Die 3-Billionen-Dollar-Frage: Kann KI sie beantworten?
Vor drei Jahren war David Cahn, Partner bei Sequoia, einer der Ersten, der die Auswirkungen der massiven Investitionen des Silicon Valley in die KI-Infrastruktur bezifferte.
Im Jahr 2023 reagierte er auf den von Nvidia gemeldeten jährlichen GPU-Umsatz in Höhe von 50 Milliarden US-Dollar. Anhand dieser Zahl sowie der implizierten Kosten für den Betrieb von Rechenzentren und der Margen der Betreiber berechnete er, dass ein Umsatz von 200 Milliarden US-Dollar erforderlich wäre, um die Anfangsinvestition wieder hereinzuholen.
Er stellte dies als Herausforderung dar und forderte Unternehmer dazu auf, KI-Produkte und -Dienstleistungen zu entwickeln, die diese Infrastruktur nutzen und Umsatz generieren könnten. Nach drei Jahren rasanten Wachstums hat Cahn nun eine neue Schätzung für die Ausgaben für KI-Infrastruktur im Jahr 2026: 1,5 Billionen US-Dollar.
Insgesamt schätzt er, dass die KI-Branche einen Umsatz von 3 Billionen US-Dollar erwirtschaften muss, um all diese Ausgaben für Chips und Rechenzentren zu rechtfertigen. Und das ist wahrscheinlich noch eine Unterschätzung – steigende Speicherkosten und der verstärkte Einsatz spezialisierter oder für Inferenz berechneter Chips werden diese Zahl noch weiter in die Höhe treiben. „In jüngster Zeit“, schreibt er, „sind die erforderlichen Einnahmen pro GW an Investitionsausgaben aufgrund dieser Engpassdynamik und steigender Baukosten stark gestiegen.“
Auf der anderen Seite der Bilanz soll Anthropic einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz (ARR) von 60 Milliarden US-Dollar erreicht haben, während OpenAI Berichten zufolge im Jahr 2025 13 Milliarden US-Dollar erwirtschaftete (obwohl das Unternehmen im November 2025 einen ARR von 20 Milliarden US-Dollar angab) und in diesem Jahr wahrscheinlich noch mehr verdient. Dennoch bleibt eine erhebliche Lücke bestehen.
Eine Person, die diese Lücke verfolgt, ist Torsten Slok, Chefökonom bei Apollo, dem riesigen Vermögensverwalter. In einer aktuellen Analyse stellt er fest, dass die Hyperscaler – Google, Meta, Microsoft und Amazon – alle bis 2028 eine erhebliche Beschleunigung des freien Cashflows prognostizieren. Mit anderen Worten: Sie rechnen damit, dass sich die von ihnen erworbenen Chips auszahlen werden.

Bildnachweis:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
Was, wenn dies nicht der Fall ist? Slok weist auf ein Risiko hin, das derzeit bei der Nutzung von KI erkennbar ist: Immer mehr Unternehmen wechseln zu kostengünstigeren Open-Weight-Modellen, oft aus China, anstatt zu denen, die von führenden Forschungslabors entwickelt wurden, und die Token-Preise sinken insgesamt. Laut CEO Sam Altman ist das neueste Modell von OpenAI bei Programmieraufgaben um 54 % tokeneffizienter. Das kommt Nutzern zugute, die sich Sorgen um die Kosten ihrer KI-Agenten machen, könnte aber Unternehmen schaden, die „Token-Fabriken“ aufbauen, wenn die Nutzer ihren Gesamt-Token-Verbrauch nicht drastisch steigern.

Bildnachweis:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
Slok befürchtet, dass die Marktreaktion schwerwiegend ausfallen könnte, sollten die Hyperscaler ihre Cashflow-Ziele verfehlen –
„Da so viel von so wenigen Namen abhängt“, schreibt er, „wäre eine langsamere Amortisation nicht nur ein Branchenproblem, sondern würde die Gefahr bergen, die Wirtschaft in eine Rezession und den S&P 500 in eine Korrektur zu stürzen.“
Das sollten Sie im Hinterkopf behalten, wenn Sie Ihre KI-Agenten auf günstigere Token umstellen.
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Bildnachweis:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
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Bildnachweis:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
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