Hinter dem Fortschritt der KI steht ein weltweiter Wettlauf um Rechenzentren, Chips und seltene Erden. Nie zuvor floss so viel Geld in eine neue Technologie – doch Gewinne bleiben aus. – Eine Analyse von Felix Zinke.
Seit ChatGPT mit dem Modell GPT-3 Ende 2022 veröffentlicht wurde, ist KI zu einem festen Bestandteil des Alltags geworden. Ob im Social-Media-Feed, als unterstützendes Werkzeug bei der Arbeit, in Schule und Uni, als Hilfe im Alltag bei der Rezepterstellung oder als Gesprächspartner.
Aufgrund dieser sehr schnellen Verbreitung der neuen Technologie finden derzeit massive Investitionen in den Ausbau der KI statt, die auch aus der Tech-Branche selbst kommen. Allein die Big-Tech-Konzerne Meta, Alphabet (Google), AWS (Amazon) und Microsoft haben in diesem Jahr über 300 Milliarden US-Dollar in KI investiert. Die Prognosen für 2026 sagen sogar eine Steigerung auf über 400 Milliarden voraus.
Zudem hatte die damals neue Trump-Administration Anfang dieses Jahres im Rahmen des KI-Projekts Stargate 500 Milliarden US-Dollar für den KI-Ausbau bereitgestellt. Diese Investitionen aus dem laufenden und den vergangenen Jahren zusammengenommen, ergeben ein Gesamtinvestitionsvolumen in KI von über einer Billion US-Dollar. Dabei ist auf Basis der Prognosen für das nächste Jahr abzusehen, dass diese Summe noch weiter anwachsen wird.
Ausbau der KI Infrastruktur
Das Geld, das hierbei investiert wird, zielt auf den Ausbau der KI-Infrastruktur ab. Diese benötigt dabei verschiedene Einzelteile um zu funktionieren. Als zentrale Operationspunkte der KI fungieren hierbei vor allem sogenannte Rechenzentren. Das sind in der Regel ganze Gebäude, die einzig für die Aufbewahrung und Verbindung von großen Mengen an Rechnern und Servern existieren. In diesen Rechenzentren werden beispielsweise alle Daten, die ChatGPT gespeichert hat, gelagert und auch sämtliche Anfragen von Nutzer:innen verarbeitet und gespeichert. Dementsprechend benötigen Rechenzentren jeweils große Mengen an IT-Hardware.
Aktuell findet ein Ausbau der Rechenzentrums-Infrastruktur statt. Dnabei führt OpenAI das Spiel der großen Zahlen an. Denn Sam Altman, CEO von OpenAI, sprach von mehreren Billionen an Investitionen für den Ausbau der IT-Infrastruktur. Mark Zuckerberg, CEO von Meta, machte es konkreter, als er versprach, Meta würde hunderte Milliarden in Rechenzentren investieren.
Die benötigte IT-Hardware wird hierbei von Chip-Unternehmen wie Nvidia produziert und zur Verfügung gestellt. Dabei haben die massiven Investitionen in die IT-Hardware von Nvidia dazu geführt, dass die Firma mit einem Marktwert von über 4,5 Billionen US-Dollar aktuell das wertvollste Unternehmen der Welt ist. Für Nvidia ist diese hohe Nachfrage aktuell dementsprechend eine Goldgrube. Für Kund:innen, welche IT-Komponenten für den privaten Gebrauch benötigen, hat dieser Trend allerdings die Kehrseite, dass die Preise für die Hardware aktuell steigen. Beispielweise sind die Preise für Arbeitsspeicher in den letzten 6 Monaten um 140 Prozent gestiegen.
Herkunft der Seltenen Erden
Die gesamte benötigte Hardware bringt einen erhöhten Bedarf an seltenen Erden mit sich. Dabei ist China der größte Exporteur dieser seltenen Erden. Doch gewonnen werden diese unter anderem auch im Kongo oder im Sudan, zwei Ländern, die vom Kampf um Einfluss der Großmächte geprägt sind.
Putsch im Kongo mit amerikanischer und britischer Beteiligung gescheitert
Da bis 2030 die Rechenzentrenkapazitäten weltweit auf das Doppelte des heutigen Stands erhöht werden sollen, steigt auch der Hunger nach seltenen Erden. Dabei sind die zwei führenden Mächte in der KI-Entwicklung China und die USA. Die Notwendigkeit seltener Erden heizt dabei auch diesen Konflikt an. Dies zeigt sich im Handelskrieg dieser beiden Staaten, bei dem China die Exporte in die USA restriktiert.
Die Geschichte eines Kreise von Nvidia zu Nvidia
Die Frage stellt sich jedoch auch bei den großen KI-Konzernen wie OpenAI: Woher kommt das ganze Geld? Bei näherer Betrachtung zeigt sich, dass sich die investierten Geldmengen im Kreis bewegen.
Hierbei lässt sich beispielsweise beobachten, dass Nvidia im Oktober 100 Milliarden in OpenAI investiert hat. Zeitgleich hat sich OpenAI mit der Nvidia-Investition dazu verpflichtet, Millionen an Nvidia Chips zu kaufen.
Dies ist jedoch nur ein Teil des Systems, denn im Anschluss hat OpenAI auch ein Investment in Höhe von 300 Milliarden bei Oracle getätigt, die ihrerseits wiederum mit diesem Geld Chips im Wert von mehreren Milliarden bei Nvidia einkaufen.
AGI und Agentic AI – Die großen Ziele der Tech-Konzerne
Der Ausbau der Infrastruktur verfolgt neben dem Ausbau des allgemeinen Services auch das Ziel der Entwicklung von Artificial General Intelligence (AGI). Das ist eine KI, die selbständig Probleme lösen sowie eigenständig agieren und denken kann – und das unabhängig von der Art des Problems. Dies ist laut den großen Tech-Konzernen, allen voran OpenAI, das große Ziel, das alle verfolgen.
Die bisherigen Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder DeepSeek sind davon technisch jedoch noch sehr weit entfernt. Aktuell funktionieren diese mehr über komplizierte statistische Berechnungen, die die Wahrscheinlichkeit eines Wortes nach dem anderen berechnen, aber nicht wirklich selbständig denken können.
Der nächste Schritt auf dem Weg zur AGI scheint die Entwicklung von Agentic AI zu sein. Dabei werden mehrere LLMs zusammengeschaltet, die sich gegenseitig unterstützen sollen. Der Vorteil dieser Technologie gegenüber den bisherigen Systemen liegt in der Unabhängigkeit der Arbeitsweise. Bisherige KI-Modelle benötigen für jede Aufgabe und Teilaufgabe eine menschliche Komponente, die sie bedient. Agentic AI soll hingegen deutlich eigenständiger bestimmte Aufgaben erfüllen können. Allerdings bleibt der Aufgabenrahmen, den eine einzelne Agentic AI abdecken könnte, sehr begrenzt.
Die Lage ist dabei so, dass sich die Technologie aktuell noch in der ersten Entwicklungsphase befindet. Derzeit ist abzusehen, dass über 40 Prozent aller Agentic-AI-Projekte bis 2027 verworfen werden.
Problemlagen der KI Industrie
Allgemein scheint die gesamte KI-Industrie aktuell mit schwerwiegenden Problemen zu kämpfen.
Zum einen wären da die sehr hohen Kosten, die durch den Ausbau der Infrastruktur und ihre Erhaltung anfallen. Neben den Investitionen im Billionen-Dollar-Bereich kommen auch die Kosten um die Rechenzentren am Laufen zu halten. Die KI-Firmen werden nämlich bis 2030 2 Billionen Dollar Umsatz benötigen, um die Rechenleistung, die sie planen, aufrechterhalten zu können.
Hier zeigt sich dann auch das zweite Problem: KI ist bisher ein Verlustgeschäft. In diesem Kontext würde es bedeuten, dass den KI-Firmen 800 Milliarden Dollar an Umsatz fehlen werden, um die erwarteten Kosten zu decken.
Dieses Problem könnte noch dadurch verstärkt werden, dass 95 Prozent der Unternehmen laut einer Studie des MIT keinen Nutzen durch die Implementierung von KI sehen. Dies liegt unter anderem daran, dass KI stark fehleranfällig ist. Dadurch entsteht eine große Menge an minderwertiger Arbeit, die dann in langwierigen Korrekturmaßnahmen verbessert werden muss. Dieses Phänomen nennt sich „Workslop“. In Verbindung mit den Daten des MIT ergibt sich das Bild, dass die Arbeit, die die KI übernehmen sollte, durch die Aufarbeitung der Ausgaben keine Zeit einspart – bei gleichzeitig hohen Anschaffungskosten.
Damit stellt dieses Problem auch eine Hürde für die KI-Betreiber:innen dar. Denn wenn sie die Kosten ihres Services bei dem jetzigen Leistungsstand erhöhen würden, würde die Rechnung jener Firmen ins Negative rutschen und KI kostspieliger machen als den Verzicht darauf.
Künstliche Intelligenz – Umweltschädlich!?
Abseits der Probleme mit der Wirtschaftlichkeit der KI stellt sich auch das Problem, dass die Rechenzentren, welche die KI betreiben, hohe umweltschädliche Kosten verursachen. Zum einen ist da die große Menge an Rohstoffen, die für den Bau der einzelnen Rechner benötigt wird. Beispielsweise benötigt ein gewöhnlicher 2-kg-Computer 800 kg Rohstoffe für seine Produktion.
Daneben produzieren die Rechenzentren giftige Abfallstoffe, die oft Quecksilber und Blei enthalten. Dies wird ergänzt durch den hohen Strom- und Wasserverbrauch, der durch Rechenzentren hervorgerufen wird. So verbrauchen die weltweiten Rechenzentren bald sechsmal so viel Wasser wie Dänemark. Und in Irland, einem Knotenpunkt für Rechenzentren, macht der Stromverbrauch dieser Anlagen fast 35 Prozent des landesweiten Verbrauchs aus.
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