„Die entscheidende Frage ist also: Welches Eine-Billion-Dollar-Problem wird KI lösen?"
Die Prognosen im Vergleich
Metas Vision
Meta hat in Gerichtsunterlagen Prognosen veröffentlicht, die bis zu 1,4 Billionen Dollar Einnahmen aus generativer KI bis 2035 vorhersagen. Das Unternehmen investiert massiv in die Entwicklung:
- Budget 2024: >900 Mio. Dollar
- Budget 2025: >1 Mrd. Dollar
- Infrastrukturausgaben: 60-80 Mrd. Dollar
Covellos Analyse
Jim Covello, Chef der Aktienanalyse bei Goldman Sachs, stellt diese Prognosen im Interview in Frage:
- Keine wirklich umwälzende Anwendung nach 18 Monaten
- Fehlende rentable Anwendungsfälle
- Infrastrukturkosten von über einer Billion Dollar
- Unklare Wertschöpfung
Die zentralen Fragen
1. Woher kommen die Einnahmen?
Meta sieht verschiedene Einnahmequellen:
- Revenue-Sharing mit Llama-Modellen
- API-Dienste
- Werbung und Abonnements
Doch Covello stellt die grundlegende Frage: Welches konkrete Problem löst KI, das eine Billion Dollar wert ist?
2. Infrastrukturkosten vs. Wertschöpfung
Die Diskrepanz ist frappierend:
- Meta: 1,4 Billionen Dollar Einnahmen
- Covello: 1 Billion Dollar Kosten
3. Zeitliche Perspektive
- Meta: Langfristige Prognose bis 2035
- Covello: Bewertung nach 18 Monaten
Mögliche Erklärungen
1. Unterschiedliche Perspektiven
- Meta: Technologieoptimismus
- Covello: Finanzielle Realität
2. Definition von "Wert"
- Meta: Potenzielle Anwendungen
- Covello: Konkrete Umsätze
3. Risikobewertung
- Meta: Chancenorientiert
- Covello: Risikoavers
Monetarisierung der eingegebenen Daten
Ein oft übersehener Aspekt der KI-Ökonomie ist die Monetarisierung der von Nutzerinnen und Nutzern eingegebenen Daten. Plattformen wie Meta nutzen diese Daten nicht nur, um ihre KI-Modelle weiter zu trainieren und zu verbessern, sondern generieren daraus auch neue Geschäftsmodelle: Die Daten dienen als Rohstoff für personalisierte Werbung, werden für die Entwicklung und den Verkauf neuer Dienste und Analysen verwendet und können – aggregiert oder anonymisiert – als Markt-Insights an Dritte lizenziert werden. Diese Praxis wirft jedoch erhebliche Datenschutz- und Ethikfragen auf, da der wirtschaftliche Wert der Daten meist allein beim Plattformbetreiber verbleibt, während die Nutzerinnen und Nutzer wenig Kontrolle oder Anteil daran haben. Regulatorische Vorgaben könnten künftig mehr Transparenz und Mitsprache bei der Verwertung dieser Daten erzwingen.
Fazit
Die Diskrepanz zwischen Metas Prognosen und Covellos Analyse wirft grundlegende Fragen auf:
- Transparenz: Wie genau sind Metas Prognosen?
- Realismus: Sind die Erwartungen realistisch?
- Nachhaltigkeit: Wie nachhaltig sind die Geschäftsmodelle?
Letztlich zeigt diese Diskussion, dass die KI-Entwicklung noch in den Kinderschuhen steckt. Während Meta die Möglichkeiten sieht, mahnt Covello zur Vorsicht. Die Zukunft wird zeigen, wer Recht behält – oder ob die Realität einen Mittelweg findet.