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David Cahn, Partner bei Sequoia, hat seine Finanzprognosen zu den massiven Investitionen in die KI-Infrastruktur aktualisiert. Während er 2023 einen Umsatz von 200 Milliarden Dollar als notwendig für die frühen Ausgaben ansah, schätzt er die Infrastrukturkosten für 2026 auf 1,5 Billionen Dollar. Um diese Investitionen zu rechtfertigen, müsste die KI-Branche einen Umsatz von 3 Billionen Dollar erwirtschaften.

Laut Cahn könnte dies eine Unterschätzung sein, da steigende Baukosten, teurerer Speicher und der Einsatz spezialisierter Inference-Chips den geforderten Umsatz pro investiertem Gigawatt erhöht haben. Aktuelle Zahlen verdeutlichen die Lücke: Anthropic soll einen jährlich wiederkehrenden Umsatz (ARR) von 60 Milliarden Dollar erreicht haben, während OpenAI für 2025 etwa 13 Milliarden Dollar verdiente und Ende 2025 einen ARR von 20 Milliarden Dollar angab.

Torsten Slok, Chefökonom bei Apollo, stellt fest, dass Hyperscaler wie Amazon, Google, Meta und Microsoft bis 2028 mit einem massiven Anstieg ihres freien Cashflows rechnen. Slok warnt jedoch vor Risiken: Die zunehmende Nutzung kostengünstiger Open-Weight-Modelle, insbesondere aus China, sowie sinkende Token-Preise könnten die Erträge schmälern. Selbst Effizienzsteigerungen, wie die um 54 % verbesserte Token-Effizienz des neuesten OpenAI-Modells bei Coding-Aufgaben, könnten die Gesamtausgaben der Nutzer senken und so die Rentabilität gefährden.