Die Büchse der Pandora KI? Elon Musk erzwingt die Wahrheit: Warum der KI-Hype eigentlich ein finanzielles Fass ohne Boden ist

KI am Limit: Warum Sam Altman Unsummen verbrennt – ohne jede Aussicht auf schnelle Gewinne

Vor Gericht enthüllt: Die geheime 50-Milliarden-Rechnung, an der OpenAI zerbrechen könnte

Der Hype um Künstliche Intelligenz verspricht eine goldene Zukunft und eine Revolution unserer Arbeitswelt – doch hinter den verschlossenen Türen der Tech-Giganten offenbart sich zunehmend ein finanzielles und ökologisches schwarzes Loch. Ein erbittert geführter Gerichtsprozess zwischen Tesla-Chef Elon Musk und der OpenAI-Führung um Sam Altman hat nun Zahlen ans Licht gebracht, die selbst hartgesottene Brancheninsider schockieren: Allein im Jahr 2026 wird das Unternehmen unfassbare 50 Milliarden US-Dollar rein für Rechenleistung verbrennen – mehr als das Doppelte des eigenen Umsatzes. Während KI in der Medizin oder Klimaforschung zweifellos immensen Wert schafft, verschlingt der globale Rüstungswettlauf der Algorithmen Unmengen an Kapital und treibt den Energieverbrauch in astronomische Höhen. Hinzu kommen ungelöste gesellschaftliche Gefahren wie Massenüberwachung, Deepfakes und Desinformation. Ist das Geschäftsmodell der Künstlichen Intelligenz in seiner jetzigen Form überhaupt tragfähig, oder zahlen am Ende Umwelt und Gesellschaft die Zeche für den blinden Wachstumswahn des Silicon Valley? Ein schonungsloser Blick auf die harte Realität hinter der schillernden KI-Fassade.

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Das Fundament des Hypes: Was der Gerichtssaal enthüllte

Wenn aus dem Heilsversprechen ein Fass ohne Boden wird – und der Rest der Welt die Zeche zahlt

Ein Gerichtssaal im kalifornischen Oakland sollte über Vertragsbruch und Betrug befinden. Was er stattdessen offenbarte, war ein nüchterner Blick in die ökonomischen Eingeweide des größten Technologieprojekts der Gegenwart. Greg Brockman, Mitgründer und Top-Manager von OpenAI, bestätigte im Mai 2026 unter Eid eine Zahl, die bis dahin nicht öffentlich bekannt war: Allein in diesem Jahr wird sein Unternehmen rund 50 Milliarden US-Dollar – knapp 43 Milliarden Euro – ausschließlich für Rechenleistung ausgeben. Diese Summe übersteigt den gesamten Jahresumsatz von OpenAI um mehr als das Doppelte, denn der lag 2025 bei rund 13 Milliarden Dollar, mit einem annualisierten Tempo von etwa 20 Milliarden Dollar zum Jahresende.

Der Kontext dieser Aussage ist pikant: Brockman saß im Zeugenstand, weil Tech-Milliardär Elon Musk – einst selbst Mitgründer und Förderer von OpenAI – das Unternehmen verklagt hatte. Musk wirft Sam Altman und Brockman vor, OpenAI entgegen ursprünglicher Vereinbarungen von einer gemeinnützigen Forschungsorganisation in eine profitorientierte Gesellschaft umgewandelt und damit eine wohltätige Organisation faktisch gestohlen zu haben. Die Führungsebene von OpenAI weist das zurück und argumentiert, die Gründung einer gewinnorientierten Einheit sei schlicht unausweichlich gewesen, um die benötigten Milliarden-Investitionen überhaupt mobilisieren zu können – ein Argument, das angesichts der enthüllten Zahlen erschreckend plausibel wirkt.

Was dieser Prozess damit unwillentlich leistet, ist die wirtschaftliche Entzauberung eines ganzen Industriezweigs. Denn was im Gerichtssaal als Rechtsstreit um Gründerideale verhandelt wird, ist in Wahrheit die Offenlegung eines systemischen Widerspruchs: Künstliche Intelligenz in ihrer gegenwärtigen Form ist kein skalierbares Produkt mit gesunden Margen – sie ist ein industrieller Apparat, der Kapital in atemberaubendem Tempo verbrennt.

Milliarden rein, noch mehr Milliarden raus: Die Kostenstruktur hinter der KI-Fassade

Um die wirtschaftliche Absurdität vollständig zu erfassen, lohnt sich ein genauerer Blick auf die Zahlen. OpenAI erzielte im ersten Halbjahr 2025 einen Umsatz von 4,3 Milliarden Dollar – und produzierte gleichzeitig einen Nettoverlust von 13,5 Milliarden Dollar. Allein die Betriebsverluste beliefen sich auf 7,8 Milliarden Dollar in diesem Zeitraum, wobei Forschung und Entwicklung 6,7 Milliarden Dollar verschlangen. Im dritten Quartal 2025 wuchsen die Quartalsverluste auf rund zwölf Milliarden Dollar an.

Gleichzeitig hat OpenAI Infrastruktur-Verpflichtungen von mehr als 1,4 Billionen Dollar über die nächsten acht Jahre abgeschlossen – was einem jährlichen Durchschnitt von 175 Milliarden Dollar entspricht, mehr als Googles gesamter Jahresumsatz. Für die nächsten Jahre insgesamt hat OpenAI Investitionen von mehr als einer Billion Dollar in KI-Infrastruktur angekündigt. Analysten der Investmentbank HSBC gehen zwar davon aus, dass OpenAI bis 2030 auf einen Jahresumsatz von etwa 214 Milliarden Dollar kommen könnte – doch allein die Kosten für gemietete Rechenkapazität sollen bis dahin 792 Milliarden Dollar betragen, bis 2033 sogar 1,4 Billionen Dollar. Das heißt: Selbst im optimistischen Wachstumsszenario fressen die Infrastrukturkosten die Erlöse auf.

Dieses Muster ist kein Fehler im System – es ist sein gegenwärtiger Betriebszustand. Das Unternehmen zahlt zudem 20 Prozent seines gesamten Umsatzes direkt an Microsoft, mit dem es eine tiefe strategische und finanzielle Partnerschaft unterhält. CEO Sam Altman hat öffentlich erklärt, dass OpenAI bis 2029 keine Gewinne erwartet. Was das für die Bewertung des Unternehmens bedeutet – das zuletzt mit rund 300 Milliarden Dollar gehandelt wurde –, ist eine Frage, die die Finanzmärkte bislang erstaunlich gelassen nehmen.

Die Hardware-Spirale: Milliarden für Chips, die in drei Jahren Schrott sind

Hinter den abstrakten Kostenzahlen steckt eine sehr konkrete materielle Realität: KI-Rechenzentren sind hochspezialisierte, extrem kapitalintensive Anlagen, deren Herzstück aus Grafikprozessoren besteht, die sich in einem Tempo entwerten, das jeden herkömmlichen Investitionsplan sprengt.

Eine moderne High-End-GPU für KI-Anwendungen kostet derzeit zwischen 25.000 und 40.000 Euro pro Karte. Die neuesten Systeme der Blackwell-Ultra-Architektur von Nvidia treiben die Kosten noch weiter nach oben: Cloud-Mietpreise für diese Chips liegen zwischen 4,95 und 18 US-Dollar pro Stunde. Analysten gehen davon aus, dass KI-Prozessoren nach drei bis fünf Jahren technisch überholt sind, da die Entwicklungszyklen bei Chips und KI-Beschleunigern mittlerweile bei zwölf bis 18 Monaten liegen. Finanzinvestor Michael Burry warnt sogar vor einer realen Nutzungsdauer von nur zwei bis drei Jahren. Was das für ein Rechenzentrum bedeutet, das Milliarden in Hardware investiert hat, liegt auf der Hand: Die Abschreibungen sind enorm, und wer heute baut, kauft morgen unter Umständen bereits veraltetes Gerät.

Interessanterweise ist dieses Bild nicht ganz so düster, wie es zunächst erscheint. Ältere GPU-Generationen – wie der Nvidia H100 – verlieren für das Training der neuesten Modelle an Boden, können aber für weniger rechenintensive Inferenzaufgaben weiterhin wirtschaftlich eingesetzt werden. So entsteht ein mehrstufiges Ökosystem, in dem Hardware wie in einem Staffellauf weitergegeben wird – statt eines abrupten Wertverlustes ein gradueller Abstieg in der Wertschöpfungskette. Dennoch bleibt das grundlegende ökonomische Problem bestehen: Die Innovationsgeschwindigkeit im Halbleitermarkt erschwert jede langfristige Planung und zwingt Unternehmen in eine permanente Reinvestitionslogik, die kapitalintensive Technologieprojekte traditionell kennen – aber selten in dieser Intensität.

Der Energiehunger: Eine Umweltrechnung, die erst beginnt zu laufen

Die finanziellen Kosten erzählen nur die halbe Geschichte. Die andere Hälfte betrifft den Energieverbrauch – und dieser hat eine Dimension angenommen, die weit über industrielle Größenordnungen hinausgeht und direkte geopolitische sowie ökologische Konsequenzen hat.

Nach Daten der Internationalen Energieagentur (IEA) lag der globale Stromverbrauch von Rechenzentren zuletzt bei 415 Terawattstunden, was rund 1,5 Prozent des weltweiten Stromverbrauchs entspricht. Bis 2030 soll sich dieser Wert auf etwa 945 Terawattstunden mehr als verdoppeln – was dem gesamten heutigen Jahresstromverbrauch Japans entspräche. Dabei ist der KI-spezifische Anteil der eigentliche Treiber: Nach Berechnungen des Öko-Instituts im Auftrag von Greenpeace Deutschland wird der weltweite Stromverbrauch von KI-Rechenzentren vom Basisjahr 2023 bis 2030 um das Elffache wachsen – von 50 Milliarden Kilowattstunden auf rund 550 Milliarden Kilowattstunden.

Der Stromverbrauch von KI-Rechenzentren stieg allein 2025 um 50 Prozent. Die Marktforschungsgruppe Gartner prognostiziert, dass sich der Stromverbrauch KI-optimierter Server bis 2030 nahezu verfünffachen wird – von 93 Terawattstunden in 2025 auf 432 Terawattstunden. Ihr Anteil am gesamten Rechenzentrumsverbrauch steigt damit von derzeit 21 Prozent auf 44 Prozent. Ein einzelnes, auf KI ausgerichtetes Rechenzentrum verbraucht im Schnitt so viel Strom wie 100.000 Haushalte – besonders große, aktuell im Bau befindliche Anlagen könnten das Zwanzigfache davon benötigen.

In Deutschland allein vervierfacht sich die KI-spezifische Anschlussleistung der Rechenzentren bis 2030 von 530 Megawatt auf etwa 2.020 Megawatt. Der Energieverbrauch aller deutschen Rechenzentren zusammen wächst auf rund 32 Terawattstunden pro Jahr, was dann etwa sechs bis sieben Prozent des deutschen Stromverbrauchs ausmachen würde. Hinzu kommt der Wasserbedarf für die Kühlung, der sich bis 2030 auf 664 Milliarden Liter nahezu vervierfachen soll, sowie bis zu fünf Millionen Tonnen zusätzlich anfallender Elektronikabfälle. Wer also über die Kosten von KI spricht, muss zwingend auch über ihren ökologischen Fußabdruck sprechen – und dieser ist erheblich.

Musk gegen Altman: Ein Streit um Geld, Macht und das Erbe einer Idee

Der Prozess, der die 50-Milliarden-Zahl ans Licht brachte, wirft über die bloßen Kostenzahlen hinaus ein grelles Schlaglicht auf die Machtverhältnisse und Widersprüche, die im Herzen der KI-Industrie schwelen. Elon Musk hatte OpenAI 2015 mitgegründet und war an den frühen Anfangsinvestitionen beteiligt. 2018 verließ er das Unternehmen nach internen Streitigkeiten. Heute steht er als Kläger vor Gericht und wirft Altman und Brockman vor, eine gemeinnützige Forschungsorganisation in ein renditeorientiertes Geschäftsmodell verwandelt zu haben.

Die Vorwürfe sind vielschichtig: Musks Anwälte unterstellten Brockman bei der Befragung persönliche Bereicherungsabsichten und verwiesen auf einen Tagebucheintrag, in dem dieser über einen Weg zu einem Milliardenvermögen sinnierte. Brockman seinerseits konterte mit dem Vorwurf, Musk habe die volle Kontrolle über den gewinnorientierten Teil von OpenAI angestrebt, weil er angeblich 80 Milliarden Dollar für den Bau einer Stadt auf dem Mars benötigt habe. Was sich wie eine Satire auf die Hybris des Silicon Valley liest, ist in Wahrheit ein ernsthafter Rechtsstreit, der die Frage aufwirft, wem Technologie gehört und wessen Interessen sie dient.

Musk ist dabei alles andere als ein neutraler Akteur. Seit der Gründung seines eigenen KI-Unternehmens xAI ist er direkter Konkurrent von OpenAI, und die Gerichte haben wiederholt Zweifel an der Unparteilichkeit seiner Klagen geäußert. Eine US-Bundesrichterin wies im Februar 2026 eine weitere Musk-Klage – wegen mutmaßlichen Diebstahls von Geschäftsgeheimnissen – als nicht schlüssig ab. Sam Altman bezeichnete Musks Aktivitäten offen als Versuch, einen Konkurrenten auszubremsen. OpenAI hatte zuletzt bei rund 800 Millionen Nutzern weltweit und einem annualisierten Umsatz von über 20 Milliarden Dollar eine gesellschaftliche Relevanz erreicht, die weit über den Kontext eines Startup-Streits hinausgeht.

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Der dunkle Spiegel: Überwachung, Waffen und die Kommerzialisierung des Privaten

Jenseits der Milliardenkalkulation liegt eine gesellschaftliche Frage, die ökonomische Analysen allein nicht beantworten können: Wozu wird diese Technologie eigentlich verwendet? Und wessen Interessen bedient sie?

In China können die Bürger der staatlichen Überwachung durch KI kaum noch entkommen. Über 700 Millionen Kameras zeichnen Tag und Nacht alles auf, biometrische Daten werden auf staatlichen Servern gespeichert, und diese Daten werden nicht nur zur Kontrolle der Bevölkerung genutzt, sondern aktiv gehandelt. Was in China extrem sichtbar ist, bahnt sich auch in Europa seinen Weg. In Deutschland setzt die Bundesregierung zunehmend biometrische Überwachungsmaßnahmen ein, Teile der deutschen Polizeibehörden arbeiten mit der umstrittenen Analyse-Software Palantir, und der Berliner Senat hat angekündigt, KI-basierte Verhaltensscanner im öffentlichen Raum einzusetzen. Die EU-Kommission plante zudem Chatkontrollmaßnahmen, die das automatisierte Scannen privater Nachrichten vorsehen, was Datenschutzexperten als Einstieg in eine Massenüberwachungsinfrastruktur werteten.

Im militärischen Bereich ist KI längst keine Vision mehr, sondern operative Realität. Die Bundeswehr verfügt bereits über KI-basierte Kampfmodi im Schützenpanzer Puma und der Fregatte 125. KI-Systeme werden zur Aufklärung, Lagebeurteilung, Logistik und Navigation autonomer Kampfsysteme wie Drohnen eingesetzt. Der erschreckende Gedanke hinter vollautonomen Waffensystemen ist, dass diese den Entscheidungszyklus – von der Zielidentifikation bis zum Angriff – ohne menschliche Kontrolle vollständig durchlaufen könnten. KI-Experten warnen seit Jahren, dass solche Systeme Konflikte verselbstständigen könnten: Gegnerische Systeme könnten falsch eingeschätzt werden und automatisierte Vergeltungsschläge auslösen.

Im zivilen Bereich ist es die Kombination aus Überwachungsinfrastruktur, algorithmischer Verhaltenssteuerung und Deepfake-Technologie, die besondere Aufmerksamkeit verdient. 96 Prozent aller Deepfakes sind laut Studien visuelle Angriffe mit pornografischen Inhalten – eine Form digitaler sexualisierter Gewalt, die durch KI-Technologie trivial produzierbar geworden ist. KI-generierte Desinformation gefährdet Wahlen, fördert gesellschaftliche Polarisierung und untergräbt das Vertrauen in demokratische Institutionen. Laut einer Umfrage des TÜV-Verbands 2023 stimmten 51 Prozent der deutschen Bürgerinnen und Bürger der Aussage zu, dass KI-Technologien eine Gefahr für die Demokratie darstellen. Das Kaufverhalten der Konsumenten wird durch algorithmische Systeme analysiert, vorhergesagt und manipuliert – eine Form der Verhaltenssteuerung, bei der die Grenzen zwischen Empfehlung und Manipulation fließend sind.

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Das Gegengewicht: Wo KI tatsächlich Wert schafft

Eine ausgewogene ökonomische Analyse muss auch die andere Seite der Bilanz beleuchten, denn KI ist nicht ausschließlich ein Instrument der Kontrolle und Kapitalvernichtung. Es gibt Anwendungsfelder, in denen die Technologie unbestreitbaren gesellschaftlichen Wert erzeugt.

In der Medizin sind die Fortschritte konkret und messbar. Der Microsoft AI Diagnostic Orchestrator löste komplexe medizinische Fälle mit einer Genauigkeit von 85,5 Prozent – verglichen mit einem Durchschnitt von 20 Prozent bei erfahrenen Ärzten. In Deutschland setzen bereits 18 Prozent der Krankenhäuser KI-Technologien ein, mit einer bemerkenswerten Verdoppelung seit 2022. KI-Algorithmen zur Früherkennung von Mammakarzinomen oder zur Identifikation von Lungenmetastasen haben klinische Reife erreicht. 43 Prozent befragter Akutkliniken optimieren bereits OP-Kapazitäten und Bettenbelegung mit prädiktiven Algorithmen. Der globale Markt für KI-gestützte Diagnostik, 2025 auf 1,55 Milliarden US-Dollar geschätzt, soll bis 2037 auf fast 19 Milliarden Dollar wachsen.

In der Klimaforschung und Epidemiologie leistet KI Arbeit, die menschliche Kapazitäten schlicht übersteigt: Wettervorhersagen in bisher unerreichter Auflösung, Rekonstruktion von Klimadaten, abwasserbasierte Epidemiologie zur Früherkennung von Krankheitsausbrüchen. Auch im Bereich der Logistik, Energieeffizienz und Materialwissenschaft entstehen Effizienzgewinne, die langfristig reale wirtschaftliche und ökologische Einsparungen generieren können.

Das Problem liegt nicht in der Nichtexistenz dieser Anwendungen – es liegt in der strukturellen Imbalance. Die gesellschaftlich wertvollen Anwendungen von KI machen einen vergleichsweise kleinen Teil der tatsächlich aufgebrachten Ressourcen und des tatsächlich genutzten Rechenaufwands aus. Die überwältigende Mehrheit der KI-Rechenleistung fließt in Konsumentenanwendungen, Unterhaltungsgenerierung, algorithmisches Targeting und den Wettbewerb zwischen KI-Assistenten um eine immer breitere Nutzerbasis.

Der strukturelle Widerspruch: Warum das Geschäftsmodell nicht aufgeht

Ein Unternehmen, das mehr als das Doppelte seines Umsatzes für Rechenleistung ausgibt, folgt keiner klassischen ökonomischen Logik. OpenAI steht exemplarisch für ein Phänomen, das die gesamte KI-Industrie prägt: die Subventionierung von Wachstum durch Kapital in der Erwartung zukünftiger Gewinndominanz. Das Modell ist nicht neu – man kennt es aus der frühen Internetökonomie und der Sharing-Economy-Phase mit Uber und Airbnb. Doch die Dimensionen sind in der KI-Industrie von beispielloser Größe.

Das eigentliche ökonomische Paradoxon ist Folgendes: Je mehr Menschen KI-Dienste nutzen, desto mehr Rechenleistung wird benötigt, desto höher steigen die Kosten – und desto weiter rückt die Profitabilität in die Zukunft. OpenAI selbst nannte im Januar 2026 die verfügbare Rechenleistung als den derzeit begrenzenden Faktor bei der Umsatzentwicklung. Wachstum und Kostenskalierung sind in dieser Industrie keine entkoppelbaren Größen. Das bedeutet: Wer mehr verkauft, braucht proportional mehr Kapital – ein Modell, das strukturell auf externe Finanzierung angewiesen bleibt, solange keine technologischen Durchbrüche die Energieeffizienz radikal verbessern.

Ob ein solcher Durchbruch kommt, ist offen. Das chinesische KI-Modell DeepSeek hat zu Beginn des Jahres 2025 gezeigt, dass vergleichbare Leistungen bei deutlich geringerem Energieaufwand möglich sind – was im Westen teils als Schock rezipiert wurde. Aber auch wenn die Effizienz steigt: Historisch hat jede Effizienzsteigerung in der Informationstechnologie zu einer Ausweitung der Nutzung geführt, die die Einsparungen mehr als aufgezehrt hat – bekannt als Jevons-Paradoxon. Mehr Effizienz bedeutet in einer wachstumsgetriebenen Industrie nicht weniger Ressourcenverbrauch, sondern mehr Anwendungen zu niedrigeren Grenzkosten.

Wettbewerb ohne Boden: Das KI-Wettrüsten und seine systemischen Risiken

OpenAI ist nicht allein. Die Branche befindet sich in einem Wettrüsten, das strukturell an das Rüstungswettrennen des Kalten Krieges erinnert – mit dem Unterschied, dass es hier keine externen Bremsen gibt. Google mit Gemini, Anthropic mit Claude, Elon Musks xAI mit Grok sowie chinesische Akteure wie Baidu und Alibaba befinden sich in einem Kapitalwettbewerb, bei dem die Entscheidung, das Tempo zu drosseln, gleichbedeutend mit dem Ausscheiden aus dem Spiel wäre.

Die Konsequenz ist ein Markt, in dem kollektiv mehr investiert wird, als es betriebswirtschaftlich sinnvoll wäre – weil die Angst vor dem Verlust der Wettbewerbsposition stärker ist als die Rücksicht auf die eigene Bilanz. Das Kapital dafür kommt von Staatsfonds, Pensionsfonds und strategischen Investoren, die ihrerseits auf die zukünftige Dominanz der KI wetten. Sollte diese Wette nicht aufgehen – oder sollte die Profitabilität strukturell ausbleiben –, wären die Konsequenzen für eine Vielzahl von Anlegern erheblich.

Was den Streit zwischen Musk und OpenAI in diesem Kontext besonders aufschlussreich macht, ist die bloßgelegte Governance-Frage: Wer kontrolliert eigentlich diese mächtige und ressourcenhungrige Technologie? Ursprünglich war OpenAI als gemeinnützige Organisation gegründet worden, die im Interesse der Menschheit forscht. Heute ist es ein Unternehmen mit einer Billionen-Dollar-Infrastrukturverpflichtung, das nach eigener Aussage bis 2029 keine Gewinne erwartet, aber von globalen Investoren mit einer Bewertung versehen wird, die auf eine künftige Marktdominanz schließen lässt. Zwischen dem ursprünglichen Gründungsgedanken und der heutigen Realität liegen Welten.

Eine nüchterne Gesamtbilanz

Die Büchse der Pandora ist eine passende Metapher – aber eine unvollständige. Denn im Mythos entweichen aus ihr alle Übel der Welt, während am Boden nur noch die Hoffnung verbleibt. Bei der Künstlichen Intelligenz ist das Bild komplexer: Die Hoffnungen sind real und belegbar, aber sie konkurrieren mit sehr konkreten und sehr hohen Kosten – finanziellen, ökologischen und gesellschaftlichen.

Was der Prozess gegen OpenAI und die damit enthüllten 50 Milliarden Dollar Rechenkosten ökonomisch zeigen, ist Folgendes: Die Technologie befindet sich in einem Zustand, in dem die gesellschaftlichen Kosten – in Form von Energieverbrauch, Kapitalfehlallokation, Überwachungsinfrastruktur und demokratischen Risiken – noch deutlich schlechter erfasst und bepreist sind als ihre kommerziellen Erträge. Es existiert kein Marktmechanismus, der die negativen Externalitäten vollständig internalisiert: Weder der Kohlenstoffausstoß der Rechenzentren noch der gesellschaftliche Schaden durch Desinformation und Überwachung erscheint in der Gewinn-und-Verlust-Rechnung von OpenAI, Google oder Microsoft.

Solange das so bleibt, wird die rationale Kalkulation eines jeden Marktteilnehmers immer auf Expansion und Wachstum hinauslaufen – auf Kosten all jener, die diese Rechnung nicht gestellt bekommen haben, aber am Ende bezahlen werden. Das ist der eigentliche ökonomische Kern des Problems. Nicht die Frage, ob KI sinnvolle Anwendungen hat – das tut sie fraglos –, sondern ob die Art und Weise, wie sie entwickelt, finanziert und eingesetzt wird, einer Gesellschaft dient oder vor allem dem Kapital, das auf sie gesetzt hat.

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