Für diejenigen, die ein wenig die Finanzmärkte verfolgen, es ist kein Geheimnis, dass in der heutigen Zeit zwischen den größten Technologieunternehmen das Rennen im Bereich der künstlichen Intelligenz vor sich geht. KI ist jedoch keine kostenlose Revolution. Um immer effizientere Modelle zu entwickeln, braucht Big Tech Hunderte Milliarden Dollar für Rechenzentren, Server, Chips, Kühlung und Energie. Es ist verblüffend, aber laut einer Analyse der IEA (International Energy Agency) sollen die Rechenzentren zwischen 2025 und 2030 etwa die Hälfte des in den USA produzierten Stroms verbrauchen.
Dies beginnt sich im Cashflow der Großunternehmen der KI-Branche zu widerspiegeln. Das Diagramm unten zeigt die wachsende Kluft zwischen Investitionskosten (Cap Ex) von Big 4, d.h. Amazon, Alphabet, Meta- und Microsoft und ihren zugänglichen liquiden Mitteln (FCF – Free Cash Flow).
Capex von Amazon, Alphabet, Meta und Microsoft (dunkelblau) vs. ihr Free Cash Flow (rot) in Mrd. Dollar samt Prognosen für die kommenden Jahre.
Ab 2023 steigen die Ausgaben dieser Unternehmen kontinuierlich an und werden laut Analysten bis 2030 um das 6-fache höher sein als vor 8 Jahren. 2026 ist die erste echte Prüfung für diese Strategie. Es wird prognostiziert, dass das freie Geld praktisch verschwinden wird und die Schulden steigen werden. In einem Jahr werden wir herausfinden, ob es eine brillante Wette war – oder der teuerste Fehler in der Geschichte der Technologie.
Ein anderes Risiko für Big Tech ist der Wettbewerb. Die Tests zeigen zwar deutlich, dass die chinesischen Modelle immer noch weit hinter den amerikanischen Marktführern zurückbleiben. Obwohl aber die USA immer noch da führend sind, wo der Umfang und die Rechenleistung wichtig sind, ist der technologische Vorteil noch kein Marktvorteil – besonders wenn die billiger, chinesische Alternative für die meisten Geschäftsanwendungen gut genug ist.
