WASHINGTON / LONDON (IT BOLTWISE) – Der US-Wirtschaftsberater Kevin Hassett stellt die gängige KI-Argumentation auf den Kopf: Nicht Kapitalmangel sei das Problem, sondern übermäßige Regulierung. In seinem Blick auf Investitionen verlagert sich der Engpass von Finanzierung auf Genehmigungen, Berichtspflichten und wettbewerbsrechtliche Risiken. Hassett argumentiert, dass Regeln Investoren zu Zuschauern machen können, statt Projekte zu ermöglichen. Für Unternehmen heißt das: politische Standortunterschiede werden zur Komponente jeder KI-Roadmap.
Kevin Hassett liefert eine ungewöhnlich klare Diagnose für die Debatte um KI-Investitionen: Die Finanzierung sei im Kern verfügbar, während der Ausbau vor allem durch regulatorische Reibungsverluste ausgebremst werde. Damit widerspricht er dem immer wiederkehrenden Muster, nach dem fehlende „Billionen“ als Hauptgrund für langsame Fortschritte herhalten. In der Logik der Argumentation verschiebt sich die Frage von „Wie bekommen wir Geld?“ zu „Dürfen wir es einsetzen – und wie teuer wird es, bis eine Idee marktreif ist?“ Gerade dieser Perspektivwechsel ist für Tech-Entscheider relevant, weil er Investitionsrisiken weniger im Finanzsektor als in der Governance sichtbar macht.
Technisch betrachtet sind regulatorische Verzögerungen selten nur formale Hürden. Sie wirken in der Praxis wie zusätzliche Phasen in einer ohnehin komplexen KI-Pipeline: von der Datennutzung über die Modellbewertung bis zur Produktisierung. Wenn Genehmigungen länger dauern, vergrößert sich nicht nur die Time-to-Market, sondern auch die Wahrscheinlichkeit, dass Annahmen zu Kosten, Kosten der Datenerhebung oder regulatorischer Auslegung während der Entwicklung veralten. Dazu kommen Berichtspflichten, die Kontroll- und Dokumentationsaufwand erhöhen und damit Ressourcen von Engineering in Compliance verschieben. Hassett verknüpft genau diese Mechanik mit der Wirkung auf Investoren: Jede zusätzliche Prozessstufe kann aus einem geplanten Rollout ein „später“ machen – und „später“ ist für Kapitalmarktentscheidungen oft gleichbedeutend mit geringerer Priorität.
Die Stoßrichtung richtet sich dabei auf eine Reihe konkreter Regelkategorien, die in der öffentlichen Debatte häufig getrennt betrachtet werden: ESG-Offenlegungen, Genehmigungsregime sowie antitrustrechtliche Sensitivitäten. Aus seiner Sicht erzeugen gerade diese Elemente eine Art Steuer auf das Kapital, obwohl das Kapital grundsätzlich vorhanden sei. Dieser Gedanke lässt sich auch ökonomisch lesen: Investoren preisen nicht nur Zinsen oder erwartete Renditen ein, sondern auch den Zeitwert von Unsicherheit. Wenn regulatorische Anforderungen als nicht hinreichend planbar wirken, steigen Risikoaufschläge – und damit sinkt die Bereitschaft, früh und aggressiv zu investieren. Hassett verbindet das rhetorisch mit dem Bild, willige Investoren würden zu Zuschauern: Es geht weniger darum, dass niemand investieren will, sondern darum, dass der regulatorische Aufwand die Rendite- und Risikokalkulation verschiebt.
Mit Blick auf den Markt argumentiert Hassett zudem, dass Kapital sich dorthin bewegt, wo es als „weniger knapp“ wahrgenommen und schneller in Projekte umsetzbar wird. Seine Kernidee lautet: Jurisdiktionen, die Kapital als knapp behandeln, rationieren es eher; Regionen, die Kapital als reichlich betrachten, ziehen es eher an. Übertragen auf die Unternehmensrealität bedeutet das: Standortpolitik und Regulierungsqualität können selbst dann entscheidend bleiben, wenn die Mittelbeschaffung selbst gelingt. Denn die Investition scheitert nicht zwangsläufig an mangelnden Finanzierungsrunden, sondern an den Fristen, die zwischen Entwicklung und Einsatz liegen. Hassett spielt hier auf die politische Ausrichtung des aktuellen US-Regierungslagers an und stellt die Divergenz zu anderen Märkten heraus, in denen weiterhin ein steigender Compliance-Stack wahrgenommen wird.
Diese Logik versucht er ausdrücklich auf Deutschland und Europa zu übertragen. Während die USA in seinem Narrativ signalisieren, auf Hürden eher verzichten zu wollen, sieht er in Brüssel und Berlin eine Fortsetzung von Maßnahmen, die Compliance-Kosten erhöhen und damit Investitionen aus dem AI-Rennen drücken können. Zentral ist dabei seine Aussage, dass Parteien mit Fokus auf „Überregulierung“ und Souveränitätsverlust ihre Warnungen wiederholt formulieren – und er diese Position als im Alltag bestätigt beschreibt. Unabhängig von der parteipolitischen Bewertung zeigt das in jedem Fall einen Befund, der für Unternehmen operativ zählt: Regulierungslast wirkt in jedem Schritt der Wertschöpfungskette nach, vom Legal-Review über Dokumentationspflichten bis zur Frage, wie schnell Produkte skaliert werden dürfen.
Für Investoren und Tech-Organisationen folgt daraus eine pragmatische Konsequenz: Politische Standortunterschiede gehören in die Bewertungsmodelle. Wer KI in mehreren Ländern plant, sollte Time-to-Compliance genauso modellieren wie Hardware- oder Cloud-Kosten. Dazu zählt auch die Frage, wie flexibel ein Projektplan bei regulatorischen Interpretationen ist, ohne dass das Engineering neu aufgesetzt werden muss. In der Praxis kann es helfen, Genehmigungs- und Reporting-Aufwände früh im Lifecycle zu verankern, etwa durch klare Dokumentationsstrategien, belastbare Audit-Pfade und ein Setup, das zwischen Forschungsphase und produktiver Betriebsphase unterscheidet. Hassetts These macht damit vor allem eins deutlich: Selbst bei scheinbar ausreichendem Kapital wird KI dort schneller, wo Regeln nicht nur vorhanden, sondern auch berechenbar und durchsetzbar sind.
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