Wird Künstliche Intelligenz zur Rentabilitätsfalle?
Künstliche Intelligenz verschlingt gigantische Ressourcen. Ändert sich das mit neuen, hocheffizienten Modellen wie Deepseek?
Je effizienter eine Technologie wird, desto weniger Ressourcen verbrauchen wir. Sollte man meinen. Aber weit gefehlt: Das Jevons-Paradox zeigt uns bereits seit 160 Jahren sehr eindrücklich, dass dieser Zusammenhang häufig nicht zutrifft. Aktuell erleben wir dies im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). So kann der Erfolg neuer Anwendungen für ihre Entwickler sogar zur Rentabilitätsfalle werden.
Schon im 19. Jahrhundert wunderte sich der britische Ökonom William Jevons darüber, dass effizientere Dampfmaschinen den Kohleverbrauch nicht etwa senkten, sondern ihn regelrecht explodieren ließen. Plötzlich dampfte es überall: in Fabriken, Zügen und sogar in den Haushalten, wo man mit Kohle nicht nur heizte, sondern auch zu kochen begann.
Die Kohleöfen sind weitgehend Geschichte, das Prinzip ist geblieben. Künstliche Intelligenz ist unser neuer Dampfmaschinen-Moment. Das jüngste Beispiel nennt sich DeepSeek. Chinesische KI-Entwickler haben dieses Sprachmodell auf den Markt gebracht, das nicht nur leistungsstark mit den etablierten Anbietern mithalten kann, sondern auch hocheffizient ist. Weniger Rechenkapazität, weniger Energieverbrauch, weniger Kapitaleinsatz bei der Entwicklung. Klingt, als könnte das die Ressourcen-Schlacht um Chips und Server-Farmen entschärfen, oder?
Mehr Anwendungen erfordern mehr Ressourcen
Kaum war DeepSeek veröffentlicht, rauschten die Aktienkurse von Tech-Giganten wie Nvidia oder Meta in den Keller. Würden wir viel weniger Hochleistungschips benötigen als erwartet? Der Kursrutsch fand ein schnelles Ende mit der Erkenntnis, dass man KI in einem noch breiteren Feld einsetzen kann, wenn sie effizienter und günstiger wird. Wir erleben das Jevons-Paradox in seiner Reinform: Mehr Anwendungen erzeugen mehr Nachfrage. Und damit steigt auch der Bedarf an Chips, Energie und anderen Ressourcen.
Für das Portfoliomanagement hat dieser Vorfall einmal mehr gezeigt, dass eine Investition in KI-Firmen kein Selbstläufer ist. Die Vorreiter und Taktgeber von heute können morgen schon überholt werden. Fraglich ist auch, ob die heutigen Milliarden-Investitionen der Tech-Giganten in KI zukünftig Früchte tragen. Bringen die Investitionen nicht die erwartete Rendite, werden die Kurse im hoch bewerteten KI-Sektor fallen.
An einer ausgewogenen Diversifikation im Depot führt weiterhin kein Weg vorbei. Von Künstlicher Intelligenz profitieren nicht nur Tech-Firmen und Chip-Hersteller. Ganze Branchen werden mittels KI ihre Prozesse effizienter gestalten, Kosten reduzieren, Qualität verbessern und ihre Rentabilität steigern können. Das Jevons-Paradox erinnert uns daran, dass technologische Fortschritte oft eine Eigendynamik entwickeln, die schwer vorhersehbar ist und uns sicherlich noch häufig überraschen wird.
Über den Autor
Tobias Wagner absolvierte eine Ausbildung zum Bankkaufmann bei der Privatbank Max Flessa KG. Im Anschluss studierte er Wirtschaftswissenschaften (B.A.) und Finance, Auditing, Controlling and Taxation (M.Sc.). Sein dabei erworbenes Wissen vertiefte er unter anderem in der Steuerberatung, in der Wirtschaftsprüfung und im Portfoliomanagement. Während seines Studiums schloss er außerdem eine Ausbildung zum IHK geprüften Immobilienverwalter ab. Bevor Tobias Wagner 2021 zur KSW kam, war er im Wertpapiergeschäft der UmweltBank AG tätig. In seiner Funktion als Portfoliomanager ist er nun mit der individuellen Betreuung von Vermögensverwaltungmandaten betraut.