Ein neuer KI-Engpass bereitet den Anlegern zunehmend Sorgen

Am 14. Juni Microsoft CEO Satya Nadella veröffentlichte über X einen Aufsatz mit 1.200 Wörtern und dem Titel „Eine Grenze ohne Ökosystem ist nicht stabil.“ Es hatte 28 Millionen Aufrufe. Der Aufsatz zog eine direkte Linie dazwischen KI Konzentration und Globalisierung und argumentierte, dass die KI-Industrie auf den gleichen strukturellen Schaden zusteuere, den das Offshoring den Industriewirtschaften zugefügt habe.

Nadella ist nicht der Einzige, der seine Bedenken äußert. In den Bereichen Risikokapital, Krypto-Infrastruktur und KI-Forschung wird ein ähnliches Argument immer lauter: Die Rechen- und Vertriebsinfrastruktur, die KI antreibt, konzentriert sich auf eine Weise, die darüber entscheiden könnte, wer für eine Generation von der Technologie profitiert.

Warum die Konzentration der KI-Infrastruktur der Engpass ist, den Anleger weiterhin untergewichten

Microsoft, Google, Amazon und Meta planen, im Jahr 2026 Investitionen in Höhe von fast 700 Milliarden US-Dollar auszugeben, wobei der größte Teil davon in die KI-Infrastruktur fließt. CNBC berichtete. Ein Startup, das eine konkurrierende Infrastruktur aufbauen möchte, arbeitet mit einem Budget, das einen Vergleich unrealistisch macht. Die praktische Option besteht darin, den Zugang von einem dieser vier Unternehmen zu mieten und auf dessen Stack aufzubauen.

Die Sentient Foundation reagierte auf diese Dynamik mit Start eines Zuschuss- und Investitionsprogramms in Höhe von 42 Millionen US-Dollar für Open-Source-AGI-Builder, eines der größten Programme seiner Art. Die Initiative finanziert Entwickler, Forscher und Start-ups, die KI außerhalb der geschlossenen Ökosysteme der größten Technologieunternehmen entwickeln. Der Rahmen der Stiftung: Während einige Unternehmen KI als das nächste Öl aufbauen, möchte sie, dass Intelligenz Luft ist.

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Sachi Kamiya, Direktor für Venture und Wachstum bei Empfindungsstiftungbeschrieb, wie das Konzentrationsrisiko für Bauherren tatsächlich aussieht.

„Wir glauben, dass Konzentration ein echtes Problem darstellt, aber das Risiko besteht in der Abhängigkeit. Wenn jedes Startup für den Kern-KI-Stack auf die gleichen wenigen Unternehmen angewiesen ist, wird der Markt weniger offen, selbst wenn noch Innovationen stattfinden“, sagte Kamiya gegenüber TheStreet.

Ein Startup kann auf gemieteter Infrastruktur ein nützliches KI-Produkt aufbauen. Die Preisgestaltung, der Datenzugriff und die Kundenbeziehungen können weiterhin durch den darunter sitzenden Hyperscaler kontrolliert werden.

Was Satya Nadella über KI-Konzentration und Intelligenz sagte

Nadellas Aufsatz vom 14. Juni ging über die Forderung nach Offenheit hinaus. Er verglich das Risiko der KI-Konzentration mit der ersten Globalisierungswelle. BIP Die Zahlen verbesserten sich während des Offshorings, schrieb er. Die Arbeitsplätze und industriellen Ökosysteme, die übrig blieben, kamen nicht zurück. Er sagte, dass die Konzentration von KI-Werten das gleiche Muster hervorrufen könnte. Er beschrieb auch den Mechanismus: KI-Modelle absorbieren das Fachwissen des Unternehmens und machen es kommerzialisiert, wodurch die proprietären Fähigkeiten eines Unternehmens in standardisierte Dienste umgewandelt werden, die für seine Konkurrenten zugänglich sind.

„Wenn der gesamte Wert nur auf wenige Modelle entfällt, wird die politische Ökonomie das einfach nicht tolerieren. Es gibt keine gesellschaftliche Zustimmung für eine KI-Zukunft, die ganze Industrien aushöhlt.“ er schrieb.

Sein Rezept war eher ein Ökosystem als ein Modellrennen. Nadella argumentierte, dass Unternehmen Lernschleifen aufbauen sollten, die ihr institutionelles Wissen in KI-Systeme kodieren, die sich mit der Nutzung verbessern, was er als „Token-Kapital“ bezeichnete und das mit dem Humankapital verbunden ist. Ein Unternehmen, das diesen Kreislauf durchläuft, kann ein Standardmodell wechseln, ohne seinen proprietären Vorteil einzubüßen. VentureBeat bemerkt dass Nadellas Aufsatz zu einem Zeitpunkt kommt, an dem Microsoft selbst mit der Dynamik zu kämpfen hat, vor der er warnt, einschließlich stark steigender Rechenkosten und interner Debatten über KI-Preismodelle.

Warum die Berechnung das schwieriger zu lösende Problem ist als das Modellrennen

KI-Modelle sind wirklich wettbewerbsfähig. Ständig werden neue veröffentlicht. Lücken zwischen den Laboren schließen sich innerhalb weniger Monate. Die Token-Kosten sind mit zunehmendem Angebot deutlich gesunken. Bei der Rechenschicht, auf der diese Modelle ausgeführt werden, ist die Situation völlig anders.

Leo Fan, Gründer von Cysic, sagte, die öffentliche Debatte sei auf die falsche Ebene gerichtet.

„Der Engpass ist physisch. Das Risiko lag nie bei fünf Modellunternehmen. Es handelt sich um eine Rechenschicht, deren Aufbau sich nur fünf Bilanzen leisten können“, sagte Fan gegenüber TheStreet.

Ein Unternehmen liefert etwa 75 % der speziellen Hardware, die zum Training von KI in großem Maßstab verwendet wird. Eine Gießerei stellt etwa 90 % der Spitzenchips her, von denen die gesamte Branche abhängt. Der Aufbau einer Recheninfrastruktur erfordert die Beschaffung von Grundstücken, Strom, Kühlung und Hardware in einem Zeitrahmen, der in Jahren gemessen wird. Kapital und Physik stellen die Hürde dar, nicht Ingenieurskunst.

Fan sagte auch, dass ein Zugriff ohne Überprüfbarkeit wenig löse. „Breiter Zugang bedeutet nichts, wenn er von den Leuten, die die Maut erheben, genehmigt wird. Und der Blocker ist technischer und nicht politischer Natur“, fügte er hinzu.

Wie die KI-Rechenkonzentration im Jahr 2026 aussieht:

• Branchenschätzungen zufolge liefert ein Unternehmen etwa 75 % der Spezialhardware, die zum Trainieren und Betreiben von KI-Systemen in großem Maßstab verwendet wird
• Eine Gießerei stellt etwa 90 % der weltweit führenden Chips her und ist damit de facto die Produktionsstätte für den gesamten KI-Ausbau
• Es wird erwartet, dass Microsoft, Google, Amazon und Meta im Jahr 2026 gemeinsam Investitionen in Höhe von fast 700 Milliarden US-Dollar tätigen werden, wobei der größte Teil davon in die KI-Infrastruktur fließt. laut CNBC
• Prognosen zufolge werden die weltweiten Ausgaben für die KI-Infrastruktur im Jahr 2026 im Rahmen eines umfassenderen KI-Ausgabenzyklus von 2,5 Billionen US-Dollar 401 Milliarden US-Dollar erreichen. Investing.com berichteteunter Berufung auf Gartner-Prognosen
• Demnach ist der Rechenaufwand für die Ausführung der Agenten-KI im Vergleich zur Generativen KI um etwa 1.000 % gestiegen Nvidia CEO Jensen Huangwas bedeutet, dass die Infrastrukturanforderungen der nächsten KI-Welle noch größer sind

Wo Anleger glauben, dass dauerhafter KI-Wert tatsächlich ankommt

Die Konzentrationsdebatte führt zu einer Investitionsfrage, auf die es keine eindeutige Antwort gibt: Welche Schicht des KI-Stacks hält den Wert am längsten?

Wish Wu, Mitbegründer und CEO von Pharos, sagte, dass Modell- und Infrastrukturvorteile heute dauerhaft erscheinen, sich aber möglicherweise nicht halten, wenn der Markt reifer wird.

„Die Modellfähigkeiten werden sich weiter verbessern und die Infrastruktur wird weiterhin von entscheidender Bedeutung sein, aber diese Vorteile werden mit der Zeit möglicherweise weniger differenziert. Die Unternehmen, die KI tief in reale Arbeitsabläufe und Benutzerverhalten integrieren, werden wahrscheinlich dauerhaftere Positionen aufbauen“, sagte Wu.

In vergangenen Technologiezyklen erzielten Unternehmen, die Benutzerbeziehungen besaßen, einen dauerhafteren Wert als diejenigen, die Eigentümer der zugrunde liegenden Infrastruktur waren. Soziale Medien und Suche haben sich auf diese Weise erledigt. Mobile Software hat sich auf diese Weise etabliert.

Wu sagte, die dringendere Sorge bestehe darin, ob das Zugriffsproblem auf der Anwendungsebene gelöst werde.

„Ich glaube nicht, dass Konzentration an sich unbedingt das Problem ist. Das Risiko besteht darin, dass der Zugang zu Informationen zu eingeschränkt wird und Innovationen auf der Anwendungsebene eingeschränkt werden“, fügte er hinzu.

KI-Agenten fügen dem eine neue Dimension hinzu. Da Agenten Guthaben verwalten, Zahlungen ausführen und autonom koordinieren, benötigen sie eine Finanz- und Koordinationsinfrastruktur, die noch nicht existiert und die derzeit niemand kontrolliert. Wu beschrieb es als eine der bedeutendsten unterentwickelten Möglichkeiten in der KI und eine, die große Konsequenzen nach sich zieht, je nachdem, wer sie aufbaut und wie offen sie sie hält.

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