LONDON (IT BOLTWISE) – Ed Zitron stellt die zentrale Frage, ob sich die Kosten großer Sprachmodelle je durch Nutzerzahlungen rechtfertigen lassen. Er beschreibt ein Token-Preismodell, bei dem Kunden häufig deutlich mehr verbrauchen, als die monatliche Gebühr real abdeckt. Parallel wachse die Infrastrukturlast: Rechenzentren, Speichermangel und steigende DRAM-Preise schlagen auf Endgeräte durch. Aus seiner Sicht bleibt Apple dabei vorerst nicht der aktive Treiber, sondern eher der Mitspieler, dessen Kundschaft die Preisschritte spürt.
Ed Zitron, der vor allem über seine Newsletter- und Podcast-Arbeit ein spitzes Narrativ um die KI-Wirtschaft aufgebaut hat, argumentiert diesmal weniger über Modellgüte als über nackte Kostenlogik. Für ihn ist „die KI-Blase“ nicht nur ein Stimmungsbegriff, sondern ein strukturelles Problem: Große Sprachmodelle verbrennen Rechen- und Speicherressourcen in einem messbaren Takt – unabhängig davon, ob die Ausgabe später für den Kunden wirklich nützlich ist oder ob ein Agent im Hintergrund in Schleifen feststeckt. Damit prallen laut Zitron die Erwartungen an Softwarepreise auf die Realität von verbrauchsabhängigen Modellkosten. Wer Software kauft, rechnet nicht mit einem Meter, der im Betrieb schwer in „Business-Value“ übersetzbar ist.
Im Kern beschreibt Zitron ein Preismodell, das für viele Anbieter ökonomisch zwar kurzfristig funktioniert, aber langfristig die Zahlungsbereitschaft verwässert: Nutzer zahlen meist monatliche Abos mit „vagen“ Limitierungen, während die Modelle Token pro Anfrage verbrauchen, die dem Anbieter wiederum direkt Geld kosten. Wenn sich die Relation zwischen Abo-Preis und Tokenverbrauch um Größenordnungen verschiebt, entsteht kein belastbarer Leistungsbezug. Er verweist darauf, dass spätere Verschiebungen hin zu tokenbasierter Abrechnung zwar die Kosten besser sichtbar machen, aber in der Praxis schnell Härte zeigen: Uber habe in diesem Kontext in kurzer Zeit ein Jahresbudget an Tokens aufgebraucht und der COO habe öffentlich betont, es sei schwerer geworden, den Aufwand „zu rechtfertigen“. Zitron verbindet das mit dem Muster, dass Kosten für KI häufig schwer mit konkret ausgelieferten Features korreliert sind – selbst dann, wenn Unternehmen intensiv testen und Piloten betreiben.
Daneben betrachtet er die Branche als besonders anfällig, weil viele KI-Dienste sich funktional ähneln. Ein LLM könne Text generieren, zusammenfassen und Informationen suchen; was am Ende zählt, ist aber die Differenzierung in Zielprozesse, Qualität im Langlauf und messbare Produktivitätsgewinne. Zitron behauptet, dass einige Teams zwar Output erhalten, Anwender aber durch Umwege langsamer werden, weil sich Codebasen mit „Schlacke“ füllen und der Review-Aufwand steigt. Dazu kommt ein drittes Problem: Die Infrastruktur, also vor allem Rechenzentren. Ein Aufbau sei teuer, dauert lange und bindet Kapital in CAPEX-Projekte – und genau hier, so sein Argument, verschiebt sich das Risiko in Richtung Finanzierung, während die Einnahmenseite unter echter Kundennachfrage leiden kann. Wenn große Teile der Kapazität nicht durch breite Enterprise-Absatzmärkte gedeckt sind, bleibt die Finanzierung auf Projekt- und SPV-Strukturen angewiesen, bei denen das Geld nach der Auszahlung nicht „einfach“ zurückholbar ist.
Diese Risikoübertragung, so Zitron, wäre auch der Grund, warum sich die Diskussion aus seiner Sicht zu sehr auf Aktienkurse und zu wenig auf Fundamentaldaten konzentriert. Hyperscaler hätten seit 2022 massiv investiert; Zitron nennt eine Größenordnung von über einer Billion US-Dollar an CAPEX-Ausgaben seit 2022 und ordnet einen großen Teil davon als potenziell KI-orientiert ein. Er rechnet daraus einen Druck auf die Profitseite ab: Nicht Umsatzwachstum allein, sondern „neuer“ Gewinn in astronomischer Höhe sei nötig, um die Investitionen langfristig zu rechtfertigen. Gleichzeitig verschärft sich der Engpass beim Speicher: Laut seiner Darstellung haben sich DRAM-Preise deutlich verteuert, nachdem weltweit viel Kapazität für Training und Inferenz aufgesogen wurde. Er verknüpft das mit konkreten Endkundenbewegungen: Tim Cook habe Preiserhöhungen bei Apple als „unavoidable“ bezeichnet, und Zitron leitet daraus ab, dass die Kosten der KI-Infrastruktur in Form höherer Hardwarepreise zunehmend auf Verbraucher durchgereicht werden.
Für Apple interpretiert Zitron die Lage zugleich als schlechtesten und besten Fall. Schlechtest, weil die „AI“-Aufmerksamkeit bei Nutzern schnell in schlechte Erfahrungen, Meme-artige Zusammenfassungen und ein als weniger leistungsfähig wahrgenommenes Siri-Update mündete – also in Reibung statt in klaren Nutzen. Best, weil Apple laut ihm damit gleichzeitig „auf die Bremse“ treten konnte: Das Unternehmen habe weniger CAPEX in großflächige KI-Infrastruktur gesteckt als viele Wettbewerber, und das entlaste das Risiko, wenn die Auslastung und Monetarisierung hinter den Erwartungen zurückbleibt. Auf die Frage, was bei einem möglichen Platzen der Blase passieren würde, bleibt sein Bild konsequent: Apple werde eher zusehen als aktiv „retten“. Er sieht aber auch Spielräume für gezielte Akquisitionen, sobald Strukturen kollabieren oder Vermögenswerte relativ günstig verfügbar werden – und warnt zugleich, dass Apple dann vor allem über seine Liefer- und Preispolitik sowie über Ökosystementscheidungen reagieren muss, nicht über einen klassischen Technologiesprung.
Am Ende verknüpft Zitron das systemische Risiko mit dem Finanzierungssystem rund um Infrastrukturprojekte. Wenn Rechenzentrumsinvestitionen nicht über echte, nachhaltige Zahlungsströme gedeckt werden, landen die Belastungen nicht zwangsläufig bei einem „bailout-fähigen“ Akteur, sondern können sich in privaten Kreditportfolios ausbreiten, deren Mittel wiederum aus Altersvorsorgegeldern stammen. Das macht das Ganze aus seiner Sicht nicht nur zu einem Tech-Thema, sondern zu einem möglichen Contagion-Szenario. Selbst Zulieferer wie taiwanesische ODMs oder koreanische Wertpapierinvestoren könnten demnach indirekt getroffen werden, weil sinkende Aktienkurse und eingeschränkte Kapitalzuflüsse die Renditechancen und damit Arbeitsplätze in der Investitionskette beeinflussen. Der Ton ist dabei bewusst düster: „Wenn der Bubble-Deflation“ folgt, könnte zwar technisch noch viel weiterlaufen, aber finanziell und organisatorisch beginnt dann das eigentliche Problem – und Apple wäre dabei nicht der Auslöser, sondern der Empfänger der Konsequenzen.
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