#3 I WELTWIRTSCHAFT I QUO VADIS?

Zusammenfassung:

• Riesige Investitionen in KI-Infrastruktur: Amerikas größte Technologiekonzerne wie Amazon, Google und Microsoft investieren Billionen von Dollar in die KI-Infrastruktur, was diesen Boom zum größten Investitionsschub der Geschichte macht.

• Enttäuschende Renditen und langsame Umsatzentwicklung: Trotz dieser massiven Ausgaben sind die Aktienkurse großer KI-Unternehmen gefallen, und die aktuellen KI-Umsätze (geschätzt auf 150 bis 220 Milliarden US-Dollar jährlich) liegen weit unter den 2,5 Billionen US-Dollar, die zur Deckung der Investitionen erforderlich wären.

• Oberflächliche Nutzung von KI in Unternehmen: Viele Unternehmen nutzen KI zwar, tun dies aber oft nicht intensiv, verwenden kostenlose oder sehr günstige Modelle und investieren pro Mitarbeiter nur geringe Beträge, was das Umsatzwachstum hemmt.

• Wettbewerb und fehlender Produktivitätsschub: Ein erheblicher Teil der KI-Investitionen ist auf einen Nullsummenwettbewerb zurückzuführen, bei dem Unternehmen Kunden abwerben, anstatt den Markt zu erweitern. Bislang gibt es kaum Anzeichen dafür, dass KI die Produktivität grundlegend steigert oder Unternehmen fundamental verändert.

• Notwendigkeit immaterieller Kapitalinvestitionen: Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und Umsätze in Billionenhöhe zu generieren, müssten Unternehmen ihre Prozesse, Mitarbeiter und Datennutzung grundlegend überarbeiten (in immaterielles Kapital investieren), wofür es jedoch kaum Anzeichen gibt.

Zusammenfassung:

• Chinesische KI-Firmen expandieren schnell international: Über 70 chinesische Unternehmen im Bereich der physischen künstlichen Intelligenz haben bereits internationale Niederlassungen eröffnet und übertreffen damit ihre amerikanischen Konkurrenten bei der Auslandsexpansion.

• Export als Reaktion auf inländische Herausforderungen: Chinesische Firmen exportieren eifrig, da die inländische Nachfrage und Rentabilität gering sind, insbesondere wegen niedriger Fahrpreise bei Robotaxis und mangelnder Zahlungsbereitschaft für KI-Dienste. Ausländische Märkte mit deutlich höheren Preisen sind attraktiver.

• Regierungsbedenken bezüglich Arbeitsplatzverlusten: Die chinesische Regierung unterstützt zwar den KI-Export, ist aber besorgt über mögliche Arbeitsplatzverluste durch KI im Inland, um soziale Unruhen zu vermeiden. Unternehmen sind bei der Kommunikation von Entlassungen, die mit KI in Verbindung stehen, vorsichtig.

• Externalisierung von Kosten und Fortsetzung des Wachstumsmodells: Der Export von KI-Dienstleistungen ermöglicht es China, die wirtschaftlichen und sozialen Kosten der schnellen Verbreitung dieser Technologie im Inland zu externalisieren und sein exportorientiertes Wachstumsmodell fortzusetzen, auch wenn andere Märkte mit chinesischen Waren gesättigt sind.

• Potenzial zur Dominanz und Standardsetzung: China könnte sich langfristig zum weltweit führenden Exporteur von KI-Anwendungen entwickeln und dabei auch technologische Standards der Branche setzen, insbesondere in Bereichen wie Robotaxis, wo noch keine etablierten internationalen Standards existieren.

Zusammenfassung:

• Die USA und China dominieren die Entwicklung und den Zugang zu den fortschrittlichsten KI-Modellen, was andere Länder in eine strategische Abhängigkeit bringt und es den Supermächten ermöglicht, dies als Verhandlungsmasse zu nutzen.

• Neue KI-Modelle bergen gefährliche Fähigkeiten, wie das Hacken kritischer Infrastrukturen oder die Entwicklung von Biowaffen, was eine dringende Regulierung notwendig macht, auch wenn die USA und China bei der Festlegung der Regeln einseitig vorgehen könnten.

• Staatlich geförderte Versuche anderer Länder, eigene Spitzenmodelle zu entwickeln und mit den führenden Anbietern aufzuschließen, sind aufgrund der immensen Kosten (über 100 Milliarden Dollar für führende Projekte) und der geringen Erfolgsbilanz von Regierungen in dieser Art von Forschung zum Scheitern verurteilt.

• Andere Länder können ihre Abhängigkeit verringern, indem sie eigene Rechenzentren aufbauen. Diese dienen dazu, KI auf sensiblen Daten zu betreiben, als Absicherung gegen Ausfälle zu dienen und die Nutzung von Open-Weight-Modellen zu ermöglichen, falls der Zugang zu Spitzentechnologien unterbrochen wird.

• Um den Ausbau von Rechenzentren zu beschleunigen, sind Maßnahmen wie die Beschleunigung von Genehmigungsverfahren, schnellere Netzanschlüsse und die Ermöglichung netzunabhängiger Stromerzeugung entscheidend. Das Schaffen von Anreizen für KI-Unternehmen, sich in einem Land anzusiedeln, kann auch die Verhandlungsposition gegenüber den KI-Supermächten stärken.

Zusammenfassung:

• Warshs These der KI-induzierten Zinssenkung: Der designierte Fed-Chef Kevin Warsh vertritt die Ansicht, dass künstliche Intelligenz das Angebot erweitern, Kosten senken und dadurch die Wirtschaft schneller wachsen lassen wird, ohne die Inflation anzufachen. Er schliesst daraus, dass dies niedrigere Zinsen erfordert, ähnlich wie Alan Greenspan in den 1990er Jahren aufgrund des IT-Booms handelte.

• Kurzfristige nachfragebedingte Zinssteigerung: Kurzfristig überwiegt der Einfluss der Nachfrage, da schuldenfinanzierte Ausgaben für Rechenzentren, Chips und Kraftwerke sowie ein Börsenboom den Konsum ankurbeln. Dies könnte höhere Zinsen notwendig machen, um eine Überhitzung der Wirtschaft zu verhindern.

• Langfristige Erhöhung des neutralen Zinssatzes (r*): Die langfristige Perspektive deutet darauf hin, dass KI durch schnelleres Wirtschaftswachstum und höhere zukünftige Einkommen den „neutralen Zinssatz“ (r*) anheben könnte. Dies bedeutet, dass eine Rückkehr zu den extrem niedrigen Zinsen vor der Pandemie unwahrscheinlich ist, da höhere erwartete Einkommen heute zu mehr Investitionen und Konsum führen.

• Gegenkräfte und Unsicherheiten: Es gibt jedoch auch Faktoren, wie etwa eine Kommodifizierung von Wissensarbeit, die Unternehmensgewinne mindert, oder weit verbreitete Arbeitsplatzverluste, die zu Vorsorgesparen führen. Eine Umverteilung des Einkommens, bei der weniger an Arbeitnehmer und mehr an Kapitaleigentümer fließt, könnte ebenfalls den Konsum senken und einen Sparüberschuss verursachen.

• Komplexität und die vollständige Greenspan-Lehre: Der Artikel betont, dass die Auswirkungen von KI auf die Zinsen sehr komplex sind und in beide Richtungen gehen können, je nachdem, wie die Vorteile verteilt werden. Es wird Warsh empfohlen, die gesamte Lehre von Greenspan zu beachten, der trotz des Produktivitätsbooms später die Zinsen erhöhte, um eine durch Nachfrage ausgelöste Überhitzung zu bekämpfen.