ALBERTA / UTAH / LONDON (IT BOLTWISE) – In einem Rückblick darauf, wie er bei Null mit 25 Jahren neu starten würde, benennt Kevin O’Leary zwei KI-Chancen: Hilfe für kleine Unternehmen bei der Umsetzung von KI-Tools und der Aufbau zusätzlicher Rechenzentrums-Kapazität. Besonders der Implementierungsbedarf fällt nach seiner Einschätzung bei Firmen unter 500 Mitarbeitenden stark an. Zugleich beschreibt er ein infrastrukturelles Engpassproblem, das mit Datenzentrumsneubauten adressiert werden müsse. Damit trifft er einen Punkt, der für die nächsten Jahre sowohl für Softwareanbieter als auch für Infrastrukturinvestoren entscheidend sein dürfte.
Wenn Kevin O’Leary mit 25 noch einmal von vorne anfangen müsste, würde er nicht bei den lautesten KI-Schlagzeilen starten, sondern bei zwei Themen, die die Branche im Alltag ausbremsen: Umsetzung und Infrastruktur. Der Shark-Tank-Star und Unternehmerlenker skizziert den KI-Boom als Bewegung mit exponentiellem Wachstum – aber nicht als Luxusproblem, sondern als operatives Engpass-Thema. Für ihn liegt die Rendite weniger in einem „neuen Modell“, sondern darin, dass Unternehmen KI überhaupt produktiv einsetzen können. Damit verschiebt sich der Fokus vom reinen Modelltraining auf Integration, Datenzugriff und den Aufbau der nötigen Rechenleistung.
Technisch beginnt die erste Gelegenheit bei der „AI-Implementation“ für kleine und mittlere Firmen: O’Leary nennt gezielt Betriebe mit weniger als 500 Mitarbeitenden. Dort fehlen häufig ausgebildete Teams für Datenpipelines, Modellbetrieb und sichere Schnittstellen. Genau diese Lücke lässt sich als wiederkehrendes Projektgeschäft interpretieren, das sich eher nach Execution als nach Beratung anfühlt. Entscheidend ist dabei die Kombination aus Datenhygiene, Zugriffskontrollen und einer pragmatischen Architektur: ERP- oder CRM-Daten werden in eine nutzbare Struktur überführt, Workflows automatisiert und Dashboards oder Assistenzsysteme an konkrete Rollen angebunden. Im Vergleich zu klassischen Consulting-Paketen reduziert der Ansatz damit die „Slow-Drift“-Gefahr hin zu messbaren Ergebnissen.
Der Marktkontext liefert dafür Rückenwind. In den USA existieren laut Small-Business-Administration dutzende Millionen kleiner Unternehmen; viele von ihnen sehen KI zwar als Zukunft, scheitern aber an Implementierungstiefe, Kostenplanung und fehlender Priorisierung. Für Anbieter bedeutet das: Statt generischer KI-Workshops sind Angebote gefragt, die schnell in Betrieb gehen und die Datenhoheit respektieren. Gleichzeitig steigt der Druck, die Systeme so zu gestalten, dass sie nicht nur „PoCs“ bleiben. Organisationen, die zunächst nur Chatbots testen, stoßen oft nach Wochen auf Fragen zu Datenqualität, Nutzerrechten und Auditierbarkeit. Diese Punkte sind weniger spannend als Demos, aber sie entscheiden, ob KI in Produktion landet.
Bei der zweiten Gelegenheit geht es um Rechenzentren – also um die physische Basis, auf der KI-Workloads laufen. O’Leary formuliert das Problem als strukturelle Diskrepanz zwischen Nachfrage und Angebot: Nur ein kleiner Teil zusätzlicher Kapazitäten befindet sich derzeit im Bau, während der Bedarf aus der wachsenden Nutzung von KI-Services deutlich beschleunigt. Große Anbieter wie Amazon, Microsoft und Google investieren seit Jahren Milliarden in Rechenzentren, weil sie ihre internen Plattformen, Datenhaltung und Inferenz-Services skalieren müssen. Branchenanalysen ordnen die Investitionsbudgets häufig als „nahezu dauerhaft“ ein, was aus Betreibersicht bedeutet: Die Engpasslogik bleibt, bis Leistung, Strom und Betriebsmittel gleichzeitig wachsen.
Hinter der Story steckt mehr als nur Beton und Energie. Data-Center-Engineering betrifft Load-Balancing, Kühlung, Ausfallsicherheit und die Fähigkeit, neue GPU-Generationen bzw. Beschleuniger-Cluster schneller einzubinden. Die KI-Nachfrage schlägt dabei nicht nur bei Training, sondern besonders bei Inferenz zu: Sobald Unternehmen KI in Customer-Service, Dokumentenverarbeitung oder Analytics integrieren, steigt die Zahl der täglichen Requests. Goldman Sachs Research schätzt, dass der Strombedarf für Rechenzentrumsleistung durch KI-Nutzung bis zum Ende des Jahrzehnts stark ansteigen könnte; parallel berichten Investitionszusammenfassungen von sehr hohen jährlichen CAPEX-Budgets der Hyperscaler für Rechenzentren und verwandte Assets. Für neue Projektentwickler heißt das: Der Wettbewerb um Standorte, Genehmigungen und Netzanschlüsse wird härter, nicht leichter.
Aus Wettbewerbssicht lohnt der Blick auf die „Zwei-Schienen“-Logik. Auf der Softwareseite stehen viele Tools bereit, aber die Wertschöpfung entsteht beim Betrieb: Datenzugriff, Feature-Store-Strategien, Prompt- und Modell-Routing, Monitoring sowie Kostenkontrolle für Token- und Inferenzvolumen. Auf der Infrastrukturseite kämpfen Projektentwickler gegen Zeitverzug, lokale Akzeptanz und technische Lieferketten. O’Leary verweist dabei auf eigene Rechenzentrums-Vorhaben, die mit Blick auf Zeitpläne und Effekte auf Anwohner bereits kritische Aufmerksamkeit bekommen haben. Solche Risiken wirken direkt auf Business Cases, weil Verzögerungen oft nicht nur Monate, sondern auch Vertrags- und Finanzierungskosten verschieben.
Regulatorisch und datenschutzseitig ist das Thema „KI-Umsetzung“ besonders anspruchsvoll, sobald Daten aus dem operativen Geschäft fließen. Für kleine Unternehmen verschärfen sich die Anforderungen, wenn personenbezogene Daten in KI-Systeme gelangen oder wenn Auswertungen zum Profiling führen. In Europa ist das Zusammenspiel aus Datenschutz-Grundverordnung, Zweckbindung und TOMs (Technische und organisatorische Maßnahmen) zentral: Wer KI einführt, muss auch klären, welche Daten verarbeitet werden, wie lange sie gespeichert bleiben und wer Zugriff erhält. Bei Rechenzentren kommen zusätzlich Themen wie Standortwahl, Unterauftragsverhältnisse, Netzwerksicherheit und die Resilienz gegen Ausfälle hinzu. Gerade in hybriden Architekturen – etwa wenn Daten lokal auflaufen und später ins Cloud- oder Colocation-Setup fließen – wird die Governance zur Aufgabe der Umsetzung.
In die Zukunft übersetzt bedeutet das: Wer heute „KI“ verkauft, aber ohne Implementierungs- und Infrastrukturpfad bleibt, läuft Gefahr, am Betrieb zu scheitern. O’Learys Kernbotschaft zielt damit auf eine Art Infrastruktur-Economy: Die nächste Welle der Produktivierung kommt, wenn Unternehmen ihre Daten kontrolliert anbinden und wenn genug Rechenleistung verfügbar ist. Für Gründer entstehen daraus zwei realistische Wege: entweder spezialisierte KI-Operations für kleine Unternehmen (mit messbaren KPIs wie Prozesszeit, Suchqualität oder Ticket-Aufkommen) oder fokussierte Beteiligungen an Kapazitätserweiterungen, die Energie- und Standortrisiken aktiv managen. Wenn KI weiterhin „ins Geschehen“ integriert wird, dürfte die Nachfrage nach beidem – Execution und Capacity – nicht nachlassen.
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