Over-accumulating AI. Rationale and fault lines beyond the US AI investment boom

In den Mitte der 2020er Jahre beobachtete die Welt, wie eine neue Welle der Technologie durch die Wirtschaft fegte und versprach, die Art und Weise, wie wir arbeiten, erschaffen und denken, neu zu gestalten. Diese Technologie, bekannt als künstliche Intelligenz, stützt sich auf enorme Mengen an Rechenleistung, die in riesigen Rechenzentren gespeichert sind. Um diese Zentren zu bauen, begannen einige wenige gigantische Technologieunternehmen, Geld in einem Tempo auszugeben, wie man es in der Geschichte noch nie zuvor gesehen hat. Sie pumpten Milliarden in den Kauf spezialisierter Computerchips und den Bau von Anlagen, um diese zu betreiben. Dieser Anstieg der Ausgaben trieb die Aktienkurse dieser Unternehmen in die Höhe und wurde zu einem wichtigen Motor für das Wirtschaftswachstum in den Vereinigten Staaten. Doch eine solch schnelle und massive Investition wirft unter Ökonomen oft die Frage auf: Ist dieses Wachstum auf festem Boden gebaut oder ist es eine Blase, die kurz vor dem Platzen steht? Die Sorge gilt nicht nur der Frage, ob die Technologie funktioniert, sondern ob sich das ausgegebene Geld jemals durch die daraus entstehenden Produkte und Dienstleistungen wieder einspielen lässt. Wenn die Erträge nicht den Kosten entsprechen, könnte das gesamte System vor einer plötzlichen und schmerzhaften Korrektur stehen.

Ein Team von Forschern der Universität Genf, Gaia Valenti und Cédric Durand, setzte sich zum Ziel, diese Situation durch die Linse der Wirtschaftsgeschichte zu untersuchen. Sie betrachteten den aktuellen Boom nicht nur als eine technologische Erfolgsgeschichte, sondern als eine potenzielle Krise der „Überakkumulation“. In einfachen Worten beschreibt dieses Konzept eine Situation, in der Unternehmen durch Wettbewerb dazu gezwungen werden, so viel Geld zu investieren, dass mehr Kapital zur Verfügung steht, als es profitable Möglichkeiten gibt, dieses einzusetzen. Die Forscher argumentierten, dass der Enthusiasmus um die künstliche Intelligenz zwar von einem einzigen, optimistischen Pfad getrieben wird, auf dem die Produktivität ewig steigt und die Nachfrage unendlich wächst, der Pfad zum Crash jedoch weitaill viel komplizierter ist. Sie identifizierten drei verschiedene Wege, auf denen der Boom scheitern könnte, wobei jeder mit den anderen interagiert und so eine fragile Situation schafft.

Der erste Weg in die Schwierigkeiten liegt im Finanzsystem selbst. Die Forscher fanden heraus, dass die massiven Ausgaben der Tech-Giganten nicht durch die Gewinne gedeckt werden, die diese Unternehmen derzeit erwirtschaften. Stattdessen verlassen sie sich stark auf Schulden und komplexe Finanzgeschäfte, die sie miteinander verknüpfen. Beispielsweise leihen sich einige Unternehmen enorme Summen, um Rechenzentren zu bauen, während andere langfristige Verträge unterzeichnen, um Rechenleistung von eben diesen Zentren zu beziehen. Dies schafft einen Kreislauf, in dem der Wert eines Unternehmens vom Erfolg eines anderen abhängt. Wenn die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz nicht so schnell wächst wie vorhergesagt, könnten sich diese Unternehmen nicht mehr in der Lage sehen, ihre Rechnungen zu bezahlen. Da ihre Finanzen so tief miteinander verwoben sind, könnte ein Problem für den einen schnell auf alle anderen übergreifen und potenziell einen breiteren Finanzschock auslösen.

Der zweite Weg umfasst die physischen und politischen Hürden beim Bau der notwendigen Infrastruktur. Die Forscher wiesen darauf hin, dass es für Unternehmen zwar immer einfacher geworden ist, riesige Mengen an Geld zu sichern, der tatsächliche Bau der Rechenzentren jedoch zunehmend schwierig wird. Diese Einrichtungen benötigen enorme Mengen an Strom und Wasser und müssen auf Land errichtet werden, das oft lokalem Widerstand ausgesetzt ist. In den Vereinigten Staaten haben viele Bundesstaaten bereits damit begonnen, den Bau von Rechenzentren aufgrund von Bedenken hinsichtlich des Energieverbrauchs und der Umweltauswirkungen einzuschränken oder zu verzögern. Darüber hinaus ist die Versorgung mit den spezialisierten Chips, die benötigt werden, um diese Systeme zu betreiben, anfällig für globale Konflikte und Unterbrechungen der Lieferketten. Das bedeutet, dass Unternehmen selbst dann, wenn sie das Geld zum Ausgeben haben, die Technologie möglicherweise nicht schnell genug in funktionierende Technik umwandeln können, um die Erwartungen der Investoren zu erfüllen.

Der dritte und vielleicht grundlegendste Weg zur Krise betrifft die eigentliche Arbeit, die die künstliche Intelligenz leisten soll. Der gesamte Boom wird durch das Versprechen gerechtfertigt, dass diese Maschinen die menschlichen Arbeitskräfte wesentlich produktiver machen, sodass Unternehmen ihre enormen Investitionen wieder einspielen können. Die Forscher fanden jedoch Hinweise darauf, dass dieses Versprechen möglicherweise nicht halten wird. Zwar kann künstliche Intelligenz spezifische Aufgaben beschleunigen, sie stört jedoch oft die Art und Weise, wie Teams zusammenarbeiten. Sie kann zu einer Situation führen, in der jüngere Mitarbeiter die Chance verlieren, wesentliche Fähigkeiten zu erlernen, weil sie die Arbeit nicht selbst ausführen, und erfahrene Mitarbeiter überfordert sind, wenn sie versuchen, die Ergebnisse der Maschine zu überprüfen. Dies kann zu einem Rückgang der allgemeinen Arbeitsqualität und einem Verlust der Motivation führen. Wenn die Technologie nicht die erwarteten Verbesserungen in der Arbeitsweise der Menschen liefert, wird die Nachfrage nach ihr stagnieren und die massiven Investitionen in ihren Aufbau werden sich nicht auszahlen.

Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass der Ausgang dieses Booms ungewiss ist, skizzierten jedoch zwei mögliche Zukünfte. Eine Möglichkeit ist ein „KI-Winter“, in dem die Blase platzt, die Investitionen zusammenbrechen und die Technologie in eine kleinere, weniger einflussreiche Rolle in der Wirtschaft zurückfällt. Ein anderes, vielleicht wahrscheinlicheres Szenario ist das, was sie als „KI-Tristesse“ (AI Gloom) bezeichnen. In dieser Zukunft verschwindet die Technologie nicht, aber sie liefert auch nicht die massiven wirtschaftlichen Gewinne, die versprochen wurden. Die Unternehmen, die die Infrastruktur aufgebaut haben, bleiben mächtig, aber die Wirtschaft als Ganzes erfährt nicht den erwarteten Wohlstand. Stattdessen werden die Kosten für die Aufrechterhaltung dieses teuren Systems an die Gesellschaft weitergegeben, und die Macht einiger weniger großer Technologieunternehmen wird noch stärker gefestigt. Die Studie legt nahe, dass die Technologie zwar real ist, die wirtschaftliche Logik, die ihre derzeitige Expansion vorantreibt, jedoch voller Gefahren steckt, und dass der Weg nach vorn weitaus weniger sicher ist, als es der Hype vermuten lässt.