Die Geldmengen, die in künstliche Intelligenz abfließen – man spricht von „Kapitalallokation“ –, sind historisch ohne Beispiel. Allein US-Technologieunternehmen planen, über eine Billion Dollar in KI-Infrastruktur zu investieren: Rechenzentren, Chips, Energieversorgung. Im Vergleich dazu erscheinen die Eisenbahnmanie des 19. Jahrhunderts oder der digitale Dotcom-Boom um 2000 wie Pfennigpoker. Bildet sich also eine Spekulationsblase?Liegen die Investitionen in KI substanziell über dem Wert, den die Fundamentaldaten rechtfertigen?

Daron Acemoğlu sagt ja. Der Wirtschaftsprofessor am MIT und Nobelpreisträger des Jahres 2024 erwartet in den USA für das nächste Jahrzehnt eine Steigerung des Bruttoinlandsprodukts (BIP) von jährlich unter zwei Prozent. Das ist nur ein Bruchteil der Prognosen von KI-Enthusiasten und verspricht keine Amortisierung der Investitionen: „Das Problem mit der KI-Blase“, schrieb Acemoğlu vor anderthalb Jahren, „ist nicht, dass sie platzt und den Markt abstürzen lässt – der wahre Schaden entsteht dadurch, dass der Hype noch Jahre andauern und dabei mehr wirtschaftliche Ressourcen verschwenden wird, als die meisten ahnen.“

Nicht wenige Finanzpraktiker teilen seine Meinung. Jim Covello von Goldman Sachs sieht ökonomische Ineffizienz am Werk: Unternehmen ersetzen billige menschliche Arbeit durch teure Rechenleistung. Und der Investor Paul Kedrosky, Fellow am MIT Center for the Digital Economy, bezeichnet die KI-Euphorie als eine der größten Investitionsblasen der Geschichte: „Daran besteht kein Zweifel!“, sagte er im März. Doch andere Experten widersprechen. Heftig. Und gut begründet.

Erik Brynjolfsson erkennt keinerlei Anzeichen einer Blase. Der Wirtschaftswissenschaftler an Stanfords Digital Economy Lab argumentiert, dass wir uns in einer sogenannten „Produktivitäts-J-Kurve“ befinden. Wie alle Allzwecktechnologien – etwa Elektrizität oder das Internet – benötige KI einige Zeit für komplementäre Innovationen, bevor sich die Früchte ernten lassen. Daten, die für 2025 einen US-Produktivitätsschub auf 2,7 Prozent feststellen, stützen seine These. „Wir befinden uns im Übergang von einer Ära der KI-Experimente zu einer Ära der strukturellen Nutzung.“

Tyler Cowen, Wirtschaftsprofessor an der George-Mason-Universität und Kolumnist der Free Press, versteht KI ebenfalls als Motor ökonomischen Fortschritts. Der Autor der klassischen Studie The Great Stagnation (2011) über das erlahmende Wachstum im Westen meint, mit KI ende die lange Stagnation. Die Investitionen spiegeln die Antizipation einer Welt, in der kognitive Arbeit drastisch effizienter werde. Den BIP-Schub schätzt er zwar noch geringer ein als sein Kollege Acemoğlu, er betont jedoch den Zinseszins-Effekt der Produktionssteigerungen: „Jede Verbesserung erzeugt die nächste und verändert das Antlitz der Welt in den kommenden Jahrzehnten durch kumulative Dynamiken.“

Eine mittlere Position nimmt Derek Thompson ein, Co-Autor des Polit-Bestsellers Der neue Wohlstand (2025). Einerseits verweist er auf die massive Diskrepanz zwischen Investitionen und Einnahmen. Das Verhältnis liegt bei 7:1 und übersteigt damit das 4:1 des Dotcom-Booms. KI-Agenten versprechen allerdings Einnahmen, die diese Differenz nivellieren könnten. „Ich versuche, ein historischer Realist zu sein“, schrieb Thompson auf X. „Nahezu jede investitionsintensive industrielle Revolution hat eine Blasenphase durchlaufen.“

Bislang stets mit positivem Ausgang. Ist daher vielleicht die Frage nach einer KI-Blase irrelevant? Jedenfalls für alle von uns, die gerade nicht Milliarden investieren? Byrne Hobart und Tobias Huber haben in Boom: Bubbles and the End of Stagnation (2024) eine kategoriale Unterscheidung eingeführt: zwischen reinen Finanzblasen, bei denen alle verlieren und nur Schulden zurückbleiben, und Transformationsblasen, bei denen zwar viele Investoren Geld verlieren, die Gesellschaft als Ganze jedoch durch die jeweils geschaffene Infrastruktur profitiert. In der Vergangenheit waren das Schienennetze oder Glasfaserleitungen. Diesmal Rechenzentren?