Diese Grenzen liegen vor allem in der Infrastruktur. KI benötigt leistungsfähige Chips, große Rechenzentren und enorme Mengen Strom. Genau diese Ressourcen werden knapper, besonders in den USA, wo viele der führenden KI-Unternehmen ihren Sitz haben.
Die Produktion lässt sich nicht beliebig steigern. Nvidia entwickelt die wichtigsten KI-Chips, doch gefertigt werden sie vor allem in Taiwan und Südkorea. Die Fabriken arbeiten am Limit. Neue Anlagen entstehen nur langsam, da sie technisch hochkomplex sind. Die Herstellerfirmen leben im Moment sehr gut von der hohen Auslastung. Das hält die Preise hoch. Fallende Preise durch höhere Produktionskapazität sind nicht in deren Interesse. Die Produktion kann man also nicht so schnell hochfahren.
Auch beim Ausbau von Rechenzentren zeigen sich Engpässe. In den USA wurden mehrere Großprojekte verschoben oder ganz gestrichen. Es fehlt an spezialisierten Bauunternehmen. Gleichzeitig wächst der Widerstand in der Bevölkerung. Rechenzentren verbrauchen nicht nur viel Strom, sondern auch große Mengen Wasser zur Kühlung. Landwirte sorgen sich um ihre Flächen. Hinzu kommt die angespannte Energieversorgung. Schon heute entfallen rund zehn Prozent des weltweiten Stromverbrauchs auf Informatik und Telekommunikation. Schätzungen zufolge könnte sich dieser Anteil in wenigen Jahren verdoppeln.
Einige Unternehmen reagieren bereits. OpenAI hat seinen Bildgenerator Sora zeitweise abgeschaltet, weil der Betrieb zu viel Rechenleistung beansprucht. Gleichzeitig sichern sich Anbieter neue Kapazitäten über Partnerschaften. Anthropic ist eine milliardenschwere Kooperation mit Amazon eingegangen, um Zugriff auf zusätzliche Rechenleistung zu erhalten.
Für Nutzer sind die Folgen bislang kaum spürbar. Marktbeobachter erwarten jedoch, dass steigende Kosten für Infrastruktur mittelfristig auch die Preise für KI-Dienste erhöhen könnten.
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