Die KI-Blase: Lehren aus dem Dotcom-Crash

LONDON (IT BOLTWISE) – Die Parallelen zwischen der aktuellen KI-Investitionswelle und der Dotcom-Blase der 1990er Jahre sind unübersehbar. Während Unternehmen Milliarden in KI-Infrastruktur investieren, bleibt die Frage, ob diese Investitionen durch reale Erträge gerechtfertigt sind. Experten warnen vor einer möglichen Überkapazität, ähnlich wie bei der Glasfaserinfrastruktur der Dotcom-Ära.

Die gegenwärtige Begeisterung für Künstliche Intelligenz erinnert stark an die Dotcom-Ära der späten 1990er Jahre. Damals wie heute fließen immense Investitionen in Technologien, die als revolutionär gelten, obwohl ihre unmittelbare Rentabilität oft unklar ist. Laut einer Studie der Stanford University erreichten die globalen Investitionen in KI im Jahr 2024 beeindruckende 252,3 Milliarden US-Dollar, was einer Verdreizehnfachung seit 2014 entspricht. Große Technologiekonzerne wie Amazon, Google, Meta und Microsoft haben allein in diesem Jahr 320 Milliarden US-Dollar für Kapitalausgaben eingeplant, wobei ein Großteil in KI-Infrastruktur fließt.

Ein Blick zurück auf das Platzen der Dotcom-Blase im Jahr 2000 zeigt, dass es nicht ein einzelnes Ereignis war, das den Crash auslöste, sondern eine Kombination aus Faktoren. Ein entscheidender Punkt war die Erhöhung der Zinssätze durch die Federal Reserve, die spekulative Investitionen weniger attraktiv machte. Gleichzeitig führte eine Rezession in Japan zu globalen Marktängsten, was die Flucht aus risikoreichen Anlagen beschleunigte. Diese Entwicklungen zwangen Investoren, die astronomischen Bewertungen von Internetunternehmen zu hinterfragen.

Ein weiteres Problem der Dotcom-Ära war die massive Überinvestition in Infrastruktur. Telekommunikationsunternehmen verlegten Millionen von Meilen Glasfaserkabel, basierend auf übertriebenen Prognosen des Internetverkehrs. Diese Überkapazität führte dazu, dass ein Großteil der Infrastruktur ungenutzt blieb, was zu erheblichen finanziellen Verlusten führte. Ähnlich sieht es heute bei der KI-Infrastruktur aus, wo Unternehmen wie Meta riesige Datenzentren planen, um die erwartete Nachfrage zu decken.

Dennoch gibt es wesentliche Unterschiede zur Dotcom-Ära. Viele der heutigen KI-Unternehmen generieren bereits erhebliche Einnahmen. Microsofts Azure-Cloud-Service, der stark auf KI setzt, verzeichnete ein Wachstum von 39 % im Jahresvergleich. OpenAI prognostiziert bis Ende des Jahres einen Jahresumsatz von 20 Milliarden US-Dollar. Die Herausforderung besteht darin, ob diese Einnahmen ausreichen, um die massiven Investitionen zu rechtfertigen, oder ob, wie bei den Glasfaserkabeln der 1990er Jahre, ein Großteil der KI-Infrastruktur ungenutzt bleibt, während der Markt darauf wartet, dass die Nachfrage das Angebot einholt.

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