Die rasante Expansion der KI-Infrastruktur wirft die Frage auf, ob Arbeitnehmer und Verbraucher am Ende für einen Boom bezahlen könnten, der Technologieunternehmen und Investoren zugutekommt. Jüngste Entwicklungen in China und den Vereinigten Staaten haben die Besorgnis über die finanzielle Beständigkeit des KI-Sektors, seine Auswirkungen auf Beschäftigung und Stromkosten sowie die Risiken für Gemeinden bei nachlassenden Investitionen verstärkt.

Reuters berichtete, dass Chinas Boom bei KI- und Halbleiteraktien eine scharfe Umkehr erlitten habe. Der STAR50-Index, der die KI- und Chipunternehmen Pekings ähnlich wie der Nasdaq abbildet, fiel in weniger als vier Monaten um 40 Prozent und vernichtete rund 480 Milliarden Dollar an Marktwert. Unitree, ein chinesisches Robotikunternehmen, dessen Börsengang vor drei Monaten von Kleinanlegern 8.000-fach überzeichnet worden war, verlor die Hälfte seines Werts. „And now we see the bubble bursting“, sagte der Pekinger Fondsmanager Dong Baozhen Reuters gegenüber.

In den Vereinigten Staaten bot Microsoft 60.000 Mitarbeitern freiwillige Abfindungen an – rund 27 Prozent der weltweiten Belegschaft –, da das Unternehmen plant, Teile der Arbeit durch KI zu ersetzen, wie aus Berichten hervorgeht. Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, wies in seinem Börsengang-Antrag einen Nettoverlust von 80,7 Milliarden Dollar aus sowie rund 657 Milliarden Dollar an Infrastrukturvereinbarungen mit Microsoft, Amazon und SpaceX. Etwa 498 Milliarden Dollar dieser Zusagen sind nicht kündbar, selbst wenn Anthropic die reservierte Rechenkapazität nicht nutzt, wie aus der Berichterstattung zum Antrag hervorgeht.

Microsoft und Alphabet legten anschließend Zahlen vor, die das Ausmaß ihrer KI-Ausgaben unterstrichen. Alphabet verbrauchte im zweiten Quartal in Folge 9,1 Milliarden Dollar an freiem Cashflow. NPRs 1A berechnete, dass die an einem einzigen Montag angekündigten KI-Deals rund 235 Milliarden Dollar wert waren – fast 1 Prozent des US-Bruttoinlandsprodukts –, wie aus seinem Bericht hervorgeht.

Der wöchentliche AI Bubble Monitor des Ökonomen Dean Baker hat auch auf den finanziellen Druck bei Unternehmen aufmerksam gemacht, die Rechenkapazität bereitstellen. CoreWeave, das großen KI-Unternehmen Rechenleistung vermietet, gilt als so tief im Ramschanleihenbereich, dass es laut Berichten 16 Prozent Zinsen auf langfristige Schulden zahlen muss, um Investoren zu gewinnen.

Eine zentrale Annahme hinter dem derzeitigen Bau von Rechenzentren, Kraftwerken und Übertragungsleitungen ist, dass die Nachfrage nach Rechenleistung weiter wachsen wird. Doch der Intel-Mitgründer Gordon Moore postulierte 1965, dass sich die Zahl der Transistoren auf einem integrierten Schaltkreis etwa alle zwei Jahre verdoppeln würde. Das Mooresche Gesetz hat sich weitgehend bestätigt, während die Kosten digitaler Hardware bei steigenden Fähigkeiten allgemein gesunken sind.

Dieser Trend lässt die Möglichkeit zu, dass für heutige KI-Systeme gebaute Anlagen schneller technologisch veraltet werden könnten als erwartet. The Wall Street Journal beschrieb kürzlich unter der Schlagzeile „The Microchip Era Is About to End. The future is in wafers. Data centers will be the size of a box, not vast energy-hogging structures“ einen Wandel von konventionellen Mikrochips hin zum Wafer-Scale-Computing.

George Gilder schrieb, die Technologie stehe kurz vor der kommerziellen Produktion. „Cerebras of Palo Alto, Calif., used the concept in its WSE-3 wafer-scale engine“, schrieb er. „The WSE-3 boasts some four trillion transistors—14 times as many as Nvidia’s Blackwell chip—with 7,000 times the memory bandwidth. Cerebras inscribed the memory directly on to the wafer rather than relegating it to distant chips and chiplets in high-bandwidth memory mazes. The company stacked up its wafer-scale engines 16-fold, thereby reducing a data center to a small box with 64 trillion transistors.“

Der Vergleich ist bedeutend, weil ein konventionelles Rechenzentrum ein 65.000-Quadratmeter-Gebäude belegen, Gigawatt Strom verbrauchen und Millionen Liter Wasser zur Kühlung nutzen kann. Ein deutlich kleineres System, das möglicherweise mit Solaranlagen auf Dächern und Batterien betrieben wird, könnte weniger Infrastruktur erfordern. Mehrere Unternehmen haben zudem KI-Produkte eingeführt, die auf Desktop-Computern statt in zentralen Rechenzentren laufen sollen. Perplexity kündigte ein Produkt unter der Schlagzeile „Perplexity Computer now runs fully local on Mac“ an.

Wenn Rechenleistung deutlich effizienter wird oder auf lokale Geräte umzieht, könnten Gemeinden, die derzeit Rechenzentren, Kraftwerke und Übertragungsleitungen bauen, vor wirtschaftlichen Umbrüchen stehen. Die Sorge erinnert an frühere Investitionsblasen, darunter holländische Tulpen, Eisenbahnen im 19. Jahrhundert, das Platzen der Dotcom-Blase sowie die Immobilien- und Finanzkrise 2008.

Die Auswirkungen sind auch auf dem Arbeitsmarkt spürbar. Peter Thiel schrieb 2009 in einem Essay für das Cato Institute: „I no longer believe that freedom and democracy are compatible.“ Marc Andreessen hat die Schutzrechte von Regierungsangestellten kritisiert, darunter Beamtenschutz und Gewerkschaften im öffentlichen Sektor, die er als „two layers of insulation against ever getting fired“ bezeichnete, laut einem Podcast-Transkript.

OpenAI-Chef Sam Altman schrieb 2021 in einem Essay, dass mit dem Fortschritt der KI „even more power will shift from labor to capital“. Diese Warnung spiegelt die Sorge wider, dass Automatisierung die wirtschaftliche Macht von Unternehmens- und Technologieeigentümern erhöhen und die Verhandlungsposition der Arbeitnehmer schwächen könnte.

Amazon hat seit dem vergangenen Oktober rund 30.000 Unternehmensjobs gestrichen, nachdem CEO Andy Jassy seine Mitarbeiter gewarnt hatte, KI werde „reduce our total corporate workforce“, wie aus Berichten hervorgeht. Ein Entlassungs-Tracker zählt in diesem Jahr bisher fast 119.000 Stellenabbauten, die ausdrücklich auf KI-Automatisierung zurückgehen – etwa das Vierfacheinhalbfache der Gesamtzahl des Vorjahres, laut Intellizence.

Die Robotik expandiert zusammen mit generativer KI. Mit KI ausgestattete Maschinen werden entwickelt, um Autos zusammenzubauen, Kleidung zu nähen, Straßen zu reinigen und Fahrzeuge zu steuern. Die Branche hat zudem Nachfrage nach Arbeitern geschaffen, die Sensoren tragen, um ihre Bewegungen aufzuzeichnen, damit die Daten zum Training von Robotern verwendet werden können, die sie ersetzen sollen, laut einer Berichterstattung von The Globe and Mail.

Die wirtschaftliche Frage ist, wie Verbraucher sich Güter und Dienstleistungen leisten können, wenn Automatisierung große Zahlen von Arbeitsplätzen eliminiert. Arbeitnehmer sind zugleich Kunden, Steuerzahler, Hauseigentümer und Eltern, und ihr Konsum stützt lokale Volkswirtschaften. Ein Rückgang ihrer Kaufkraft könnte die wirtschaftliche Basis schwächen, von der Unternehmen abhängen.

Frühere Finanzkrisen zeigen Beispiele dafür, wie die Kosten wirtschaftlicher Expansion verteilt werden können. Die Deregulierung der US-Savings-and-Loan-Branche unter der Reagan-Regierung trug zu Verhaltensweisen bei, die in einem großen Crash gipfelten. Die Bereinigung kostete die Steuerzahler mehr als 100 Milliarden Dollar, umgerechnet rund eine Billion Dollar in heutiger Kaufkraft. Die Aufsichtsbehörden jener Zeit erstatteten der Justizbehörde über 30.000 Strafanzeigen, die zu mehr als 1.000 Verurteilungen wegen Verbrechen führten, laut BillMoyers.com und einer PBS-Untersuchung.

Auf die Bankenderegulierung Ende der 1990er Jahre folgte die Finanzkrise 2008. Millionen Amerikaner verloren ihre Häuser, Rentenkonten sanken drastisch, und Arbeitnehmer verloren ihre Existenzgrundlagen. Das Ausmaß dieser Krise wurde als 70-mal größer als der Savings-and-Loan-Kollaps beschrieben, während nur wenige hochrangige Bankmanager strafrechtlich verfolgt wurden, laut zeitgenössischer Analyse und Kongressunterlagen.

Die KI-Branche ist stärker als frühere Technologiebooms mit Militär, Geheimdiensten, nationaler Sicherheitsinfrastruktur und dem strategischen Wettbewerb zwischen den Vereinigten Staaten und China verflochten. OpenAI-Finanzvorstandin Sarah Friar sagte im November auf einer Konferenz des Wall Street Journal, ihr Unternehmen wolle eine bundesstaatliche „backstop“-Absicherung für die Finanzierung seiner Rechenzentren. Als sie gefragt wurde, ob sie eine Staatsgarantie meine, antwortete Friar: „Exactly“, laut Berichten über ihre Äußerungen.

Der One Big Beautiful Billionaire’s Bill erlaubt Unternehmen, die vollen Kosten ihrer Rechenzentrum-Hardware im Jahr des Kaufs abzuschreiben, statt der Abschreibungsmodelle, die für viele andere Branchen gelten. Die Maßnahme hat die Prüfung der öffentlichen Unterstützung für KI-Infrastruktur und der politischen Verflechtungen der Branche ausgelöst. Elon Musk gibt in diesem Jahr laut Berichten über Schätzungen fast eine halbe Milliarde Dollar aus, um republikanische Kandidaten zu unterstützen.

Verbraucher stehen bereits vor höheren Stromkosten. Die Strompreise für Privathaushalte stiegen im vergangenen Jahr um 6,9 Prozent – mehr als doppelt so viel wie die Inflationsrate. Goldman-Sachs-Analysten erwarten, dass Rechenzentren bis Ende des Jahrzehnts 40 Prozent des Nachfragewachstums bei Strom ausmachen werden, laut CNBC.

Dreizehn Bundesstaaten in der Mittelatlantik- und Mittleren-Westen-Region haben bis mindestens 2028 aufgrund der Nachfrage aus KI-Rechenzentren 23 Milliarden Dollar an Strompreiserhöhungen für Verbraucher zu tragen, laut Fortune. Ein Hausbesitzer in Manassas, Virginia, erhielt im Januar eine Stromrechnung über 281 Dollar, verglichen mit rund 100 Dollar im Monat zuvor. Consumer Reports hat die Auswirkungen von Rechenzentren auf Stromrechnungen, Wasserverbrauch und lokale Gemeinden ebenfalls in seiner Berichterstattung untersucht.

Wenn der derzeitige Investitionsboom abflacht oder kollabiert, könnten Verbraucher und Steuerzahler für unvollendete Übertragungsleitungen, Rechenzentren und Kraftwerke aufkommen müssen. Die gleiche Sorge trat nach dem Dotcom-Boom auf, als sich das Internet zwar als dauerhafte Technologie erwies, während der Markteinbruch von 1999–2002 Rentenkonten beschädigte und Unternehmern wie Mark Zuckerberg, Jeff Bezos und Bill Gates gewaltige Vermögen schuf.

Die Konzentration von Unternehmensmacht hat auch den Technologiesektor geprägt. 1983 wies die Reagan-Regierung das Justizministerium, die Federal Trade Commission und die Securities and Exchange Commission an, die Durchsetzung des Sherman Antitrust Act und anderer Antimonopolgesetze zu reduzieren. Das Ergebnis war eine Phase umfangreicher Fusionen und Übernahmen. Reagan unterstützte zudem die Entkriminalisierung von Aktienrückkäufen, was Anreize schuf, die Kritiker mit weniger Wettbewerb, schwächerem Arbeitnehmerschutz und sinkendem Serviceniveau in Verbindung bringen. Eine ähnliche Konsolidierung findet nun in der KI statt.

Die zentrale Frage ist, ob die KI-Wirtschaft breiten Wohlstand erzeugen oder wirtschaftliche und politische Macht bei den Eigentümern der Maschinen konzentrieren wird. Die Technologie könnte die Vereinigten Staaten deutlich wohlhabender machen, doch Arbeitnehmer könnten am Ende weniger wirtschaftliche Sicherheit, weniger politischen Einfluss und eine größere Exposition gegenüber den Kosten finanzieller Spekulation haben.

Die Erfahrung des Internetbooms und der Finanzkrise 2008 zeigt, dass technologische und finanzielle Expansionen dauerhafte Vorteile bringen können, während sie Haushalten schwere Verluste auferlegen. Während die KI-Investitionen weitergehen, bleibt die Verteilung von Gewinnen und Risiken eine zentrale wirtschaftliche und politische Frage.