{"id":2009205,"date":"2026-07-12T17:45:16","date_gmt":"2026-07-12T15:45:16","guid":{"rendered":"https:\/\/infodienst.info\/?p=2009205"},"modified":"2026-07-12T17:46:24","modified_gmt":"2026-07-12T15:46:24","slug":"ki-ohne-geschaeftsmodell","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infodienst.info\/?p=2009205","title":{"rendered":"KI ohne Gesch\u00e4ftsmodell?"},"content":{"rendered":"

In seinem Video \u00bbWarum KI als Gesch\u00e4ftsmodell nicht funktioniert<\/a>\u00ab legt Salvatore Princi dar, weshalb die aktuelle Marktentwicklung im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) einer \u00bbkollektiven Hypnose\u00ab gleicht und prognostiziert das Platzen einer KI-Blase. Seine Argumentation st\u00fctzt sich im Kern auf drei wesentliche Beobachtungen:<\/span><\/p>\n

1. Das unwirtschaftliche Kosten- und Preismodell<\/strong><\/span><\/h5>\n

Herk\u00f6mmliche Software zeichnet sich durch hohe Skalierbarkeit aus: Ist das Programm einmal entwickelt, sinken die Kosten pro Nutzer bei steigendem Umsatz gegen Null. Bei KI-Modellen verh\u00e4lt es sich umgekehrt. Jede Anfrage erfordert reale, kostspielige Rechenleistung, Strom und Hardware-Ressourcen, sodass die Betriebskosten mit der Nutzung und neuen Modellgenerationen kontinuierlich mitwachsen (statt zu sinken).<\/span><\/p>\n

Zudem erfolgt die Abrechnung nicht nach Ergebnis oder Qualit\u00e4t, sondern nach Aufwand (pro Token), womit das finanzielle Risiko von Fehlern oder Halluzinationen komplett beim Kunden liegt. Erste R\u00fcckschl\u00e4ge dieser Logik zeigen sich im sogenannten \u00bbKI-Boomerang-Effekt\u00ab: Unternehmen wie Ford oder rund ein Drittel befragter Personalverantwortlicher stellten zuvor entlassene Fachkr\u00e4fte wieder ein, da automatisierte Systeme Qualit\u00e4tsstandards nicht erf\u00fcllen konnten.<\/span><\/p>\n

2. Das datenbasierte Vertrauens- und Konkurrenzproblem<\/strong><\/span><\/h5>\n

Ein weiteres Risiko betrifft die Unternehmensdaten. Wer KI-Modelle mit internem Wissen f\u00fcttert, gibt laut Palantir-Chef Alex Karp sein \u00bbAlpha\u00ab \u2013 die eigenen, wettbewerbsrelevanten Betriebsinformationen und Blaupausen \u2013 an externe Cloud-Anbieter ab. (Palantir nutzt dieses Argument strategisch f\u00fcr den Vertrieb eigener lokaler Infrastrukturen, sogenannter \u00bbSovereign AI\u00ab).<\/span><\/p>\n

Dass dieses Risiko real ist, verdeutlicht der Fall zwischen dem Design-Tool Sigma und Anthropic im Jahr 2026: Ein Anthropic-Produktchef sa\u00df im Sigma-Board, kurz darauf brachte Anthropic ein direktes Konkurrenzprodukt auf den Markt. Es besteht die dauerhafte Gefahr, dass Tech-Konzerne durch die Daten ihrer eigenen Kunden zu deren k\u00fcnftigen Wettbewerbern werden.<\/span><\/p>\n

3. Effiziente Imitation durch den Wettbewerber China<\/strong><\/span><\/h5>\n

W\u00e4hrend US-Unternehmen extrem hohe Summen in die risikoreiche Grundlagenforschung investieren, zieht China mit einem Bruchteil der Investitionen (Faktor 23 geringer laut Stanford AI Index 2026) nach. Mittels eines Verfahrens namens \u00bbDestillation\u00ab werden kleinere, kosteng\u00fcnstigere chinesische Modelle mit den Antworten der gro\u00dfen US-Modelle trainiert. Sie kopieren das fertige Wissen effektiv.<\/span><\/p>\n

Dadurch schrumpfte der Leistungsabstand zu den amerikanischen Spitzenmodellen auf 2,7 Prozentpunkte. Ein Beispiel hierf\u00fcr ist das Modell LongCat 2.0 des Essenslieferdienstes Meituan, das in Benchmarks teils vor Googles Gemini lag. F\u00fcr die meisten Routineaufgaben im Unternehmensalltag reichen solche Modelle, die 90 % der Leistung f\u00fcr nur 10 % des Preises bieten, v\u00f6llig aus.<\/span><\/p>\n

Fazit:<\/strong> Die Erwartung des Marktes auf gigantische Monopolgewinne der gro\u00dfen Tech-Konzerne erweist sich als fragw\u00fcrdig, wenn die Kosten pro Anfrage steigen, Kunden aus Datenschutzgr\u00fcnden z\u00f6gern und die Konkurrenz gleichwertige Leistung zu einem Bruchteil des Preises anbietet.<\/span><\/p>\n

\u00a9 infodienst \u2013 Intelligence & Crisis Publishing. Foto: Pixabay. Hinweis: Bei der Recherche und Analyse dieses Beitrags wurde unterst\u00fctzend KI eingesetzt. Die redaktionelle Verantwortung f\u00fcr den Inhalt liegt bei der Redaktion. Alle Rechte vorbehalten, all rights reserved. Nachdruck und Weitergabe an Dritte untersagt.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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