Als ich diese Woche sagte, die KI-Blase werde platzen, hatte ich einen Grund parat: die Chips. Sie halten nicht lange, jedes Jahr kommt eine neue Generation, und wer Hunderte Milliarden in Hardware steckt, die in drei Jahren Schrott ist, kann das nie zurückverdienen. Das klang gut. Ich habe es nachrechnen lassen, mit Quellen. Das Ergebnis ist unbequem für mein Argument und schlimmer für die Branche.
Ich hatte die Chips im Verdacht
Die Zahlen: Eine Nvidia H100 hat nach fünf Jahren noch 25 bis 35 Prozent ihres Neupreises. Überlebensstudien und die Daten der großen Betreiber deuten auf sechs Jahre Lebensdauer und mehr. CoreWeave hat H100-Karten aus dem Jahr 2022, deren Mietverträge ausliefen, sofort wieder vermietet, zu 95 Prozent des alten Preises. Ein Chip durchläuft eine Kaskade: erst Training, dann anspruchsvolle Inferenz, dann Batch-Verarbeitung. Er wird abgestuft, lange bevor er ausfällt.
Und selbst wenn er früher ausfiele, würde das die Rechnung weniger bewegen, als ich dachte. Epoch AI hat im Mai 2026 vorgerechnet, was ein Gigawatt KI-Rechenzentrum kostet: 38 Milliarden Dollar Anfangsinvestition, 8,5 Milliarden Jahreskosten bei fünf Jahren Chip-Lebensdauer. Die Server sind davon 5 Milliarden, rund 60 Prozent. Rechnet man mit drei Jahren statt fünf, steigen die Jahreskosten auf 12 Milliarden. Das sind rund 40 Prozent mehr. Erheblich, aber keine Größenordnung. Gebäude, Netz und Stromversorgung altern über 14 Jahre und kümmern sich nicht um Nvidias Produktzyklus.
Michael Burry hat im November 2025 etwas Ähnliches behauptet wie ich, mit einer Zahl: Die großen Cloud-Konzerne würden 2026 bis 2028 zusammen 176 Milliarden Dollar zu wenig abschreiben, weil sie ihre Chips über fünf oder sechs Jahre verteilen statt über zwei oder drei. Das ist ein Vorwurf an die Gewinnqualität von Meta, Oracle, Microsoft und Google. Er trifft die Bilanzen der Vermieter. Die Bewertung von OpenAI und Anthropic trifft er kaum, denn die beiden besitzen fast keine Chips. Sie mieten.
Also: Ich hatte die Chips im Verdacht. Die Zahlen zeigen, das Problem liegt woanders, und es ist größer.
Vierzig Milliarden gegen eine Billion
OpenAI hat im Sommer 2026 einen annualisierten Umsatz von rund 40 Milliarden Dollar erreicht. Gebucht hat die Firma im Jahr 2025 13,07 Milliarden, bei einem operativen Verlust von 20,9 Milliarden, von der Financial Times im Juni verifiziert. Nach der eigenen Planung nimmt OpenAI erst 2030 mehr Geld ein, als es ausgibt.
Dagegen stehen die Zusagen. Stargate, Oracle, Nvidia, AMD, Broadcom, Microsoft, Amazon, CoreWeave: Der Investor Tom Tunguz addiert die Rechenverträge von OpenAI auf rund 1,15 Billionen Dollar bis 2035. Sam Altman selbst hat im November 2025 von 1,4 Billionen gesprochen. HSBC hat am 26. November 2025 gerechnet, dass OpenAI bis 2030 selbst bei optimistischen Umsatzannahmen 207 Milliarden Dollar fehlen.
Anthropic macht rund 65 Milliarden Dollar Run-Rate, Stand Ende Juli, und hat Rechenkapazität für 275 bis 517 Milliarden Dollar zugesagt, je nachdem, ob man nur die fünf Leasingverträge zählt oder die Gigawatt bei Google und Amazon dazu. Sequoia-Partner David Cahn rechnet für 2026 mit rund 1,5 Billionen Dollar Infrastrukturausgaben in der Branche, die rund 3 Billionen Umsatz brauchen. OpenAI und Anthropic zusammen kommen auf rund 80 Milliarden. Bain hat im September 2025 gesagt, bis 2030 müsse die Branche 2 Billionen Dollar neuen Jahresumsatz finden, und selbst nach allen Einsparungen durch KI blieben 800 Milliarden offen.
Vierzig Milliarden gegen eine Billion. Das ist die Lücke, die trägt. Man braucht dafür keine Chip-Lebensdauer. Man braucht einen Taschenrechner.
Und die Bewertung? OpenAI wurde im März mit 852 Milliarden Dollar bewertet, Anthropic im Mai mit 965 Milliarden. Gemessen an der Run-Rate ist das das 21-fache und das 15-fache, ungefähr das Niveau, zu dem Nvidia gehandelt wird. Gemessen am gebuchten Umsatz des Vorjahres ist es das 65-fache und das 214-fache. Cisco stand im März 2000 beim 20- bis 31-fachen. Welche Zahl man nimmt, entscheidet, ob man ruhig schläft. Ich nehme die gebuchte, weil die Zusagen auch gebucht sind.
Der Börsengang, der nie ein Datum hatte
OpenAI hat nie einen Termin genannt. Das Wall Street Journal berichtete Anfang 2026 von einem Fenster im September. Die New York Times berichtete am 25. Juni, die Firma neige zur Verschiebung auf 2027. Finanzchefin Sarah Friar sagte am 19. August vor Mitarbeitern, OpenAI werde 2027 ein börsennotiertes Unternehmen sein. Am 12. September sagte Sam Altman im Fortune-Interview: „I would say not 2026.” Begründung: Angesichts allem, was gerade bei der Sicherheit passiere, wäre jetzt ein unkluger Moment.
Über den wahren Grund wird spekuliert: die Verluste, die Abgänge in der Führung, der schwache Börsenstart von SpaceX, Anthropic vorn in der Warteschlange. Ich spekuliere nicht mit. Ich stelle nur fest: Wer den Börsengang vier Tage nach der Kündigung eines Sicherheitsforschers mit Sicherheit begründet, hat den Zeitpunkt nicht gewählt.
Anthropic hält am Börsengang fest. Derselbe Konzern, dessen Chef am 12. September die Branche zum Bremsen aufruft, verhandelt laut Reuters mit Nvidia über bis zu 10 Milliarden Dollar Ankerinvestment für eine Emission von bis zu 100 Milliarden bei rund 2 Billionen Bewertung. Das lege ich nur nebeneinander.
Wer Blase sagt
Sam Altman selbst, im August 2025, gefragt, ob die Investoren übertreiben: „My opinion is yes.” Und: „Someone is going to lose a phenomenal amount of money.” Ray Dalio im Januar 2026: die frühen Stadien einer Blase. Die Bank of England im Juli 2026: Bewertungen „more stretched”, Konzentration und Hebel würden einen Kursrutsch verstärken.
Jensen Huang sagt: keine Blase. Infrastruktur laufe der Anwendung immer 18 bis 24 Monate voraus. Er verkauft die Infrastruktur. Satya Nadella sagt in Davos, es sei nur dann keine Blase, wenn der Nutzen breit ankomme. Das ist der ehrlichste Satz von allen, weil er die Bedingung nennt.
Die Gegenrechnung, fair
Die Verteidiger haben zwei Argumente, und beide sind echt. Erstens wächst der Umsatz schneller als bei jeder Technologie zuvor: OpenAI von 20 Milliarden Run-Rate Ende 2025 auf 40 Milliarden im Sommer, Anthropic von 9 auf 65 Milliarden in sieben Monaten. Investoren erwarten für Anthropic 100 bis 120 Milliarden zum Jahresende. Zweitens fallen die Kosten: Der gemischte Preis pro Million Token ist von Anfang 2025 bis Anfang 2026 von 18,40 auf 6,07 Dollar gesunken, minus 67 Prozent, und die Nachfrage steigt trotzdem.
Meine Antwort: Beides macht die Lücke kleiner. Keines macht sie zu. Wer 3 Billionen braucht und 80 Milliarden hat, muss seinen Umsatz fast vervierzigfachen, und die Zusagen warten so lange nicht. Und fallende Preise pro Token sind für den Kunden eine gute Nachricht. Für den Anbieter, der seine Kapazität zu festen Summen gemietet hat, sind sie eine Rechnung mit kleinerem Ergebnis. Bewertungen, die höher sind, als sie sich amortisieren lassen, bleiben mein Befund. Ich habe nur den Grund ausgetauscht.
Was in keiner Bewertung steht
Die Zahlen oben sind das, was diese Branche am besten kann. Sie leben Zahlen. Jede Run-Rate, jedes Gigawatt, jeder Multiplikator ist von Menschen berechnet, die darin brillant sind. Ich habe ihre Rechnung übernommen, und sie geht nicht auf.
Aber wenn man KI hört, hört man Geld, und das ist der Fehler, der bleibt, selbst wenn die Rechnung eines Tages stimmt. Was hier gebaut wird, ist eine umfassende Änderung der Gesellschaft, in allen Bereichen: wie Menschen arbeiten, lernen, erfahren, was wahr ist. Die Rechnung dafür steht in keiner Bewertung, weil sie nicht in Dollar aufgeht. Wer nur das Geld sieht, versteht den Kern nicht. Das habe ich im Leitartikel dieser Woche ausgeführt: Sie verstehen KI, sie verstehen nicht Verstand.
Ob die Blase platzt, entscheidet der Markt, und der Markt braucht dafür keinen Rat von mir. Was bleibt, wenn sie platzt, sind die Systeme, die bis dahin in Behörden, Praxen, Schulen und Redaktionen eingebaut wurden. Die verschwinden nicht mit dem Kurs. Die bleiben, mit allem, was in ihnen steckt.