Seit über einem Jahr galt KI als Evangelium. Nun stellen sich Wall Street, Silicon Valley und die Regulierungsbehörden die gleiche Frage: Was, wenn dem nicht so ist?
Lluis Gene/AFP via Getty Images
In den letzten anderthalb Jahren war KI nicht nur eine Technologie – es war eine Weltanschauung. Nvidias Aktien übertrafen die Erwartungen der Wall Street und machten das Unternehmen wertvoller als Microsoft $MSFT und Apple $AAPL. Microsoft versprach, wie ein Staatsfonds auszugeben, um Azure auszubauen. Google $GOOGL hat seine gesamte Roadmap um Gemini neu verdrahtet. Meta $META, das nie scheu vor großen Erzählungen ist, versprach, dass "Superintelligenz" in Reichweite sei – und CEO Mark Zuckerberg gab dafür aus. Die Zahlen entsprachen der Rhetorik: Hier eine Billion an Marktkapitalisierung, dort eine Billion, zig Milliarden an vierteljährlichen Kapitalausgaben.
Der Refrain war einfach und ansteckend: Unvermeidlichkeit.
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Aber Unvermeidlichkeit kann in der Technologiewelt eine kurze Haltbarkeit haben. In den letzten Monat haben drei besondere Erschütterungen die Geschichte erschüttert. OpenAI-CEO Sam Altman, der eine Karriere daraus gemacht hat, eine Version der Zukunft zu verkaufen, sprach den leisen Teil laut aus: Auf die Frage, ob er denkt, dass wir in einer KI-Blase sind, sagte er: „Ja.“ Meta, nach monatelangen auffälligen KI-Einstellungen und Rhetorik, hat angeblich eingefrorene Rekrutierung und sein „Super“-Labor zerlegt. Und das MIT veröffentlichte Forschungen, die auf LinkedIn viral gingen und schätzten, dass 95 % der KI-Pilotprojekte in Unternehmen keinen geschäftlichen Nutzen bringen. Dieses Trifecta – ein vorsichtiger Prophet, ein pausierender Fanatiker und Akademiker, die Belege liefern – verwandelte die Unvermeidlichkeit in eine Frage.
Märkte bemerkten es.
Nvidia $NVDA, das Symbol des KI-Booms, wird weniger wie eine Aktie behandelt und mehr wie ein Stresstest für die gesamte Wirtschaft, wenn es seine Quartalszahlen meldet am Mittwoch. Ihre Telefonkonferenz zu den Ergebnissen ist nicht nur ein weiteres vierteljährliches Update – es ist das Scharnier, auf dem der Hype ruht. Die Wall Street erwartet einen weiteren Rekord, etwa 46 Milliarden US-Dollar Umsatz. Aber bei einer Bewertung von 4 Billionen US-Dollar könnte „besser als erwartet“ nicht gut genug sein. Wenn das goldene Kind auch nur leicht stolpert, wird die Diskussion darüber, ob die Wende bei der KI im Gange ist, lauter. Bereits haben sich Risse gezeigt. Nach einem Anstieg Mitte August gaben Technologiewerte, einschließlich Nvidia und anderer AI-intensiver Unternehmen, um etwa 1,6 % nach, sogar während Energie- und Immobilienwerte stiegen. Analysten warnen, dass der Anstieg des Nasdaq $NDAQ um 41 % seit April zu überhöhten Bewertungen führen könnte – eine Überhitzung, die jeden Ergebnisdruck wie einen Cliffhanger erscheinen lässt.
Und deshalb wurde die Telefonkonferenz zu den Ergebnissen von Nvidia zu einer Art säkularen Ritus erhoben.
Die Anzeichen von Belastung bei KI sind nicht auf Handelsscreens beschränkt. Sie sind überall.
Nehmen Sie das AI Pin von Humane. Das tragbare Gerät für 700 US-Dollar wurde als nächstes iPhone gehypt - ein AI-natives Gerät, das uns von Bildschirmen befreien soll. Es dauerte weniger als ein Jahr, bevor seine Vermögenswerte in einem Gnadengeschäft an HP $HPQ verkauft wurden. Oder nehmen Sie Microsofts Recall, die Funktion, die als fotografisches Gedächtnis für Ihren PC angekündigt wurde. Datenschützer bezeichneten es als Überwachungsalbtraum, und das Unternehmen musste seine Einführungspläne zurückziehen. Für eine Branche, die liebt zu verkünden „das ändert alles“, hat die erste Welle von Konsumgütern sehr wenig verändert, außer der Geduld der Investoren.
Die Unternehmenszahlen sehen nicht viel besser aus. Eine Studie des MIT brachte harte Mathematik zu dem, was viele CIOs bereits vermuteten: Fast alle dieser glänzenden KI-Projekte sind kaum mehr als Folienware. Diese Erkenntnis hallte durch Vorstandsetagen und Social-Media-Feeds, weil sie den Führungskräften endlich eine Ausrede gab, zu sagen, was sie geflüstert hatten: KI-Demos sind beeindruckend, zeigen sich aber nicht in der Gewinn- und Verlustrechnung.
Selbst unter Entwicklern fühlt sich der Boden unsicher an. Stack Overflows Umfrage 2025 ergab, dass 84 % der Programmierer jetzt KI-Tools verwenden, aber nur 3 % sagen, dass sie den Ausgaben „sehr vertrauen“. Die Akzeptanz steigt rasant, aber das Vertrauen schwindet. Das Ergebnis ist ein Paradox: KI ist überall, und doch verlässt sich niemand wirklich darauf.
Metas angeblich kürzliche Neuausrichtung hat nur zum Gefühl der Neuausrichtung beigetragen. Nachdem Zuckerberg ein Jahr lang „Superintelligenz“ gepriesen und seine Gehaltsliste mit KI-Einstellungen für unglaubliche Summen gefüllt hatte, stoppte das Unternehmen plötzlich die Rekrutierung, beschränkte Transfers und brach sein Mega-Labor in vier Gruppen. Die offizielle Begründung war Fokus. Einige Analysten nannten es Disziplin. Aber für die meisten Beobachter sah es nach Ermüdung aus. Für eine Branche, die „mehr“ als Strategie betrachtet, war eine Pause von einem der größten Ausgebern eine Art Eingeständnis.
Die Wall Street hat nicht den Stecker gezogen. Wedbush-Analyst (und leidenschaftlicher Tech-Befürworter) Dan Ives besteht darauf, dass dies immer noch „das zweite Inning“ eines KI-Bullenmarktes ist.
Aber die Nervosität des Marktes zeigt sich im Band: Die Aktien von Palantir $PLTR stürzten ab um mehr als 9 % in einer einzigen Sitzung amid Blasengeschwätz, während Nvidia in derselben Woche etwa 3,5 % verlor. Und Erik Gordon, ein Professor an der Universität von Michigan, der für seine Blasenwarnungen bekannt ist, warnte Business Insider dass der KI-Einbruch möglicherweise noch hässlicher ausfallen könnte als der Dotcom-Crash — und wies dabei auf CoreWeaves atemberaubenden Rückgang der Bewertung um 33 % hin, ein Verlust von 24 Milliarden US-Dollar in nur 48 Stunden, als Kanarienvogel im Kohlenbergwerk.
Wenn das Sentiment schwankt, hat die Ausgabemaschine nicht nachgelassen. Tatsächlich beschleunigt sie sich. Microsoft hat gerade eine Prognose für rund 30 Milliarden Dollar an Investitionen im laufenden Quartal abgegeben – die höchsten Quartalsausgaben in der Geschichte der US-Unternehmen. Der Google-Mutterkonzern Alphabet hat sein Budget für 2025 auf 85 Milliarden Dollar erhöht. Meta hat, trotz des Einfrierens, seine Investitionsspanne auf zwischen 66 und 72 Milliarden Dollar angehoben. Das sind keine vorsichtigen Schecks. Und der Trend reicht weit über diese Unternehmen hinaus. Die Financial Times schätzt, dass die globalen Investitionen in die KI-Infrastruktur bis 2029 auf 3 Billionen Dollar steigen könnten, wobei in den nächsten zwei Jahren fast 750 Milliarden Dollar in Rechenzentren fließen werden. Es ist ein Wettrüsten, das auf Beton und Servern basiert, nicht nur auf Rhetorik.
Warum? Weil das Infrastruktur-Rennen der einzige Teil des KI-Booms ist, der sich immer noch wie eine sichere Sache anfühlt. Nvidias GPUs sind die knappste Ressource in der Technologie. CoreWeave, ein Cloud-Startup, das vor drei Jahren kaum existierte, kauft jetzt Rechenzentren auf, als ob es sich um Immobilien am Strand handelt. Analysten mögen über die Zukunft von Co-Pilots und Chatbots debattieren, aber niemand stellt die Zukunft des Computing in Frage.
Die Linie von Big Tech ist konstant: Die Renditen sind im Bereich Cloud, Werbung und Entwicklerdienste vorhanden; die Ausgaben sind der Engpass. Deshalb kann der Markt aufgrund von Stimmungsschwankungen schwanken und dennoch ein weiteres Rechenzentrum finanzieren. Aber es gibt auch ein Konzentrationsrisiko, das eingebacken ist. Tech-Giganten machen jetzt etwa 40% des S&P 500 aus. Wenn sich die KI-Stimmung ändert, steht nicht nur eine Handvoll Aktien auf dem Spiel – der gesamte Markt könnte es spüren.
Es gibt auch eine makroökonomische Version dieses Paradoxons. Eine Kolumne von John Thornhill in der Financial Times argumentiert, dass wir uns in Carlota Perez' „Installationsphase“ befinden – manische Investitionen, chaotische Ergebnisse – bevor ein „goldenes Zeitalter“ entstehen kann. Analysten der Deutschen Bank haben die Bedenken wiederholt und gewarnt, dass der KI-Ausbau vergangene Blasen widerspiegelt, von Kanälen aus dem 18. Jahrhundert bis zu den Dotcom- und Telekommunikations-Fiebern der 1990er Jahre: umfangreiche Überbauungen, gerechtfertigt durch das Versprechen der Transformation, nur um zu platzen, wenn der Glaube nachließ. Der New Yorker machte diese Woche ein ähnliches Argument, indem er sagte, dass wir uns in einer KI-Gewinn-Dürre befinden: umfangreiche Ausgaben, dünner P&L-Nachweis, lange J-Kurve. Alle drei Erzählungen passen gut zu dem, was Betreiber privat sagen.
Aber die physischen Kosten werden fällig. KI-Workloads erfordern so viel Strom, dass Google einen Deal abgeschlossen hat mit der Tennessee Valley Authority und einem Nuklear-Startup, um seine Datenzentren im Südosten am Laufen zu halten. Forscher haben den Wasserverbrauch des Modelltrainings quantifiziert und gezeigt, dass jeder Durchbruch mit einer unsichtbaren Nebenkostenabrechnung einhergeht. Die „Cloud“ besteht, wie sich herausstellt, aus Beton, Kupfer und Kühltürmen.
Die Regulierungsbehörden sind ebenfalls aufgewacht. Am 2. August, wurde mit dem KI-Gesetz der EU Verpflichtungen auf allgemeine Modelle angewendet: Transparenz über Trainingsdaten, obligatorische Risikobewertungen und neue Sicherheitsangaben. Die strengeren Regeln werden 2026 in Kraft treten, aber der erste Bissen ist bereits da. In den USA durchforsten Behörden Unternehmensmeldungen und prüfen, ob Unternehmen ihre Ertragsgespräche durch AI „waschen“. Urheberrechtsstreitigkeiten toben vor Gericht – die New York Times verklagt OpenAI –, während andere Mediengruppen Lizenzvereinbarungen abschließen.
Und dann ist da noch China. Nach Washingtons wiederkehrenden Exportverboten hat Peking Berichten zufolge heimische Unternehmen entmutigt, Nvidia's China-konformen H20-Chip zu kaufen. Das ist nicht trivial; Nvidia erwirtschaftet etwa ein Viertel seines Umsatzes in China. Das ist die Art von geopolitischem Beben, das durch den Gewinneanruf am Mittwoch schwanken könnte.
Hat sich die Flut also gewendet?
Im Gefühl vielleicht. Altmans Blasenlinie hat den Zauber der Unvermeidlichkeit gebrochen. Die Studie des MIT verwandelte den Hype in Zahlen, und die Zahlen waren hässlich. Metas berichtete Umstrukturierung deutet darauf hin, dass selbst die lautesten Befürworter wissen, wann sie pausieren müssen. Entwickler übernehmen, aber vertrauen nicht. Künstler klagen. Regulierungsbehörden schreiben (und überarbeiten) die Regeln. Die Behauptung „KI wird alles verändern“ landet nicht mehr als Evangelium.
Aber am Kapital noch nicht. Die Hyperscaler schreiben immer noch historische Schecks. NVDA ist immer noch das wichtigste Ticker-Symbol auf dem Markt. Wenn die Gewinne am Mittwoch die Erwartungen erneut übertreffen, wird die Einkaufstour gerechtfertigt erscheinen. Aber wenn sie enttäuschen – auch nur geringfügig – wird der Chor der Blasenwahrsager wahrscheinlich lauter werden.
Das Silicon Valley war schon immer so sehr von Mythen wie von Mathematik geprägt. Der Mythos der Unvermeidlichkeit ermöglichte es Unternehmen, obszöne Summen zu sammeln, wie Nationalstaaten auszugeben und darüber hinwegzutäuschen, dass 95 % der KI-Piloten nirgendwohin führen. Der Mythos war stark genug, um aus Nvidia ein Unternehmen im Wert von 4 Billionen Dollar zu machen, um Microsoft zu veranlassen, sich als Infrastrukturempire neu zu erfinden, und um Zuckerberg dazu zu bringen, „Superintelligenz“ wie eine Marvel-Handlungsstrang zu jagen. Aber Mythen halten nicht ewig. Irgendwann liest jemand die Bilanz.
Vor einem Jahr war KI Schicksal. Chatbots waren Orakel, GPUs waren heilige Relikte, und jeder, der das Getümmel hinterfragte, wurde beschuldigt, die Zukunft zu verpassen. Jetzt? Sein Prophet murmelt „Blase“, und seine angeblichen Killer-Apps ziehen sich unter dem Gewicht ihrer eigenen Demos zurück. Die Frage ist nicht, ob KI wichtig ist – sie ist es offensichtlich. Die Frage ist, ob Wichtigkeit ausreicht, um Billionen-Dollar-Bewertungen und Multibillionen-Dollar-Investitionen in die Infrastruktur aufrechtzuerhalten. Wenn die Unvermeidlichkeit weg ist, muss KI, wie jede Branche davor, den härteren Test überstehen: sich zu beweisen.
