A-Infos (de) France, UCL AL #364 - Politik - Wirtschaft: Wird generative KI Big Tech zu Fall bringen? (ca, en, it, fr, pt, tr)[maschinelle Übersetzung]

In nur wenigen Jahren ist generative KI in den Medien, insbesondere im 
Internet, allgegenwärtig geworden. Diese Technologie wirft ökologische 
und soziale Fragen auf, die bereits ausführlich diskutiert wurden, auch 
in dieser Zeitschrift[6]. Die Frage, die wir hier stellen, lautet 
jedoch: Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat das Aufkommen dieser 
Technologie? Wer finanziert sie, zu welchen Zwecken und mit welchen 
bisherigen Ergebnissen, und mit welchen Folgen für die 
Technologiebranche und die kapitalistische Wirtschaft im Allgemeinen?

Diese Frage ist berechtigt, da generative KI in den letzten Jahren von 
großen Technologieunternehmen - selbst im Verhältnis zu den enormen 
Umsätzen des Sektors - kolossal investiert wurde. Die Kapitalrendite 
wird daher von der Finanzwelt genau beobachtet. Wie wir sehen werden, 
hat sie die eingegangenen Risiken nur langsam gedeckt.

Seit der Ankündigung von ChatGPT durch OpenAI im November 2022 ist der 
Medienrummel um diese Technologien beträchtlich, und ihre vermeintlichen 
Auswirkungen auf die Wirtschaft wurden ausführlich diskutiert. Wir hören 
oft dramatische Prognosen über die Auswirkungen auf die Beschäftigung: 
ChatGPT könnte fast jeden arbeitslos machen, und kein Fertigungssektor 
dürfte verschont bleiben.

Die prognostizierte Revolution scheint jedoch länger zu dauern als 
erwartet. Eine kürzlich veröffentlichte MIT-Studie[1]untersuchte die 
Einführung dieser Technologie in einer Vielzahl von Unternehmen. Die 
Ergebnisse verdeutlichen zweierlei: Erstens ist das Interesse der 
Unternehmen überwältigend: Mehr als 80 % von ihnen geben an, mindestens 
ein internes generatives KI-Projekt gestartet zu haben. Diesem Ergebnis 
steht der zweite Punkt gegenüber: In der überwiegenden Mehrheit der 
Fälle (95 % der Unternehmen) befinden sich diese Projekte in der 
Pilotphase und wurden nicht wirklich in der Produktion umgesetzt. 
Generell schätzt die Studie, dass die Einführung generativer KI in den 
meisten untersuchten Branchen nur begrenzte strukturelle Veränderungen 
bewirkt hat.

Zur Erklärung dieses Phänomens verweist die Studie auf eine technische 
Einschränkung: die Unfähigkeit dieser Tools, aus ihren Fehlern zu lernen 
und Nutzerfeedback zu nutzen, um ihre Relevanz zu verbessern und an den 
Kontext anzupassen. Sofern kein neuer technologischer Meilenstein 
erreicht wird, dürften die Auswirkungen der KI auf die 
Produktionsmethoden daher geringer ausfallen als bisher angenommen. Das 
sind keine guten Nachrichten für die Technologiebranche, die stark auf 
die wirtschaftlichen Vorteile der generativen KI gesetzt hat und 
dringend neue Märkte erschließen muss, um entsprechende Umsätze zu erzielen.

Zu ressourcenintensive Systeme

Schauen wir uns die Struktur des Wirtschaftssektors genauer an, der uns 
diese sogenannte neue industrielle Revolution verkaufen will. Heute 
entwickeln nur wenige Unternehmen tatsächlich ein Geschäft rund um die 
generative KI. Sie lassen sich grob in drei Tätigkeitsbereiche einteilen.

Da sind zunächst Entwickler von Vorhersagemodellen wie GPT oder Claude. 
Diese Modelle sind Softwareprogramme, die einen Text (oder ein 
audiovisuelles Objekt wie ein Bild) realistisch, also ähnlich den für 
das Training bereitgestellten Daten, vervollständigen können. Das 
Geschäft dieser Unternehmen besteht zunächst darin, Daten (in der Regel 
aus dem Internet, legal oder anderweitig) zu extrahieren und diese dann 
in einer sehr kostspieligen Trainingsphase zu nutzen, um ihre Modelle zu 
verfeinern. Diese Phase erfordert einen enormen Rechenaufwand und 
erfordert riesige Serverfarmen mit hochmodernen Prozessoren. 
Anschließend monetarisiert das Unternehmen die Nutzung seiner Modelle.

Die zweite Geschäftsart besteht darin, die von den vorherigen 
Unternehmen bereitgestellten Modelle zu nutzen, um Einzelpersonen oder 
Unternehmen einen Service anzubieten. Das bekannteste Produkt dieser 
Kategorie ist natürlich ChatGPT, ein Chatbot, der auf GPT-Modellen 
basiert, um mit seinen Nutzern zu interagieren. Es gibt auch andere 
Dienste, beispielsweise zur Vervollständigung oder Generierung von 
Computercode. Diese Kategorie von Akteuren ist somit in der 
Produktionskette nachgelagert.

Die letzte Kategorie ist vorgelagert: Dies sind Unternehmen, die die 
Computerhardware (hauptsächlich Prozessoren) verkaufen, die zum 
Trainieren und Nutzen generativer KI-Modelle benötigt wird. Der Plural 
ist hier eigentlich überflüssig. Einem Unternehmen ist es gelungen, ein 
Monopol zu erringen: Nvidia, der größte Grafikkartenentwickler, liefert 
fast alle Prozessoren, die zum Trainieren und Verwenden generativer 
KI-Modelle verwendet werden.

Digitale Technologien, insbesondere KI, werden oft als 
"dematerialisiert" dargestellt und basieren auf riesigen Rechenzentren, 
die enorme Mengen an Energie und Ressourcen verbrauchen.

Florian Hirzinger - www.fh-ap.com
Diese verschiedenen Akteure verfolgen daher unterschiedliche 
Geschäftsmodelle. Die Frage ist, ob diese Modelle aus kapitalistischer 
Sicht tragfähig sind. Und genau darin liegt das Problem: Von all diesen 
Unternehmen erzielt nur Nvidia Gewinne. Alle anderen verschlingen 
astronomische Summen, ohne einen echten Markt für ihre Produkte zu finden.

Kehren wir zunächst zum symbolträchtigen Fall von OpenAI zurück. Das 
Unternehmen fällt in die ersten beiden genannten Kategorien: Es 
entwickelt ein Modell namens GPT5, auf das über verschiedene Dienste 
zugegriffen werden kann (erste Kategorie), sowie einen Chatbot, den 
berühmten ChatGPT, der ihn in die zweite Kategorie einordnet.

Anatomie einer Blase
ChatGPT ist der mit Abstand beliebteste aller bestehenden KI-Dienste und 
genießt einen Ruf, der mit dem großer sozialer Netzwerke wie Facebook 
oder Instagram vergleichbar ist. ChatGPT hat 400 Millionen aktive 
Nutzer. Im Vergleich zu sozialen Netzwerken hat ChatGPT jedoch zwei 
Nachteile: Erstens ist die Werbung, die Einnahmen für diese Plattformen 
generiert, weniger gut integriert. Zweitens sind die Nutzungskosten im 
Verhältnis zur Nutzerzahl massiv höher. Infolgedessen decken selbst die 
kostenpflichtigen Abonnements von ChatGPT die Nutzungskosten bei weitem 
nicht, sodass jeder neue Nutzer das Defizit von OpenAI erhöht.

Das Unternehmen bleibt vage, was seine Finanzergebnisse angeht. 
Schätzungen zufolge wird der Umsatz bis 2024 jedoch 4 Milliarden 
US-Dollar betragen[2]. Allein die Kosten für Training und Nutzung der 
Modelle werden auf 5 Milliarden US-Dollar geschätzt. Rechnet man weitere 
Kosten wie Gehälter hinzu, ergäben sich Ausgaben von 9 Milliarden 
US-Dollar, was einem Nettoverlust von 5 Milliarden US-Dollar entspricht. 
Um diese Verluste auszugleichen, sammelt OpenAI in einem in der 
kapitalistischen Geschichte wohl beispiellosen Tempo Geld. Im Juni 2025 
sammelte das Unternehmen 10 Milliarden US-Dollar ein, im August 
desselben Jahres 8 Milliarden US-Dollar.

Trotz dieser dürftigen Ergebnisse ist OpenAI wohl das Unternehmen mit 
der besten Performance - abgesehen von Nvidia. Andere Modelle werden 
deutlich weniger genutzt und generieren deutlich weniger Umsatz. 
Startups, die versuchen, modellbasierte Dienste zu entwickeln, stehen 
zunehmend vor Schwierigkeiten: Sie haben Mühe, anderen Branchen einen 
echten Mehrwert zu bieten. Die wenigen angebotenen Dienste sind 
letztlich in ihrer Vielfalt begrenzt und ähneln oft einer Art Chatbot. 
Die Ausnahme von dieser Regel ist Cursor, ein KI-basierter 
Computercode-Editor, der sich einer echten Akzeptanz erfreut - ohne 
bisher Gewinne zu erwirtschaften. Selbst dann bleiben die 
Produktivitätsgewinne für die IT-Branche weit hinter den spektakulären 
Ankündigungen ihrer Anbieter zurück[3].

Auch die Zuverlässigkeit der Modelle bleibt ein Problem: KI-generierte 
Codes enthalten weiterhin Ungenauigkeiten und Sicherheitslücken, und die 
Textgenerierung leidet weiterhin unter "Halluzinationen" - 
beispielsweise werden häufig falsche wissenschaftliche Referenzen 
generiert. Diese Probleme verschärfen sich mit zunehmender Komplexität 
der Aufgabe.

Ein weiteres großes Problem für diese Startups: Sie sind massiv vom 
Zugang zu KI-Modellen (GPT, Claude usw.) abhängig. Da die 
Modellproduktion derzeit jedoch eine finanzielle Belastung darstellt, 
könnten die Anbieter gezwungen sein, ihre Preise massiv zu erhöhen. Dies 
würde wiederum das ohnehin fragile Wirtschaftsmodell der Startups, die 
auf sie angewiesen sind, noch unhaltbarer machen.

Cédric Durand, Techno-Feudalismus, La Découverte, 2020, 256 Seiten, 18 
EUR. In diesem Buch entwickelt der Autor die These, dass die 
GAFAM-Monopole und die digitale Wirtschaft einen sozialen Rückschritt 
bewirken.

Degeneration
Um diese Widersprüche zu überwinden, setzt die Branche auf einen neuen 
Technologiesprung. Doch dieser Weg scheint zum Scheitern verurteilt. Die 
Qualität der Modelle hängt vor allem von der Qualität und Quantität der 
Eingabedaten ab.

Der Branche gehen jedoch die neuen Daten aus: Sie hat bereits fast alles 
genutzt, was im Internet verfügbar ist. Die KI steht vor einem paradoxen 
Problem: Ein immer größerer Teil ihrer Trainingsdaten besteht aus Daten, 
die von der KI selbst synthetisiert wurden, was zu einer Degeneration 
der Modelle führt[4]. Es ist klar, dass die Fortschritte in der KI ein 
Plateau erreichen und die Verbesserungen immer marginaler werden. Die 
kürzliche Veröffentlichung von GPT5 hat diese Bedenken nur noch 
verstärkt, da das neue Modell seine Versprechen nicht einhalten konnte[5].

Angesichts dieser Sackgasse werden OpenAI und seinesgleichen letztlich 
gezwungen sein, den freien Zugang zu Modellen einzuschränken oder sogar 
die Qualität der angebotenen Dienste zum gleichen oder sogar höheren 
Preis zu verschlechtern - ein Phänomen, das bereits im Gange ist. Doch 
die Verweigerung dieser Möglichkeit führt sie derzeit zu massiven 
Investitionen - durch den Kauf immer mehr Ausrüstung -, ohne dass es 
ihnen vorerst gelingt, ihre Einnahmen zu steigern.

Fabien Lebrun, Barbarie numérique, L'Échapée, 2024, 432 Seiten, 22 Euro. 
In diesem Buch untersucht der Autor die konkreten Auswirkungen des 
Extraktivismus, der die digitale Wirtschaft antreibt.
Der gesamte Sektor befindet sich in einer sehr fragilen Lage. 
Technologieunternehmen befinden sich in einem verzweifelten Wettlauf, 
der einer Finanzblase gleicht. Die getätigten Investitionen stellen 
nicht einmal langfristig nutzbares Kapital dar - die intensive Nutzung 
der Prozessoren verkürzt deren Lebensdauer, und bei diesem Tempo müsste 
die Flotte innerhalb weniger Jahre erneuert werden. Platzte die Blase, 
stünde der Sektor vor einer absurden Anzahl von Servern, mit denen er 
nichts anzufangen wüsste.

Die Gründe für diese Abwärtsspirale sind die grundlegenden Gründe, die 
den Kapitalismus zu einem System in ständiger Krise machen. Seit 
mindestens Anfang der 2000er Jahre basiert der Technologiesektor auf der 
Annahme eines kontinuierlichen Hyperwachstums. In den letzten Jahren hat 
sich dieses Hyperwachstum verlangsamt, und als Reaktion darauf gab es 
eine Reihe verzweifelter Versuche, es künstlich zu reaktivieren - mit 
dem "Metaversum", Blockchains und NFTs und schließlich generativer KI. 
Es zeichnet sich ab, dass dieses Modell am Ende seiner Widersprüche 
angelangt ist.

Die Schockwellen, die ein Zusammenbruch der generativen KI auslösen 
könnte, hätten Folgen für die gesamte Wirtschaft, deren erste Opfer wie 
immer die Schwächsten sein werden. Die Zeit wird zeigen, ob sich der 
Kapitalismus von dieser Krise wie von der Krise des Jahres 2008 erholen 
kann oder ob diese Widersprüche im Gegenteil zu tieferen Umwälzungen 
führen werden - im Guten wie im Schlechten.

Nicolas (UCL Caen)

Bestätigen

[1]"Die GenAI-Kluft: Stand der KI in der Wirtschaft 2025", MIT, Juli 2025.

[2]Siehe Edward Zitron, "Es gibt keine KI-Revolution", Wheresyoured.at, 
24. Februar 2025.

[3]Mike Judge, "Wo ist die Shovelware? Warum die Behauptungen zur 
KI-Codierung nicht aufgehen", Mikelovesrobots.substack.com, 3. September 
2025.

[4]"Kann künstliche Intelligenz in sich zusammenfallen?", Le Monde, 10. 
September 2023.

[5]Christophe @Politicoboytx, "ChatGPT-5 droht die Blase der generativen 
KI zum Platzen zu bringen", faketech.fr, 21. August 2025.

[6]"Künstliche Intelligenz: KI im Dienste der Bourgeoisie", Alternative 
Libertaire Nr. 358, März 2025.

https://www.unioncommunistelibertaire.org/?Economie-L-IA-generative-fera-t-elle-tomber-la-Big-Tech
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