Generative KI stagniert: Kein GPT-5, explodierende Kosten

Generative KI stößt an die Kostengrenze: Der Fortschritt verlangsamt sich

Wir warten seit über einem Jahr auf den versprochenen Generationssprung der künstlichen Intelligenz, doch dieser bleibt aus. Währenddessen trainieren die großen Labore weiterhin immer größere Modelle, aber die Ergebnisse fallen zunehmend geringer aus. Der letzte Zyklus der generativen KI hat aufgehört zu beeindrucken: Die verschiedenen Systeme gleichen sich in der Leistung an, und kein einzelner Sprung hebt sich von den anderen ab. Die Eskalation bei GPUs und Datenmengen, die jahrelang als Rezept für Erfolg galt, liefert nun nur noch abnehmende Renditen.

Die Grenzen des Skalierens

Die Physik setzt Grenzen. Silizium kann nicht mehr leisten, und jede Verbesserung der Chips kostet mehr und verbraucht mehr Energie. Berichte unter Investoren deuten darauf hin, dass das Training von Modellen mit immer mehr GPUs und Daten kaum noch Nutzen bringt. Es ist nicht nur ein technisches Problem: Die Grenzkosten für jede Leistungssteigerung sind explodiert, während die Gewinne marginal geworden sind. Mehrere Branchenquellen sprechen von einer Stagnation, und die Verzögerung von GPT-5, die vor einem Jahr als sicher galt, ist das sichtbarste Symptom.

Kosten passen nicht in die Bilanzen

Es gibt eine brutale Diskrepanz zwischen Investitionen und Rückfluss. Während Tech-Giganten Milliarden in Rechenzentren verbrennen, starten die Abo-Einnahmen nicht richtig. In Wirklichkeit weiß niemand, wie man generative KI in ein nachhaltiges Geschäft verwandelt: Nutzer zahlen nicht genug, und Unternehmen finden keine Anwendungsfälle, die die Ausgaben rechtfertigen. Das Versprechen der AGI (Artificial General Intelligence), also einer allgemeinen KI, die alles verändern würde, ist zu einem Horizont geworden, der sich entfernt. Selbst der CEO von OpenAI, Sam Altman, der die Ankunft der AGI für 2025 verteidigt, räumt ein, dass ihr Einfluss geringer sein wird als erwartet. Diese Worte lassen sich schwer anders interpretieren als als Versuch des Erwartungsmanagements.

Chinesische Konkurrenz drückt

Parallel dazu haben chinesische Modelle einen Schritt nach vorne gemacht – mit einem Bruchteil der Kosten. Modelle wie Qwen bieten natürlichere Sprache als westliche Angebote und das zu einem viel niedrigeren Preis. Der technologische Vorsprung, der als selbstverständlich galt, ist verdampft, und die Lücke hat sich in eine Last verwandelt: Wenn der Rivale dasselbe tut, aber viel weniger ausgibt, verliert die westliche Skalierungsstrategie jede Logik. Erneuerungsversuche wie die Reasoning-Modelle o1 oder o3 mini haben keinen Durchbruch erzielt; tatsächlich zeigen einige Analysen, dass o3 mini chinesischen Angeboten nicht überlegen ist. Die Reaktion der großen Unternehmen war, die Hype-Maschine anzukurbeln: Nun sollen „Agenten“ als die nächste große Revolution verkauft werden, obwohl sie nichts weiter als eine Variante des bereits Existierenden sind – ohne ein klares Geschäftsmodell dahinter.

AGI als Glaubensakt

Die technologische Debatte ist zu einem Duell zwischen Skeptikern und Gläubigen geworden. Für manche ist generative KI ein nützliches, aber begrenztes Werkzeug, das kein Selbstbewusstsein besitzt und kaum zur allgemeinen Intelligenz führen wird. Für andere ist die Stagnation nur ein Schlagloch auf dem Weg zur Singularität. Aber die Fakten sind hartnäckig: Nach Jahren des versprochenen exponentiellen Wachstums deuten die verfügbaren Daten auf eine Plateauphase hin. Und während Evangelisten von Robotern und einer Zukunft der Fülle sprechen, ist das einzige Geschäft, das im Umfeld der KI wirklich floriert, der Verkauf von Erwartungen. Der beunruhigende Fakt: Trotz der investierten Milliarden und eines Bonus von 10 Milliarden Dollar für den CEO von OpenAI hat noch niemand erklärt, wie die Technologie monetarisiert werden soll. Das Produkt ist nicht mehr die künstliche Intelligenz, sondern das Versprechen.