In einem Interview mit dem Sender CNBC am 28. Oktober äußerte sich Bill Gates, der sich normalerweise selten und zurückhaltend äußert, besorgt über das Vorhandensein einer „KI-Blase“, vergleichbar mit der Internetblase in den 1990er Jahren, deren Platzen ihm sehr schlechte Erinnerungen hinterlassen hat. Andere „ maßgebliche Stimmen “, aus der Tech-Branche wie Luc Julia, Mitbegründer von Siri, aber auch aus dem Bankensektor wie Jamie Dimon, CEO von J.P. Morgan Chase, oder Esther Duflo, Nobelpreisträgerin für Wirtschaftswissenschaften 2019, äußerten dieselben Befürchtungen. Diese wurden im September und Oktober vom IWF aufgegriffen. Bereits in der ersten Novemberwoche schien es, als würde die Blase platzen, als der Nasdaq-100-Index um fünf Prozent einbrach, was laut der Financial Times den wichtigsten Akteuren der Branche einen Verlust von fast einer Billion Dollar an Marktkapitalisierung bescherte, wobei allein zwei Drittel davon auf Nvidia und Microsoft entfielen. Ist dies der Beginn eines Abwärtstrends ?
Große börsennotierte Unternehmen, die mehr oder weniger direkt mit KI zu tun haben, sind zu den Lieblingen der Finanzmärkte geworden, vor allem in den USA, da sie alle amerikanisch sind. Innerhalb eines Jahres stieg der Kurs von Nvidia um ein Drittel (innerhalb von drei Jahren hat er sich um das 15,4-Fache erhöht) und der von Alphabet um sechzig Prozent. Bei Apple und Microsoft fiel der Anstieg zwar geringer aus, war aber dennoch nachhaltig: Beide legten um rund zwanzig Prozent zu. Damit erreichten ihre Marktkapitalisierungen bisher ungekannte Höhen. Am 29. Oktober überschritt die Marktkapitalisierung von Apple die Marke von 4 000 Milliarden Dollar. Microsoft hatte diese Marke bereits drei Monate zuvor überschritten. Am nächsten Tag wurde Nvidia, ein in der breiten Öffentlichkeit weniger bekanntes Unternehmen, mit mehr als 5.000 Milliarden Dollar zum weltweit größten Unternehmen nach Marktkapitalisierung – kaum vier Monate, nachdem es die 4.000-Milliarden-Marke überschritten hatte. Zu dieser Liste müssten noch die unzähligen nicht börsennotierten Start-ups hinzugezählt werden, allen voran OpenAI, der Entwickler von ChatGPT, dessen Wert auf 500 Milliarden Dollar geschätzt wird – das ist eineinhalb Mal so viel wie der weltweite Luxusgigant LVMH.
Alle von Börsenanlegern üblicherweise herangezogenen Kennzahlen deuten auf eine Überbewertung der Technologiewerte hin. So wiesen die im Nasdaq-100-Index enthaltenen Titel (der innerhalb eines Jahres um rund zwanzig Prozent gestiegen ist, gegenüber 13,5 Prozent beim breiter gefassten S&P 500) wiesen über einen längeren Zeitraum ein KGV (Kurs-Gewinn-Verhältnis) von etwa 24 auf, was bedeutet, dass der Aktienkurs das 24-Fache der geschätzten Gewinne beträgt. Anfang November 2025 liegt er im Durchschnitt bei 38. Microsoft hat ein geschätztes KGV von 36,4, Apple von 36 und Amazon von 34, während das von Nvidia fast 63 erreicht !
Diese Unternehmen geben im Bereich der KI den Ton an, da sie die wichtigsten Anbieter von Hardware (Chips), Infrastruktur (Rechenzentren), Software und Cloud-Speicherplatz sind. Aufgrund der rasanten Verbreitung dieser „bahnbrechenden“ Technologie sehen sie sich mit einer Endnachfrage konfrontiert, die in manchen Fällen sogar schwer zu befriedigen ist, wie man am Beispiel der Online-Datenspeicherung sieht. Hohe Geschäftstätigkeit und Gewinnaussichten sind Kriterien, die von Investoren geschätzt werden, die sich seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 auf diese Aktien stürzen. Gleichzeitig machen sie keinen Hehl mehr aus ihrer Besorgnis, die durch Zweifel daran genährt wird, wie sich die kolossalen Investitionen innerhalb eines angemessenen Zeitraums rentabilisieren lassen. Nach Angaben der Schweizer Bank UBS dürften die Ausgaben im Bereich der KI im Jahr 2025 375 Milliarden Dollar erreichen und 2026 die 500-Milliarden-Marke überschreiten – allein in den USA; Zahlen, die durch die ständigen Ankündigungen neuer Projekte schnell überholt sind. Der Bau von Rechenzentren und der dafür erforderlichen Strominfrastruktur (bis 2025 wird Microsoft 80 Milliarden Dollar und Alphabet 75 Milliarden Dollar dafür aufgewendet haben) kurbelt das US-BIP an und gleicht die negativen Auswirkungen der Entscheidungen unter Trump aus.
Die Investitionen sind umso bedeutender, als sie häufig erneuert werden müssen, insbesondere aufgrund der raschen Veralterung der Prozessoren, da alle 12 bis 24 Monate neue Chips auf den Markt kommen. Die Investitionen werden zur Hälfte aus den Liquiditätsreserven finanziert: Zwischen 2023 und 2025 hat sich der „Liquiditätsverbrauch“ der „Magnificent Seven“ (die fünf GAFAM-Unternehmen sowie Nvidia und Tesla) auf 385 Milliarden Dollar verdoppelt. Der Rest wird durch klassische Kredite (140 Milliarden im Jahr 2025 laut Goldman Sachs) und vor allem durch Anleiheemissionen finanziert. Seit Anfang 2025 haben sie Anleihen im Wert von 200 Milliarden Dollar begeben, was einem Viertel der privaten Anleiheemissionen entspricht. Ende Oktober führte Meta die größte Unternehmensanleiheemission des Jahres 2025 durch: 30 Milliarden Dollar mit Laufzeiten von fünf bis vierzig Jahren. Die Märkte waren bereit, dem Unternehmen das Vierfache davon zu leihen. Zur gleichen Zeit nahm der Softwarehersteller Oracle 18 Milliarden auf, während Alphabet Anfang November Anleihen im Wert von 22 Milliarden Dollar mit Laufzeiten von drei bis fünfzig Jahren zu einem großzügigen Zinssatz platzierte.
Um zu erfahren, ob sich diese gigantischen Ausgaben amortisieren lassen, muss man die Endnachfrage betrachten – sowohl die der Privatpersonen als auch die der Unternehmen. Zahlreiche Privatpersonen nutzen KI in ihrem Alltag, vor allem in den Industrieländern. Allein ChatGPT zählt nur drei Jahre nach seiner Einführung weltweit 800 Millionen wöchentliche Nutzer, was zehn Prozent der Weltbevölkerung entspricht. Doch die private Nutzung von KI, wie Sprachassistenten, Chatbots, die Erzeugung von Bildern oder Texten sowie Empfehlungstools (für Musik, TV-Serien, Einkäufe und manchmal auch das Liebesleben), bleibt im Vergleich zum Potenzial der vorhandenen Tools noch recht einfach. Dies hat zur Folge, dass sich die überwiegende Mehrheit der Nutzer mit kostenlosen Versionen begnügt, die oft als ausreichend für einen gelegentlichen oder moderaten Gebrauch angesehen werden. Nur etwa fünf Prozent der Privatpersonen, vor allem unter den Jüngsten (Generation Z), sind bereit, für erweiterte KI-Funktionen zu zahlen.
Die derzeitige „geringe Monetarisierung“ von KI-Diensten für Privatkunden lässt viel Raum für Verbesserungen, ohne dass sich dabei ein klarer Trend abzeichnet, wie diese Dienste rentabler gestaltet werden könnten. Auf Unternehmensseite sieht es auf den ersten Blick besser aus. Dort nutzen proportional mehr Unternehmen als Privatpersonen KI. In der EU liegt die Einführungsrate bei etwa fünfzig Prozent, wobei je nach Branche, Unternehmensgröße und Standortland große Unterschiede bestehen. Bis 2030 könnte der Einsatz von KI weit verbreitet sein. Zudem ist der Erwerb der wichtigste Weg zum Zugang zu KI-Technologien, noch vor der internen Entwicklung oder anderen kostenlosen Möglichkeiten. Mehr als sieben von zehn Unternehmen, die KI nutzen, beziehen KI-Software oder -Systeme über den Kauf von Lizenzen oder Abonnements.
Doch zwischen den Versprechungen der künstlichen Intelligenz und ihren konkreten Ergebnissen besteht nach wie vor eine große Kluft. Ende September 2025 veröffentlichte das US-amerikanische Beratungsunternehmen Oliver Wyman die wichtigsten Ergebnisse einer Studie zur Integration von KI in Unternehmensstrategien. Von den Unternehmen, die mit KI arbeiten, befinden sich zwei Drittel noch in einer Erkundungsphase. Vierzig Prozent der Führungskräfte geben an, dass sie keine greifbaren Auswirkungen sehen, während zehn bis fünfzehn Prozent beginnen, die Auswirkungen wahrzunehmen. „Es gibt keinen Wow-Effekt“, so das Beratungsunternehmen, das es als noch besorgniserregender erachtet, dass von 5.000 erfassten Anwendungsfällen nur zwanzig eine echte Wirkung zeigen. Zwei Monate zuvor, im Juli 2025, hatte das NANDA-Team (Networked Agents And Decentralized Architecture) des MIT ein Dokument mit dem Titel „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 “ veröffentlicht, das auf 500 Interviews mit Führungskräften und Managern sowie auf der Analyse von mehr als 300 Fallbeispielen zum Einsatz generativer KI-Projekte in Unternehmen basiert. Daraus geht hervor, dass sich nur fünf Prozent der Projekte positiv auf den Umsatz der Unternehmen auswirken würden, was bedeutet, dass 95 Prozent scheitern und keine spürbaren finanziellen Auswirkungen erzielen.
Diese Studie bestätigte die Ergebnisse einer von IBM im Mai 2025 veröffentlichten Studie. Darin zeigte sich zunächst, dass nur sechzehn Prozent der umgesetzten Projekte unternehmensweit eingeführt wurden. Das wichtigste Ergebnis war jedoch, dass drei Viertel der Unternehmen, die sich mit KI befassten, den erwarteten Return on Investment nicht erreicht hatten. Die Hauptursache dafür ist Übereilung. Aus dem Wunsch heraus, schnell KI-basierte Lösungen zu entwickeln, aus Angst, von der Konkurrenz abgehängt zu werden (die berühmte „Fear Of Missing Out“), haben sich viele Unternehmen auf einen „ blinden Wettlauf“ gestürzt, ohne alle Einzelheiten eines solchen Projekts zu kennen. Fast zwei Drittel der befragten Führungskräfte räumten ein, dass das Risiko, den Anschluss zu verlieren, „sie dazu treibt, in bestimmte Technologien zu investieren, noch bevor sie ein klares Verständnis davon haben, welchen Nutzen diese für das Unternehmen haben“.
Angesichts dieser Schwierigkeiten könnten viele Unternehmen dazu veranlasst werden, ihre Nachfrage zu drosseln, zumal die neuesten KI-Modelle wie GPT-5 enttäuscht haben, was sich unweigerlich auf die Rentabilität ihrer Lieferanten und die der Lieferanten ihrer Lieferanten auswirken würde. Einige Experten versuchen zu beruhigen, indem sie darauf hinweisen, dass die großen Akteure im KI-Bereich – anders als Ende der 90er Jahre – rentabel sind (damals musste beispielsweise Amazon neun Jahre warten, bevor es einen ersten Jahresgewinn erzielte). Doch diese Feststellung täuscht. Unter den großen Unternehmen, die im KI-Bereich tätig sind, ist nur Nvidia hochspezialisiert; die anderen, wie Apple, Amazon oder Meta, verfügen über weitere Einnahmequellen, die ein „Gewinnminimum“ sichern. Dagegen haben nicht börsennotierte Start-ups, selbst wenn sie eine beachtliche Größe haben, ein echtes Rentabilitätsproblem: Laut der Financial Times soll OpenAI im ersten Halbjahr 2025 acht Milliarden Dollar verloren haben und könnte im zweiten Halbjahr trotz eines stark steigenden Umsatzes ebenso viel verlieren.
Investoren können durchaus Geduld zeigen. Doch wenn die Ergebnisse ausbleiben, könnten sie sich von KI-bezogenen Aktien abwenden. Im März 2000 führte das Platzen der Internetblase dazu, dass der Nasdaq-Index innerhalb von 18 Monaten fast 80 Prozent seines Wertes verlor. Der Wertverlust zulasten der Anleger führte zu einer anhaltenden Vertrauenskrise insbesondere im Technologiesektor und auf den Finanzmärkten im Allgemeinen. Der Nasdaq brauchte genau fünfzehn Jahre, um wieder das Niveau vom März 2000 zu erreichen, während der weniger spezialisierte Dow Jones dafür nur sechseinhalb Jahre benötigte. Auch wenn heute niemand mehr an ein solches Szenario zu glauben scheint, wird nach der Korrektur von Anfang November oft von einer möglichen Kurskorrektur von 15 bis 20 Prozent bei den KI-Unternehmen gesprochen. Da jedoch der Gesamtwert der „Sieben Großen“ fast die Hälfte des Wertes der im S&P 500 vertretenen Unternehmen ausmacht – die stärkste Konzentration seit über fünfzig Jahren –, könnten die finanziellen Auswirkungen insgesamt erheblich sein und aufgrund der Abhängigkeit der USA (und damit auch der ganzen Welt) von Investitionen in KI schädliche Folgen für die Realwirtschaft haben.
