Die KI-Rechnung: Wer beim Boom wirklich verdient

Die fünf größten Technologiekonzerne der Welt werden 2026 zusammen rund 700 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur investieren. Im ersten Quartal zeigte sich, wer davon profitiert: Google meldete 81 Prozent mehr Gewinn, Amazon und Microsoft Rekordergebnisse. Das Unternehmen, das den KI-Hype ausgelöst hat, wird dieses Jahr voraussichtlich 14 Milliarden Dollar Verlust einfahren. Und 95 Prozent der Unternehmen weltweit sehen bislang keinen messbaren Return on Investment.

Die Gewinner der Infrastrukturwette

Googles Mutterkonzern Alphabet vermeldete für das erste Quartal 2026 einen Nettoumsatz von 109,9 Milliarden Dollar, drei Milliarden über den Analystenschätzungen. Der Nettogewinn stieg um 81 Prozent gegenüber dem Vorjahreszeitraum. Google Cloud wuchs um 63 Prozent auf 20 Milliarden Dollar Quartalsumsatz. Bei Microsoft läuft das KI-Geschäft auf einer annualisierten Umsatzrate von 37 Milliarden Dollar, ein Plus von 123 Prozent. Amazon steigerte seinen Nettoumsatz um 17 Prozent auf 181,5 Milliarden Dollar, angetrieben von AWS-Cloud-Diensten.

Das Prinzip dahinter kennt man aus dem Goldrausch des 19. Jahrhunderts: Wer die Schaufeln verkauft, verdient unabhängig davon, wer Gold findet. Die fünf größten Hyperscaler, Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet und Oracle, werden 2026 nach Schätzungen der Investmentbank Goldman Sachs zwischen 500 und 730 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur investieren. Fortune berichtete am 30. April von rund 700 Milliarden Dollar allein für die Big Five. Nvidia, dessen Grafikprozessoren die Grundlage fast jedes KI-Rechenzentrums bilden, profitiert entsprechend.

Das Paradox im Zentrum des Booms

OpenAI wird 2026 voraussichtlich 14 Milliarden Dollar verlieren, dreimal so viel wie im Vorjahr. Erst ab 2029 soll der Cashflow positiv werden, erst 2030 der Konzern profitabel sein. Bis dahin summieren sich die Verluste laut internen Projektionen, die The Information veröffentlichte, auf rund 44 Milliarden Dollar. Der Jahresumsatz liegt derzeit bei rund 25 Milliarden Dollar. Die Betriebskosten, allein für ChatGPT rund 1,4 Milliarden Dollar an Rechenleistung jährlich, übersteigen das Wachstum.

Die Spannungen sind intern sichtbar. CFO Sarah Friar soll Kollegen intern gewarnt haben, dass unklar sei, ob das Umsatzwachstum die Infrastrukturabkommen im Volumen von Hunderten Milliarden Dollar langfristig tragen könne. Friar berichtet zuletzt nicht mehr direkt an Sam Altman. Beide bezeichneten entsprechende Berichte als übertrieben, doch die strukturelle Frage bleibt.

Am 27. April wurde die Partnerschaft mit Microsoft grundlegend neu geordnet. Microsoft zahlt keine Revenue-Share-Zahlungen mehr an OpenAI. OpenAI darf künftig auch bei Amazon und Google Cloud arbeiten, anstatt Microsofts Azure exklusiv zu nutzen. Die AGI-Trigger-Klausel, die Microsoft bei einer bestimmten Entwicklungsstufe besondere Rechte einräumte, wurde gestrichen. Das Abbild einer Beziehung, in der Microsoft OpenAI zunehmend als teuren Partner betrachtete.

Nvidia nennt das Problem beim Namen

Bryan Catanzaro, Vice President of Applied Deep Learning Research bei Nvidia, sagte im April auf einem Branchentreffen: "The cost of compute is far beyond the costs of the employees." Es ist eine bemerkenswerte Aussage für den Vizepräsidenten eines Unternehmens, das Milliardenprofite mit dem Verkauf genau dieser Rechenkapazitäten erzielt. Catanzaro sprach damit auch für tausende andere Unternehmen, die KI einsetzen, ohne die Rendite eines Google oder Microsoft zu haben.

Laut einer Analyse von MasterOfCode erzielen nur 5 Prozent der Unternehmen weltweit einen messbaren Return on Investment durch KI-Einsatz. 29 Prozent können diesen nach eigenen Angaben überhaupt nicht zuverlässig messen. Die durchschnittliche Amortisationszeit für KI-Investitionen liegt bei zwei bis vier Jahren, verglichen mit sieben bis zwölf Monaten bei anderen Technologieinvestitionen. Große Technologieunternehmen wie Google und Microsoft sind dabei keine repräsentativen Beispiele: Sie nutzen KI intern für eigene Dienste und quersubventionieren die Entwicklung aus ihrem laufenden Betrieb.

Was das für deutsche Unternehmen bedeutet

Deutsche Unternehmen investieren unter erheblichem politischem und wirtschaftlichem Druck in KI. Das Bundeswirtschaftsministerium und Industrieverbände beschreiben einen technologischen Rückstand gegenüber US-amerikanischen und chinesischen Konzernen als existenzielle Gefahr. Die globalen Daten legen eine Differenzierung nahe: Skaleneffekte und Quersubventionierungen, die Google oder Microsoft nutzen können, stehen einem mittelständischen Maschinenbauer oder einer regionalen Bank nicht zur Verfügung. Die Ausgangsbedingungen für KI-Renditen sind fundamental verschieden.

Catanzaro prognostizierte, die Inferenzkosten würden in den nächsten vier Jahren um mehr als 90 Prozent sinken. Falls diese Einschätzung zutrifft, könnten KI-Anwendungen auch für Unternehmen außerhalb des Big-Tech-Segments wirtschaftlich werden. Derzeit sind sie es für die meisten noch nicht.

Was als Nächstes entscheidet

Goldman Sachs hat die globale KI-Investitionsschätzung für 2026 auf 527 Milliarden Dollar angehoben, mit einer Spanne bis 730 Milliarden. Die Prognosen für 2024 und 2025 lagen jeweils um mehr als 50 Prozent unter dem tatsächlichen Wert: Der Boom überraschte selbst die Analysten. Entscheidend wird das zweite Halbjahr 2026: Wenn die großen Hyperscaler ihre Infrastrukturausgaben trotz ausbleibender Renditen weiter erhöhen, signalisiert das Vertrauen in spätere Profitabilität. Wenn Meta und Amazon anfangen zu bremsen, könnten Anleger das als Warnsignal lesen.

Für OpenAI ist die kritische Frage, ob der Umsatz bis 2030 auf die intern prognostizierten 280 Milliarden Dollar steigen kann. Das entspräche einem Wachstum um den Faktor elf in vier Jahren. Die Investoren setzen derzeit auf dieses Szenario. Bis dahin sucht OpenAI weiter nach Kapitalgebern, während Google und Microsoft die Rendite einstreichen, die OpenAIs Technologie erst möglich gemacht hat.