Kein Technologiefeld zieht derzeit mehr Kapital an als künstliche Intelligenz. Innerhalb von wenigen Jahren haben sich die globalen Investitionsvolumina vervielfacht, die Unternehmensbewertungen führender Anbieter schießen in ungekannte Höhen. Text: Nils Langhans
OpenAI, Anthropic oder xAI sammeln im Halbjahrestakt Abermilliarden ein, rund 46 Prozent der globalen Start-up-Finanzierung flossen im dritten Quartal 2025 in KI-Start-ups. Ein Drittel des investierten Wagniskapitals ging an nur 18 Start-ups – fast alle aus dem KI-Sektor. Ein erheblicher Teil des Geldes stammt dabei aus staatsnahen Fonds oder von Big Tech selbst – Kapital, das nicht auf Streuung, sondern auf die strategische Kontrolle über die zentralen Ressourcen von KI zielt: Rechenleistung, Daten, Modelle.
Die Mechanik der KI-Ökonomie folgt einem einfachen Prinzip: Wer die größte Rechenleistung besitzt, kann die größten Modelle trainieren, zieht die besten Entwickler an und erhält dadurch noch mehr Kapital. Diese Spirale führt zu einer nie da gewesenen Konzentration. Drei Cloudanbieter – Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud – stellen mehr als 60 Prozent der weltweiten Recheninfrastruktur bereit. Nvidia kontrolliert mehr als 80 Prozent des Markts für Grafikprozessoren, TSMC fertigt etwa 70 Prozent der Hochleistungschips.
In den 2010er-Jahren konzentrierte sich Marktmacht in digitalen Transaktionsplattformen – Marktplätzen, Suchmaschinen, sozialen Netzwerken. Anders als in der Plattformökonomie kontrollieren die heutigen Marktführer nicht mehr nur Transaktionen und Nachfrage, sondern auch die Produktionsmittel – Daten, Modelle und Rechenleistung. Gewissermaßen ist die KI-Ökonomie also eine Plattformökonomie on steroids.
Unternehmen werden zu abhängigen Anwendern
Für die allermeisten Unternehmen wird künstliche Intelligenz schon bald kein Werkzeug mehr sein, sondern eine Schicht der Infrastruktur, von der ihre Leistungserbringung vollständig abhängig ist. Denn künstliche Intelligenz verändert nicht nur, wie gearbeitet wird, sondern auch, was Arbeit bedeutet. Während frühere Software Abläufe standardisierte, ersetzt KI zunehmend Teile der Entscheidung selbst – und stellt mithin die Existenzberechtigung vieler Unternehmen infrage, da die Produktionsmittel des Denkens zunehmend außerhalb der Unternehmen liegen. Versicherer automatisieren Schadensbewertungen mit KI-Tools amerikanischer Anbieter, Industriekonzerne und Mittelständler analysieren Fertigungsdaten über Amazon Web Services, Banken nutzen Sprachmodelle von Google oder OpenAI. Selbst öffentliche Verwaltungen beginnen, KI-gestützte Übersetzungs- oder Textsysteme zu nutzen, meist von US-Plattformen. Kurzfristig profitieren viele Unternehmen durch Effizienzgewinne, doch langfristig drohen sie massiv Gestaltungsspielraum zu verlieren, da sie zu abhängigen Anwendern fremder Intelligenz werden. Die strategische Frage für Unternehmen lautet jedoch nicht, ob sie KI einsetzen – sondern auf welcher Ebene der Wertschöpfung sie noch die Kontrolle behalten können. Klar ist: Aus der Kapital- und Machtkonzentration, die mit der KI-Ökonomie einhergeht, entsteht eine neue Form globaler Abhängigkeit, in der Staaten, Unternehmen und Individuen Intelligenz als Dienstleistung beziehen. Daten fließen aus der Peripherie in die Zentren, Rechenleistung in die Gegenrichtung. Die Analogie zum Rohstoffzeitalter ist naheliegend: Wie einst Öl und Erz in die Industriezentren gelangten, werden heute Daten und kognitive Arbeit extrahiert und anderswo veredelt.
KI als geopolitische Machtressource
Diese ökonomische Verdichtung hat auch eine geopolitische Dimension. Die Vereinigten Staaten und China betrachten künstliche Intelligenz längst als strategische Ressource im Ringen um die globale Vormacht, nicht bloß als Technologie oder Markt. Die US-Regierung investiert massiv in Halbleiterfertigung und Forschung und beschränkt zugleich den Export modernster Grafikprozessoren nach China. China reagiert mit massiven Subventionen, der Entwicklung eigener Chips und der staatlichen Kontrolle von
Datenpools. Beide Systeme zielen auf technologische Autonomie. Wohin solch ein ungebremstes Wettrennen um die KI-Vorherrschaft führen kann, zeigt das von internationalen KI-Forschungsteams entwickelte dystopische Szenario AI 2027, das eine weitgehende Automatisierung von KI-Forschung und Modellentwicklung beschreibt.
Europa ist in dieser neuen Ordnung kein Akteur, sondern Anwender. Der European Chips Act etwa mobilisiert zwar 43 Milliarden Euro, doch die entscheidenden Produktionskapazitäten liegen in Taiwan und Südkorea. Die großen Modelle werden in den USA trainiert, auch wenn Mistral AI oder Aleph Alpha hier lobenswerte Ausnahmen sind. Die Rechenzentren stehen in Virginia, Oregon oder Singapur. Der AI Act reguliert – und das Regulieren ist ja seit jeher eine europäische Spezialität –, doch Regulierung ersetzt keine technologische Basis. Die Euphorie über den Produktivitätssprung, den künstliche Intelligenz verspricht, dürfte in weiten Teilen der Welt – auch hier in Europa – entsprechend von kurzer Dauer sein. Denn schon bald wird sich zeigen, dass hinter den Effizienzgewinnen eine nie da gewesene Abhängigkeit von einigen wenigen Hyperscalern steht. Die Wahl, die wir dann noch treffen dürfen, ist folgende: Silicon Valley oder Shenzhen.
Der Autor
Nils Langhans ist Gründer und Geschäftsführer der Strategieberatung KAUFMANN / LANGHANS. Er berät Unternehmen in den Bereichen Strategy Making, Business Model Design und Equity Storytelling und hat Start-ups aus unterschiedlichen Industrien von der Pre-Seed-Finanzierung bis zum IPO bei der Entwicklung ihrer Equity Story unterstützt.
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