IBM-Chef schlägt Alarm: KI-Wette kann nicht aufgehen!

Investor Magazin 4. Dezember 2025 Google News, Märkte

Die Tech-Giganten sind im KI-Fieber: Überall werden Milliardenbeträge in riesige Rechenzentren gesteckt, angetrieben von der Jagd nach der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI). Meta spricht von massiven Kapazitätserweiterungen, und Google träumt davon, Rechenzentren im Weltall zu bauen. Doch der Boss von IBM schlägt Alarm. Die KI-Rechnung könne nicht aufgehen.

Die Euphorie um Künstliche Intelligenz scheint vor allem an den Börsen schier grenzenlos. Doch inmitten dieser Goldgräberstimmung meldet sich ein prominenter Skeptiker zu Wort: Arvind Krishna, der CEO von IBM. Er hat das sprichwörtliche “Napkin Math” gemacht und warnt, dass die derzeitige Wirtschaftlichkeit dieser gigantischen Wetten unmöglich aufgehen kann.

Das 8-Billionen-Dollar-Dilemma: Die kalte Logik der Zinsen

Krishnas Analyse ist schonungslos und basiert auf einigen erschreckenden Zahlen:

Die Einzelkosten: Der Bau und Betrieb eines 1-Gigawatt (GW) KI-Rechenzentrums kostet nach aktuellen Schätzungen rund 80 Mrd. US-Dollar.
Die Gesamt-Wette: Die Tech-Branche plant derzeit Kapazitäten von geschätzt 100 GW an KI-Rechenleistung.
Die Gesamtkosten (CapEx): Daraus ergibt sich eine astronomische Kapitalausgabe von insgesamt 8 Billionen US-Dollar.

Das ist der Punkt, an dem die Rechnung der Tech-Giganten für Krishna nicht mehr aufgeht: “Acht Billionen Dollar an Investitionsausgaben bedeuten, dass man rund 800 Mrd. US-Dollar an Gewinn benötigt, nur um die Zinsen auf diese Schulden zu begleichen.” 800 Mrd. US-Dollar Gewinn pro Jahr – das ist mehr, als die größten und profitabelsten Technologieunternehmen der Welt zusammen erwirtschaften. Die Rentabilität dieser Investitionen, so Krishna, ist bei der heutigen Wirtschaftslage schlichtweg unerreichbar.

Die KI-Infrastruktur wird auf einem ziemlich hohen Berg Schulden gebaut. amazon, Meta, Google und Oracle haben in diesem Jahr bereits fast 200 Mrd. US-Dollar an Schulden aufgenommen, einschließlich außerbilanzieller Finanzierungen. Quelle: JPMorgan.

Die Achillesferse: Veraltung und unbewiesene Geschäftsmodelle

Die Zinslast ist nur ein Teil des Problems. Zwei weitere Faktoren verschärfen die finanzielle Herausforderung enorm: Da ist zum einen die kurze Lebensdauer der Chips. Im Gegensatz zu traditionellen Infrastrukturen veralten die Chips in KI-Rechenzentren extrem schnell, Nvidia bringt alle drei Jahre eine neue Generation auf den Markt. Die Hardware hat eine Lebensdauer von nur etwa fünf Jahren, schätzt Krishna, bevor die Prozessoren durch neuere, leistungsstärkere Generationen ersetzt werden müssen. Das bedeutet: Das 8-Billionen-Investment muss faktisch alle fünf Jahre erneuert werden. Die Abschreibungskosten machen die anfänglichen Ausgaben zu einem dauerhaften, gigantischen Kostenblock.

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Hinzu kommt laut dem Konzernchef das unbewiesene Monetarisierungsmodell. Wie wird aus diesen Rechenzentren Profit generiert? Bisher haben die Unternehmen noch kein Geschäftsmodell entwickelt, das beweisen könnte, dass sie genug Wert aus ihren KI-Diensten ziehen können, um 8 Billionen Dollar an Investitionen zu rechtfertigen. Die Nachfrage müsste massiv sein, um diese Kosten auch nur annähernd zu decken. Krishna selbst schätzt die Wahrscheinlichkeit, die AGI mit der aktuellen Technologie zu erreichen, ohnehin nur auf 0 bis 1 Prozent. EInige Investoren gehen davon aus, dass die Rechenzentren 12 bis 18 Prozent an Rendite erwirtschaften. Berücksichtig man die Überlegungen von Krishna, kann die Rechnung wohl kaum aufgehen. Die einzige Hoffnung bleibt, dass KI tatsächlich die versprochenen massiven Produktivitätssteigerungen in der gesamten Weltwirtschaft freisetzt. Bisher hat jedoch kein Unternehmen beweisen können, dass ihr Geschäftsmodell funktioniert und die Technologie wirklich einen ökonomischen Mehrwert in dieser Größenordnung liefern kann. Die großen Gewinner sind vor allem “Schaufelhersteller” wie Nvidia oder AMD und die dahinter gelagerten Unternehmen wie TSMC oder ASML. Sie profitieren von der enormen Nachfrage nach Chips.

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Graphiken/Tabellen/Bilder: Das Investor Magazin, Pixabay, Gemini

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