Nvidias strategischer Notruf – Das Billionen-Telefonat: Nvidias Wette auf die Zukunft von OpenAI

Wenn Panik zur Strategie wird und das Scheitern zur größten Gefahr der Tech-Industrie

Die moderne Wirtschaftsgeschichte kennt wenige Momente, in denen ein einzelnes Telefonat die Weichen für Investitionen in dreistelliger Milliardenhöhe stellte. Der Spätsommer 2025 lieferte einen solchen Augenblick, als Jensen Huang, der langjährige Vorstandsvorsitzende des Chipgiganten Nvidia, zum Hörer griff und Sam Altman, den Chef des Künstliche-Intelligenz-Unternehmens OpenAI, anrief. Was folgte, war nicht einfach nur eine Geschäftsvereinbarung, sondern vielmehr ein Lehrstück über die fragile Natur strategischer Partnerschaften in einer Industrie, die zunehmend von gegenseitigen Abhängigkeiten geprägt ist und in der die Grenzen zwischen Kunde, Lieferant und Investor zusehends verschwimmen.

Das Gespräch zwischen Huang und Altman fand zu einem kritischen Zeitpunkt statt. Nvidia und OpenAI hatten zwar bereits über Jahre zusammengearbeitet, doch die Verhandlungen über ein neues Infrastrukturprojekt waren ins Stocken geraten. OpenAI suchte aktiv nach Alternativen, um seine starke Abhängigkeit von Nvidia zu reduzieren. Die Ironie der Situation: Ausgerechnet bei Google, einem direkten Konkurrenten im Bereich künstlicher Intelligenz, wurde das Unternehmen fündig. Berichten zufolge hatte OpenAI im Frühjahr einen Cloud-Vertrag mit Google unterzeichnet und begonnen, dessen proprietäre Tensor Processing Units zu nutzen. Parallel dazu arbeitete das KI-Unternehmen mit dem Halbleiterhersteller Broadcom an der Entwicklung eigener, maßgeschneiderter Chips.

Als Meldungen über die Nutzung von Googles TPU-Chips die Öffentlichkeit erreichten, interpretierte Nvidia dies als unmissverständliches Warnsignal. Die Botschaft war klar: Entweder würde es zu einer schnellen Einigung kommen, oder OpenAI würde sich verstärkt der Konkurrenz zuwenden. Die Panik bei Nvidia muss erheblich gewesen sein, denn sie veranlasste den CEO persönlich zum Handeln. Huangs Anruf bei Altman diente zunächst der Klärung der Gerüchte, doch im Verlauf des Gesprächs signalisierte der Nvidia-Chef seine Bereitschaft, die festgefahrenen Verhandlungen wieder in Gang zu bringen. Eine Quelle, die mit der Situation vertraut ist, bezeichnete dieses Telefonat als Geburtsstunde der Idee einer direkten Investition in OpenAI.

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Hundert Milliarden Dollar und ein Netz aus Verpflichtungen

Das Ergebnis dieser Intervention war eine Vereinbarung von atemberaubendem Ausmaß. Im September verkündeten Nvidia und OpenAI eine strategische Partnerschaft, bei der der Chipkonzern bereit ist, bis zu einhundert Milliarden US-Dollar zu investieren. Das Abkommen sieht den Aufbau von KI-Rechenzentren mit einer geplanten Leistung von mindestens zehn Gigawatt vor, was Millionen von Grafikprozessoren für OpenAIs Infrastruktur der nächsten Generation bedeutet. Zum Vergleich: Ein typischer Kernreaktor erzeugt etwa ein Gigawatt Leistung. Die erste Phase des Projekts soll in der zweiten Jahreshälfte 2026 mit Nvidias kommender Vera-Rubin-Plattform in Betrieb gehen.

Die Struktur der Vereinbarung ist durchaus bemerkenswert. Nvidia verpflichtet sich nicht nur zur Lieferung von bis zu fünf Millionen Chips, sondern erwägt auch, Garantien für Kredite zu übernehmen, die OpenAI für den Bau eigener Rechenzentren aufnehmen will. Diese finanzielle Verflechtung geht weit über eine traditionelle Kunden-Lieferanten-Beziehung hinaus. Nvidia wird faktisch zum Finanzier seines eigenen Kunden, eine Konstellation, die an die Praktiken der Dotcom-Ära erinnert, als Ausrüstungslieferanten ihre Kunden durch Kredite und Beteiligungen unterstützten.

Doch die Nvidia-Vereinbarung ist lediglich ein Element in einem weit größeren Geflecht von Deals, das OpenAI in den vergangenen Monaten geknüpft hat. Das Unternehmen hat sich in eine Position manövriert, die man mit Fug und Recht als zu groß zum Scheitern bezeichnen kann. Die Liste der Vereinbarungen liest sich wie ein Who-is-Who der Technologie- und Halbleiterindustrie. Oracle sicherte sich einen Vertrag über dreihundert Milliarden Dollar über fünf Jahre hinweg für den Aufbau von Rechenzentrumskapazitäten im Rahmen des sogenannten Stargate-Projekts. Broadcom kündigte eine Partnerschaft zur Entwicklung kundenspezifischer Chips an, die auf zehn Gigawatt Rechenkapazität abzielt. AMD schloss eine Vereinbarung über sechs Gigawatt Rechenkapazität ab, die OpenAI zudem die Option einräumt, bis zu zehn Prozent des Unternehmens zu erwerben.

Umsatz versus Verpflichtungen: Eine Rechnung, die nicht aufgeht

Die schiere Größenordnung dieser Verpflichtungen wirft fundamentale Fragen zur wirtschaftlichen Tragfähigkeit auf. OpenAI wird in diesem Jahr voraussichtlich einen Umsatz von etwa dreizehn Milliarden Dollar generieren. Gleichzeitig hat sich das Unternehmen durch die Vereinbarungen mit Nvidia und Oracle allein zu Rechenkosten von sechshundertfünfzig Milliarden Dollar verpflichtet. Bezieht man die Abkommen mit AMD, Broadcom und anderen Cloud-Anbietern wie Microsoft ein, bewegen sich die Gesamtverpflichtungen in Richtung der Billionen-Marke.

Diese Zahlen stehen in einem eklatanten Missverhältnis zu den aktuellen Geschäftsergebnissen. Im ersten Halbjahr 2025 erzielte OpenAI einen Umsatz von etwa 4,3 Milliarden Dollar, was einer Steigerung von sechzehn Prozent gegenüber dem Vorjahr entspricht. Gleichzeitig verbrannte das Unternehmen 2,5 Milliarden Dollar an Barmitteln, hauptsächlich für Forschung und Entwicklung sowie den Betrieb von ChatGPT. Die Ausgaben für Forschung und Entwicklung beliefen sich im ersten Halbjahr auf 6,7 Milliarden Dollar. OpenAI verfügte zum Ende des ersten Halbjahres über etwa 17,5 Milliarden Dollar an liquiden Mitteln und Wertpapieren.

Die Diskrepanz zwischen Einnahmen und Verpflichtungen ist atemberaubend. Berechnungen legen nahe, dass der Aufbau von nur einem Gigawatt Rechenzentrumskapazität etwa fünfzig Milliarden Dollar kostet, wenn man Hardware, Energieinfrastruktur und Baukosten einbezieht. OpenAI hat sich zu insgesamt dreiunddreißig Gigawatt verpflichtet, was theoretisch Investitionen von über 1,6 Billionen Dollar erforderlich machen würde. Das Unternehmen müsste seinen Umsatz also um das Hundertfache steigern, um auch nur annähernd an die Finanzierung dieser Infrastruktur heranzukommen.

Wie soll diese Lücke geschlossen werden? OpenAI verfolgt eine aggressive Diversifizierungsstrategie. Das Fünfjahresplan des Unternehmens umfasst Regierungsverträge, E-Commerce-Tools, Videodienstleistungen, Verbraucherhardware und sogar die Rolle als Rechenanbieter durch das Stargate-Rechenzentrum-Projekt. Die Bewertung des Unternehmens ist in rasantem Tempo gestiegen: von 157 Milliarden Dollar im Oktober 2024 über dreihundert Milliarden Dollar im März 2025 auf aktuell fünfhundert Milliarden Dollar nach einem sekundären Aktienverkauf, bei dem Mitarbeiter Anteile im Wert von 6,6 Milliarden Dollar veräußerten.

Das Geldkarussell: Wie sich die KI-Branche selbst finanziert

Die Struktur dieser Vereinbarungen hat in der Finanzwelt Besorgnis ausgelöst, da sie an ein Phänomen erinnert, das während der Dotcom-Blase der späten neunziger Jahre verbreitet war: zirkuläre Finanzierung. Das Muster ist beunruhigend vertraut. Ein Unternehmen der Lieferkette investiert in ein nachgelagertes Unternehmen, das dann das erhaltene Kapital nutzt, um Produkte vom Investor zu kaufen. Nvidia kauft Aktien von OpenAI, OpenAI kauft GPUs von Nvidia. Oracle investiert in Stargate, OpenAI mietet Rechenleistung von Oracle. AMD gibt OpenAI Optionsscheine auf bis zu zehn Prozent des Unternehmens, OpenAI verpflichtet sich zum Kauf von AMD-Chips im Wert von Dutzenden Milliarden.

Diese Kreisläufe schaffen den Anschein florierender Geschäfte, während tatsächlich größtenteils dasselbe Geld zwischen denselben Akteuren hin und her fließt. Das Problem ist nicht neu. In den späten neunziger Jahren praktizierten Ausrüstungslieferanten für Internetinfrastruktur eine ähnliche Vendor-Finanzierung. Unternehmen wie Lucent, Nortel und Cisco vergaben großzügige Kredite an Telekommunikationsanbieter und Internetdienstleister, die das Geld dann nutzten, um Ausrüstung von eben diesen Lieferanten zu kaufen. Dies erzeugte künstlich aufgeblähte Umsätze und kaschierte die tatsächliche Nachfrage. Als die Blase platzte, brachen nicht nur die hochverschuldeten Käufer zusammen, sondern auch die Lieferanten, deren Umsätze sich als Fata Morgana erwiesen.

Die Parallelen zur heutigen Situation sind nicht zu übersehen, auch wenn wichtige Unterschiede existieren. Im Gegensatz zu vielen Dotcom-Unternehmen, die nie Gewinne erzielten, sind die großen Akteure im heutigen KI-Boom profitable Unternehmen mit etablierten Geschäftsmodellen. Nvidia beispielsweise verzeichnet Gewinnmargen von etwa dreiundfünfzig Prozent und dominiert mit einem Marktanteil von etwa achtzig Prozent den KI-Chip-Markt. Microsoft, Google und Amazon gehören zu den profitabelsten Unternehmen der Welt. Dennoch gibt es berechtigte Bedenken.

Eine Umfrage unter globalen Fondsmanagern im Oktober 2025 ergab, dass vierundfünfzig Prozent der Meinung waren, dass KI-bezogene Aktien sich in Blasen-Territorium befinden. Sechzig Prozent hielten Aktien insgesamt für überbewertet. Diese Skepsis ist nicht unbegründet. Die Verpflichtungen zum Bau massiver Mengen an Chips und Rechenzentren, bevor OpenAI sich diese leisten kann, schüren Befürchtungen, dass die Begeisterung für KI sich zu einer Blase entwickelt, die der berüchtigten Dotcom-Blase ähnelt.

Der Fluch des Erfolgs: Warum Nvidias Kunden zu Konkurrenten werden

Im Zentrum dieses Geflechts steht Nvidia, ein Unternehmen, das sich in den vergangenen zwei Jahren von einem bedeutenden, aber spezialisierten Chip-Hersteller zum wertvollsten börsennotierten Unternehmen der Welt entwickelt hat. Mit einer Marktkapitalisierung von über vier Billionen Dollar übertrifft Nvidia mittlerweile selbst die Schwergewichte der Technologiebranche. Der Aufstieg ist eng mit dem KI-Boom verbunden, der Ende 2022 mit der Einführung von ChatGPT begann. Seitdem hat sich Nvidias Umsatz nahezu verdreifacht, während die Gewinne explodierten.

Jensen Huang, der das Unternehmen seit seiner Gründung 1993 leitet, hat Nvidia durch eine bemerkenswerte Transformation geführt. Ursprünglich auf Grafikkarten für Videospiele fokussiert, erkannte Huang frühzeitig das Potenzial seiner Prozessoren für wissenschaftliche Berechnungen und künstliche Intelligenz. Die Entwicklung von CUDA, einer Parallel-Computing-Plattform, ermöglichte es, Nvidias GPUs für Deep Learning und KI-Modelle zu nutzen, die massive Parallelverarbeitung erfordern. Diese strategische Weitsicht positionierte Nvidia als unverzichtbaren Partner für nahezu jedes bedeutende KI-Projekt weltweit.

Huangs Führungsstil ist unkonventionell. Er verzichtet auf langfristige Pläne und betont stattdessen die Konzentration auf die Gegenwart. Seine Definition von langfristiger Planung lautet: Was machen wir heute? Diese Philosophie hat Nvidia eine bemerkenswerte Agilität verliehen. Das Unternehmen verfolgt eine aggressive Innovationsstrategie mit dem Ziel, jährlich eine neue Generation fortschrittlicher KI-Chips auf den Markt zu bringen. Nach Hopper und Blackwell folgen Vera Rubin und Rubin Ultra, jede Generation mit erheblich gesteigerter Leistung und Effizienz.

Doch genau diese Strategie birgt Risiken. Für Kunden, die Dutzende Milliarden Dollar in Nvidias Hardware investieren, stellt die schnelle Obsoleszenz ihrer Investitionen ein ernsthaftes Problem dar. Wenn eine neue Chip-Generation die vorherige innerhalb von zwölf bis achtzehn Monaten deutlich übertrifft, verlieren die getätigten Investitionen rapide an Wert. Kein Unternehmen kann sich leisten, alle zwei Jahre zehn oder zwanzig Milliarden Dollar für die neueste Hardware auszugeben. Diese Dynamik erklärt, warum große Kunden wie Meta, Google, Microsoft und Amazon parallel eigene Chip-Entwicklungsprogramme vorantreiben. OpenAIs Zusammenarbeit mit Broadcom bei der Entwicklung eigener Chips folgt derselben Logik.

Nvidia steht damit vor einem Paradoxon: Die Unternehmen, die heute seine größten Kunden sind, könnten morgen seine schärfsten Konkurrenten werden. Etwa vierzig Prozent von Nvidias Umsatz stammen von nur vier Unternehmen: Microsoft, Meta, Amazon und Alphabet. Alle verfügen über die Ressourcen und das technische Know-how, um eigene KI-Chips zu entwickeln. Während Nvidias technologischer Vorsprung und das umfassende Software-Ökosystem CUDA erhebliche Eintrittsbarrieren schaffen, zeigt die Geschichte der Technologiebranche, dass Dominanz selten von Dauer ist.

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Zwischen Hype und Realität: Die ökonomische Logik des KI-Booms

Trotz aller berechtigten Bedenken gibt es Argumente, die für die wirtschaftliche Tragfähigkeit der massiven KI-Investitionen sprechen. Die Nachfrage nach KI-Anwendungen ist real und wächst exponentiell. ChatGPT erreichte als schnellste Anwendung der Geschichte innerhalb von zwei Monaten hundert Millionen Nutzer. Mittlerweile verzeichnet OpenAI etwa achthundert Millionen wöchentliche Nutzer, von denen allerdings nur etwa fünf Prozent zahlende Abonnenten sind. Diese Konversionsrate von neunundneunzig Prozent kostenlosen zu einem Prozent zahlenden Nutzern repräsentiert sowohl eine massive Chance als auch eine prekäre Grundlage.

Die Integration von KI in Unternehmensabläufe schreitet voran. Studien zufolge nutzen mittlerweile über siebzig Prozent der Unternehmen weltweit irgendeine Form künstlicher Intelligenz. Im Gegensatz zur Dotcom-Ära, als viele Geschäftsmodelle rein spekulativ waren und die Internetdurchdringung noch gering, existiert für KI eine reale und wachsende Nachfrage. Große Unternehmen setzen fortgeschrittene Modelle für konkrete Aufgaben ein, was einen Rückkopplungsmechanismus von Umsätzen und Produktivitätsgewinnen schafft.

Analysten argumentieren, dass der Kostenverfall pro Einheit Intelligenz die Investitionen rechtfertigt. Wenn die Rechenleistung günstiger wird, können mehr Anwendungen wirtschaftlich sinnvoll entwickelt werden, was wiederum die Nachfrage steigert. Nvidia betont, dass seine Systeme nicht nur durch den Chippreis, sondern durch die gesamten Betriebskosten bewertet werden sollten. Die Energieeffizienz der neuesten Generationen ist erheblich gestiegen. Die GB300-NVL72-Plattform bietet eine fünfzigfache Steigerung der Energieeffizienz pro Token im Vergleich zur vorherigen Hopper-Generation. Eine Investition von drei Millionen Dollar in GB200-Infrastruktur könnte theoretisch dreißig Millionen Dollar an Token-Umsatz generieren, was eine Zehnfach-Rendite darstellt.

Dennoch bleiben fundamentale Zweifel. Die Annahme einer linearen Skalierung von Rechenleistung zu KI-Fähigkeiten wird zunehmend in Frage gestellt. Forschungen deuten darauf hin, dass diminishing returns einsetzen könnten. Der Stanford AI Index 2024 zeigt, dass die Rechennutzung exponentiell gewachsen ist, während sich Leistungsverbesserungen bei wichtigen Benchmarks abflachen. Mehr Server führen nicht automatisch zu besserer KI, doch OpenAIs Strategie behandelt Rechenleistung als garantierten Pfad zur Dominanz.

Ein Kartenhaus aus Chips? Das Domino-Risiko im KI-Ökosystem

Die enge Verflechtung zwischen Chipherstellern, Cloud-Anbietern und KI-Entwicklern schafft systemische Risiken. Wenn OpenAI scheitert oder seine Wachstumsziele verfehlt, würden die Auswirkungen sich durch die gesamte Lieferkette ziehen. Nvidia säße auf Investitionen in ein überbewertetes Unternehmen. Oracle hätte Rechenzentrumskapazitäten aufgebaut, die niemand nutzt. AMD hätte Produktionskapazitäten für Chips geschaffen, die nicht mehr nachgefragt werden. Die Schicksale dieser Unternehmen sind ineinander verwoben auf eine Weise, die an die gegenseitigen Abhängigkeiten erinnert, die 2008 zur Finanzkrise beigetragen haben.

Kritiker wie der bekannte Leerverkäufer Jim Chanos ziehen explizite Parallelen zur Dotcom-Blase. Chanos weist darauf hin, dass die Kapitalbedürfnisse für KI-Infrastruktur die etwa einhundert Milliarden Dollar an Vendor-Finanzierung während des Internet-Booms bei weitem übertreffen. Er äußert Bedenken, dass führende Technologieunternehmen wie Nvidia und Microsoft alles tun würden, um die tatsächliche Ausrüstung aus ihren Bilanzen fernzuhalten durch kreative Finanzierungsstrukturen. Die Sorge ist, dass diese Unternehmen sich vor den Abschreibungsplänen und buchhalterischen Implikationen sowie den enormen Kapitalbedürfnissen fürchten, die sie nicht direkt in ihren Bilanzen ausweisen möchten.

Doch es gibt auch Stimmen, die vor vorschnellen Blasen-Diagnosen warnen. Manche Analysten argumentieren, dass die aktuellen Vereinbarungen nicht die erforderliche Größenordnung erreichen, um überwältigend zu sein. Beispielsweise würde die OpenAI-Nvidia-Vereinbarung etwa dreizehn Prozent von Nvidias projiziertem Umsatz für 2026 ausmachen. Wenn eine Ein-Gigawatt-Implementierung in der zweiten Hälfte 2026 erfolgt, würde dies eine Gesamtkapitalinvestition von etwa fünfzig bis sechzig Milliarden Dollar auslösen, von denen Nvidia etwa fünfunddreißig Milliarden Dollar erhalten würde. Davon würden zehn Milliarden Dollar in OpenAI reinvestiert, mit weiteren Investitionen abhängig vom tatsächlichen Fortschritt bei der KI-Monetarisierung. Dieser leistungsbasierte Ansatz unterscheidet sich von den festen, oft spekulativen Verpflichtungen der Telekommunikationsblase.

Der wahre Engpass: Warum dem KI-Boom der Strom ausgehen könnte

Ein oft übersehener, aber potenziell entscheidender Engpass ist die Energieversorgung. Der Betrieb von KI-Rechenzentren erfordert gewaltige Mengen an Elektrizität. Zehn Gigawatt entsprechen der Energieversorgung von über acht Millionen amerikanischen Haushalten oder dem Fünffachen der Leistung des Hoover-Staudamms. Dreiunddreißig Gigawatt, zu denen sich OpenAI verpflichtet hat, würden etwa dem gesamten Strombedarf des Staates New York entsprechen.

Die Stromnetze in den Vereinigten Staaten sind bereits heute stark belastet. Rechenzentren machten 2024 etwa vier Prozent des gesamten amerikanischen Stromverbrauchs aus, was etwa 183 Terawattstunden entspricht. Bis 2030 wird erwartet, dass sich diese Zahl auf 426 Terawattstunden mehr als verdoppelt. In einigen Bundesstaaten wie Virginia verbrauchten Rechenzentren bereits 2023 sechsundzwanzig Prozent der gesamten Stromversorgung. In North Dakota waren es fünfzehn Prozent, in Nebraska zwölf Prozent, in Iowa elf Prozent und in Oregon ebenfalls elf Prozent.

Der Bau neuer Rechenzentren mit ausreichender Energieversorgung dauert Jahre. Schätzungen gehen davon aus, dass die Entwicklung eines Rechenzentrums in den USA typischerweise etwa sieben Jahre vom ersten Schritt bis zum vollen Betrieb benötigt, davon 4,8 Jahre für Vorentwicklung und 2,4 Jahre für den Bau. Dies schafft einen fundamentalen Engpass für OpenAIs ambitionierte Expansionspläne. Das Unternehmen kann Verträge unterzeichnen, soviel es möchte, doch wenn die physische Infrastruktur nicht rechtzeitig bereitsteht, bleiben die Verpflichtungen leere Versprechungen.

Die Energiefrage wirft auch Nachhaltigkeitsbedenken auf. Ein einzelnes ChatGPT-Query verbraucht etwa zehnmal so viel Energie wie eine typische Google-Suche. Bei Millionen von Anfragen täglich allein bei OpenAI, ganz zu schweigen von Konkurrenten wie Anthropic, Google und Microsoft, entsteht eine enorme Belastung für Stromnetze und Umwelt. Die Kühlung dieser Rechenzentren erfordert zudem gewaltige Mengen Wasser. Hyperscale-Rechenzentren verbrauchten 2023 etwa vierzehn Milliarden Gallonen Wasser direkt, mit Erwartungen, dass sich diese Zahl bis 2028 verdoppelt oder verdreifacht.

Das globale Spielfeld: KI zwischen nationalen Interessen und Exportkontrollen

Die KI-Infrastruktur hat sich zu einer Frage der nationalen Sicherheit entwickelt. Sowohl die Trump- als auch die Biden-Administration haben Industriepolitik betont und KI nicht nur als wirtschaftliche Chance, sondern auch als sicherheitspolitischen Imperativ gerahmt. Die implizite Botschaft an Unternehmen ist, dass Geschwindigkeit wichtiger ist als Vorsicht. Das Stargate-Projekt wurde im Weißen Haus mit Präsident Trump verkündet, der die Technologie als Treiber wirtschaftlicher Führerschaft und technologischer Unabhängigkeit darstellte.

China verfolgt ein staatsgelenktes Modell, das Kapital in KI lenkt, um heimische Champions aufzubauen und die Abhängigkeit von amerikanischer Technologie zu verringern. Europa hat sich zunächst auf Risikomanagement konzentriert, doch Befürchtungen über verlorene Wettbewerbsfähigkeit veranlassten Brüssel, den AI Continent Action Plan und eine Initiative im Wert von einer Milliarde Euro zu lancieren, um die Einführung zu beschleunigen.

Für Nvidia bedeutet diese geopolitische Dimension sowohl Chance als auch Risiko. Das Unternehmen hat versucht, eine Strategie zu verfolgen, die es ermöglichen würde, weiterhin Chips nach China zu exportieren, indem es argumentierte, dass der Ausschluss vom chinesischen Markt chinesische Konkurrenten nur stärken würde. Doch Exportkontrollen haben Nvidias Marktanteil in China von fünfundneunzig Prozent auf nahezu null reduziert. Huang hat öffentlich geäußert, dass er sich nicht vorstellen könne, dass ein Policymaker dies für eine gute Idee halte. Der chinesische Markt repräsentiert eine Gelegenheit im Wert von etwa fünfzig Milliarden Dollar, die Nvidia aufgrund regulatorischer Beschränkungen entgeht.

Blase oder Revolution? Ein Fazit mit offenem Ende

Die Frage, ob wir uns inmitten einer KI-Blase befinden, lässt sich nicht definitiv beantworten, solange wir uns noch im Auge des Sturms befinden. Blasen sind oft erst im Nachhinein klar erkennbar. Alan Greenspans berühmte Warnung vor irrationalem Überschwang erfolgte im Dezember 1996, doch der Nasdaq erreichte seinen Höhepunkt erst mehr als drei Jahre später. Inmitten der Aufblähung einer Blase kann die Inflation länger andauern, als es logisch erscheint.

Einige Fakten sind jedoch unbestreitbar. Die Bewertungen von KI-Unternehmen basieren auf Annahmen künftigen Wachstums, die historisch beispiellos wären. Keine Firma ist jemals so schnell von zehn Milliarden auf hundert Milliarden Dollar Umsatz gewachsen, wie OpenAI es projiziert. Die Verpflichtungen zum Aufbau von Infrastruktur im Billionen-Bereich bei einem aktuellen Umsatz von dreizehn Milliarden Dollar erfordern eine Umsatzexplosion, für die es keine historischen Präzedenzfälle gibt.

Gleichzeitig ist KI keine reine Spekulation. Die Technologie verändert bereits heute Industrien und Arbeitsweisen. Unternehmen erzielen messbare Produktivitätsgewinne durch KI-Integration. Die Frage ist nicht, ob KI transformativ sein wird, sondern wie schnell diese Transformation erfolgt und ob die heutigen Bewertungen und Investitionen mit diesem Tempo im Einklang stehen.

Was geschieht, wenn OpenAI seine Projektionen verfehlt? Im besten Fall würde das Unternehmen seine Infrastrukturpläne zurückfahren müssen. Im schlimmsten Fall könnten die Zweitrundeneffekte erheblich sein, da Investoren und andere Unternehmen zunehmend große Wetten auf OpenAIs Wertschöpfung setzen. Diese Wetten hängen nicht nur davon ab, dass dieser Wert realisiert wird, sondern dass er schnell genug realisiert wird, um die zur Finanzierung dieser Wetten verwendeten Schulden zu decken. Das Scheitern, Wert so schnell wie von Investoren erwartet zu liefern, reichte aus, um mehrere historische Technologie-Booms in Pleiten zu verwandeln.

Die zentrale Lektion aus der Dotcom-Blase war, dass transformative Technologien oft über Jahrzehnte erfolgreich sind, aber die erste Welle von Unternehmen und deren Investoren selten das in ihren Aktienkursen implizierte volle Versprechen einfangen. Das Internet hat die Welt tatsächlich verändert, aber die meisten der im Jahr 2000 hochbewerteten Internetfirmen existieren nicht mehr. Die Gewinner waren oft Unternehmen, die später in den Markt eintraten oder die dunkelsten Tage der Krise überlebten.

Ob dies auch für KI gelten wird, bleibt abzuwarten. Was jedoch klar ist: Jenes Telefonat zwischen Jensen Huang und Sam Altman im Spätsommer 2025 könnte sich als einer jener Wendepunkte erweisen, an denen Panik zu Strategie wurde, Abhängigkeit zu gegenseitiger Verpflichtung transformierte und eine Industrie die Weichen stellte für einen der größten wirtschaftlichen Wetten der modernen Geschichte. Die Antwort, ob diese Wette aufgeht oder zur größten Fehlinvestition seit der Dotcom-Ära wird, wird die kommende Dekade liefern.

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