Fallende Börsenkurse, personelle Abgänge, regulatorischer Arbeitseifer und enttäuschte Erwartungen. Verschwindet künstliche Intelligenz wieder so schnell wie sie gekommen ist? Wohl kaum, aber eine Neujustierung der Erwartungen ist angebracht.
Nach mehreren Hype-Zyklen bei der Blockchain-Technologie von Kryptowährungen über Non-Fungible Token (NFT) steht nun die Frage im Raum, ob die Blase bei künstlicher Intelligenz (KI) kurz vor dem Platzen steht. Obwohl KI seit den 1950er-Jahren erforscht wird, gab es in der Vergangenheit immer wieder Zyklen gesteigerter wirtschaftlicher Aufmerksamkeit, grosser Investitionen und neuer Hoffnungen, die dann aber mittelfristig wieder enttäuscht wurden, so beispielsweise bei Watson von IBM in den späten 2000er-Jahren.
Mit dem Launch von ChatGPT trat die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz auf die Bühne und löste erneut Euphorie aus. Neben Start-ups wie OpenAI – das eine wundersame Metamorphose von einer KI-kritischen Nichtregierungsorganisation (NGO) zu einem hoch bewerteten Start-up durchmachte, nicht ohne Nebengeräusche – sprangen auch etablierte Tech-Konzerne auf den KI-Zug auf. Von Microsoft und Google über Apple hin zu Meta: Die Produktankündigungen und Forschungsgelder jagten sich gegenseitig und bescherten Unternehmen am Hardware-Ende der KI-Lieferkette wie Nvidia volle Auftragsbücher und Rekordbewertungen.
Wind hat gedreht
Doch nach der «fear of missing out» scheint der Wind nun zu drehen und die Investoren fragen sich weniger, ob sie einen Trend verpassen, sondern wann den massiven Investitionen endlich Gewinne folgen. Der Hedge Fund Elliott sieht im Aktienkurs von Nvidia eine Blase und findet KI massiv überbewertet, Analysten bei Goldman Sachs ziehen ein ernüchterndes Fazit zur oft enttäuschenden Realität hinter den Hochglanzversprechen der KI-Branche. OpenAI musste mehrmals die Lancierung von neuen Modellen verzögern, die für das Training der Modelle so wichtigen Daten werden rar und können auch nicht durch künstlich hergestellte Daten ersetzt werden. Die erhofften Produktivitätsgewinne beim Einsatz von KI in Unternehmen haben sich bisher nicht bewahrheitet, im Gegenteil, und langjährige Kritiker der Tech-Branche sehen deshalb das unmittelbare Platzen der KI-Bubble kommen.
Kernpunkte, weshalb das Narrativ um KI von Euphorie zu Skepsis kippt, sind insbesondere die Regulierung, eine fragwürdige Governance bei den relevanten Anbietern und Unklarheiten zur Wertschöpfungskette sowie der Nachfrage.
Von Euphorie zu Skepsis
Erstens häufen sich nicht nur die geplanten, sondern auch die umgesetzten neuen Regulierungen, beispielsweise mit dem Inkrafttreten des EU AI Acts, der – kaum in Kraft – bereits kritisch hinterfragt wird, selbst von Personen, die ihn mit verhandelt haben. Neben der Unsicherheit, was das nun konkret für Firmen bedeutet, welche Investitionsentscheide es negativ beeinflussen kann, und einige Unternehmen bereits dazu verleitet hat, gewisse Dienstleistungen gar nicht anzubieten, gehen Regulatoren auch auf Basis bestehender Regulierungen härter gegen Tech-Konzerne vor. Ein kürzliches Urteil zur Monopolstellung von Google im Suchmaschinen- und Werbemarkt dürfte auch auf den KI-Markt negative Auswirkungen haben, der ebenfalls zu Monopolen neigt.
Zweitens fallen diverse KI-Firmen mit Negativschlagzeilen über ihre Governance sowie mit auffälligen Personalwechseln und Aufkäufen auf. So haben zum Beispiel innerhalb kürzester Zeit drei führende Figuren bei Open AI das Schiff verlassen, und die Welle an Verfahren gegen generative KI-Firmen mit diversen Vorwürfen reisst nicht ab.
Undurchsichtige Wertschöpfungskette
Am relevantesten für die steigende Verunsicherung der Investoren dürfte aber die Unklarheit bezüglich der Wertschöpfungskette und der konkreten Nachfrage nach generativer KI sein. Womit lässt sich tatsächlich Geld verdienen, und wie lassen sich die enormen Investitionen rechtfertigen? Sind es die benötigten spezialisierten Chips von Hardware-Anbietern wie Nvidia? Schliesslich haben Chip-Hersteller, die nicht auf den KI-Boom setzten wie Intel aktuell sehr schwere Zeiten. Wenn ja, warum aber arbeitet dann Nvidia insgeheim an einem eigenen Modell und saugt dafür ebenfalls Trainingsdaten ab? Wenn der Wert in den Modellen liegt, weshalb veröffentlicht dann Meta gratis nicht nur ein neues Modell, sondern auch die entsprechenden weights, quasi das Herzstück eines Modells? Diesbezüglich müssen die Anbieter klarer aufzeigen, was wirklich ihr business case ist.
KI wird kaum verschwinden, aber eine Konsolidierung und Neuevaluierung der value proposition von generativer KI erscheint mehr als angezeigt. Für die langfristige Entwicklung der künstlichen Intelligenz kann etwas Zurückhaltung und eine klarere Einforderung von Nutzen durch die Investoren der schnelldrehenden Maschinerie nur gut tun.
Nicolas Zahn
