Google hat den Zugang des Social-Media-Konzerns Meta zu seinem KI-Modell Gemini beschränkt, nachdem die Nachfrage die bereitgestellte Rechenkapazität überstieg. Der Vorgang, über den die Financial Times berichtete, ist das bislang deutlichste Signal für eine globale Verknappung von KI-Rechenleistung, die selbst die größten Technologiekonzerne erfasst. Meta-Ingenieure hatten binnen 30 Tagen mehr als 60 Billionen Tokens verbraucht – ein Volumen, das Schätzungen zufolge Kosten von rund 900 Millionen Dollar verursachte. Google-Chef Sundar Pichai bestätigte, dass die Engpässe im Cloud-Geschäft das Umsatzwachstum dämpften und der Auftragsbestand sich nahezu verdoppelt habe.

Die Ursache liegt in einer Angebotslücke, die mit dem explosionsartigen Anstieg der KI-Nutzung nicht Schritt hält. Die grossen Speicherchip-Hersteller SK Hynix, Samsung und Micron haben den Grossteil ihrer Produktion an Hochbandbreitenspeichern bereits verkauft; die Mietpreise für Nvidias H100-Grafikprozessoren stiegen seit November um rund 30 Prozent. In der Branche setzt sich daher die Erkenntnis durch, dass die Praxis des „Tokenmaxxing“ – des massenhaften, oft ungezielten Verbrauchs von KI-Tokens als vermeintlicher Produktivitätsindikator – nicht mehr finanzierbar ist. Uber etwa hatte sein gesamtes KI-Jahresbudget bereits nach vier Monaten ausgeschöpft, und sowohl Amazon als auch Meta löschten interne Ranglisten zum Token-Verbrauch.

Aus Sydney berichtet die australische Niederlassung von Deloitte, das Ende der impliziten Subventionierung von KI-Diensten sei gekommen; die Abrechnung nach tatsächlichem Verbrauch mache die Kosten nun schmerzhaft sichtbar. Der Suchtechnologie-Anbieter Elastic ergänzt, dass jedes dritte australische Unternehmen sein KI-Budget im vergangenen Geschäftsjahr überschritten habe und 32 Prozent der Firmen Projekte gestoppt oder zurückgefahren hätten. In Indien lastet die Furcht vor KI-bedingten Umwälzungen auf dem Technologiesektor, der im laufenden Jahr um mehr als 30 Prozent nachgab; eine Stimmungsaufhellung wird dort erst erwartet, wenn einheimische IT-Dienstleister nachweisen können, dass sie Kunden bei der effektiven KI-Nutzung unterstützen.

Analysten der Macquarie Bank sehen den KI-Zyklus nicht als eine einzelne Blase, die platzt, sondern als eine Abfolge „rollierender Blasen“ entlang der Wertschöpfungskette – von grossen Sprachmodellen hin zu Anwendungen und Dienstleistern. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich warnt, dass KI bereits klassische Blasenmerkmale aufweise, darunter komplexe ausserbilanzielle Vehikel und zirkuläre Investitionsstrukturen. Gleichzeitig drängt China mit kostengünstigen, offenen Modellen auf den Markt; Systeme wie Z.ai und Tulongfeng erreichen laut Macquarie inzwischen die Sicherheitsmerkmale führender US-Modelle, der technologische Vorsprung der Vereinigten Staaten könnte auf 10 bis 15 Prozent geschrumpft sein.

Die nächste Bewährungsprobe steht bevor, wenn die in den Auftragsbüchern der Cloud-Anbieter schlummernden zwei Billionen Dollar an KI-Verträgen in tatsächliche Umsätze umgewandelt werden müssen. Ob die massiven Infrastrukturinvestitionen – Meta allein plant 600 Milliarden Dollar für Rechenzentren binnen zwei Jahren – dann die erhofften Erträge liefern, wird sich an den Quartalszahlen der Hyperscaler ablesen lassen.