++ ARCHIVBILD ++ Energiehunger als größte Hürde © APA - Austria Presse Agentur
Der weltweite Milliarden-Ausbau der künstlichen Intelligenz (KI) stellt laut Boston Consulting Group (BCG) keine klassische Spekulationsblase dar. Die führenden Tech-Konzerne würden die Infrastrukturinvestitionen weitgehend aus dem eigenen Cashflow finanzieren statt über Schulden, sagte BCG-Senior-Partner Nikolaus Lang im APA-Gespräch. Der eigentliche Engpass der nächsten Jahre liege nicht beim Kapital, sondern bei der Energieverfügbarkeit.
Nach Berechnung von BCG summierten sich die weltweiten Kapitalinvestitionen der fünf großen Hyperscaler (Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft, Oracle) zwischen 2022 und 2030 auf 4,6 Billionen US-Dollar (rund 4,2 Billionen Euro). Um diesen Ausbau wirtschaftlich zu tragen, seien bis 2030 jährliche Einnahmen von 2,6 Billionen US-Dollar im Gesamtökosystem erforderlich. Den Großteil davon müssten Unternehmenskunden mit 1,8 Billionen US-Dollar pro Jahr beisteuern, was einer Aufstockung der weltweiten IT-Budgets um rund 13 Prozent entspräche. "Die nächsten zwei bis drei Jahre sind von absolut essenzieller Wichtigkeit", betonte Lang im Gespräch mit der APA. "Wenn es nicht gelingt, in den nächsten zwei bis drei Jahren die KI-Adoption nach oben zu bekommen, wenn es nicht gelingt, KI nachhaltig produktivitäts- und effizienzsteigernd einzusetzen, dann ergibt sich daraus natürlich ein Fragezeichen."
Energiebedarf als Haupthindernis beim Infrastrukturausbau
Das Risiko eines erneuten Markteinbruchs stuft der BCG-Experte dennoch geringer ein als während der Dotcom-Blase um die Jahrtausendwende. Damals seien viele Vorhaben hochgradig fremdfinanzierte Spekulationen gewesen, während die heutigen Branchenriesen ihre Ausgaben aus laufenden Einnahmen deckten. Zudem machen die Investitionen in die geplante KI-Infrastruktur im Jahr 2030 geschätzte drei bis vier Prozent des US-Bruttoinlandsprodukts aus, während der historische Eisenbahnausbau im Jahr 1872 sechs Prozent erreicht habe. Als primäre Wachstumsbremse identifiziert Lang die globale Energieversorgung. "Ich glaube, dass das Kapital keine Grenze ist. Ich glaube ehrlich gesagt, dass theoretisch auch die Verfügbarkeit von Halbleitern keine Problematik darstellt. Das, was ich eher schwierig finde, ist die Thematik der Energie: Energiekosten an und für sich und die Verfügbarkeit von Energie", hielt Lang fest. In manchen Ländern dauere der Netzanschluss eines Rechenzentrums bis zu zehn Jahre.
In Bezug auf die technologische Souveränität stellt Lang Europa ein schlechtes Zeugnis aus. "Die Europäer haben sowieso keine KI-Souveränität. Punkt", meint der Unternehmensberater. Zwar plane die Europäische Union mit den sogenannten "AI Factories" eine Initiative im Ausmaß von einigen hundert Milliarden Euro über drei Jahre, doch investierten die US-Hyperscaler im selben Zeitraum ein Vielfaches davon. "Wir sind halt, was solche Sachen betrifft, immer um Faktoren zu klein, was die Kapitalmobilisierung betrifft", so Lang. Europa verfüge zwar über 220.000 KI-Spezialisten und starke Forschung, scheitere aber regelmäßig an der kommerziellen Skalierung. "Wie so oft in Europa ist das Thema Exploration da, aber nicht Exploitation", analysierte Lang.
Hohe Schatten-KI-Quote bei mangelnder Governance
Neben der Infrastruktur befasste sich BCG in einer weiteren Erhebung mit der betrieblichen Governance. Ein zentrales Ergebnis lautet: Zu strenge Verbote führten im Unternehmensalltag vermehrt zur Nutzung ungenehmigter KI-Werkzeuge ("Schatten-KI"). Im Schnitt nutzten 16 Prozent der Beschäftigten unerlaubte Anwendungen. Bei sehr restriktiven Betrieben steige dieser Anteil bei knapp der Hälfte der Firmen auf über 20 Prozent. Firmen, die Innovation mit klarer Governance böten, erzielten hingegen einen dreifachen wirtschaftlichen Wertbeitrag (ROI) im Vergleich zu zögerlichen Unternehmen. "Wenn der Accountable Innovator da ist, wo es eine Governance gibt, wo zu jedem Prozess eine Risikoeinstufung stattfindet, wo eine Freigabe notwendig ist, haben Sie weniger als 10 Prozent der Mitarbeiter, die eine Schatten-KI entwickeln", verdeutlichte Lang.
Auf den Arbeitsmarkt und den österreichischen Mittelstand blickt Lang differenziert. Die oft zitierten enormen Token-Kosten von bis zu 21.200 US-Dollar pro Mitarbeiter und Jahr beträfen primär hochspezialisierte Softwareentwickler bei US-Tech-Konzernen, während sie für Wissensarbeiter in traditionellen Betrieben mit rund 1.750 US-Dollar pro Arbeitsplatz nur einen Bruchteil ausmachen würden. Eine flächendeckende Ersetzung menschlicher Arbeitnehmer sieht der Berater nicht. "Zeigen Sie mir die KI, die mir morgen in der Früh mein Brötchen bäckt", so Lang. KI werde stark strukturierte, repetitive Aufgaben in Bereichen wie Software-Coding, Kundenservice oder Verwaltung übernehmen und dadurch Kapazitäten für höherwertige Tätigkeiten freisetzen.