Der KI-Ausbau kostet Billionen – doch wo bleibt die Rendite?

Der Ausbau der KI-Infrastruktur erreicht eine historische Größenordnung. Doch viel Geld in Rechenzentren, Chips und Cloud-Kapazitäten zu stecken, beweist noch nicht, dass sich diese Investitionen auszahlen. Entscheidend ist, ob KI-Anbieter dauerhaft genügend Umsatz erzielen – und ob die Unternehmen, die KI nutzen, tatsächlich produktiver werden. Bislang ist die Bilanz gemischt. Außerdem sind die größten Summen Prognosen für die Zukunft, keine bereits getätigten Ausgaben.

Wie groß ist der KI-Ausbau?

Nach Angaben von J.P. Morgan Asset Management investierten große Cloud-Anbieter 2025 mehr als 400 Milliarden US-Dollar. Für 2026 steuern sie demnach auf knapp 800 Milliarden zu. Das wäre ein kräftiger Anstieg der jährlichen Ausgaben, lässt sich aber nicht direkt mit einer kumulierten Prognose über mehrere Jahrzehnte vergleichen. 9

PwC veranschlagt die weltweiten Investitionen in Rechenzentren bis 2050 in seinem Basisszenario auf 31,6 Billionen US-Dollar. Das ist eine Prognose künftiger Ausgaben, keine Summe, die bereits investiert wurde. Laut Reuters hält PwC den erwarteten Ausbau – selbst inflationsbereinigt – für größer als die Investitionen während der Eisenbahn- und Dotcom-Booms. 111

Auch die US-Schätzungen zeigen, wie groß das Vorhaben ist. Der Ökonom Stijn Van Nieuwerburgh beziffert die mögliche Investitionspipeline für KI-Infrastruktur in den USA von 2025 bis 2032 auf 10,3 Billionen US-Dollar. Im Durchschnitt entspräche das rund 3,6 Prozent des US-Bruttoinlandsprodukts pro Jahr. Auch dabei handelt es sich um eine Schätzung des geplanten Ausbaus, nicht um eine abschließende Bilanz tatsächlich getätigter Ausgaben.

Welche Umsätze könnten die Investitionen rechtfertigen?

Bain schätzt in einer Analyse aus dem Jahr 2025, dass zur Finanzierung der erwarteten KI-Rechenleistung bis 2030 jährlich rund zwei Billionen US-Dollar Umsatz nötig wären. Selbst wenn KI-bedingte Einsparungen berücksichtigt werden, sieht Bain in diesem Szenario eine jährliche Lücke von etwa 800 Milliarden US-Dollar. Das ist eine bedingte Schätzung – kein bereits eingetretener Fehlbetrag.

Die Analyse verweist zugleich auf eine Schwierigkeit für die Investitionsrechnung: Produktivitätsgewinne in bestehenden Märkten könnten allein nicht ausreichen. Zusätzlicher Wert könnte aus neuen Anwendungen und Märkten entstehen, etwa aus Robotern, die mit KI gesteuert werden, oder aus der Entwicklung neuer Materialien für Batterien und Halbleiter. Das sind mögliche künftige Erlösquellen, keine garantierten Ergebnisse. 1

Wichtig ist auch, zwischen den Einnahmen der Anbieter während des Ausbaus und dem Nutzen für die späteren Anwender zu unterscheiden. Ausgaben für Chips, Cloud-Dienste und den Bau von Rechenzentren bringen den Zulieferern Umsätze. Sie zeigen für sich genommen aber nicht, dass Unternehmen mit KI genug verdienen oder einsparen, um die Infrastruktur im derzeitigen Tempo weiter zu finanzieren.

Sind Produktivitätsgewinne schon zu erkennen?

Es gibt erste Anzeichen dafür, dass sich KI-Investitionen in Umsätze verwandeln. Gleichzeitig mahnen andere Daten zur Vorsicht. J.P. Morgan berichtet von stark wachsenden Cloud-Umsätzen. Das Wachstum der US-Arbeitsproduktivität lag in den letzten drei Quartalen im Schnitt jedoch bei etwa 1,3 Prozent – laut J.P. Morgan eher auf dem niedrigen Niveau der 2010er-Jahre als ein klarer Hinweis auf einen KI-bedingten Schub. 915

Auch viele Unternehmen tun sich laut einem Reuters-Bericht noch schwer damit, nennenswerte Erträge aus ihren KI-Investitionen zu erzielen. In einer dort zitierten Befragung von Führungskräften sagten 15 Prozent der Befragten, KI habe ihre Gewinnmargen im Vorjahr verbessert. In einer anderen Umfrage berichteten 5 Prozent von einem breit spürbaren Nutzen. Die Ergebnisse beziehen sich auf bestimmte Befragungen und Zeiträume, nicht auf sämtliche Unternehmen. Sie zeigen aber die Kluft zwischen hohen Erwartungen und bislang nachgewiesenen Erträgen.

Kann sich die Rendite erst in Jahrzehnten zeigen?

Ein später Nutzen ist möglich – aber keine Garantie dafür, dass sich die heutigen Investitionen am Ende rechnen. Die Ökonomin Diane Coyle hat darauf hingewiesen, dass die Produktivitätseffekte früherer grundlegender Technologien etwa 10 bis 50 Jahre brauchen konnten, bis sie sichtbar wurden. Der historische Vergleich spricht dafür, neue Technologien nicht allein nach ihren frühen Ergebnissen zu beurteilen. Er ist jedoch kein Zeitplan für die Wirkung von KI. 8

Die Finanzierung muss trotzdem schon heute gesichert werden. Van Nieuwerburghs Schätzung beschreibt einen erheblichen Investitionsbedarf, bevor ein gesamtwirtschaftlicher Nutzen feststeht. Auch die von Bain bezifferte Umsatzlücke hängt von Annahmen zu künftiger Nachfrage nach Rechenleistung, Kosten und Einsparungen ab. Beide Zahlen zeigen, wie groß die Wette ist – sie sagen nicht abschließend voraus, ob sie aufgeht oder scheitert.

Das Fazit

Die Prognose von PwC setzt den KI-Ausbau in eine Größenordnung, die in dem Vergleich des Unternehmens frühere Eisenbahn- und Dotcom-Booms übertrifft. Zugleich steigen die jährlichen Investitionen großer Cloud-Anbieter bereits rasant. Um diesen Einsatz zu rechtfertigen, muss KI nicht nur den Infrastruktur-Anbietern Umsätze bringen: Auch bei den Anwendern müssten dauerhafte Vorteile entstehen – etwa durch höhere Produktivität oder neue Märkte.

Ob diese Erträge groß genug ausfallen und wie lange es bis dahin dauert, lässt sich bislang nicht sicher sagen. Das Wachstum der Cloud-Umsätze ist ermutigend. Die jüngsten Produktivitätsdaten und Unternehmensumfragen belegen jedoch noch keinen gesamtwirtschaftlichen Nutzen in der Größenordnung, die die Investitionsprognosen erwarten lassen. 915