Eine aktuelle Analyse zeigt ein überraschendes finanzielles Phänomen in der KI-Industrie: Die fünf grössten Tech-Konzerne mit bedeutenden KI-Aktivitäten, Amazon, Google, Microsoft, Meta und Oracle, investieren derzeit mehr in künstliche Intelligenz und deren Infrastruktur, als sie damit verdienen. Mit anderen Worten: Ihre KI-Sparten sind vorläufig nicht profitabel.
Diese Situation ist nicht ungewöhnlich für transformative Technologien in ihrer frühen Kommerzialisierungsphase. KI ist noch jung im Markt, und die Infrastrukturkosten sind enorm. Die Rechenzentren, GPUs, Speicher und Bandbreite, die für Training und Betrieb moderner KI-Modelle notwendig sind, sind extrem teuer. Gleichzeitig sind die Ertragsmöglichkeiten noch nicht vollständig etabliert: Während KI-Services und -APIs angeboten werden, ist nicht sicher, wie profitabel diese langfristig sein werden.
Google und Microsoft sind in Cloud- und AI-Services tätig. Amazon hat nicht nur AWS, sondern investiert massiv in eigene KI-Forschung und Partnerships (etwa mit Anthropic). Meta entwickelt Open-Source-KI-Modelle. Oracle hat KI-Fähigkeiten in seine Datenbank- und Cloud-Lösungen integriert.
Für diese Konzerne ist die Situation handhabbar: Sie sind grosse, profitable Unternehmen mit anderen Geschäftssparten. Sie können KI-Investitionen subventionieren, weil das längerfristige Potential enorm ist. Doch die Situation zeigt zwei Dinge deutlich: Erstens, dass KI-Infrastruktur extrem kostspielig ist und immense Kapitalanforderungen hat. Zweitens, dass die langfristige Rentabilität von KI-Services noch nicht bewiesen ist.
Für KMU und mittlere Unternehmen ist dies relevant, wenn sie überlegen, in KI-Fähigkeiten zu investieren. Es zeigt, dass echte KI-Kompetenz nicht günstig ist und dass auch die grössten Konzerne Verluste akzeptieren, um Positionen aufzubauen. Kleinere Unternehmen sollten daher realistisch evaluieren, welche KI-Ambitionen für sie sinnvoll sind. Oft ist es kostengünstiger, fertige KI-Services zu nutzen, statt zu versuchen, eigene Systeme zu bauen.