Eine Studie der US-Investmentbank Goldman Sachs hält KI für ökonomisch überschätzt. Den Anwendungsvorteilen stünden viel zu hohe Kosten gegenüber.
Der KI-Hype hat die Börsen fest im Griff. Chiphersteller Nvidia wird mittlerweile mit beinahe 3 Billionen $ bewertet und steht auf dem Sprung zum wertvollsten Unternehmen der Welt. Doch bislang ist mit KI-Anwendungen noch gar kein Geld im großen Stil zu verdienen, warnt eine Studie der US-Investmentbank Goldman Sachs. Ganz im Gegenteil. Der ChatGPT-Entwickler OpenAI verbrannte 2022 eine halbe Milliarde US-Greenback. Microsoft fährt mit seinem KI-Bot Copilot Monat für Monat Verluste von 30 Mio. $ ein. Teure {Hardware} und immenser Energieaufwand verursachen gewaltige Kosten. Ob der Nutzen für den Anwender in absehbarer Zeit so groß sein wird, dass er bereit sein wird, für die Dienste entsprechend zu zahlen, bezweifeln viele der befragten Experten.
Echte KI „nicht innerhalb der nächsten zehn Jahre“
Der an der Studie beteiligte MIT-Ökonom Daron Acemoğlu hält den Zuwachs an Produktivität durch KI jedenfalls für begrenzt. Auf Foundation derzeitiger KI-Modelle seien Steigerungen von bestenfalls 0,5 % des Bruttoinlandsprodukts möglich. Zudem sei fraglich, ob die technologische Entwicklung tatsächlich so schnell vorangehe wie von vielen erwartet. Bislang seien die Sprachmodelle lediglich in der Lage, auf Grund von Wahrscheinlichkeiten das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen. Der Sprung zu einer echten künstlichen Intelligenz sei gewaltig und mit den bisherigen Ansätze „wenn überhaupt, nicht innerhalb der nächsten zehn Jahre“ zu erwarten, glaubt Acemoğlu. Finanzanalyst Jim Covello schließt sich an und erklärt: „KI-Technologie ist außerordentlich teuer, und um diesen Aufwand zu rechtfertigen, müsste die Technologie in der Lage sein, komplexe Probleme zu lösen. Dafür ist sie aber gar nicht gemacht.“
Eine „Killer-Applikation“, mit der KI-Entwickler Geld verdienen können, gibt es noch nicht
Langfristig könnten sich die Investitionen in KI allerdings auszahlen, räumen die Experten von Goldman Sachs ein. Begünstigend wirke, dass die Knappheit an KI-Chips vermutlich nachlassen werde und die Preise deutlich sinken dürften. Auch dann bleibe aber noch das Drawback der hohen Energiekosten, warnen die Goldman-Sachs-Analysten Kash Rangan und Eric Sheridan. Beide IT-Spezialisten geben zudem an, die „Killer-Applikation“, die aus dem KI-Hype ein Geschäftsmodell werden lasse, existiere bislang noch nicht.