Tech-Giganten werden bis 2032 über 500 Milliarden Dollar in KI investieren

Künstliche Intelligenz zieht weiterhin massive Investitionen an. Die größten Technologieunternehmen, darunter Microsoft, Amazon und Meta, werden im Jahr 2025 voraussichtlich 371 Milliarden Dollar für KI ausgeben - ein Anstieg von 44% gegenüber 2024. Bis 2032 könnte diese Zahl laut Bloomberg Intelligence auf 525 Milliarden Dollar ansteigen.

DeepSeek ist ein chinesisches KI-Unternehmen, das fortschrittliche Denkmodelle entwickelt. Es behauptet, wettbewerbsfähige KI zu einem Bruchteil der Kosten von US-Konkurrenten zu entwickeln und damit Branchenriesen wie OpenAI herauszufordern.

Bisher flossen die meisten KI-Investitionen in Rechenzentren und High-End-Chips, die für das Training der Modelle verwendet wurden. Doch jetzt verlagert sich der Schwerpunkt auf die Inferenz - den Prozess der Ausführung von KI-Modellen, nachdem sie trainiert worden sind. Diese Verlagerung ist vor allem auf das Aufkommen von Denkmodellen zurückzuführen, die mehr Zeit für die Berechnung von Antworten benötigen, aber darauf abzielen, menschenähnliche Denkprozesse zu imitieren.

OpenAI und das chinesische Unternehmen DeepSeek sind führend mit neuen Modellen, die nicht nur vorgelernte Antworten ausspucken, sondern versuchen, Probleme zu durchdenken. Diese Systeme erfordern zwar mehr Rechenleistung, bieten aber auch neue Möglichkeiten, KI zu Geld zu machen, indem sie es Unternehmen ermöglichen, die Kosten vom Training auf die tatsächliche Nutzung zu verlagern.

DeepSeek machte von sich reden, als es behauptete, ein wettbewerbsfähiges Modell zu einem Bruchteil der Kosten im Vergleich zu den großen US-Unternehmen entwickelt zu haben. Dies hat die Frage aufgeworfen, ob die derzeitigen KI-Investitionen so effizient sind, wie sie sein sollten. Infolgedessen geben immer mehr KI-Firmen kosteneffizienten Modellen den Vorzug vor reiner Rechenleistung.

Derzeit entfallen über 40% der KI-Budgets für Hyperscaler auf das KI-Training, doch diese Zahl wird bis 2032 voraussichtlich auf nur 14% sinken. Gleichzeitig wird erwartet, dass bis dahin fast die Hälfte aller KI-Investitionen auf Inferenzen entfallen wird. Dies bedeutet eine erhebliche Veränderung in der Art und Weise, wie KI-Unternehmen ihre Ressourcen zuweisen.

Google scheint für diesen Übergang am besten positioniert zu sein, dank seiner hauseigenen Chips, die sowohl das Training als auch die Inferenz effizient handhaben. Auf der anderen Seite sind Microsoft und Meta immer noch stark auf Nvidia angewiesen, was ihre Flexibilität in Zukunft einschränken könnte.