Die Wiederkehr der Preistheorie: Ein ökonomischer Essay im Zeitalter der künstlichen Intelligenz

Angst auf alten Fundamenten

Jede Epoche hat ihr eigenes Fundament. Die Menschen leben, arbeiten, urteilen und haben Angst darauf und stellen sich auch die Zukunft auf diesem Fundament vor.

Es war für die Menschen in der Agrarzeit schwer vorstellbar, dass ein Menschenleben nicht um Land, Jahreszeiten und Hungersnöte kreisen muss. Als die Dampfmaschine erfunden wurde, sahen viele Menschen zunächst die Arbeitslosigkeit der Handwerker, aber es war ihnen schwer, Eisenbahn, Städte, das Fabriksystem, das moderne Finanzwesen und die neue Mittelschicht vorauszusehen. Als der Strom entdeckt wurde, sahen die Menschen nur hellere Nächte, aber es war ihnen schwer, Kühlschränke, die Filmindustrie, moderne Krankenhäuser, das Nachtleben in Städten, Haushaltsgeräte und elektronische Computer vollständig vorzustellen. Als das Internet aufkam, dachten viele, es sei nur eine schnellere E-Mail und eine größere Bibliothek, aber sie sahen nicht voraus, dass es zu Mobilzahlungen, Kurzvideos, Cloud-Computing, Lieferdiensten, Fahrgemeinschaften, Online-Bildung und globaler Echtzeitkooperation kommen würde.

Wenn neue Technologien ankommen, ist die größte Hürde oft nicht die Technologie selbst, sondern die Vorstellungskraft auf alten Fundamenten.

Heute wird auch die Künstliche Intelligenz auf alten Fundamenten verstanden. Viele Menschen argumentieren so: Was früher von zehn Programmierern, Textschreibern, Übersetzern, Analysten und Kundendienstmitarbeitern erledigt wurde, kann jetzt von einer Person mit einer KI erledigt werden. Somit verlieren neun Menschen ihren Job. Diese Einschätzung scheint nüchtern, realistisch und antiutopisch, ist aber tatsächlich noch immer ein Denken aus der alten Welt. Sie versteht die Zukunft als eine Kostenreduktion in der heutigen Aufgabenliste, den technologischen Fortschritt als eine Ersetzung in bestehenden Arbeitsplätzen und das Wirtschaftsleben als eine bereits geschriebene Tabelle.

Aber eine wirkliche große technologische Revolution besteht nie darin, einige Zeilen in einer alten Tabelle zu streichen, sondern darin, die Tabelle selbst neu zu erfinden.

Die wichtigste wirtschaftliche Bedeutung der Künstlichen Intelligenz besteht nicht darin, alte Jobs billiger zu erledigen, sondern darin, eine Vielzahl von Produkten und Dienstleistungen, die früher nicht existierten, nicht machbar waren, zu teuer, zu verstreut, zu speziell oder zu schwierig zu organisieren waren, in den Bereich des Machbaren für die Menschen zu bringen. Sie ersetzt nicht einfach bestehende Arbeitskräfte, sondern senkt die Erkenntnis-, Kommunikations-, Fehlversuchs-, Anpassungs- und Organisationskosten, um so die früher unterdrückten Nachfragen freizusetzen, Transaktionen zu schaffen, die früher nicht aufrechterhalten werden konnten, und Branchen zu generieren, die früher noch keine Namen hatten.

Wenn man die KI von den alten Fundamenten aus betrachtet, sieht man die Abnahme von Arbeitsplätzen. Wenn man sie von den Grenzen aus betrachtet, die die neue Technologie eröffnet, sieht man die Explosion des Produkt- und Dienstleistungsraums.

Das ist auch der Grund, warum die Preistheorie in der Ära der Künstlichen Intelligenz wieder an Bedeutung gewinnt.

Die KI senkt die Produktions-, Fehlversuchs- und Anpassungskosten, aber sie löst das Problem der Nachfrageerfassung nicht aus der Welt; im Gegenteil, sie erweitert den Raum der unbekannten Nachfrage. Je mehr Dinge produziert werden können, desto mehr braucht die Gesellschaft zu wissen, welche Dinge wirklich wertvoll sind; je mehr individuelle Dienstleistungen angeboten werden können, desto mehr braucht die Gesellschaft zu wissen, wer was braucht, wann, wie viel er/zur Zahlung bereit ist, wer die Verantwortung übernimmt und wie eine kontinuierliche Transaktion zustande kommt.

Die zukünftige Frage lautet nicht „Können Maschinen produzieren?“, sondern „Wie können die Menschen entdecken, was es lohnt, zu produzieren?“

Die Wiederkehr der Preistheorie beginnt genau an dieser Stelle.

Die wirtschaftliche Bedeutung eines Jahresumsatzes von zwei Billionen US-Dollar

Lassen Sie uns mit einer Vorstellung beginnen, die zwar auf den ersten Blick übertrieben erscheint, aber in der Ökonomie nicht absurd ist.

Ist es in den nächsten fünfzehn Jahren möglich, dass OpenAI, Anthropic oder ähnliche Unternehmen mit großen Modellen als Infrastruktur einen Jahresumsatz von zwei Billionen US-Dollar erzielen? Beachten Sie, hier wird von Umsatz gesprochen, nicht von Unternehmenswert. Der Unternehmenswert kann aus der Vorstellungskraft des Kapitalmarktes, der Abzinsung, der Risikopräferenz und der Blasenbildung stammen; der Umsatz muss jedoch aus realen Käufen, realen Zahlungen und realen Transaktionen resultieren.

Dies ist keine Prognose für den Aktienkurs eines bestimmten Unternehmens und keine Zustimmung zu einem bestimmten Geschäftsmodell, sondern eine Übung in der Preistheorie: Wenn ein Unternehmen für intelligente Infrastruktur im Oberbereich langfristig einen Jahresumsatz von zwei Billionen US-Dollar erzielen kann, muss es im Unterbereich ein Ökosystem von neuen Produkten und Dienstleistungen geben, das größer ist und eine höhere Zahlungsbereitschaft aufweist.

Leute ohne ökonomisches Grundwissen werden sofort sagen: Das bedeutet, dass die Großkonzerne die Welt monopolisieren und von allen Branchen Mieten abziehen. Diese Einschätzung hat vielleicht einen gewissen Anteil an Wahrheit, denn die Monopolisierung von Plattformen ist sicherlich bedenklich. Aber wenn wir den Jahresumsatz von zwei Billionen US-Dollar nur als „Mietenabzug“ verstehen, verpassen wir die wichtigere ökonomische Logik.

Jedes Unternehmen für Infrastruktur im Oberbereich kann nur dann dauerhaft einen Jahresumsatz von zwei Billionen US-Dollar erzielen, wenn eine Voraussetzung erfüllt ist: Die Unternehmen im Unterbereich müssen bereit sein, diese Summe dauerhaft zu zahlen. Warum sind die Unternehmen im Unterbereich bereit zu zahlen? Weil die KI als Zwischeninput für die Unternehmen im Unterbereich größere Outputs, höhere Qualität, niedrigere Kosten, mehr neue Produkte oder eine stärkere Zahlungsbereitschaft der Verbraucher schafft. Ohne eine enorme Expansion des Werts im Unterbereich kann der Umsatz im Oberbereich nicht langfristig aufrechterhalten werden.

Dies ist die Grundökonomie des Zwischeninputs.

Ein Unternehmen im Unterbereich kauft Modellaufrufe, intelligente Agenten, Rechenleistung und Automatisierungsfähigkeiten nicht, um dem Unternehmen im Oberbereich eine Wohltat zu erweisen oder einfach die bestehenden Kosten zu verteilen, sondern weil diese Inputs in Kombination mit seiner eigenen Situation, Daten, Prozessen, Kunden, Marke, Verantwortung und Organisationsfähigkeit mehr Wert schaffen können. Je höher der Grenzertrag der KI ist, desto höher ist die Zahlung, die das Unternehmen im Unterbereich bereit ist zu machen; je floridischer die Anwendungen im Unterbereich sind, desto wahrscheinlicher ist die Expansion des Umsatzes der Infrastruktur im Oberbereich.

Man kann eine einfache Rechnung durchführen. Wenn der Kostenanteil der KI-Rechenleistung, der Modellaufrufe und der intelligenten Dienstleistungen an den Endprodukten im Unterbereich 10% beträgt, dann könnte hinter einem Umsatz von zwei Billionen US-Dollar im Oberbereich ein Markt für Endprodukte und Dienstleistungen im Unterbereich im Wert von zwanzig Billionen US-Dollar stehen. Wenn der Kostenanteil 5% beträgt, könnte es ein Ökosystem im Unterbereich im Wert von vierzig Billionen US-Dollar sein. Natürlich variieren die Kostenanteile in verschiedenen Branchen, und die zukünftige Preisstruktur wird sich auch ständig ändern, aber diese Rechnung zeigt eine grundlegende Logik: Wie viel „Stromkosten“ die „digitale Stromversorgung“ im Oberbereich erheben kann, hängt davon ab, wie viel neuer Wert die Unternehmen im Unterbereich mit diesem Strom schaffen.

Elektrizitätsversorgungsunternehmen haben Umsatz, weil die Elektrizität Fabriken, Haushalte, Städte, Krankenhäuser und Unterhaltungssysteme antreibt. Cloud-Computing-Unternehmen haben Umsatz, weil die digitalen Unternehmen im Unterbereich mit Cloud-Diensten Suchmaschinen, soziale Netzwerke, Videos, Finanzdienstleistungen, Logistik und Unternehmenssoftware aufbauen.

Wenn die Infrastruktur der KI eines Tages einen Umsatz von zwei Billionen US-Dollar erreicht, ist das nicht darum, dass die Welt ihr einfach Steuern zahlt, sondern weil unzählige Unternehmen, Personen und Organisationen im Unterbereich sie als Basisinput für Erkenntnis, Schlussfolgerung, Design, Anpassung und Automatisierung nutzen, um größere neue wirtschaftliche Aktivitäten zu schaffen.

Dieser Sachverhalt bringt uns wiederum darauf hin: Vielleicht sollte man nicht so sehr darauf achten, wie groß OpenAI oder Anthropic selbst werden werden, sondern darauf, wie das Anwendungsniveau im Unterbereich hinter ihnen aussehen könnte.

In den nächsten fünfzehn Jahren wird die Gesamtgröße der Unternehmen auf dem Anwendungsniveau wahrscheinlich viel größer sein als die der Infrastruktur. Die Infrastruktur bietet generelle Intelligenz, während das Anwendungsniveau die Nachfrageerfassung durchführt. Die ersteren verkaufen Fähigkeiten, die letzteren verkaufen konkretisierten Wert. Die Infrastruktur ist wie das Stromnetz, das Wasserversorgungsnetz und die Straßen im digitalen Zeitalter; das Anwendungsniveau ist näher an den Verbrauchern, den Organisationssituationen, den Branchenprozessen, den Vertrauensbeziehungen und den spezifischen Bedürfnissen. In den Bereichen Medizin, Bildung, Recht, Versicherung, Finanzwesen, Unterhaltung, psychologische Beratung, Altenpflege, Unternehmensmanagement, Forschungswerkzeuge, städtische Dienstleistungen, Haushaltsdienstleistungen, kulturelle Erfahrungen und persönliches Wachstum könnten sich große Unternehmen auf dem Anwendungsniveau entwickeln.

Verbraucher kaufen am Ende nicht „Modellparameter“, sondern geheilte Krankheiten, verstandene Ängste, verbesserte Lernfähigkeiten, gesparte Zeit, verbessertes Leben, neu organisierte Arbeitsabläufe, geschaffene Erfahrungen und gelöste Probleme. Unternehmen kaufen am Ende nicht „Token“, sondern niedrigere Lagerbestände, höhere Konversionsraten, bessere Risikokontrolle, schnellere Forschung und Entwicklung, feinere Kundendienstleistungen, stabilere Lieferketten und klarere Organisationsentscheidungen.

Daher ist es kein Wunder, dass das Anwendungsniveau größer ist als die Infrastruktur. Es ist ein normales Ergebnis der Ausbreitung von Technologien mit allgemeinem Nutzen. Elektrizität ist wichtig, aber das von ihr angetriebene Industriensystem ist noch größer; Cloud-Dienste sind wichtig, aber die auf ihnen aufbauende digitale Wirtschaft ist noch größer; große Modelle sind wichtig, aber die neuen Produkte, Dienstleistungen, Organisationen und Lebensweisen, die von großen Modellen unterstützt werden, könnten viel größer sein.

Wenn es in Zukunft tatsächlich ein Unternehmen für KI-Infrastruktur mit einem Umsatz von zwei Billionen US-Dollar gibt, sollten wir es nicht zunächst als das Ende der Welt verstehen, noch sollten wir es einfach als Technikverehrung hinnehmen. Wir sollten zunächst eine Frage der Preistheorie stellen: Woher kommt diese enorme Zahlungsbereitschaft? Welche Innovationen im Unterbereich unterstützt sie? Welche früher nicht handelbaren Nachfragen werden freigesetzt? Welche früher nicht existierenden Produkte und Dienstleistungen werden möglich?

Dies ist das ökonomische Grundwissen.

Knappheit verschwindet nicht, sondern ändert nur ihre Form

Viele Menschen glauben, dass der Endpunkt des technologischen Fortschritts die Verschwindung der Knappheit ist. Wenn die KI stark genug ist, es genügend Roboter gibt, die Rechenleistung billig genug ist und die Waren reichlich vorhanden sind, wird der Preismechanismus entfallen und der Markt wird überflüssig.

Dies ist ein Missverständnis der Knappheit.

Knappheit ist nicht einfach ein Mangel an physischer Quantität. Knappheit bezieht sich auf die Wünsche, Zeit, Kenntnisse, Position, Beziehungen, Opportunitätskosten und zukünftige Unsicherheiten der Menschen. Solange die Wünsche der Menschen heterogen, veränderlich und situationsabhängig sind, wird die Knappheit nicht verschwinden. Sie wird nur von „gibt es“ zu „passt es“ wechseln, von „ist es genug“ zu „ist es genau das, was ich gerade brauche“ und von materieller Knappheit zu struktureller Knappheit.

In der Industrierevolution zeigte sich viel Knappheit in Form von Quantitätsmangel: Es gab nicht genug Nahrungsmittel, Kleidung, Wohnungen, Ärzte, Schulen und Verkehrsmittel. Die Aufgabe der Massenproduktion und der modernen Organisation war es, diese grundlegenden Produkte und Dienstleistungen in großer Anzahl zu reproduzieren.

Aber in einer reicheren und intelligenteren Ära ist die Knappheit bei vielen Schlüsselbereichen nicht mehr einfach ein Quantitätsproblem. Ein Mensch braucht nicht einfach irgendein Mittagessen, sondern ein Mittagessen, das zu seinem heutigen körperlichen Zustand, seiner Blutzuckerschwankung, seinem Bewegungsaufwand, seinen emotionalen Bedürfnissen und seinen ästhetischen Vorlieben passt. Ein Kind braucht nicht einfach irgendeinen Mathematikunterricht, sondern einen Lernpfad, der zu seinen gegenwärtigen Verständnisproblemen, seinem Aufmerksamkeitszustand, seiner familiären Umgebung und seiner Selbstwertstruktur passt. Ein alter Mensch braucht nicht einfach irgendeinen Gesundheitsrat, sondern eine Dienstleistungsbeziehung, die er wirklich glauben, ausführen und durchhalten kann. Ein Unternehmen braucht nicht einfach irgendein KI-System, sondern eine spezifische Lösung, die in seine eigenen Prozesse, Anreize, Organisationsstruktur und Kundenbeziehungen integriert werden kann.

Dies ist die Knappheit in der Ära der Differenzierung.

Genauer gesagt wird die KI-Ära mindestens drei Arten von Knappheit verstärken.

Die erste Art ist die Knappheit der Passgenauigkeit.

Ob ein Produkt oder eine Dienstleistung für eine Person, eine Organisation, einen Zeitpunkt oder eine Situation passt, wird immer wichtiger. In der Standardisierungsära war die wichtige Frage „Gibt es genügend Angebote?“. In der Differenzierungsära ist die wichtige Frage „Passt dieses Angebot genau zu mir?“. Die KI macht Individualisierung möglich, aber sie macht auch das Passgenauigkeitsproblem komplexer. Denn der Körper, die Psyche, die Beziehungen, die Arbeit und die Vorlieben der Menschen ändern sich ständig. Was wirklich knapp ist, ist nicht irgendein Angebot, sondern das passende Angebot.

Die zweite Art ist die Knappheit des Vertrauens.

Die KI kann Vorschläge geben, aber ob diese Vorschläge geglaubt, angenommen und umgesetzt werden, ist eine andere Sache. Ein Patient weiß, dass er Medikamente nehmen sollte, aber das heißt nicht, dass er es langfristig tut; ein Schüler weiß, dass er lernen sollte, aber das heißt nicht, dass er es durchhält; ein Unternehmen weiß, dass es sich umstrukturieren sollte, aber das heißt nicht, dass die Organisation dies akzeptiert; ein alter Mensch weiß, dass er seine Ernährung kontrollieren sollte, aber das heißt nicht, dass er seine Lebensgewohnheiten von Jahrzehnten ändern will. Der Wert vieler Dienstleistungen liegt nicht in der Information selbst, sondern in der Vertrauensbeziehung, die die Information in Handlungen umwandelt. In Zukunft werden Vertrauen, Ruf, Verantwortung und Begleitung wichtige wirtschaftliche Vermögenswerte werden.

Die dritte Art ist die Knappheit der Richtung.

Die KI kann unzählige Lösungen generieren, aber die Kapital, Zeit, Organisationseinsatz und Testmöglichkeiten in der realen Welt sind immer noch begrenzt. Ein Unternehmen kann nicht gleichzeitig hundert Strategien umsetzen, ein Labor kann nicht gleichzeitig hundert Reaktoren bauen, ein Krankenhaus kann nicht alle Prozesse gleichzeitig umstrukturieren, eine Stadt kann nicht alle Verwaltungspläne gleichzeitig testen. Wenn die Möglichkeiten explodieren, ist es tatsächlich die Fähigkeit zur Richtungsauswahl, die knapp ist: Welchen Weg wählt man, welches Risiko trägt man, welche verlockenden Möglichkeiten gibt man auf?

Deshalb macht die Macht der KI nicht, dass die Welt völlig homogen und reichlich wird, sondern dass Skalierbarkeit und Individualisierung erstmals gleichzeitig möglich werden. In der Zukunft könnten private Ärzte, private Lehrer, private Berater, private Assistenten, private psychologische Begleiter, private Designer und private Forschungsgruppen, die früher nur von wenigen Reichen genossen werden konnten, mit einer neuen Kostenstruktur in das Leben der Normalbevölkerung kommen. Aber sobald sie in das normale Leben kommen, ist die Frage nicht mehr „Kann man produzieren?