Wir kennen die Größenwahnphantasien des Silicon Valley: Erst sollte die Software den Einzelhandel auffressen, dann gleich die ganze Welt. Beides fand bekanntlich nicht statt. Jetzt geistert durch die transatlantischen Technik-Blogs das Gerücht von der KI, die die Software auffrisst (SaaSpocalypse). Alles ziemlich viel auf einmal.
Blasenbildung (eine kollektive Investorenpsychose, bei der Gewinneuphorie die realen Wirtschaftsdaten nicht mehr zur Kenntnis nimmt) ist, genauer betrachtet, eine Begleiterscheinung von nahezu jeder technologischen Revolution. Carlotta Perez hat in ihrem großartigen Buch „Technological Revolutions” (PDF) auf diesen Zusammenhang hingewiesen. Obwohl viele Firmen im Jahr 2000 beim Platzen der Dotcom-Blase grandios scheiterten, hinterließen sie eine massive Infrastruktur, die den Grundstein für das heutige Highspeed-Internet legte. So gesehen wäre 1993 Netflix als weltwohnstubenversorgender Serien-Stream nicht denkbar gewesen, weil zu diesem Zeitpunkt erst der Ausbau der Datennetze begann. Und ohne die Bubble des Jahres 2000 wären Erfolgsgeschichten wie Amazon oder auch Netflix nicht möglich geworden.
1. Panikkäufe könnten Nvidias Weltherrschaft beenden... Für Nvidia, dem Chef-Lieferanten der Grafikprozessoren für die KI-Disruption, schienen bislang die Sterne zum Greifen nahe und der Himmel voller Geigen. Alles richtig gemacht? Es zeichnet sich ab, dass bei Nvidias teuren Chips gerade ein „Overordering“ stattfindet. Unternehmen decken sich mit Chips ein, um bei einem weiteren Evolutionssprung der KI gerüstet zu sein. Doch das ist hochgradig spekulativ. Analysten warnen mittlerweile vor einem dramatischen Wachstumseinbruch, falls die Investitionen der großen Technologiekonzerne in KI-Chips in den kommenden Monaten nachlassen. Sollten die KI-Investitionen nicht die erwarteten Effizienzsteigerungen bringen, könnte die Nachfrage tatsächlich abrupt absacken.
2. Nvidias unheimliche Begegnung mit dem „Innovator’s Dilemma“... Was Nvidia gerade erlebt, ist das, was der legendäre Harvard-Forscher Clayton Christensen als „Innovator’s Dilemma“ bezeichnete. Er beschreibt, wie erfolgreiche Marktführer scheitern: Sie hören „zu gut“ auf ihre Kunden, glauben, sie könnten margenschwache, disruptive Technologien, die bereits am Horizont erscheinen, ignorieren und konzentrieren sich auf das bestehende Geschäft. Dadurch verpassen sie radikale Innovationen, die zunächst nur als schwache Signale wahrnehmbar sind, später aber den Markt übernehmen. Ein solcher Konkurrent entsteht für Nvidia gerade in dem kanadischen Start-up Taalas, dessen Entwicklungen bereits die nächste Effizienzrevolution bei den Halbleitern ankündigen.
3. HALO - Ist das schon die Stunde des physischen Gegentrends... Wie können sich jetzt Investoren, wie können wir uns als Gesellschaft vor der KI-Disruption schützen? Während Softwareunternehmen reale Gefahr laufen, durch agentische KI wie Anthropics Claude wegoptimiert zu werden, können KI-Modelle keine physischen Bahnstrecken bauen oder Schokolade produzieren. Die Flucht in die Hausmannskost-Aktien ist deshalb börsenpsychologisch nachvollziehbar und kursiert in den USA unter der Bezeichnung HALO-Trend. Hinter der Abkürzung verbergen sich „Heavy Assets“ mit „Low Obsolescence“, schwere physische Produkte mit einer geringen Gefahr der Überalterung (oder der Substitution durch KI). Der Gegentrend zielt insbesondere auf systemrelevante Infrastrukturen wie Stromnetze, Pipelines, Schienennetze, Fabriken, Lagerhallen und Dinge mit hohem Alltagsnutzen.
4. HALOs faszinieren aufgrund ihres antidigitalen Burggrabeneffekts... Der Einfluss von KI ist begrenzt, auch wenn sie hier Prozesse effizienter macht, bleibt der Bedarf an Strom, Transport, Energie und Grundversorgung stabil. Das Firmen-Lineup der HALOs reicht von Brookfield Renewable Partners, die an der grünen Energieversorgung der US-Rechenzentren arbeiten, über Deere & Co. (Landmaschinen) bis hin zu Basisgüterherstellern (Coca-Cola, McDonald’s, Walmart) sowie Spezialwerten wie ASML (die kapitalintensiven Halbleiter-Maschinen aus den Niederlanden). Was HALOs für Investoren zusätzlich interessant macht, sind die hohen Eintrittsbarrieren: Der Aufbau physischer Netzwerke erfordert Milliarden und Jahre an Genehmigungsverfahren, was Wettbewerber abschreckt. Darüber hinaus basieren ihre Geschäftsmodelle häufig auf langfristigen Verträgen und essenzieller Nachfrage. Infrastrukturprogramme und der Bedarf an Energie (für KI-Rechenzentren) erhöhen zusätzlich den Wert dieser Firmen.
5. Das Ende der LLM-Beschleunigung und Europas Chance... Dass die KI-Sprachmodelle an die „Grenzen der Skalierbarkeit“ stoßen, ist längst mehr als ein Gerücht. Mehr Daten und mehr Rechnerleistung führt seit einiger Zeit nicht mehr zu proportional besseren Ergebnissen. Diese Grenze ist jedoch nicht das eigentliche Problem, sondern ein Symptom einer tieferliegenden Einschränkung. KI-Agenten werden ihren wirtschaftlichen Nutzen nur dort entfalten, wo ihr Betrieb stabil, nachvollziehbar und kontrollierbar organisiert ist. Hierin liegt eine strategische Chance für Europa. Mit der Tradition der europäischen Ingenieurskunst, hohen Qualitätsstandards und einem ausgeprägten Verantwortungsbewusstsein im Umgang mit Technologie sollten hier intelligente und kontrollierbare KI-Architekturen vorangetrieben werden. Entscheidend wird sein, so formuliert es Christian Gilcher von „Embraceable Technology“, mehr Wertschöpfung pro eingesetzter Recheneinheit zu erzielen – gerade in Europa, wo Energie ein teurer und begrenzter Produktionsfaktor ist.
Fazit
Das alles soll kein Abgesang auf die Mag 7 (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Nvidia, Microsoft, Tesla) sein. Was sich momentan in schwachen Signalen abzeichnet, ist eine besonders bizarre Form der Re-industrialisierung von BigTech selbst. Die Milliarden, die sie gerade in Rechenzentren schaufeln, macht sie praktisch zu Versorgungsunternehmen. Natürlich bauen sie nach wie vor auf ihr erhebliches KI-Wachstumspotenzial. Dennoch könnte die Zeit der unbestrittenen Börsendominanz bald vorbei sein, nicht zuletzt weil sich die Gruppe zunehmend in Starke und Strauchelnde (wie Tesla) aufspaltet.
Software frisst immer noch nicht die Welt. Doch die agentische KI könnte dazu beitragen, dass Software sich selbst auffrisst.