen.<\/p>\n
Die eigentliche Blase sitzt also wom\u00f6glich nicht bei OpenAI oder NVIDIA, sondern bei jenen Unternehmen, die glauben, sie k\u00f6nnten weitermachen wie bisher, w\u00e4hrend KI ihre Kernfunktion schrittweise automatisiert. Die Technologie selbst ist kein Luftschloss, sondern ein Multiplikator. Studien zeigen, dass Programmierer mit KI-Unterst\u00fctzung bis zu 50 Prozent schneller arbeiten, Callcenter-Teams ihre Produktivit\u00e4t um mehr als 14 Prozent steigern und Berufseinsteiger in manchen Bereichen sogar \u00fcber 30 Prozent effizienter werden. Das ist sogenannte Mikro-Produktivit\u00e4t, also messbare Effizienz auf Unternehmensebene. Volkswirtschaftlich, also im gro\u00dfen Ma\u00dfstab, sind diese Effekte noch nicht vollst\u00e4ndig sichtbar, aber technologische Revolutionen wirken selten \u00fcber Nacht auf das Bruttoinlandsprodukt.[\/vc_column_text]
Es geht um viel mehr als nur um Geld<\/h2>[vc_column_text]Hinzu kommt eine zweite Ebene, die in der Blasen-Debatte oft \u00fcbersehen wird: Macht. KI-Modelle funktionieren nicht neutral. Sie werden trainiert, feinjustiert und mit Regeln versehen. Ein zentrales Verfahren dabei hei\u00dft Reinforcement Learning from Human Feedback, also verst\u00e4rkendes Lernen durch menschliches Feedback. Menschen markieren im Training, welche Antworten zul\u00e4ssig sind und welche nicht, das Modell wird f\u00fcr \u201eerw\u00fcnschtes\u201c Verhalten belohnt und f\u00fcr problematische Inhalte bestraft. So entstehen Filter, Leitplanken und implizite Wertentscheidungen.<\/p>\n
Wer Modelle baut, definiert also indirekt, was sie sagen d\u00fcrfen und was nicht. Wer die Rechenzentren kontrolliert, kontrolliert die Skalierung. Wer die Infrastruktur besitzt, setzt Standards. Deshalb ist die Frage nach einer KI-Blase nicht nur \u00f6konomisch, sondern politisch. Wenn Europa prim\u00e4r reguliert, aber kaum eigene gro\u00dfskalierende Systeme betreibt, werden andere Regionen die technischen und normativen Rahmenbedingungen definieren.[\/vc_column_text]
Sind wir also in einer Blase?<\/h2>[vc_column_text]Technologisch betrachtet nicht. Die Fortschritte sind real, die Anwendungen greifen bereits in Bildung, Industrie, Medizin und Verwaltung ein. \u00d6konomisch gesehen gibt es zweifellos \u00dcbertreibungen, einzelne Start-ups werden verschwinden, manche Investitionen werden sich nicht rechnen. Doch das war bei jeder industriellen Revolution so. Die Basistechnologie bleibt, selbst wenn einzelne Wetten scheitern.<\/p>\n
Die eigentliche Gefahr liegt weniger in zu viel KI als in der Illusion, sie w\u00fcrde das Bestehende nicht grundlegend ver\u00e4ndern. Wer glaubt, klassische Gesch\u00e4ftsmodelle seien immun, k\u00f6nnte in den kommenden Jahren unangenehm \u00fcberrascht werden. Und wer meint, Europa k\u00f6nne sich mit Regulierung allein absichern, ohne selbst massiv in Infrastruktur, Rechenleistung und Anwendung zu investieren, riskiert langfristig den Verlust von Einfluss.<\/p>\n
Blasen platzen. Basistechnologien bleiben. Die entscheidende Frage ist nicht, ob K\u00fcnstliche Intelligenz \u00fcberbewertet ist, sondern wer am Ende die Spielregeln einer Technologie bestimmt, die l\u00e4ngst dabei ist, zur neuen industriellen Grundlage unserer Wirtschaft zu werden.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=”1\/3″]
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