LONDON (IT BOLTWISE) – Der KI-Hype stößt in seiner Logik an Grenzen: In Notizen warnt Apollo Chief Economist Torsten Slok vor einer Kosten-Nutzen-Kluft bei Rechenleistung. Er argumentiert, dass die marginalen Produktionskosten von Compute den marginalen Nutzen für Nutzer übersteigen. Zusätzlich sieht er eine „Circularity“ im Token- und Finanzierungskreislauf, der das Wachstum stützt, aber nicht nachhaltig erklärt. Für viele Unternehmen außerhalb der großen Hyperscaler sei der finanzielle Nutzen bislang ausgeblieben.
Die jüngste Nervosität an den Märkten rund um KI-Anlagen trifft nicht nur einzelne Aktien, sondern vor allem die zentrale Begründung des „KI-Bull-Cases“: dass Rechenleistung in einem selbstverstärkenden Zyklus immer weiter nachgefragt wird. Apollo Chief Economist Torsten Slok stellt diese Annahme in den Mittelpunkt seiner aktuellen Argumentation. Sein Kernpunkt lautet, dass der „marginale“ Aufwand zur Herstellung von Compute derzeit nicht durch einen gleich großen „marginalen“ Mehrwert bei den Anwendern gedeckt wird. Für Unternehmen, die heute massiv in Rechenzentren, Chips und Infrastruktur investieren, verschiebt sich damit die Frage von der reinen Kapazität auf die ökonomische Zahlungsbereitschaft: Wer bezahlt, warum und in welchem Tempo?
Technisch betrachtet entsteht diese Spannung an der Schnittstelle von Preisbildung, Auslastung und Nutzenmessung. Slok verweist auf eine Verlangsamung des Wachstums bei Token-Ausgaben und leitet daraus ab, dass die Nachfragekurve nach Compute „flach“ geworden sei. Gleichzeitig sei sie stark preissensitiv. Das klingt zunächst nach einer klassischen Nachfrage-Elastizität, ist in der KI-Wirtschaft aber besonders heikel, weil viele Kostenblöcke vorab entstehen: Rechenzentrumsbau, Strom- und Kühlkapazitäten, GPU-Bestellungen sowie Verträge mit Cloud- oder Colocation-Anbietern. Wenn Nutzer also nicht in dem Umfang nachziehen, wie es die ursprünglichen Planungen nahelegten, gerät die interne Wirtschaftlichkeit schneller unter Druck – selbst dann, wenn die Hardware technologisch noch weiter skaliert.
Daneben setzt Slok bei einem zweiten, marktmechanischen Problem an: den tatsächlichen Produktivitäts- und Finanzrenditen. Laut seiner Einschätzung hätten viele Firmen, die KI aktiv implementieren, bislang keine signifikanten Produktivitätsgewinne erzielt. In diesem Rahmen sei KI stärker zu einem Kostenblock geworden als zu einem Wachstumstreiber. Der Mechanismus dahinter ist aus Unternehmenssicht gut nachvollziehbar: Selbst wenn ein Modell bessere Ergebnisse liefert, muss sich das in Umsatzwachstum, höheren Margen oder spürbaren Einsparungen in der eigenen Wertschöpfungskette niederschlagen. Ohne diese Übersetzung in Business-KPIs bleibt Compute für viele Organisationen schwer durchzusetzen – insbesondere, wenn Budgets unter Margendruck stehen oder wenn sich der Return erst verzögert messen lässt.
Besonders kritisch sieht Slok die Finanzierungsidee, dass „mehr KI-Ausgaben“ automatisch „mehr KI-Nachfrage“ nach sich zieht. Er spricht von „Circularity“: Firmen im KI-Umfeld stünden unter Beobachtung, weil sie Deals finanzieren oder mit ihren Mitteln/ihren Garantien Strukturen stützen, in denen sie zugleich selbst Kunden der jeweils anderen Seite sind. Übertragen auf Startups und Investoren formuliert er eine ähnliche Dynamik zwischen KI-Unternehmen und Venture-Capital-Gebern. Seine Schlussfolgerung: Ein erheblicher Teil der Compute-Rechnungen werde eher mit Venture-Kapital beglichen als mit organischen Einnahmen. Dass dabei neue Abhängigkeiten entstehen, ist in der Praxis nicht überraschend: In wachstumsgetriebenen Phasen werden Liquidität und Wachstum oft zeitlich entkoppelt, doch sobald Kapitalmarktbedingungen straffer werden, fehlt genau diese Brücke.
Die Marktrelevanz seiner Warnung zeigt sich auch an der beobachteten Risiko- und Finanzierungslage. In den Daten, die Slok in seinen Notizen zitiert, werden die Spreads über Credit Default Swaps für einzelne Akteure sichtbar breiter: Bei Meta wurde über einen Anstieg von fünfjährigen CDS berichtet, während zugleich die Marktteilnehmer die Ausfallprämien neu einpreisen. Gleichzeitig gerieten auch kleinere Infrastrukturspieler unter Druck; als Beispiel nennt der Text CoreWeave, dessen Aktie im laufenden Monat stark nachgegeben haben soll, begleitet von deutlich erhöhten CDS-Werten. Solche Bewegungen sind für Anleger ein Frühindikator, weil sich die Kreditkosten anpassen, bevor sich echte Geschäftskennzahlen dauerhaft drehen. Für KI-Teams in Unternehmen heißt das: Selbst wenn die Technik stimmt, entscheidet der Finanzierungsrahmen mit darüber, ob Projekte skalieren können.
Hier lohnt der Blick auf Datenzentrums- und Hyperscaler-Pläne, die im Text als Größenordnung erscheinen: Bestimmte Akteure planen Ausgaben in der Größenordnung von 800 Milliarden US-Dollar für dieses Jahr, für das nächste Jahr werden 1 Billion US-Dollar als obere Leitplanke genannt. Doch Sloks Gegenargument bleibt nicht abstrakt, sondern geht über den Bauwillen hinaus: Nicht die physische Kapazität oder der Stromzugang seien das eigentliche Engpasskriterium, sondern der Preis, den Nutzer tatsächlich bereit sind zu zahlen. Für die Praxis bedeutet das: Wenn Compute billiger wird oder stärker standardisiert, sinkt die Eintrittshürde für Konsumenten. Gleichzeitig kann genau das aber den Umsatzmultiplikator für Anbieter drücken, wenn sich die Preisstruktur nicht an den monetarisierbaren Wert pro Use Case koppelt. KI wird dann nicht automatisch „aus dem Markt heraus kaufkräftiger“, sondern kann sich in Richtung Commodity bewegen.
Damit verschiebt sich auch die Erwartung an die Unternehmensseite. Slok formuliert zugespitzt, KI könne ein „großer Rechner“ sein, aber im Business dominiere „Urteilsvermögen“ – und Urteilsvermögen entsteht aus Kontext, Verantwortlichkeit und kulturellen Rahmenbedingungen. In der Umsetzung heißt das: KI-Modelle können Entscheidungen vorbereiten, doch die Verantwortung für Risiken, Compliance-Anforderungen, Kundenwirkung und ethische Abwägungen bleibt meist beim Menschen und seinen Prozessen. Genau diese Faktoren bestimmen, wie schnell sich KI-Use-Cases in wiederholbare, messbare Gewinnhebel übersetzen lassen. Wenn Transparenz über verknüpfte Finanzierungsstrukturen fehlt, wie es ein Branchenvertreter mit Blick auf „interconnected financing structures“ in einem Londoner Austausch formulierte, wird es für Marktteilnehmer zusätzlich schwer, die wahren Folgekosten korrekt zu bewerten. Insgesamt deutet der Text darauf hin, dass der nächste KI-Zyklus weniger über „unbegrenzte Nachfrage“ argumentieren wird – und stärker über belastbare Geschäftsmodelle, die Compute in nachvollziehbaren Wert verwandeln.
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