NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – KI wird an der Börse mit hohen Erwartungen gefeiert, doch viele Anbieter liefern bislang nicht die versprochene Profitabilität. Die US-Expertin Sandra Navidi warnt davor, dass sich die Finanzierung von KI-Unternehmen zu stark im Kreis dreht. Besonders kritisch sieht sie die Abhängigkeit von weiteren Kapitalzuflüssen, Cloud Services und Chips über dieselben Tech-Konzerne. Fällt ein „Dominostein“, könnten Rechenzentren, Energieprojekte und Unternehmensverschuldung den Dominoeffekt verstärken.
Der KI-Hype an der Börse wirkt nach außen wie ein gerader Aufwärtstrend: steigende Kurse, schnelle Produktankündigungen und ein Markt, der vermeintlich jeden Rücksetzer sofort wieder kauft. In der Praxis zeigt sich laut der Kolumnistin Sandra Navidi jedoch ein anderes Bild. Viele Geschäftsmodelle rund um KI seien noch nicht tragfähig genug, um die Erwartungen in belastbare Gewinne zu übersetzen. Genau an dieser Lücke knüpft die Warnung an: Wenn die Renditeerwartungen ausbleiben, gerät nicht nur ein einzelnes Unternehmen unter Druck, sondern ganze Finanzierungs- und Nachfrageketten.
Technisch betrachtet fehlt dem KI-Ökosystem oft der „Business Layer“, der aus Modellen wiederholt und planbar Cashflow erzeugt. Das betrifft vor allem die Frage, wie Einnahmen und Kosten über Zeit zusammenpassen: In der Theorie lässt sich KI als Softwareprodukt skalieren, in der Realität dominieren jedoch laufende Rechenkosten, Latenzanforderungen und die Notwendigkeit, Modelle weiterzuentwickeln. Navidi stellt dabei auf Unternehmen wie OpenAI und Anthropic ab, die auf „riesige Kapitalzufuhr“ angewiesen seien, obwohl sie gleichzeitig defizitär wirtschaften. Für Investoren ist das zwar nicht grundsätzlich neu, aber es verändert den Charakter der Risikoabwägung: Verluste werden dann weniger durch Marktpenetration ausgeglichen, sondern durch weiteres Frischkapital.
Auch die Kostenrechnung verschiebt sich zunehmend zu Ungunsten einzelner KI-Setups. Die Generierung von KI-Anfragen ist laut dem Text „enorm kostspielig“, und selbst Microsoft prüfe intern den Umstieg auf preiswertere chinesische bzw. Open-Weight-Modelle. Der Kernpunkt ist weniger, ob ein bestimmter Anbieter technisch überlegen ist, sondern wie die Kosten pro Anfrage sinken können, ohne die Qualität so stark zu verlieren, dass Kunden abspringen. Gleichzeitig nennt Navidi als Faustmarke, dass weniger als zehn Prozent der Unternehmen, die KI einsetzen, nennenswerte Gewinne sehen. Das ist als Signal relevant, weil es auf ein breites Missverhältnis zwischen dem, was KI-Anbieter liefern, und dem harten betriebswirtschaftlichen Nutzen im Alltag hindeutet.
Besonders kritisch wird es laut der Warnung bei Kreislauffinanzierungen. Der Mechanismus ist dabei simpel: Große Tech-Konzerne investieren in KI-Firmen; diese kaufen im Gegenzug Cloud Services und Chips bei genau diesen Konzernen. Damit wachsen Finanzierung, Nachfrage und Umsatz nicht organisch, sondern sie werden bewusst ineinander verflochten. Aus Investorensicht wirkt das kurzfristig stabil, weil jede Stufe der Kette den Bedarf an der nächsten Stufe erzeugt. Aber die Abhängigkeit wird dadurch nicht kleiner, sondern konzentriert sich. Sinkt die Zahlungsbereitschaft oder drehen sich Budgets schneller als erwartet zurück, fehlt der „Puffer“, der normalerweise zwischen den Marktteilnehmern für Ausgleich sorgt.
Wenn ein „Dominostein“ aus dieser Kette kippt, ist laut Navidi das Risiko für das Gesamtsystem deshalb mehr als nur ein Unternehmensschicksal. Die Architektur des Marktes zieht dann andere Bereiche nach unten: KI-Infrastruktur wird gleichzeitig ausgebaut, etwa über Rechenzentren und Energieprojekte, und diese Erweiterungen werden dem Text zufolge mit hoher Verschuldung finanziert. Entscheidend ist die Rückkopplung zwischen Schuldentragfähigkeit und dem Erfolg der KI-Unternehmen: Während die Kosten für Strom, Kapazitäten und Wartung laufend anfallen, kann die Nachfrage untergeordneter Anbieter und Zwischenstufen schwanken. In einem Umfeld, in dem die Gewinnerwartungen nicht eingehalten werden, verstärkt sich das Problem, weil Finanzierung nicht nur Kapazitäten sichert, sondern auch Erwartungen am Laufen hält.
Am Ende, so die zentrale These, liegt die „Blase“ nicht primär in der Technologie selbst, sondern in Finanzierung und Erwartungshaltung. KI kann hervorragend funktionieren, aber sie ist im Börsenkontext dann gefährdet, wenn sie als Wette auf zukünftige Zahlungsströme gehandelt wird, die noch nicht bewiesen sind. Navidi beschreibt diesen Mechanismus als Erwartung, „dass am Ende immer jemand bereit sein wird, die Rechnung zu bezahlen“. Genau dieses Versprechen kann kippen, wenn Investoren erkennen, dass sie zu optimistisch waren und ihre Investments zurückfahren. Dann kann eine Abwärtsspirale einsetzen: Erst sinken Bewertungen, dann werden Budgets reduziert, anschließend verschlechtern sich Perspektiven, und weitere Finanzierungsrunden werden teurer oder bleiben aus.
Für Unternehmen und IT-Leiter ergibt sich daraus eine praktische Konsequenz: KI-Projekte brauchen messbare Nutzenpfade, nicht nur Pilot-Erfolge. Wer in KI-gestützte Workloads investiert, sollte stärker auf Kosten pro Output, Auslastungsquoten und die Fähigkeit achten, Modelle effizient zu betreiben, statt nur auf Leistungskennzahlen im Labor. Auch die Beschaffungsseite wird wichtiger, weil Cloud- und Chip-Kosten die TCO bestimmen und weil Abhängigkeiten im Ökosystem Risiken konzentrieren können. Gleichzeitig lohnt es sich, die Finanzierungsannahmen im eigenen Business Case regelmäßig zu prüfen: Wenn die Marktlage weniger „Wachstum um jeden Preis“ erlaubt, wird die Frage nach Profitabilität schneller zur Überlebensfrage als zur Zukunftsvision.
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