The Summer AI Turned Ugly – Platzt die KI-Blase?
ChatGPT-Nutzer haben eine verringerte Gehirnaktivität, KI killt Jobs für Berufseinsteiger und 95 % der Unternehmen, die KI einsetzen, erzielen keinen messbaren Ertrag. Nach drei Jahren ununterbrochenem KI-Hype scheint sich der Wind zu drehen und Investoren raten inzwischen zum Verkauf von Tech-Aktien. Stehen wir kurz vor dem Platzen einer neuen Dotcom-Blase oder ist nur der AI-Honeymoon vorbei und wir fangen an, ein realistisches Bild auf die Technologie zu entwickeln? Ich habe mir die Börsenzahlen, aber auch aktuellsten Studien und Erkenntnisse angesehen und beschreibe in den folgenden Abschnitten genau, was Sie jetzt wissen müssen, um den Durchblick zu behalten!
Inhalt:
Der KI-Hype – Euphorie oder Übertreibung?
Zwischen Börseneuphorie und Substanzverlust
Die Logik der Blase – Von Tulpen bis Tech
Wenn Bewertungen die Realität ignorieren
Zwischen Realität und Rendite – Warum KI-Projekte scheitern
Infrastruktur unter Strom – Der stille Wettlauf um Rechenzentren
Der KI-Hype – Euphorie oder Übertreibung?
- Das Verschwinden zahlreicher Einsteigerjobs auf dem Arbeitsmarkt und den damit verbundenen Schwierigkeiten, besonders für junge Absolventen im Beruf Fuß zu fassen. Laut einer Harvard-Studie von Lichtinger und Maasoum aus den USA, stellen Unternehmen mit früher KI-Adaption im Schnitt 8 % weniger Menschen auf Junior-Level ein¹, da viele der Tätigkeiten durch KI-Systeme übernommen werden.
- Die zunehmende Konkurrenz der USA und Chinas bei der KI-Entwicklung, einschließlich den Exportbeschränkungen für Chips, die die US-Regierung erlassen hat und der chinesischen Gegenreaktion besonders effiziente Modelle zu kreieren, die mit weniger Rechenleistung auskommen, wie bspw. DeepSeek. (Weiterführende Beiträge: DeepSeek – Wie Chinas KI-Wunder Nvidia 600 Milliarden kostete! und Der Krieg um die Halbleiter – Wer die Chips kontrolliert, kontrolliert die Zukunft)
- Eine wachsende gesellschaftliche Skepsis bezüglich der Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz, einerseits auf das kognitive Leistungsvermögen und andererseits auf das gesellschaftliche Miteinander (laut einer MIT-Studie von Kosmyna et al. sinkt die Gehirnleistung signifikant bei häufiger Nutzung von ChatGPT2. Ebenso mehren sich Fälle, bei denen, insbesondere Jugendliche, von KI-Bots in Suizidphantasien bestärkt wurden).
Zwischen Börseneuphorie und Substanzverlust
Schwerwiegender aus ökonomischer Sicht ist hingegen die Frage, ob der KI-Hype zahlreiche Tech-Aktien in schwindelerregende Höhen getrieben hat, die der reale Wert der Unternehmen überhaupt nicht rechtfertigt³. Kurz: Existiert die reale Gefahr einer KI-Blase, die demnächst platzen könnte?
Tatsächlich sind die vollmundigen Versprechen der Tech-CEOs und die Überbewertung zahlreicher Startups im KI-Segment Alarmzeichen, die in historischen Vergleichen vergangener Wirtschaftskrisen in ähnlichen Formen vorhanden waren. Kein geringerer als der Vater von ChatGPT und aktuelle OpenAI-CEO Sam Altman warnt, dass derzeit Kapital in alles investiert würde, auf dem das Label KI klebe, unabhängig davon, wie substanzlos das Produkt auch sei. Eine ähnliche Auffassung hat Meta-Chef Mark Zuckerberg.
Doch was kennzeichnet eine Spekulationsblase, die oft zu Wirtschaftskrisen führt und ist der KI-Hype eine? Hier lohnt sich ein Blick in die Geschichte, um zu verstehen, wie Blasen entstehen und welche Anzeichen es für diese gibt.
Die Logik der Blase – Von Tulpen bis Tech
Die erste bekannte Spekulationsblase der Wirtschaftsgeschichte war die sogenannte Tulpenmanie. Sie fand im Goldenen Zeitalter der Niederlande (1575-1675) statt und ist ein frühes Beispiel für eine Wirtschaftskrise, die durch das Platzen einer Spekulationsblase ausgelöst wurde. Dabei wurden in den 1630er-Jahren Tulpenzwiebeln zu Spekulationsobjekten, da reiche Bürger und Adelige in ganz Europa sie als beliebte Gartenpflanze stark nachgefragten. Für die kostbare Sorte “Semper Augustus” stieg der Preis zwischen 1623 und 1637 sogar von 1.000 auf 37.000 Gulden an. Das durchschnittliche Jahreseinkommen in den Niederlanden lag damals bei gerade einmal 150 Gulden. Zwar gab es auch bedeutend günstigere Sorten, die prozentualen Preissteigerungen waren aber ähnlich. Die Krise ereignete sich im Winter 1636/37, als viele Händler und Bürger die Tulpenzwiebeln nicht mehr zum Anpflanzen, sondern als reines Spekulationsobjekt kauften und der Börsenwert sich damit weit vom realen Wert des Produkts entfernte. Es entwickelte sich ein Termingeschäft, in dem Tulpen, die noch nicht gepflanzt waren, bereits gehandelt wurden. Der Markt brach 1637 ein, da die reale Nachfrage nicht mehr mit den Erwartungen korrelierte. Hierdurch platzte die Blase und zahlreiche Investoren verloren ihr Vermögen. Auch spätere Wirtschaftskrisen wurden durch das Platzen von Blasen ausgelöst. Beispielsweise die Dotcom-Blase im Jahr 2000, bei der ein allgemeiner Hype um Internetunternehmen bestand, der Investoren von kurzfristigen Gewinnen träumen ließ, die die überlebenden Tech-Unternehmen, wie Amazon oder Google, allerdings erst 10 Jahre später tatsächlich erzielten. Ein weiteres bekanntes Beispiel ist auch die Immobilienblase 2008, die sich zur weltweiten Finanzkrise auswuchs und ihren Anfang darin hatte, dass US-Banken zu risikobehaftete Immobilienkredite vergaben.
Abb. 1: Historisches Gemälde „Allegorie der Tulipomanie“ von Jan Brueghel der Jüngere (1637) – Die erste dokumentierte Spekulationsblase der Geschichte weist verblüffende Parallelen zum heutigen KI-Hype auf.
Wenn Bewertungen die Realität ignorieren
Im Unterschied zur Dotcom-Krise betrifft die derzeitige Überhitzung jedoch nicht den gesamten Tech-Sektor, sondern selektiv den KI-Markt. Die Aktienkurse vieler Corona-Gewinner sind beispielsweise in den vergangenen Jahren massiv eingebrochen, unter anderem Zoom (-80 %) oder Peloton (-90 %). Auch sind die meisten Tech-Unternehmen heuer profitabel und liquide, ebenso ist die Überschuldung deutlich geringer als im Jahr 2000. Dies sieht man auch daran, dass die EBIT-Margen im Nasdaq größer als im S&P 500 sind.
- Nasdaq = 100 größte Nicht-Finanz-Unternehmen, tendenziell technologielastig
- S&P 500 = 500 größte börsennotierte US-Unternehmen nach Marktkapitalisierung
Jedoch nähern sich die wirtschaftlichen Kennzahlen denen der Dotcom-Blase an. Während im Jahr 2000 das KGV (Kurs-Gewinn-Verhältnis; also das Verhältnis des Gewinns einer Aktie und ihres Kurses) im S&P 500 bei 30x (30 Mal höherer Preis der Aktie als ihr Gewinn) lag, befinden wir uns heute bereits bei 25x. Die Euphorie ist also real, wie im Jahre 2000, allerdings (noch) nicht ganz so irrational. Einzelne Unternehmen, wie Cisco, hatten damals über 200x.
Wie überhyped die KI-Branche in Gänze und einzelne Unternehmen im Speziellen derzeit sind, zeigt ein Vergleich mit etablierten Unternehmen. Das wohl bekannteste KI-Unternehmen der Welt, der ChatGPT-Mutterkonzern OpenAI wurde bei der letzten Finanzierungsrunde im April 2025 mit stolzen 300 Mrd. USD bewertet. Der weltgrößte Autobauer Toyota kommt lediglich auf 220 Mrd. und das obwohl der japanische Konzern weltweit jährlich über zehn Millionen Fahrzeuge verkauft und über 50 Produktionsstätten in 26 Ländern unterhält. Auch kann der Autogigant auf einen Jahresumsatz von stolzen 300 Mrd. USD verweisen, wohingegen OpenAI gerade einmal 10 Mrd. umsetzt. Hierdurch ergeben sich für OpenAI ein KGV von 30x, für Toyota gerade einmal eines von 0,75x.
Kleinere KI-Anbieter, wie das Defence-Tech-Unternehmen Palantir, welches kürzlich auch von der NATO lizenziert wurde (weiterführend: Vom Streitfall zur NATO – wie Palantir für mehr Sicherheit sorgt), weisen teilweise noch extremere Werte auf. So erwirtschaftet die auf Verteidigung spezialisierte Softwareschmiede derzeit nur 2,2 Mrd. USD Umsatz, weist aber eine Bewertung von 432 Mrd. auf und liegt damit sogar noch vor OpenAI. Das KGV liegt bei hoch spekulativen 196,4. Der deutsche Rüstungsgigant Rheinmetall steht trotz voller Auftragsbücher und boomender Nachfrage hingegen nur bei 9,1 und wird mit lediglich 94 Mrd. Marktkapitalisierung (Wert) gelistet. Dabei erzielt das westfälische Unternehmen einen fünfmal höheren Umsatz. Hier wird die Absurdität der Anlegerbewertung besonders deutlich, denn letztlich entscheidet auf dem Schlachtfeld überlegene Waffenwirkung, die die Panzer, Luftabwehrgeschütze oder Drohnen von Rheinmetall haben, Palantirs Software ist hingegen zwar durchaus relevant aber im wahrsten Sinne des Wortes nicht kriegsentscheidend.
Der Chip-Lieferant Nvidia, dessen Technologie in allen Datencentern das Rückgrat der KI-Technologie bildet, ist mit einer Bewertung von 4,3 Billionen USD das derzeit wertvollste Unternehmen der Welt, noch vor GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple). Dem steht jedoch “nur” ein Umsatz von 130 Mrd. USD entgegen, was in etwa dem der Mercedes-Benz AG entspricht und noch hinter der amerikanischen Baumarktkette The Home Depot liegt. Das wertvollste Unternehmen der Welt erzielt also derzeit weniger Umsatz als ein amerikanischer Baumarkt! Das alleine zeigt, dass auf dem Börsenparkett auf zukünftige Gewinne und nicht auf tatsächliche Substanz gewettet wird, eine Rechnung, die nicht nur bei den Tulpenzwiebeln bereits einmal gescheitert ist.
| Unternehmen | Umsatz | Bewertung | KGV |
|---|---|---|---|
| Nvidia | 130 Mrd. | 4,3 Bill. | 33x |
| Palantir | 2 Mrd. | 432 Mrd. | 196x |
| OpenAI | 10 Mrd. | 300 Mrd. | 30x |
| Anthropic | 5 Mrd. | 183 Mrd. | 37x |
Tab. 1: Zahlreiche KI-Unternehmen weisen, im Verhältnis zu ihrem Umsatz, eine sehr hohe Marktkapitalisierung auf. Die Investoren spekulieren auf stark steigende Gewinne in der Zukunft.
| Unternehmen | Umsatz | Bewertung | KGV |
|---|---|---|---|
| The Home Depot | 153 Mrd. | 400 Mrd. | 2,6x |
| Samsung | 188 Mrd. | 316 Mrd. | 1,7x |
| Toyota | 293 Mrd. | 220 Mrd. | 0,75x |
| Mc Donald's | 22 Mrd. | 183 Mrd. | 8,3x |
| Airbus | 69 Mrd. | 155 Mrd. | 2,2x |
| Rheinmetall | 10 Mrd. | 94 Mrd. | 9,1x |
| Mercedes-Benz | 157 Mrd. | 92 Mrd. | 0,6x |
Tab. 2: Etablierte Unternehmen werden deutlich konservativer bewertet, trotz weit höherem Umsatz. Das gilt auch für Branchen mit Zukunftstechnologien und prall gefüllten Auftragsbüchern, wie dem Rüstungssektor.
Zwischen Realität und Rendite – Warum KI-Projekte scheitern
Im Gegensatz zu den Börsen, wird im Tagesgeschäft vieler Unternehmen klar: Die Realität hinkt der Euphorie hinterher. In der Tat hat inzwischen in vielen Unternehmen auch eine gewisse Ernüchterung eingesetzt, was die realwirtschaftlichen Auswirkungen von KI anbelangt. Eine im Juli 2025 veröffentlichte Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) von Aditya Challapally besagt, dass 95 % der derzeitigen Pilotprojekte keinen messbaren Beitrag zum Geschäftserfolg liefern⁴. Grund dafür ist jedoch nicht die Technologie selbst, sondern das Überschätzen der Wirkung von Standardtools wie z.B. ChatGPT und die komplexe Integration in bestehende Workflows. Auch fließen derzeit 50 % der Budgets in Anwendungen im Sales und Marketing, wobei Backoffice-Nutzungen (z.B. Prozessoptimierung oder Kostenreduktion) deutlich bessere ROI erzielen würden. Dies deckt sich mit meiner Praxiserfahrung, die zeigt, dass derzeit viele Shiny Tools wie Pilze aus dem Boden schießen und Unternehmen häufig eine Überlizenzierung von Tools betreiben, statt die zugrundeliegenden Daten richtig aufzubereiten oder Prozesse zu optimieren.
Infrastruktur unter Strom – Der stille Wettlauf um Rechenzentren
Doch auch die Hardwareseite der KI-Entwicklung ist zu berücksichtigen. Wie bereits erwähnt, ist das mit Abstand wertvollste Unternehmen der Welt, zumindest nach Börsenwert, der Chip-Lieferant Nvidia. Der Technologiekonzern ist jedoch ein Fabless-Unternehmen, unterhält also keine eigenen Produktionsstandorte, sondern bezieht seine Chips von TSMC aus Taiwan, wie die meisten westlichen Halbleiterlieferanten. Politisch ist dies durchaus als Pulverfass zu betrachten, da die Volksrepublik China zunehmend aggressivere Töne gegenüber dem Inselstaat anschlägt und historische Gebietsansprüche geltend macht. (Das Thema wird detailliert im Blogbeitrag “Der Krieg um die Halbleiter – Wer die Chips kontrolliert, kontrolliert die Zukunft” beschrieben).
Das aktuelle Flaggschiff von Nvidia ist der H100-Chip (bei diesem Chip handelt es sich um einen cutting-edge Data-Center-GPU, der auf der Hopper-Architektur basiert). Wie Deloitte-Partnerin Elisabeth L’Orange kürzlich in ihrem Podcast (Tech & Tales Apple / Spotify) berechnete, kann ein einzelner dieser Chips bis zu 8 Mrd. Tokens pro Monat berechnen. Ein Token stellt dabei in Sprachmodellen wie ChatGPT die kleinste Einheit dar, entweder ein Wort oder eine Silbe. Ein ChatGPT-Heavy-User verbrauche hingegen nach ihren Berechnungen lediglich ca. 5 Millionen Tokens in dieser Zeitspanne. Selbst ein rechenintensives Unternehmen mit 100 Mitarbeitenden bräuchte folglich nur sechs dieser Chips. Dabei plant Nvidia den Verkauf von 1,5-2 Millionen Chips pro Jahr. Dem H100 nachfolgen soll zeitnah der B200, der die zehnfache Kapazität des H100 aufweist und den Bedarf an Chips weiter reduzieren wird (der B200 basiert auf der Blackwell-Architektur und ist speziell für das Training und die Interferenz, also die Nutzung, von KI-Modellen ausgelegt).
Ob es in der Breite der Wirtschaft überhaupt in absehbarer Zukunft einen Markt für diese Menge an Rechenleistung geben wird, ist hingegen fraglich. Der einzige Wirtschaftsbereich, der tatsächlich so große Mengen an Datencentern benötigt, sind die Hyperscaler, also Unternehmen, die hochskalierbare Cloudinfrastrukturen betreiben, bspw. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud Platform (GCP). L’Orange warnt daher, dass es in Kürze eine Überkapazität an Datencentern geben könne. Der Ausbau schreitet dennoch weiter voran, alleine die Stargate-Initiative die US-Präsident Donald Trump Anfang des Jahres gemeinsam mit den Chefs von Oracle, Softbank, OpenAI und MGX verkündete wird KI-Infrastruktur im Wert von 500 Milliarden USD in den Vereinigten Staaten aufbauen (weiterführend: KI-Supermacht USA: Wie Trump mit Stargate Europa und China abhängen will).
Abb. 2: OpenAI-Rechenzentrum in Abilene, Texas, ca. 290 Meilen westlich von Dallas. Jeder Komplex der Anlage beinhaltet 60.000 GB200-Chips von Nvidia.
©Foto: OpenAI
KI frisst Strom – und bringt die Energiepolitik ins Wanken
Dabei sind die Datencenter aus ökonomischer aber auch ökologischer Sicht keineswegs unproblematisch. Joël Orizet bezifferte den Energiebedarf auf derzeit 1,5 % des globalen Stromverbrauchs⁵ (bis 2030 soll sich der Bedarf verdoppeln). Caroline Golin (Global Head of Energy Market Development bei Google) sieht die USA sogar auf eine Energiekrise zusteuern, hervorgerufen durch den KI-Wettlauf mit China, dessen energieeffizientere Modelle wie DeepSeek den Druck zusätzlich erhöhen.
Die Lösung des Energie-Dilemmas in den USA heißt Kernkraft. Google plant, in Zusammenarbeit mit Kairos Power, bis 2030 die Inbetriebnahme von sogenannten Small Modular Reactors und auch Energieminister Chris Wright erklärte den Ausbau der Kernenergie zur Priorität⁶. Gänzlich anders stellt sich die Lage in Europa nicht dar. Auch der französische Präsident Emmanuel Macron erklärte auf dem AI Action Summit in Paris Anfang 2025, dass Frankreich Kernenergie nutzen will, um KI-Rechenzentren CO₂-frei zu versorgen⁷.
Wie es Deutschland erreichen will, ohne Kohle- und Atomstrom, nicht nur den aktuellen Bedarf der Industrie- und Privathaushalte zu decken, sondern auch die ca. 45 Millionen Verbrennerfahrzeuge durch E-Autos zu ersetzen und gleichzeitig Rechenzentren auszubauen, die bereits heute 3 % des Gesamtenergiebedarfs in Deutschland ausmachen, bleibt fraglich. Auch vor diesem Hintergrund muss man die jüngste Entscheidung von Bundeswirtschaftsministerin Katherina Reiche (CDU) verstehen, die im September 2025 eine Neuausrichtung der Energiewende verkündet hat.
Abb. 3: Frankreichs Präsident Emmanuel Macron auf dem KI-Gipfel 2025 in Paris – Frankreich setzt auf Kernenergie zur Stromversorgung von KI-Rechenzentren
©Foto: Présidence de la République
Was bleibt? KI zwischen Blase und Substanz
Letztlich muss festgehalten werden, dass eine Blase nicht nennenswerter Weise auch platzen muss. Der Hype muss nur lang genug halten, dass die Realität ihn einholen kann. Dass KI die Zukunft ist, ist unbestritten. Sehr schnelle Erfolge sollte sich hingegen kein Investor und auch kein Unternehmen versprechen. KI ist mehr ein long shot als ein quick fix und die Dotcom-Blase hat uns gelehrt, dass letztlich aus Google oder Amazon doch noch riesige und profitable Unternehmen wurden, aber eben nicht so schnell, wie es der Markt ursprünglich abwartete. Wer heute schon smarte KI-Nutzung in seinem Unternehmen etabliert, ohne dabei einem Hype zu verfallen, der wird nachhaltig eine positive Wirkung auf seinen Betrieb haben. Wer erwartet, wird hingegen den Anschluss verlieren. Es ist wie so oft im Leben, es gilt die Zukunft zu gestalten, ohne dem Hype zu verfallen. Und wie überall gibt es nicht nur eine Upside, neben den Produktivitätssteigerungen wird es auch einen Rückgang an Arbeitsplätzen geben. Wichtig ist, dass es an uns selbst liegt, wie wir KI einsetzen. Wie es eine Künstlerin kürzlich auf den Punkt brachte: “Ich will eine KI, die meine Wäsche und den Abwasch macht, so dass ich mehr Zeit habe um zu schreiben und zu malen, nicht eine KI, die schreibt und malt, so dass ich mehr Zeit für die Wäsche und den Abwasch habe!” In diesem Sinne sollte jedes Unternehmen klären, was die KI tun soll und was nicht.
⁵ Vgl. Orizet (2025).
⁶ Vgl. Kimball (2025).
⁷ Vg. zum Winkel (2025).
Bildnachweis (Header): © Deutsche Börse AG
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Autor
Sebastian Schulze
Sebastian Schulze ist ein gefragter Keynote Speaker und Experte für Künstliche Intelligenz und Big Data. Mit über einem Jahrzehnt Erfahrung macht er komplexe Technologien für Unternehmen verständlich. Seine Expertise im Marketing hat Unternehmen zu beeindruckenden Umsatzsteigerungen verholfen. Er inspiriert sein Publikum mit fundiertem Wissen und praxisnahen Strategien. Neben seiner beruflichen Tätigkeit engagiert er sich als Reserveoffizier bei der Bundeswehr.
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