US-Ausgaben für Bau von KI-Rechenzentren sind gigantisch. Ähnliches gab es aber in früheren Boom-Phasen. Das Niveau ist trotzdem beispiellos, so eine Studie.
Die für den Auf- und Ausbau von KI-Infrastruktur geplanten Investitionen in den USA haben im historischen Vergleich keine Parallele. Das hat der renommierte Ökonom Stijn Van Nieuwerburgh von der Columbia Business School ausgerechnet. Demnach würden die bis 2032 geplanten Investitionen für den „KI-Ausbau“ 3,63 Prozent des Bruttoinlandsprodukts (BIP) der Vereinigten Staaten entsprechen. Das ist fast das Doppelte des bislang höchsten Wertes aus dem Eisenbahn-Boom – damals flossen 2,24 Prozent des damaligen BIP in die Branche. In den Boomphasen beim Kanalbau, der Elektrifizierung, dem Highway-Bau und dem Glasfaserboom der Dotcom-Blase flossen jeweils zwischen 0,5 und 1,13 Prozent des BIP. Gleichzeitig sieht der Experte besondere Risiken durch die immer komplizierteren Modelle zur Finanzierung.
Risiken immer intransparenterAngesichts des enormen Ausbaus sei die Frage der Finanzierung zentral, schreibt Van Nieuwerburgh. Während weiterhin Hyperscaler und große Tech-Firmen für den Bau der Rechenzentren verantwortlich sind, könnten sie das immer weniger aus eigener Tasche bezahlen. In einer Übersicht zeigt der Ökonom, dass Oracle, Amazon, Alphabet, Microsoft und Meta noch bis 2024 immer mindestens doppelt so viel eingenommen haben, wie sie ausgegeben haben. Schon 2026 werde sich das Verhältnis aber umkehren, die Investitionen der Konzerne dürften demnach deutlich über den – in jedem Jahr enorm gestiegenen – Einnahmen liegen. Auch deshalb kommt immer mehr Geld von außen, was das Risiko vergrößert.
Van Nieuwerburgh sieht neben den immensen Kosten auch andere Parallelen zu früheren Boom-Episoden: „Eine universell einsetzbare Technologie führt zu ergänzenden Investitionen in ein großangelegtes physisches Netzwerk, dessen Renditen von einer ungewissen zukünftigen Nachfrage abhängen und dessen Finanzierungsbedarf erheblich ist.“ Von den historischen Vorbildern unterscheide sich der KI-Boom aber unter anderem durch die rasche Obsoleszenz der massenhaft gekauften Technik. Denn während die Finanzierung der Infrastruktur auf lange Zeiträume ausgelegt sei, werden die Grafikkarten und andere Komponenten der Rechenzentren potenziell viel früher ihren Wert verlieren. Das führe zu einem großen Missverhältnis.
Der Ökonom fühlt sich bei der Analyse des KI-Booms an die Hypothekenkrise erinnert, die maßgeblich zur Finanzkrise ab 2008 beigetragen hat. Zwar würden die Entwicklungen nicht nahelegen, dass finanzielle Schwierigkeiten unmittelbar bevorstehen, zitiert Reuters ihn von der Vorstellung der Studie: „Aber die Kombination aus unsicherer Nachfrage, raschem technologischen Wandel, Engpässen bei der Umsetzung und hoher Verschuldung birgt ein erhebliches Risiko.“ Ausgerechnet hat er aber auch, dass die mit KI generierten Umsätze bis 2032 jedes Jahr um 80 Prozent wachsen müssten, um den Umsatz von fast vier Billionen US-Dollar zu erreichen, der zur Refinanzierung der Investitionen nötig ist. Die ganze Studie ist online einsehbar.
(mho)
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