Die AI-Blase wird höchstens zur Hälfte platzen.

In den letzten Tagen sind die globalen Märkte, insbesondere die südkoreanische Börse, kontinuierlich gefallen, und die Stimmung ist extrem gedrückt.

Die Angst aller vor dem Platzen der KI-Blase wächst ebenfalls stetig.

Aber man muss klarstellen: Ist diese platzende Blase tatsächlich die KI-Blase oder die Blase derjenigen, die KI spekulativ handeln?

Ende Mai genehmigten die südkoreanischen Behörden in einem Zug mehr als ein Dutzend ETFs mit doppelter Hebelwirkung auf einzelne Aktien, die an Samsung und SK Hynix gekoppelt sind.

Bei steigenden Kursen kaufen die ETFs passiv, um den Hebel aufrechtzuerhalten, und Kleinanleger strömen massiv herein; bei fallenden Kursen lösten über 1,2 Millionen Hebelkonten von Kleinanlegern Nachschussforderungen aus, wobei der Anteil der Zwangsliquidationen bei jungen Menschen im Alter von 20 bis 30 Jahren bis zu 62 % betrug.

Dies führte zu gewalttätigen Vorfällen:

Am 13. Juli erstach ein südkoreanischer Mann in seinen Zwanzigern mit einem Messer einen beliebten Aktienblogger in seinen Vierzigern.

Die Polizei teilte mit, dass der Verdächtige den Empfehlungen des Bloggers gefolgt sei, sein gesamtes Erspartes investiert und mit Hebel stark in SK Hynix eingestiegen sei, bevor er schließlich zwangsliquidiert wurde und riesige Schulden anhäufte.

Er fand das Büro des Bloggers vor Ort heraus und stach ihn mehrmals nieder.

Noch zynischer ist, dass positive Nachrichten zu einem Schlachtfeld werden, sobald sie eintreten.

Kürzlich haben Micron und Samsung nacheinander ihre Finanzberichte veröffentlicht, wobei ihre Ergebnisse um mehr als das Zehnfache explodierten – trotzdem erreichten ihre Aktienkurse ihren Höhepunkt und fielen.

Dies verschärfte zweifellos die Panik: Wenn die Kurse selbst bei so guten Ergebnissen fallen, was passiert dann als Nächstes?

Im Wesentlichen handelt es sich dabei um Massenpanik bei stark gehebelten Mitteln in extrem überfüllten Positionen, bei der Kleinanleger und spekulative Institutionen inmitten zyklischer Schwankungen der Chipproduktionskapazitäten selbst in Angst geraten.

Welchen Zusammenhang kann das mit dem tatsächlichen Anwendungswert der KI-Industrie haben?

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Hat sich die Kernnachfrage verändert?

Ob die KI-Blase platzt, hängt vor allem von zwei Nachfragebereichen ab: der Nachfrage von KI-Unternehmen nach Rechenleistung und der Nachfrage auf Anwenderseite.

Da Meta Anfang des Monats angekündigt hat, seine überschüssige Rechenleistung zu vermieten, sorgt sich der Markt, ob die Rechenkapazitäten bereits überversorgt sind, was die zukünftigen Kapitalausgaben der KI-Giganten stark reduzieren könnte.

Aber warum vermietet Meta seine Rechenleistung? Dies haben wir bereits in früheren Artikeln erörtert.

Denn bei dem Training der nächsten Generation großer Modelle konkurrieren die führenden Giganten um die Rechenleistung neuer Cluster wie Blackwell und Rubin.

Es wäre Verschwendung, Chips der vorherigen Generation nur für Inferenz und alltägliche Geschäftsabläufe zu nutzen – es ist besser, sie als Cloud-Dienste zu bündeln und zu vermieten, um Cashflow zu generieren.

Tatsächlich sind die gesamten KI-Kapitalausgaben von Meta für 2026 nicht gesunken, sondern auf 125 bis 145 Milliarden US-Dollar gestiegen. Das Unternehmen hat zudem gerade eine 5-Jahres-Kooperation über 60 Milliarden US-Dollar mit AMD unterzeichnet und plant, fast 50 Milliarden US-Dollar an zusätzlichen Rechenressourcen extern einzukaufen.

Allein die vier Unternehmen Amazon, Microsoft, Google und Meta werden in diesem Jahr voraussichtlich insgesamt 725 Milliarden US-Dollar an Kapitalausgaben tätigen – ein Anstieg von 77 % gegenüber dem Vorjahr.

Die genauen Details werden jedoch erst Ende des Monats schrittweise bekannt gegeben, sodass man derzeit keine endgültige Schlussfolgerung ziehen kann.

Die Schätzungen von Goldman Sachs sind jedoch sehr mutig:

„Wenn der Aufbau der KI-Infrastruktur dem Muster des Goldenen Zeitalters der Eisenbahnen und Autos in der menschlichen Geschichte folgt – also wenn die zusätzlichen Investitionen 2 % bis 3 % des BIP erreichen – werden die Kapitalausgaben der globalen Hyperscale-Cloud-Anbieter bis 2027 problemlos 1,1 Billionen US-Dollar überschreiten; in extrem optimistischen Szenarien könnten sie sogar 1,4 Billionen US-Dollar erreichen!“

Das heißt, die Nachfrage von KI-Unternehmen nach Rechenleistung wird höchstwahrscheinlich weiter steigen.

Aber entsprechen diese expandierenden Ausgaben einer ausreichenden Marktnachfrage?

Die echte Nachfrage nach KI hat sich bereits wie Wasser, Strom und Netzwerk leise in jedes Kapillargefäß des globalen B2B-SaaS und der intelligenten Hardware für Endverbraucher integriert.

Und bestimmte Nutzer bestimmter Dienste zahlen tatsächlich mit echtem Geld dafür.

Schauen wir uns zuerst die beiden am meisten beachteten Unternehmen an.

Am 28. Mai schloss Anthropic die H-Finanzierungsrunde über 65 Milliarden US-Dollar ab, wodurch seine Bewertung auf 965 Milliarden US-Dollar anstieg.

Was diese Bewertung stützt, ist das schockierende Umsatzwachstum.

70 % der Unternehmen aus der Fortune-100-Liste sind seine Kunden, mehr als 1000 Kunden zahlen jährlich über 1 Million US-Dollar, und die Bruttomarge der Inferenzinfrastruktur ist auf über 70 % explodiert.

Das Entwicklertool Claude Code für Programmierer und Unternehmen hat beispielsweise innerhalb von nur 6 Monaten nach seiner Einführung einen Jahresumsatz von 1 Milliarde US-Dollar erzielt, der bis Februar dieses Jahres auf 2,5 Milliarden US-Dollar anstieg.

OpenAI mit der größten Nutzerbasis kann zwar im B2B-Markt keine hohen Gewinne erzielen, aber sein jährlicher Umsatz liegt mittlerweile stabil bei 40 Milliarden US-Dollar.

Schauen wir uns weitere Unternehmen an.

Auf der B2B-Seite ist Microsoft 365 Copilot das profitabelste Produkt.

Bis April 2026 überschritt die Zahl der kostenpflichtigen Unternehmenslizenzen 20 Millionen, wobei allein im ersten Quartal 5 Millionen Lizenzen hinzukamen – und das Produkt erobert weiterhin den Markt für herkömmliche Bürosoftware mit einem Wachstum von über 30 % pro Quartal.

Derzeit verfügen über 60 % der Unternehmen der Fortune-500-Liste über mindestens 10.000 Copilot-Lizenzen. Die Zahl der Großkunden, die mehr als 50.000 Lizenzen erworben haben, hat sich im Vergleich zum gleichen Zeitraum 2025 vervierfacht.

Beispielsweise hat Accenture, der weltweit größte Beratungskonzern, Copilot für alle 743.000 Mitarbeiter in 120 Ländern weltweit bereitgestellt.

Dieses Produkt ist nicht billig – jede Lizenz kostet 30 US-Dollar pro Monat.

Warum ist Accenture bereit, diese riesige Summe zu zahlen? Weil in den vorherigen Grautests mit 200.000 Mitarbeitern 97 % der Befragten angaben, dass KI die Geschwindigkeit bei alltäglichen Aufgaben um bis zum 15-fachen beschleunigt hat.

Als Nächstes folgt Salesforce, der Marktführer für Kundenbeziehungsmanagement, der in seinem neuesten Finanzberatz einen Rekordumsatz von 41,5 Milliarden US-Dollar erzielte.

Seine Agentenplattform hat im gesamten Lebenszyklus 2,4 Milliarden „Agenten-Arbeits-Einheiten“ für globale Unternehmenskunden bereitgestellt und insgesamt 19 Billionen Tokens verarbeitet.

„Früher verkauften wir Softwarelizenzen, und Kunden mussten Personal einstellen, um die Software zu bedienen. Jetzt verkaufen wir ‚KI-Mitarbeiter‘. Wir berechnen keine Gebühren mehr pro Lizenz, sondern danach, wie viel Arbeit die KI leistet (pro Arbeits-Einheit). Dies hat die Nachfrage von Unternehmen, die ihre menschlichen Kundendienste und Vertriebsunterstützung reduzieren möchten, vollständig ausgelöst.“

Auf der Endverbraucherseite schauen wir uns zuerst Apple an.

Bis Mai dieses Jahres belief sich die Zahl der weltweit aktiven Geräte von Apple auf 2,5 Milliarden, wovon mehr als 560 Millionen Geräte Apple Intelligence unterstützen.

Da zudem über 800 Millionen alte iPhones weltweit nicht mit der KI auf Geräteebene kompatibel sind, hat ein von KI angetriebener „Super-Zyklus für iPhone-Upgrades“ im Wert von mehreren hundert Milliarden US-Dollar bereits 2026 begonnen zu explodieren.

Diese Nachfrage ist absolut real.

Als Nächstes folgt die KI-Suchmaschine Perplexity AI.

Mit der Einführung neuer Produktlinien und der Enterprise-Pro-Version ist der jährliche wiederkehrende Umsatz innerhalb eines Monats um 50 % gestiegen, und die Zahl der monatlich aktiven Nutzer hat 30 Millionen überschritten.

Von Bürosoftware und Unternehmensdienstleistungen über Entwicklertools bis hin zur allgemeinen Suchanfrage ist die Pyramide der gesamten KI-Anwendungsbranche im Wesentlichen aufgebaut.

Die Nutzer haben mit ihren Geldbörsen bewiesen: Wenn KI echte Probleme lösen kann, werden Menschen definitiv bereit sein, dafür zu zahlen.

Dies ist eine „Neubewertung der Produktivität“ in allen Branchen und keineswegs eine Blase.

KI-Anwendungsunternehmen erobern massiv Marktanteile von herkömmlicher Software.

Auf der Grundlage dieses eindeutigen Trends können wir sogar einige extreme Überlegungen anstellen.

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Selbst wenn die Rechenkapazitäten überversorgt sind

Viele Menschen übersehen tatsächlich eine Tatsache:

KI muss überhaupt nicht intelligenter werden.

Das ist keine Frage der Fähigkeit – sondern die überwiegende Mehrheit der Unternehmen und Menschen braucht keine intelligentere KI.

Logistik-Sortierer, Paketboten, Essenslieferanten, Kellner, die Geschirr abräumen, Monteure an Fließbändern, Bauarbeiter für Vermessungen, Kranführer, Gabelstaplerfahrer, manuelle Arbeiter, Texter, Grafikdesigner, Korrekturleser, U-Bahn-Sicherheitskräfte …

Brauchen diese Berufe wirklich eine höhere Intelligenz?

Stellen wir uns ein extrem extremes Szenario vor:

Selbst wenn die Rechenkapazitäten tatsächlich überversorgt sind, das Skalengesetz morgen vollständig außer Kraft tritt und die Logik-, Inferenz- und Sprachfähigkeiten von großen Sprachmodellen für immer auf dem Niveau des Sommers 2026 verharren …

Mit dem heutigen Niveau der KI-Intelligenz, wenn man ihr einen „Körper“ gibt, reicht das immer noch aus, um eine nie dagewesene Befreiung der menschlichen Produktivität auszulösen.

Diese Blase wird trotzdem nicht vollständig platzen.

Laut der langfristigen Studie von McKinsey zur Automatisierung von Arbeitsplätzen:

In der Weltwirtschaft können etwa 60 % bis 70 % der Arbeitsstunden mit vorhandenen Technologien automatisiert werden. In Branchen mit häufigen physischen Tätigkeiten wie Fertigung, Logistik, Einzelhandel und Gastgewerbe liegt dieser Anteil bei über 90 %.

Die Nachfrage des Marktes und der gesamten Gesellschaft nach diesem Bereich wird sich zunehmend realisieren.

Quelle: EvgeniyShkolenko / Getty Images

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