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Generative KI ist teuer, bislang aber nicht rentabel – Milliardeninvestitionen stehen keine adäquaten Einnahmen gegenüber. Dieses Ungleichgewicht wird nicht ewig bestehen können. Erträge dringend gesucht.

Generative KI – zumindest die großen, öffentlich zugänglichen Modelle – ist vor allem eines: extrem teuer. Um die enorme, für Training und Betrieb notwendige Rechenleistung aufzubringen, sind Unmengen an Computern erforderlich, von denen die meisten auf spezielle Beschleunigerhardware angewiesen sind, deren Stückpreis gern bei mehreren Zehntausend Dollar liegt. Zudem verlangen viele Rechner auch viel Platz, und damit riesige Rechenzentren, etliche größer als 100 Fußballfelder. Jedes verbraucht Strom im Gigawatt-Bereich, und weil ein guter Teil davon zu Wärme wird, muss man sie kühlen. Das verschlingt nicht nur noch mehr Strom, sondern auch viel kostbares Wasser.

Allein in den Ausbau solcher Rechenzentren werden Google, Meta, Microsoft und Amazon nur in diesem Jahr an die 400 Milliarden Dollar investieren. Das entspricht dem gesamten Staatshaushalt von Spanien oder ist mehr als ein Dreiviertel dessen, was Deutschland oder Frankreich im Jahr ausgeben. Bis zum Jahr 2029 rechnen Analysten des Finanzdienstleisters Citigroup mit Investitionen in neue KI-Rechenzentren in Höhe von mehr als 2,8 Billionen Dollar.

Diese unvorstellbare Summe will wieder verdient werden – doch das ist schwierig, vielleicht sogar unmöglich. Eine Studie des MIT [1] ergab im August 2025 jedenfalls, dass 95 Prozent der KI-Pilotprojekte keine erkennbaren finanziellen Einsparungen oder Gewinnsteigerungen abwarfen. Nicht ganz so düster fielen die Ergebnisse einer IBM-Umfrage [2] unter 2000 CEOs weltweit aus. Doch auch Sie berichtet, dass 75 Prozent der KI-Initiativen nicht den erwarteten Return-of-Investment erbrachten. Optimisten sagen: Wir stehen erst ganz am Anfang, die Erträge werden schon noch kommen. Was aber, wenn nicht?

Dann platzt eine Blase. Investoren behalten ihr Geld ein, wenige Unternehmen werden überleben, zahlreiche untergehen. Übrigens nicht nur im Tech-Sektor, sondern beispielsweise auch in der Bauwirtschaft, wenn aus geplanten Monster-Rechenzentren Mega-Bauruinen würden. Das größte Risiko tragen dabei reine KI-Firmen, die kaum ein eigenes, profitables Business haben, sondern sich rein mit Geld der Risikokapitalgeber finanzieren. Bestes Beispiel: OpenAI. Dessen Wert wurde kürzlich auf rund 500 Milliarden Dollar geschätzt, damit ist es das höchstbewertete Unternehmen der Welt. Dem stehen in diesem Jahr aber nur Umsätze knapp jenseits der Zehn-Milliarden-Marke und Milliardenverluste gegenüber.

Das genau ist der Hintergrund, vor dem die letzten Initiativen von OpenAI verständlich werden. Warum führt man einen Sofort-Kaufen-Button in ChatGPT ein? Weshalb launcht man eine App, die Videos im Tiktok-Stil erzeugt? Warum offeriert man zahlenden Usern automatische, personalisierte Updates zu Themen vergangener Chats (ChatGPT Pulse)? Weil man irgendwie versuchen muss, aus den 700 Millionen wöchentlichen Nutzern Kapital zu schlagen. Würde man aufhören zu investieren, wäre man bald weg vom Fenster. Investiert man aber weiter schwindelerregende Summen, denen keine wesentlichen Einnahmen gegenüberstehen, ist man es über kurz oder lang auch. Im Unterschied zu Microsoft oder Amazon hat OpenAI kein zweites Standbein. Also sucht man verzweifelt nach Geschäftsmodellen, die Geld in die Kasse spülen. Fraglich, ob das zum Vorteil der Konsumenten ist.

Jens-Christoph Brendel

Stellv. Chefredakteur