Das disruptive Potential der KI-Entwicklung manifestiert sich bereits deutlich in der wachsenden Labilität der Finanzmärkte in den USA.
Jungle World, 19.03.2026
Die Finanzmärkte treiben – neben dem Iran-Krieg – derzeit zwei große, mit dem Aufstieg der KI-Branche verknüpfte Sorgen um: Zum einen die Befürchtung, dass die Produktivitätspotentiale von Large Language Models (LLM) und KI-Agenten überschätzt und ihre Kosten im Rahmen der üblichen spekulativen Blasenbildung unterschätzt wurden. Der zeitintensive Aufbau der Infrastruktur, ihre rasche Obsoleszenz und sehr hohe Betriebskosten – das nüchterne betriebswirtschaftliche Kalkül dieser Faktoren gewinnt langsam an Gewicht bei der Betrachtung einer Brache, in der noch kein großes Start-up profitabel arbeitet. Zum anderen wächst die Angst vor den Folgen der KI-Revolution, sollte sich diese auch nur partiell durchsetzen. Welche Wirtschaftszweige oder Betriebsmodelle werden von der neuen, weitgehend automatisierten Organisationsform verschlungen?
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Anthropic und Open AI erwirtschaften keine Profite, sie häufen enorme Verluste an, obwohl sie bereits Hunderte von Milliarden Dollar verpulvert haben. Diese Kapitalzuflüsse müssten noch lange anhalten: Anthropic plant, ab 2028 profitabel zu werden, Open AI ab 2030. Die Branche befindet sich noch in ihrer Expansionsphase, in der die Zahl der Dienstleistungsnutzer unter hohen finanziellen Verlusten möglichst rasch wachsen soll, um anschließend die betrieblichen Kosten zu senken und die Nutzerpreise zu erhöhen. Selbst bestehende KI-Abonnements häufen laut Schätzungen enorme Verluste an, etwa beim Claude-AI-Abonnement von Anthropic mit rund 200 US-Dollar Preis bei geschätzten Betriebskosten von 5 000 US-Dollar pro Einheit. Das Kalkül der Investoren besteht darin, dass technologische Durchbrüche und Skaleneffekte dieses Geschäftsmodell profitabel machen werden.
Im Gegensatz zu früheren Technologieschüben der IT-Branche bringt aber der massenhafte Einsatz von LLM und KI-Agenten keine entsprechende Skaleneffekte hervor, da ihr Energiehunger einen allzu gewichtigen Kostenfaktor darstellt. Zudem stockt der kostspielige Aufbau der Infrastruktur für einen flächendeckenden KI-Einsatz. Trotz guter Betriebsergebnisse gilt der IT-Konzern Oracle als sprichwörtlicher Kanarienvogel in der Mine der KI-Industrie: Das Unternehmen ist hoch verschuldet und kostspielige Vertragsverpflichtungen im Wert von mehr als 500 Milliarden Dollar eingegangen – vor allem für neue Rechenzentren.
Inzwischen häufen sich Meldungen über abgesagte Projekte: Oracle und Open AI verzichten auf den Ausbau ihres wichtigsten Rechenzentrums in Texas, während Oracle 30 000 Stellen streichen will, um die Mittel für fortgesetzte Expansion aufzubringen, da US-Banken die Finanzierung einschränken. Microsofts Rechenzentren wollen sich aus Mietverträgen mit Open AI zurückziehen. Nvidia relativierte jüngst seine Zusage, 100 Milliarden in Open AI zu investieren. Derweil steigen die ökonomischen und politischen Kosten für Rechenzentren. Im vergangenen Jahr wurden 25 Projekte in den USA aufgegeben; Schätzungen zufolge verzögert sich die Fertigstellung von rund der Hälfte der weltweit für 2026 geplanten Zentren, was aufgrund der raschen Obsoleszenz in der Branche verheerend ist. Oracle sitzt auf Nvidia-Chips der Blackwell-Generation, die bald veraltet sein werden. Der Konzern baue »gestrige Datenzentren mit den Schulden von morgen«, spotteten US-Medien.
Der Aufstieg der KI-Branche destabilisiert zusätzlich die ohnehin angeschlagenen Private-Equity-Fonds. Dabei geht es weniger um direkte KI-Investitionen – wie sie etwa von Blue Owl Capital oder Softbank vorangetrieben wurden – als um mögliche Kannibalisierungseffekte innerhalb ihrer Portfolios. Ihr Geschäftsmodell bestand oft darin, Softwarefirmen aufzukaufen und auf Profitmaximierung zu trimmen. Der Branchenriese Blackstone verhandelt derzeit mit Anthropic über ein Joint Venture, das deren KI-Modell Claude im Firmenportfolio des Fonds verankern soll. Ziel ist es, Geschäftsprozesse zu automatisieren und Produktivität zu steigern.
Genau darin liegt jedoch ein Risiko. Viele der Software-as-a-Service-(SaaS)-Lösungen, die in der vergangenen Dekade zum IT-Standard in Unternehmen wurden – und deren Aufstieg Private-Equity-Fonds selbst vorangetrieben haben –, könnten durch generative KI überflüssig werden. Besonders betroffen wären konkurrierende Investitionsfonds wie Thoma Bravo oder Vista Equity Partners, die sich auf den Aufkauf solcher Anbieter spezialisiert haben. Die Fonds stehen damit vor einem Dilemma: Bauen sie konsequent auf KI, riskieren sie die »Kannibalisierung« ihrer eigenen Märkte. Verzichten sie darauf, drohen sie in der Marktkonkurrenz zurückzufallen, worüber jüngst der US-amerikanische Wirtschaftssender CNBC berichtete.
Die Fonds, die das SaaS-Prinzip popularisierten, könnten so selbst zum Beschleuniger einer regelrechten Software-Apokalypse werden, die sich in den Kursrückgängen vieler IT-Aktien andeutet. Zugleich gerät der Sektor der Finanzierungs- und Investmentgesellschaften insgesamt in Schieflage: Banken finanzieren Firmenübernahmen zurückhaltender und Schwergewichte wie Blackrock mussten zeitweise Auszahlungen aus einzelnen Fonds begrenzen, nachdem Investoren verstärkt Kapital abgezogen hatten. Private Investoren haben den KI-Boom maßgeblich befeuert. Sollte sich der Markt abkühlen, würde die Branche sofort die Folgen spüren – durch Pleiten ebenso wie durch kannibalistische Erfolgsstorys.