Auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos im Januar 2026 warnte Microsoft-CEO Satya Nadella, dass künstliche Intelligenz (KI) ohne eine breitere Verbreitung ihr Potenzial nicht entfalten könne und an gesellschaftlicher Legitimität verlieren werde, insbesondere angesichts der energiepolitischen Herausforderungen. Ein am 28. Januar, wenige Tage nach seiner Rede, von der OECD veröffentlichtes Dokument dürfte ihn beruhigen. Es zeigt, dass die Nutzung von KI durch Privatpersonen in allen Mitgliedsländern der Organisation rasch zunimmt, während sich der Einsatz in Unternehmen weiter ausbreitet. Es bestehen jedoch Risiken einer Blockade.
Fast 37 Prozent der Einwohner der 38 OECD-Länder nutzten im Jahr 2025 generative KI-Tools, was verdeutlicht, wie schnell sich diese Technologie – kaum drei Jahre nach ihrem Aufkommen – in den Alltag integriert. Laut der OECD-Datenbank verläuft die Verbreitung jedoch je nach Land und den verschiedenen Bevölkerungsgruppen innerhalb dieser Länder weiterhin uneinheitlich. Insgesamt sind die größten Unterschiede nach Alter zu beobachten, mit einer Differenz von mehr als fünfzig Prozentpunkten zwischen der Altersgruppe der 16- bis 24-Jährigen, deren Nutzungsrate bei 67,7 Prozent liegt, und der Altersgruppe der 55- bis 74-Jährigen, bei der sie gerade einmal 14,1 Prozent beträgt.
Auch die Unterschiede hinsichtlich des Bildungs- und Einkommensniveaus sind mit rund 21 Prozentpunkten deutlich. Dagegen ist der geschlechtsspezifische Unterschied bei der Nutzung von KI mit 4,2 Prozentpunkten zugunsten der Männer relativ gering. Besonders hoch ist die Nutzung unter Studierenden: Drei Viertel von ihnen haben generative KI-Tools genutzt. Die Nutzung ist auch unter Erwerbstätigen (41,1 Prozent) und sogar unter Arbeitslosen (36,7 Prozent) weit verbreitet. Bei Rentnern und anderen nicht erwerbstätigen Gruppen sind die Nutzungsraten mit 12,5 Prozent jedoch deutlich geringer.
Nur ein Land, Norwegen, weist eine Nutzungsrate von über fünfzig Prozent auf, aber elf weitere liegen bei über vierzig Prozent: Dies gilt für Belgien, die Niederlande, Irland und Luxemburg (42,5 Prozent). Dagegen sind die Akzeptanzraten in Deutschland (32,3 Prozent), Japan (26,7) und Italien (20) überraschend niedrig. Parallel zum Anstieg der Nutzung durch Privatpersonen hat die Akzeptanz von KI in Unternehmen weiter zugenommen. Obwohl KI dort bereits seit etwa zwanzig Jahren existiert, wurde sie in jüngster Zeit durch die Verbreitung generativer KI-Tools für die breite Öffentlichkeit, wie ChatGPT und Copilot, beflügelt. Im Jahr 2025 gaben 20,2 Prozent der Unternehmen an, KI zu nutzen, gegenüber 8,7 Prozent im Jahr 2023 – was einer 2,3-fachen Steigerung der Einführungsrate entspricht. Das Wachstum hat sich jedoch verlangsamt.
Die Nutzung ist je nach Land nach wie vor sehr uneinheitlich: In Dänemark, Finnland und Schweden liegt sie bei über 35 Prozent, in fünf weiteren Ländern, darunter Belgien, die Niederlande und Luxemburg (33,6 Prozent), während sie in gut einem Dutzend weiterer Länder hinterherhinkt, die die 20-Prozent-Marke nicht (oder nur knapp) überschreiten (Frankreich, Spanien, Italien, Irland, Polen oder die Türkei).
Auch je nach Unternehmensgröße gibt es große Unterschiede: 52 Prozent der Unternehmen mit mehr als 250 Beschäftigten setzen KI ein, das sind dreimal so viele wie bei Unternehmen mit zehn bis 49 Beschäftigten (17,4 Prozent). Ein französischer Experte ist der Ansicht, dass zu viele kleine Unternehmen KI noch immer als „Spielerei“ betrachten. Es überrascht nicht, dass Unternehmen aus dem Informations- und Kommunikationssektor hier führend sind: 57,3 Prozent setzen sie ein – ein Anteil, der sich in der gesamten OECD innerhalb von drei Jahren verdoppelt hat und in einigen Ländern wie Schweden (88 Prozent), Österreich und Finnland (jeweils 80 Prozent) fast die Obergrenze erreicht hat. Die anderen Branchen liegen weit zurück, mit einer Verbreitung von nur 20,2 Prozent im verarbeitenden Gewerbe, 12,7 Prozent im Gastgewerbe oder 11,8 Prozent im Baugewerbe. Doch aufgrund eines Aufholeffekts ist gerade in diesen Bereichen das Wachstum am schnellsten.
Auch wenn die Akzeptanz der KI bei potenziellen Nutzern zunimmt, könnte ihre Entwicklung dennoch durch hardwarebezogene Faktoren wie die Chipknappheit sowie den Energie- und Wasserverbrauch behindert werden. Die Produktion von Mikroprozessoren kann mit der Nachfrage nicht Schritt halten, zumal die großen Akteure im KI-Bereich Millionen von GPUs (Graphics Processing Units, die die Grundlage für KI-Anwendungen bilden) reservieren, was die Preise in die Höhe treibt und sogar zu Befürchtungen hinsichtlich Lieferengpässen führt. Die Hersteller reiben sich die Hände: Die Nvidia-Aktie hat sich seit April 2025 verdoppelt, und die Marktkapitalisierung des Unternehmens übersteigt 4.500 Milliarden Dollar – das ist dreizehnmal so viel wie im Jahr 2022 – nachdem sie im Herbst 2025 die Marke von 5.000 Milliarden überschritten hatte und damit zum größten Unternehmen der Welt wurde.
Der Stromverbrauch von Rechenzentren ist bereits heute erheblich. Nach Angaben der IEA (Internationale Energieagentur) wird er im Jahr 2026 die Marke von 1.000 Terawattstunden überschreiten – das entspricht dem Verbrauch eines Landes wie Japan. Entgegen einer weit verbreiteten Meinung ist die KI derzeit nicht der Hauptverursacher des Strombedarfs der rund 12.000 Rechenzentren weltweit (von denen zehn Prozent „Hyperscale“-Rechenzentren sind, d. h. sehr große Anlagen, die von den großen Akteuren der Cloud- und Digitalbranche betrieben werden). Doch sie hat bereits erheblichen Einfluss, wenn man bedenkt, dass beispielsweise eine Anfrage an eine generative KI vom Typ ChatGPT im Durchschnitt etwa zehnmal mehr Strom verbraucht als eine herkömmliche Google-Suche. KI macht heute etwa zwanzig Prozent des gesamten Stromverbrauchs der Rechenzentren weltweit aus, und für die kommenden Jahre wird ein starker Anstieg erwartet; einige Analysen gehen von einem Anteil von 35 bis fünfzig Prozent bereits im Jahr 2030 aus.
Da die bestehenden öffentlichen Netze den Bedarf nicht decken können und die Gefahr einer Stromversorgungsknappheit besteht, die bestimmte Projekte einschränkt oder verzögert, entwickeln die größten Akteure der Branche ihre eigene Stromversorgung mithilfe von Solar- oder Windparks oder sogar kleinen Kernreaktoren (SMR), vor allem in den Vereinigten Staaten. Mehrere Studien weisen jedoch darauf hin, dass ein Großteil des Wachstums der Rechenzentren in Ländern stattfindet, in denen die Stromerzeugung „kohlenstoffintensiver“ ist, sodass der Einsatz von KI dort zu einem Anstieg der Treibhausgasemissionen führen könnte.
Zu den ökologischen Herausforderungen beim Einsatz von KI gehört auch der direkte Wasserverbrauch, vor allem für die Kühlung der Server (Kühltürme, geschlossene Kreisläufe usw.). Laut dem Weltwirtschaftsforum (WEF) sind bei einer Leistung von einem Megawatt etwa 25.000 m³ pro Jahr zu veranschlagen; die sehr großen Rechenzentren, die von den Cloud-Giganten (Amazon, Google, Microsoft, usw.) betrieben werden, haben eine Leistung zwischen 100 und 500 Megawatt pro Standort. Ein „durchschnittliches“ Rechenzentrum mit 300 MW verbraucht also etwa 7,5 Millionen m³ pro Jahr, was dem Verbrauch einer europäischen Stadt mit 140.000 Einwohnern entspricht. In diesen Zahlen ist der Wasserverbrauch für die Stromerzeugung zur Versorgung der Rechenzentren nicht enthalten. In vielen Regionen der Welt, darunter auch in Europa, ist eine deutliche Zunahme von Dürreperioden zu beobachten, die häufiger, länger und intensiver auftreten und größtenteils auf den Klimawandel zurückzuführen sind. Der Wasserverbrauch von Rechenzentren beginnt, die Bewirtschaftung der weltweiten Wasserressourcen zu erschweren – sowohl hinsichtlich der Menge als auch der internen und externen Kosten. p
Finanzielle Probleme
KI-Projekte (Bau von Rechenzentren, Kauf von Chips, Energie- und Wasserversorgung) sind kostspielig. Die vier wichtigsten Akteure – Alphabet (Google), Amazon, Meta (Facebook) und Microsoft haben für das Jahr 2026 Investitionen in Höhe von insgesamt 600 Milliarden Dollar angekündigt – das entspricht 1,6 Milliarden pro Tag –, was einer Steigerung um das 2,5-Fache gegenüber 2025 entspricht, obwohl die Rentabilitätsaussichten weiterhin unklar sind. Die Finanzmärkte beginnen, sich ernsthaft Sorgen zu machen, was die Kapitalbeschaffung – sei es durch Eigenkapital oder Fremdkapital – gefährden könnte, da laut Morgan Stanley die Hälfte der Summen fremdfinanziert werden muss. Die Anleger haben mehrere „Schwergewichte“ abgestraft. Anfang Februar brach die Microsoft-Aktie an der Nasdaq um mehr als 18 Prozent ein, bevor sie sich deutlich erholte. Vom 4. bis zum 10. Februar fiel die Amazon-Aktie um 11,2 Prozent und ließ mehr als 200 Milliarden Dollar an Marktkapitalisierung, nachdem das Unternehmen eine Erhöhung seiner Investitionen um 50 Prozent angekündigt hatte, um seine Dateninfrastruktur und Rechenkapazitäten zu stärken und diese bis 2025 von 130 auf etwa 200 Milliarden zu steigern, während Analysten eher mit einem „Budget“ von 150 Milliarden gerechnet hatten.
Dieser Betrag, die fast dem Dreifachen des Gewinns von 2025 entspricht, wird von einem großen Teil der Finanzwelt als untragbar angesehen, da sie die Rentabilität stark belasten wird, während die direkten Einnahmen aus der KI noch nicht nachhaltig steigen.
Auch Alphabet verzeichnete einen Rückgang, der jedoch mit 4,3 Prozent geringer ausfiel, nachdem das Unternehmen einen Investitionsplan für KI angekündigt hatte, der bis 2026 einen Umfang von 185 Milliarden Dollar erreichen soll – mehr als die kumulierten Ausgaben der letzten drei Jahre. Trotz der vorherrschenden Skepsis gelang es dem Giganten aus Mountain View am 9. und 10. Februar dennoch, 32 Milliarden Dollar aufzunehmen (die Nachfrage war dreimal so hoch), wobei ein Teil davon durch die Emission einer hundertjährigen Anleihe finanziert wurde. gc
