Die deutsche KI-Debatte kennt derzeit vor allem zwei Modi: blinde Euphorie oder kulturpessimistische Generalabrechnung. Beide übersehen die eigentlich entscheidende Frage. Es geht nicht darum, ob die Bewertungen der Foundation-Model-Anbieter überzogen sind – das sind sie offensichtlich. Es geht darum, wer übrig bleibt, wenn die Überbewertung korrigiert wird, und wo künftig das Geld verdient wird. Ein Blick zurück auf die Dotcom-Ära liefert dafür mehr Anhaltspunkte als jede Bilanzkritik allein.
Eine vertraute Tonlage
Es gibt in Deutschland eine wiederkehrende Stilfigur, sobald eine angelsächsisch geprägte Technologiewelle ins Trudeln gerät: die Generalabrechnung. Die Zahlen werden sorgfältig zusammengetragen – Verluste, Burn-Rates, abenteuerliche Bewertungsmultiplikatoren –, daraus wird eine Diagnose destilliert, die nicht mehr nur das Geschäftsmodell, sondern gleich die Technologie selbst und die Rationalität ihrer Protagonisten infrage stellt. Aus einer berechtigten Kritik an der Kapitalallokation wird eine kulturpessimistische Erzählung vom kollektiven Wahn, an deren Ende nichts von Wert übrig bleibt.
Diese Tonlage kennt man aus dem Jahr 2000. Sie war damals in Teilen berechtigt – und in ihrer Schlussfolgerung trotzdem falsch.
Was an der Kritik stimmt
Die Bilanzkritik an den großen KI-Anbietern hat reale Substanz, das sei vorab festgehalten. Wenn ein Unternehmen seinen operativen Verlust gegenüber den Einnahmen im großen Stil ausweitet, wenn sich Verlustzahlen binnen eines Jahres vervielfachen, wenn Profitabilitätsmeldungen sich bei genauerem Hinsehen als Ein-Quartals-Schönwetterberichte mit fragwürdiger Bilanzierungslogik entpuppen, dann ist Skepsis angebracht. Wenn Hyperscaler dreistellige Milliardenbeträge investieren, ohne dass die Erlösbasis auch nur annähernd in eine Größenordnung vorstößt, die diese Investitionen amortisieren könnte, dann handelt es sich um eine kapitalmarktgetriebene Fehlallokation, die sich irgendwann korrigieren wird. Das ist keine Spekulation, das ist Arithmetik.
Auch die Beobachtung, dass sich die Zahlungsmodelle gerade verschieben – weg von kalkulierbaren Abonnements, hin zu nutzungsbasierter Verrechnung –, ist ökonomisch aufschlussreich. Anbieter, die ihre Kostenstruktur nicht in den Griff bekommen, wälzen das Risiko zunehmend auf die Kundenseite ab. Das ist ein Symptom, kein Beweis für Betrug, aber ein Symptom, das man ernst nehmen sollte.
Wo die Erzählung kippt
Problematisch wird es, wenn aus dieser – im Kern soliden – Finanzierungskritik eine Aussage über die handelnden Personen und über die Zukunft der Technologie insgesamt wird. Die Unterstellung, die Verantwortlichen der großen Anbieter seien entweder naiv oder im Grunde unredlich, verwechselt ein strukturelles Problem mit einem moralischen. Kapitalmärkte fehlallozieren in Boomphasen systematisch – unabhängig davon, wie klug oder integer die einzelnen Akteure sind. Wer in einer Situation mit hoher Varianz und hohem Einsatz eine Wette eingeht, weil das Nichtmitspielen bei einem plausiblen Erfolgsszenario die ökonomisch schlechtere Option ist, handelt nicht zwangsläufig irrational. Er handelt unter Unsicherheit – was etwas anderes ist als Selbstbetrug.
Noch entscheidender ist eine zweite, meist unausgesprochene Prämisse: dass die Geschichte nach dem Platzen der Blase einfach endet. Die Kritiker beschreiben detailliert, warum die aktuellen Bewertungen nicht zu halten sind – sie beschreiben fast nie, wie die Welt danach aussieht. Verschwindet generative KI wieder in die wissenschaftliche Nische? Arbeiten die meisten Menschen einfach weiter wie bisher, während ein paar Großanbieter insolvent gehen und alles ist, wie es war? Diese Leerstelle ist kein Detail, sie ist das eigentliche methodische Problem. Eine Prognose, die nicht beschreibt, was nach dem prognostizierten Ereignis folgt, ist kaum mehr als eine Stimmungsaussage.
Die Lehre aus der Dotcom-Zeit
Hier lohnt der Blick zurück, und zwar genauer, als es die übliche Floskel vom „war damals auch so“ nahelegt. Als die Dotcom-Blase platzte, verschwanden tatsächlich reihenweise überbewertete Geschäftsmodelle. Was blieb, war die in den Boomjahren aufgebaute Infrastruktur – Glasfasernetze, Rechenzentren, vor allem aber die organisatorische und kulturelle Gewöhnung von Millionen Menschen an digitale Dienste. Auf diesen Trümmern, oft im Wortsinn zu Schleuderpreisen erworben, entstanden die eigentlichen Gewinner der folgenden zwei Jahrzehnte.
Und hier liegt die für die heutige Debatte entscheidende Differenzierung: Das große Geld wurde nicht von denen verdient, die die Basisinfrastruktur bereitstellten. Mit dem Internet selbst – im Sinne der Übertragungswege – verdienen bis heute vor allem die Telekommunikationsanbieter, und deren Margen sind notorisch dünn, weil Bandbreite ein weitgehend undifferenziertes Gut ist, bei dem der Preiswettbewerb hart und die Kapitalintensität hoch bleibt. Das eigentliche Geld verdienten diejenigen, die auf dieser Infrastruktur Anwendungsschichten errichteten, die Netzwerkeffekte, Nutzerdaten und Distributionsmacht bündelten: Google bei der Suche, Amazon bei Handel und später Cloud-Infrastruktur, Meta beim sozialen Graphen.
Die strukturell richtige Frage
Überträgt man dieses Muster auf die aktuelle Lage, verschiebt sich die Fragestellung erheblich. Es geht nicht darum, ob Sprachmodelle als Produktkategorie bestehen bleiben. Es geht darum, wer am Ende die Architekturposition hält – wer also bestimmt, wie die Komponente „großes Sprachmodell“ in größere Systeme eingebettet wird, und wer dadurch die Rendite abschöpft.
Vieles spricht dafür, dass reine Foundation-Model-Anbieter strukturell in eine Position geraten, die der von Telekommunikationsunternehmen ähnelt: technologisch unverzichtbar, kapitalintensiv, aber mit Grenzkostenpreisen, die im Wettbewerb mehrerer global verfügbarer Anbieter gegen null tendieren. Mehrere leistungsfähige Modelle konkurrieren bereits heute um dieselben Anwendungsfälle, und Differenzierung wird zunehmend schwerer, je näher sich die Modellqualitäten kommen. Das ist eine klassische Commodity-Dynamik – und Commodity-Anbieter erzielen selten die Renten, die ihre frühen Investoren eingepreist haben.
Der eigentliche ökonomische Hebel liegt dagegen dort, wo Sprachmodelle als Komponente in bestehende Distributions-, Daten- und Vertriebsarchitekturen eingebettet werden. Das begünstigt tendenziell nicht neue Akteure, sondern die bereits etablierten Plattformkonzerne, die ihre Modelle quersubventionieren können, weil das Modell für sie nicht das Produkt, sondern ein Werkzeug innerhalb einer größeren, bereits profitablen Architektur ist. Wer Cloud-Infrastruktur, Werbevermarktung, Logistik oder ein Betriebssystem-Ökosystem kontrolliert, kann die Verlustschicht der Modellentwicklung tragen, in einem Umfang, den reine Modellanbieter ohne diese Komplementärgüter kaum durchhalten.
Investor ist nicht gleich Architekt
Ein Einwand liegt nahe: Microsoft ist bei OpenAI engagiert, Amazon bei Anthropic – ist das nicht bereits jene Verschmelzung von Modellanbieter und Plattformkonzern, die hier als Lösung beschrieben wird? Der Einwand trifft einen wichtigen Punkt, verwischt aber einen entscheidenden Unterschied. Diese Beteiligungen sind keine Eigentümerschaft im klassischen Sinn, sondern strategische Konstruktionen aus Gewinnbeteiligung, Vorzugskonditionen und Cloud-Abnahmeverpflichtungen. Microsoft trägt damit einen Teil des Risikos mit – aber als Investor innerhalb eines diversifizierten, profitablen Gesamtportfolios, nicht als Betreiber der Verlustquelle selbst. Gerät OpenAI in eine existenzielle Schieflage, hat Microsoft mehrere Auswege, die OpenAI selbst nicht hat: die Cloud-Kapazität anderweitig vermarkten, eigene Modelle hochfahren, bestehende Lizenzrechte weiternutzen, die Beteiligung im Zweifel abschreiben, ohne dass Azure oder Office davon erschüttert würden. Das ist dieselbe Asymmetrie, die in der Dotcom-Ära zwischen reinen Infrastrukturanbietern und den späteren Plattformgewinnern bestand: Die einen tragen das Konkursrisiko vollständig, die anderen ein kalkuliertes Beteiligungsrisiko.
Für den Mittelständler, der seine Prozesse auf eine OpenAI- oder Anthropic-Schnittstelle aufbaut, ist die Microsoft- oder Amazon-Beteiligung deshalb keine Garantie, sondern bestenfalls ein Frühwarnsystem. Sie erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass im Ernstfall eine geordnete Lösung organisiert wird – Übernahme der Kerntechnologie, Migration, Lizenzfortführung –, weil ein zahlungskräftiger Partner ein eigenes Interesse am Fortbestand der Schnittstelle hat. Die Konditionen, zu denen das geschieht, wären jedoch neu verhandelt, und zwar so, wie es zur Architektur des übernehmenden Konzerns passt, nicht zur bisherigen Kundenbeziehung des angeschlagenen Anbieters. Das unterscheidet diese Position von einem direkten Andocken bei Microsoft, Google oder Amazon selbst: Dort ist man von vornherein Teil der Architektur, die überlebt – nicht Kunde eines Satelliten, der im Ernstfall abgewickelt oder neu verhandelt wird. Die Investorenbindung mindert also das Ausfallrisiko der Modellanbieter etwas, verschiebt aber nicht das strukturelle Risiko ihrer Kunden: Diese bleiben Abnehmer einer Komponente, deren Anbieter selbst nur durch fremde Architekturmacht abgesichert ist, nicht durch eigene Substanz.
Eine Bereinigung ist nicht das Ende
Damit ergibt sich eine Lesart, die weder in den Jubel noch in die Generalabrechnung passt. Eine Marktbereinigung bei kapitalintensiven, margenschwachen Anbietern, deren Geschäftsmodell im Kern aus dem Verkauf von Modellzugang besteht, ist plausibel und ökonomisch sogar überfällig. Das kann für einzelne, derzeit prominente Unternehmen existenzbedrohend sein. Es bedeutet aber nicht, dass die zugrundeliegende technologische Fähigkeit verschwindet oder dass „danach wieder alles gut ist“ im Sinne einer Rückkehr zum Status quo ante. Es bedeutet eher eine Verschiebung der Wertschöpfung zu den Akteuren, die ohnehin bereits über Architekturmacht verfügen – tendenziell also eine Verschärfung der bestehenden Plattformkonzentration, nicht ihre Auflösung.
Für die Beobachtung der deutschen Wirtschaft, insbesondere des Mittelstands, ist das die eigentlich relevante Schlussfolgerung. Nicht die Frage, ob die Blase platzt – das ist nahezu sicher, zumindest in Teilen –, sondern die Frage, in wessen Architektur man sich als Anwender, Zulieferer oder Investor befindet, wenn sie es tut. Wer seine Prozesse an einen einzelnen, kapitalschwachen Modellanbieter bindet, geht ein anderes Risiko ein als wer auf eine Infrastruktur setzt, die von einem ohnehin schon dominanten, querfinanzierten Plattformkonzern getragen wird. Diese Unterscheidung verdient mehr analytische Aufmerksamkeit, als ihr die aktuelle deutsche Berichterstattung bislang widmet – die sich, wie schon zur Jahrtausendwende, lieber an der Höhe des Falls berauscht als an der Frage, wer am Ende oben steht.
Ralf Keuper