Jessica Wachter, Finanzprofessorin an der Wharton School der University of Pennsylvania, untersuchte statt einer Prognose zur Verbreitung künstlicher Intelligenz, welches Gewinnwachstum erforderlich ist, um die Rechenzentrumsinvestitionen der „Hyperscaler“-Unternehmen zu finanzieren. Wachter und ihr Forschungspartner errechneten, dass die Ausgaben bis 2027 rund $1,1 Billionen erreichen werden. Unter Berücksichtigung der Kapitalkosten, einer Rendite von 15 % und des Wertverlusts der Vermögenswerte müssen die Unternehmen ihre Produktivität um das 2,7-Fache steigern, um 2030 die Gewinnschwelle zu erreichen. Wachter erklärte, dies sei nicht unmöglich, würde jedoch bedeuten, den IT-Boom, der in den USA in den mid-1990s begann und sich über rund 10 Jahre erstreckte, auf wenige Jahre zu komprimieren. Sollten die Ziele verfehlt werden, könnten Zinszahlungen ausbleiben und ein Insolvenzrisiko entstehen. Der Studie zufolge könnten die derzeitigen Investitionen zur größten Fehlallokation von Kapital in der Geschichte werden, falls der Produktivitätsschub ausbleibt.
Die Unternehmen, zu denen Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta sowie Oracle gehören, das mit OpenAI zusammenarbeitet, werden in diesem Jahr voraussichtlich rund $750 Milliarden ausgeben. Einigen Schätzungen zufolge könnten die Gesamtinvestitionen in den kommenden vier Jahren $5 Billionen übersteigen. Gary Gensler zufolge werden die Gesamteinnahmen mit künstlicher Intelligenz in diesem Jahr dagegen bei etwa $150 Milliarden bis $200 Milliarden bleiben. Die Investitionen könnten bald auf rund 3 % des GSYH steigen. Während bei der Effizienz der Modelle, dem Rechenbedarf, der Nachfrage und der Hinwendung zu günstigeren Optionen weiterhin Unsicherheit herrscht, nimmt die Verschuldung der Unternehmen zu; der freie Cashflow der Gruppe dürfte bald negativ werden.
Warum das wichtig ist
Dieses Bild zeigt, dass das Wachstum der Infrastruktur für künstliche Intelligenz nicht nur eine strategische Entscheidung der Technologieunternehmen ist, sondern über die Verschuldung und die Kapitalkosten ein breiteres Feld finanzieller Risiken schafft. Die Diskrepanz zwischen den Ausgaben und den aktuellen Umsatzerwartungen bedeutet, dass die Rentabilität davon abhängt, wie schnell und effizient die Kapazitäten der Rechenzentren genutzt werden. Bleibt der erwartete Produktivitätssprung aus, könnte sich der Druck vom Cashflow der Unternehmen über die Zinszahlungen bis hin zum Insolvenzrisiko erstrecken. Die zentrale offene Frage lautet, ob die Effizienz der Modelle und die Nachfrage Einnahmen in einem Umfang generieren können, der den steigenden Rechenbedarf deckt. Auch die Hinwendung zu günstigeren Optionen könnte den Wert der bestehenden Kapazitäten und den wirtschaftlichen Ertrag dieser Ausgaben beeinflussen.