NEW YORK STOCK EXCHANGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Ed Zitron stellt sich am Ort der Börsenlegitimation der KI-„Revolution“ entgegen und argumentiert, dass die Branche finanzielle Realität und Produktnutzen auseinanderdriften lässt. Er rechnet vor, dass OpenAI 2025 rund 20,9 Milliarden US-Dollar verbrannt hat und dass die Erlösseite vieler Anbieter zu wenig belastbare Daten liefert. Im Gespräch zieht er zudem Parallelen zur Dotcom-Vergangenheit, weil ein milliardenschwerer KI-Aufbau mit hoher Verschuldung finanziert wird. Entscheidend sei nicht nur, wie viel Rechenleistung gekauft wird, sondern ob sich die Kosten jemals in durchsetzbare Margen übersetzen lassen.
Auf dem Parkett der New York Stock Exchange wirkt das Thema Künstliche Intelligenz gleichzeitig selbstverständlich und seltsam fremd. Ed Zitron, langjähriger Tech-PR-Macher und inzwischen eine dauerpräsente Stimme in Finanz- und KI-Debatten, stellt dabei keine Angstgeschichte über „Mordroboter“ in den Mittelpunkt, sondern eine eher trockene Frage: Wer bezahlt am Ende die Rechnung? Seine Kritik zielt auf eine Lücke zwischen Bewertungen und Wirtschaftlichkeit, die sich laut Zitron über die gesamte KI-Wertschöpfungskette zieht. Genau diese Kluft versucht er im TV-Setting herunterzubrechen, während er Zahlen zu Ausgaben, Profitabilität und Anreizstrukturen abruft, die Investoren in den letzten Jahren oft nur am Rand mitgedacht haben.
Technisch beginnt die Rechnung nicht bei den Apps, sondern bei der Infrastruktur. Zitron ordnet das KI-Ökosystem als Pyramide: Nvidia liefert über GPUs die Hardware, große „Hyperscaler“ wie Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet und Oracle stellen Rechenleistung in riesigen Rechenzentren bereit, und „Neoclouds“ wie CoreWeave oder Nebius bauen diese Kapazitäten als eigenständige Anbieter aus. Der eigentliche Moment der Kostenentstehung kommt bei der Nutzeranfrage: Die Eingabe wird in der sogenannten Inferenz verarbeitet, und gemessen wird der Aufwand in Tokens. Komplexe Aufgaben, etwa bestimmte Programmier- oder Analyseaufgaben, verbrauchen mehr Tokens, und damit steigt der interne Rechenaufwand des Modells. Problematisch wird diese Kostenlogik, wenn Kundenpreise häufig als Flatrate funktionieren, während die Kosten pro Nutzung im Backend weiterlaufen, weil Inferenz im Betrieb nicht „kostenlos“ wird.
Aus dieser technischen Kopplung leitet Zitron die wirtschaftliche Kernkritik ab. Laut seiner Darstellung liegen die bisherigen Investitionen in den KI-Ausbau mittlerweile bei deutlich über 1 Billion US-Dollar, und er verweist darauf, dass weitere Ausgaben in ähnlicher Größenordnung erwartet werden. Gleichzeitig würden viele Anbieter an entscheidenden Stellen nicht offenlegen, wie profitabel der Durchschnittsnutzer tatsächlich ist – ein Punkt, der für Geschäftsmodelle mit Abo-Preisen besonders wichtig wird. Wenn 200 US-Dollar im Monat für ein Premium-Angebot bezahlt werden können, aber die reale Inferenzkostenstruktur nicht plausibel auf diese Preispunkte herunterskaliert, entsteht schnell eine dauerhafte Subventionierung. Dazu passt, dass Zitron das Thema Token-Limits und „Austerität“ in der Branche als Verschiebung des Narrativs beschreibt: Wo vorher Expansion im Vordergrund stand, rücken nun Kostendämpfung und technische Kontrolle in den Fokus, sobald Kunden die tatsächliche Kostenwahrheit spüren.
Der zweite große Strang seiner Argumentation betrifft die Finanzierung und damit das Risiko, das in der Balance Sheet-Realität entsteht. Zitron beschreibt, dass viele Firmen außerordentlich hohe Verschuldung aufnehmen, um die Ausgaben für Rechenzentren, GPUs und die begleitende Infrastruktur zu tragen. Er nennt dabei besonders auffällige Kennziffern, etwa die Aussage, dass sich das Volumen von „Properties, Plants and Equipment“ innerhalb von vier Jahren um 746 Milliarden US-Dollar erhöht habe. Die Brisanz liegt nicht nur in der absoluten Höhe, sondern in der zeitlichen Kopplung: Rechenzentren und Hardware müssen gekauft werden, während die Monetarisierung über Produkte, Nutzungsmuster und Preismechaniken oft langsamer skaliert. Historisch sieht er darin eine Parallele zur Dotcom-Blase: Damals standen ebenfalls enorme Wachstumsnarrative neben unsicheren Zahlungsflüssen, und der Markt „belief“ vor der harten Prüfung durch Cashflows.
Um die Mechanik hinter den Bilanzen greifbarer zu machen, vergleicht Zitron unter anderem die Entwicklung von Amazon Web Services mit dem heutigen KI-Aufbau. Er argumentiert, dass AWS zwischen 2003 und 2015 erst zur Profitabilität führte und dass in dieser Phase die gesamten Capex in dieser langen Zeitspanne bei 29,7 Milliarden US-Dollar gelegen hätten, inflationsbereinigt. Dem stellt er gegenüber, dass manche KI-Anbieter in sehr kurzer Zeit deutlich größere Kapitalzuflüsse verzeichnet hätten, etwa 30 Milliarden US-Dollar im Februar und 65 Milliarden US-Dollar im Mai. Außerdem erwähnt er, dass Amazon in diesem Jahr 50 Milliarden US-Dollar an OpenAI gezahlt habe. Der Knackpunkt in seiner Darstellung: Investitionen, Kreditaufnahmen und Lieferketteneffekte könnten so ineinandergreifen, dass scheinbare „Profitabilität“ zeitweise entsteht, aber nicht zwingend als nachhaltiges Geschäftsmodell stabil bleibt.
Aus dem Blickwinkel der Finanzierung gewinnt auch das Thema „circular financing“ an Schärfe, das in der Debatte um KI-Rechenleistung immer wieder auftaucht. Zitron beschreibt ein Muster: Hyperscaler finanzieren über Investitionen und Partnerschaften KI-Unternehmen, die wiederum Rechenleistung mieten und diese Ausgaben dann im nächsten Schritt zurück in den Ökosystemkreislauf führen können. Er räumt zugleich ein, dass Vendor Financing als Begriff aus früheren Phasen bekannt ist, etwa aus der Dotcom-Ära, und betont den Unterschied, dass Nvidia in dieser Erzählung nicht als Kreditgeber agiere. Besonders anschaulich ist sein Beispiel mit Neoclouds: CoreWeave beziehe zentrale GPU-Komponenten über einen Vertrag, sichere sich daraus Finanzierung über Banken, und nutze dabei die Tatsache, dass ein großer Hardware-Player als Kunde/Partner im Hintergrund steht. Für ihn ist das weniger „Innovation“ als vielmehr eine Finanzierungsstruktur, die Risiko in die Zukunft verschiebt.
Insgesamt landet Zitron bei einer nüchternen Schlussfolgerung: Künstliche Intelligenz sei technisch nicht wertlos, aber das Geschäftsmodell rund um LLMs sei finanziell noch nicht in ein belastbares Produkt-zu-Gewinn-Verhältnis übersetzt. Er behauptet sinngemäß, dass viele der heute sichtbaren Mehrwerte auf der Baustelle aus sehr großen Trainings- und Betriebskosten bestehen, während der tatsächliche „Return“ in der öffentlichen Diskussion zu selten in realistischen Margen und Durchschnittskunden gerechnet werde. Seine Forderung an Medien und Investoren ist deshalb weniger eine ethische als eine rechnerische: Nicht nur „wann“ der Markt dreht, sondern „wodurch“ eine Kette aus Zahlungen und Finanzierung reißt. Sobald Unternehmen keine neuen Ressourcen mehr bekommen oder ausstehende Verbindlichkeiten nicht weiter bedient werden können, müsse die Dynamik zwangsläufig abflachen. Für Unternehmen bedeutet das praktisch: KI-Strategien sollten nicht allein auf Modellperformance beruhen, sondern auf belastbaren Unit-Economics für Inferenzkosten, Preisgestaltung und Nutzungsprofile, damit die Finanzierung nicht zur stillen Abhängigkeit wird.
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