Amerikas Zukunft könnte davon abhängen, dass KI nur leicht enttäuscht

 (noahpinion.blog)
1 Punkte von GN⁺ 2025-10-15 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Die US-Wirtschaft zeigt sich zuletzt trotz Schwäche in der Industrie und schwacher Beschäftigungsindikatoren stabil.
  • Viele Expertinnen und Experten analysieren, dass die zunehmenden KI-Investitionen eine Rezession ausgleichen.
  • Vom KI-Sektor getrieben werden Aktienkurse und BIP-Wachstum angeschoben, doch falls KI die Erwartungen tatsächlich verfehlt, besteht das Risiko eines Schocks.
  • Es werden Sorgen über überhitzte Investitionen, fehlende reale Profitabilität, Grenzen bei der Energieversorgung und die Möglichkeit einer industriellen Blase geäußert.
  • Schon eine leichte Enttäuschung durch die KI-Branche könnte einen großen Marktschock auslösen und damit zu einem wichtigen Wendepunkt für Makroökonomie und politische Kräfteverhältnisse werden.

Die aktuelle Lage der US-Wirtschaft und die Rolle der KI

  • Die US-Wirtschaft bleibt zuletzt trotz klassischer Schwächesignale wie Industrieflaute, schwächerer Beschäftigungsindikatoren und niedriger Konsumentenstimmung ohne klare Rezession robust.
  • Die Arbeitslosenquote steigt leicht, liegt aber weiterhin auf niedrigem Niveau, und auch die Beschäftigungsquote der Erwerbsbevölkerung im Kernalter befindet sich nahe ihrem historischen Höchststand.
  • Analysen der Federal Reserve von New York und Atlanta zufolge liegt auch das BIP-Wachstum bei über 2 % und damit auf einem vergleichsweise soliden Niveau.

Zusammenhang zwischen KI und Konjunkturstützung

  • Einige Expertinnen und Experten betonen, dass der Grund für die Konjunkturverbesserung der „KI-Boom“ sei.
    • Pantheon Macroeconomics schätzt, dass das annualisierte Wachstum des US-BIP im ersten Halbjahr 2025 ohne KI-bezogene Ausgaben nur 0,6 % betragen hätte.
    • Jason Furman, Paul Kedrosky und andere nennen ähnliche Werte.
    • Ein Fünftel der Marktkapitalisierung des S&P 500 konzentriert sich auf Nvidia, Microsoft und Apple, von denen zwei stark auf KI setzen.
  • Abseits der KI zeigen sich in der übrigen Wirtschaft tatsächlich deutliche Schwächesignale wie stagnierender Konsum, geringes Beschäftigungswachstum und nachlassende Investitionen in Nicht-KI-Bereichen.

Risiken eines KI-getriebenen Wachstums

  • Risiko einer KI-Flaute: Wenn KI der einzige Wachstumsmotor der Volkswirtschaft ist, könnte ein Platzen der Investitionsblase in diesem Bereich große Folgewirkungen wie Arbeitslosigkeit, Börsencrashs und Kreditausfälle haben.
  • Die Trump-Regierung schützt die KI-Industrie als eine Art „goldene Gans“, indem sie auf zahlreiche Industrien Zölle erhebt, KI und Lieferketten jedoch ausnimmt.
  • Falls eine KI-Abkühlung Realität wird, sind auch grundlegende Veränderungen der politischen Ökonomie möglich.
    • Beispiel: ähnlich der historischen Erfahrung, dass der Zusammenbruch der Immobilienblase 2008 zu einem politischen Wendepunkt in den USA wurde.

Was hinter der KI-Blase steckt: tatsächlicher Wert und Enttäuschungspotenzial

  • Arten von Investitionsblasen
    • reine Finanzspekulation (Vermögenspreise steigen weit stärker als der tatsächliche Wert)
    • Fälle, in denen Marktteilnehmerinnen und Marktteilnehmer den Wert einer bestimmten Technologie überschätzen: Wenn sich dann die tatsächlichen Grenzen der Technologie zeigen, kann das zu massiven Kurseinbrüchen und finanzieller Schieflage führen.
  • Jeff Bezos bezeichnet dies als „industrielle Blase“ und betont das Muster, dass Enttäuschung über technologische Erwartungen dem Finanzsystem schadet.
  • Medien im Ausland wie Bloomberg verweisen auf große Investitionen in Rechenzentren, unzureichende reale Renditen, die ungenügende Wirkung von KI auf Produktivitätssteigerungen und den steigenden Stromverbrauch als zusammengesetzte Schwachstellen.
    • Laut einer MIT-Untersuchung erzielen 95 % der Unternehmen keine nennenswerten realen Erträge aus ihren KI-Investitionen.
    • Zuletzt rückten Probleme wie von KI erzeugter „Workslop“ (Arbeitsergebnisse, die weit von hoher Qualität entfernt sind), Leistungsgrenzen großer Modelle und der Energieverbrauch von Rechenzentren in den Vordergrund.

Unsicherheit über die Zukunft der KI

  • Insider der Branche zeigen sich vom langfristigen Wachstum überzeugt, doch wenn man auf frühere industrielle Blasen blickt, kann selbst dann ein Schock entstehen, wenn eine innovative Technologie nicht direkt „scheitert“, sondern die Erwartungen der Optimisten auch nur leicht verfehlt.
  • Schon eine geringe Enttäuschung in der KI-Branche kann sich zu einem makroökonomischen Schock und einer Verschiebung der politischen Kräfteverhältnisse ausweiten.
  • In diesem Sinne deutet vieles darauf hin, dass Amerikas Zukunft selbst dann in eine Krise geraten könnte, wenn KI nicht sofort scheitert, sondern einfach nur hinter den Erwartungen zurückbleibt.

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2025-10-15
Hacker-News-Kommentare

  • Für unser Unternehmen werden die nächsten Quartale voraussichtlich extrem schwierig: Überall werden Ausgaben gekürzt, und fast alle Kunden verlangen deutliche Vertragsverkleinerungen. Deshalb streichen wir praktisch alle verzichtbaren Kosten, um Arbeitsplätze zu sichern. Unsere Kunden sagen im Grunde dasselbe.
    Auffällig ist, dass das Unternehmen trotzdem in gewissem Maß neu in AI investiert hat, wenn auch nur sehr halbherzig.
    Vor Investoren tun zwar alle so, als sei alles in Ordnung, aber in Wahrheit fühlt es sich wie eine Partie Reise nach Jerusalem an, in der jeder versucht, nicht derjenige zu sein, der übrig bleibt.
    In einer VWL-Vorlesung sagte mein Professor einmal, dass der Aktienmarkt aus zwei Gründen steigen kann: Entweder wächst die reale Wirtschaft und Aktien werden dadurch wertvoller, oder alle kürzen ihre Ausgaben drastisch, sodass Geld in den Aktienmarkt fließt und die Kurse unabhängig von künftigen Ergebnissen steigen.

    • Ich arbeite bei einem der größten Verpackungsunternehmen der Welt, und alle unsere US-Kunden reduzieren ihre Nachfrage nach Verpackungen, offenbar wegen sinkender Verkaufszahlen. Jeder kann selbst darüber nachdenken, was das bedeuten könnte.

    • Wenn dein VWL-Professor keine Zinsen erwähnt hat, dann hat er es falsch verstanden. Der Aktienmarkt wird stark über den Barwert künftiger Cashflows von Unternehmen bestimmt, und der hängt mit dem Zinsniveau zusammen. Wenn die Zinsen sinken, steigt also der Wert in DCF-Modellen.

    • Auch in unserem Unternehmen häufen sich die Anzeichen für nachlassende Business-Kennzahlen. 2009 war ich zum Glück noch in der Schule und kam relativ glimpflich davon, aber jetzt fühlt sich das wie das instabilste Umfeld an, das ich als Erwachsener erlebt habe.

    • Dass ein VWL-Professor über den Aktienmarkt spricht, bringt mich zum Lachen. Ich habe selbst einen höheren Abschluss in Volkswirtschaft und eine ganz ordentliche Karriere am Aktienmarkt gemacht, und ich fand diesen Kommentar ziemlich amüsant.

  • Schon die Plausibilität der Vorstellung, dass die US-Wirtschaft seit Jahren stagniert, wenn man AI ausklammert — oder sogar wenn man den Nicht-Tech-Bereich insgesamt betrachtet —, zeigt, wie ernst die Lage ist.

    • Der Großteil meines Geldes geht für Hypothekenzahlungen, chinesischen Kleinkram, Lebensmittel und gelegentliche Dienstleistungen drauf. Manchmal frage ich mich, wie das dauerhaft funktionieren soll, aber eigentlich war es schon immer so.

    • Der Zollkrieg hat in dieser Lage überhaupt nicht geholfen.

    • Die Finanzkrise von 2008 ist nicht einfach vom Himmel gefallen. Auch die „Lösung“ für die Probleme von 2008 war im Kern nur ein Aufschieben derselben Probleme.

    • Die Stagnation begann ab 2025 und hängt damit zusammen, dass Kanada als Vergeltung sämtliche US-Spirituosen blockiert hat und China als Gegenmaßnahme den Sojaimport komplett einstellte. Wenn du fragst, woran das liegt, solltest du dir die Antwort selbst geben. Wenn du nicht ehrlich darüber nachdenken kannst, solltest du dich fragen, ob kognitive Verzerrungen dein Denken blockieren.

  • Ich halte die Sorge über die Probleme der USA für absolut berechtigt. Aber unter den in diesem Artikel genannten Problemen liegen noch tiefere, grundlegendere Ursachen.
    Wenn tragende Säulen verrotten und einstürzen, ist es natürlich gefährlich für die USA — aber noch wichtiger ist eigentlich, warum diese Säulen überhaupt zu faulen begonnen haben.

    • Mich würde interessieren, was diese grundlegenden Probleme sein sollen. Selbst wenn es sie gibt, wirken größere Wirtschaftsräume als die USA momentan noch problematischer.
      Wenn dich ein Bär verfolgt, musst du nicht schneller sein als der Bär — nur schneller als die anderen.

  • Geld zu leihen ist deutlich teurer geworden … der Leitzins ist der Hauptgrund dafür, und entsprechend hat es viele Anpassungen gegeben.
    Während und nach COVID haben viele Menschen ihre Kreditlinien bis an die Grenze ausgereizt oder aus anderen Gründen — Haushaltsbedarf, steigende Lebenshaltungskosten usw. — ihre Schulden stark erhöht.
    Das Ergebnis ist, dass vielen kaum noch Spielraum für Ausgaben bleibt und sie sich außer bei grundlegenden Lebensnotwendigkeiten aus größeren Käufen zurückziehen. Anfangs konnte man noch Gier und die Pandemie vorschieben, aber inzwischen fehlt vielen ganz real das Geld.

  • Ich möchte meinen Kommentar von vor 70 Tagen wiederholen:
    Was mir bei AI am meisten Sorgen macht, ist nicht, „dass AI die Dinge nicht kann, sondern dass wir viel zu schnell vom Forschungs-/Akademia-Modus in einen Modus der konkreten Wertabschöpfung gewechselt sind und Politik und Wirtschaft dadurch gefährlich schnell in Richtung All-in auf AI marschieren“.
    Infrastrukturinvestitionen, EV-Steuergutschriften, Unterstützung im Gesundheitswesen und Ähnliches werden ebenfalls zurückgefahren, wodurch das Investment-Portfolio stark an Diversität verloren hat.
    Im Vergleich dazu setzt China auf viele verschiedene Bereiche: Batterien, EVs, Solar, AI/Chips/Foundries usw.
    Auch China hat natürlich erhebliche Risiken, aber zusammen mit den Veränderungen in der US-Außenpolitik entsteht für mich der Eindruck, dass sich die ökonomische Vormachtstellung stark verschieben könnte.

    • Zwei Gegenargumente dazu: Erstens ist es im Fall Chinas wegen des gewaltigen Lohnkostengefälles praktisch nicht sinnvoll, das verarbeitende Gewerbe auf dem US-Festland wiederbeleben zu wollen. Wir sollten uns lieber darauf konzentrieren, was wir von hier an tun können.
      Bei AI ging der Wechsel zum Monetarisierungsfokus zwar schnell, aber ich halte das nicht für so schlecht, wie es klingt. Wir bauen Software-Infrastruktur, die LLMs in Workflows integriert, damit alle effizienter und produktiver werden. Je besser die Foundation Models werden, desto stärker profitiert auch die Infrastruktur — fast wie bei Moore’s Law.
      Ich bin eigentlich jemand, der neue Technologien nur ungern annimmt, aber wegen LLMs bin ich von vim zu vscode+copilot und dann zu cursor gewechselt — so transformativ ist diese Technologie.

    • Als ich eben den Kommentar von vor 70 Tagen gelesen habe, dachte ich kurz, es ginge um 70 Jahre, und war für einen Moment verwirrt, ob du etwa beim Dartmouth-AI-Workshop 1956 dabei warst.
      Für einen Augenblick hatte ich diesen Gedankenstrom von wegen: Schon damals machten sich Leute Sorgen, dass „wir zu schnell vorgehen“. Meine Interpretation war komplett falsch, aber die Verwechslung war lustig.

    • Die Anzeichen für einen Wechsel der ökonomischen Vormachtstellung gibt es schon seit zehn Jahren. Nur die Wahrnehmung hat sich noch nicht angepasst.

  • Dank AI ist mein Investment-Portfolio bisher noch nicht eingebrochen.
    Es ist ziemlich klar zu erkennen, dass AI-Investitionen zu den wenigen Stützen gehören könnten, die die US-Wirtschaft derzeit tragen.
    Wenn sich die AI-Welle auch nur ein wenig enttäuschender entwickelt als erwartet, könnte das massive Folgen für Markt und Politik insgesamt haben.

    • Man sollte auch berücksichtigen, dass der US-Dollar in den letzten Monaten um 10 % gefallen ist.

    • Vielleicht ist jetzt eher ein guter Zeitpunkt, um das Exposure am Aktienmarkt zu reduzieren.

    • AI ist eine riesige Blase. Nvidia investiert in OpenAI, und OpenAI kauft dann wieder Nvidia-Chips — im Grunde ist das fast nur Geldkreislauf in eigener Sache.

  • Mir fällt das Sprichwort ein: „Die zweite Phase einer Blase ist die Finanzialisierung.“

  • Was mich an der möglichen AI-Blase am meisten enttäuscht, ist, dass irgendein kluger Forscher auf Twitter extrem optimistische Erwartungen verbreitet, wonach man durch Extrapolation von Grafiken zur Fähigkeit, lang andauernde Aufgaben zu bewältigen, in den Jahren 2026–2027 praktisch AGI bauen könne.
    Ich versuche, diese Vorhersage beim Wort zu nehmen und anzunehmen, dass er es ernst meint.
    Das Problem ist, dass diese Prognose auf Messgrößen beruht, die die tatsächlichen Fähigkeiten nicht angemessen abbilden.
    Selbst wenn ein aktuelles Modell zum Beispiel 65 % auf SWE-bench erreicht, fühlt sich das nicht nach denselben 65 % an wie bei einem Menschen. Anders gesagt: Das Modell mag auf dem Benchmark fleißig gut abschneiden, ist aber noch nicht auf dem Niveau, auf dem man es sofort als eigenständigen Software Engineer einsetzen könnte.
    Dieser Optimismus beruht letztlich auf dem blinden Glauben, dass irgendeine Grafik oder irgendein Benchmark die Zukunft präzise vorhersagt.
    Wenn dieser Benchmark in Wirklichkeit kein guter Proxy ist, dann ist das ein echtes Problem.

    • Zwischen Benchmark-Ergebnissen und unserer praktischen Erfahrung mit LLMs klafft eine riesige Lücke. Nach den SWE-bench-Werten müsste man ihnen schon jetzt viele Aufgaben übertragen können, aber in der Realität erledigen LLMs noch nicht einmal grundlegende Dinge zuverlässig.
      Durch diese Benchmark-Fixierung verliert man ein Stück weit den Blick für die Wirklichkeit. Interne, private Evaluierungen der Modellleistung sind am aussagekräftigsten, und selbst dort zeigen die neuesten Modelle starke Schwankungen.

    • Ich glaube mit der Zeit immer mehr, dass selbst sehr kluge Forscher in bestimmten Bereichen erstaunlich naiv sein oder völlig falsch liegen können.

    • „Nächstes oder übernächstes Jahr wird jede White-Collar-Arbeit automatisiert.“
      Arbeit erzeugt Arbeit. Wenn 50 % der Jobs verschwinden, entsteht auch ein erheblicher Teil der verbleibenden Arbeit überhaupt nicht mehr.
      Software, die Menschen dann nicht mehr nutzen — Slack, Teams, GitHub, Zoom, PowerPoint, Excel usw. — könnte künftig gar nicht mehr gebraucht werden. Letztlich würde dann die Nachfrage nach Coding selbst sinken, egal ob Menschen oder AI den Code schreiben.

    • Meinst du vielleicht Julian Schrittwieser (AlphaGo-Mitautor, Erstautor des MuZero-Papers)?
      https://www.julian.ac/blog/2025/09/27/failing-to-understand-the-exponential-again

  • Bei AI all-in zu gehen, ist so, als würde man alle Eier in einen Roboterkorb legen.

  • Selbst wenn AI gemessen an den Bewertungen perfekt erfolgreich wäre — also nicht enttäuscht —, wirkt die Zukunft der USA und der Welt wegen der Nebenwirkungen wie Massenarbeitslosigkeit, beispielloser Ungleichheit, explodierenden Strompreisen usw. äußerst instabil.

    • Wenn der Lebensstandard stark steigt, nimmt oft auch die Ungleichheit zu. Da die Wirtschaft kein Nullsummenspiel ist, kann eine gleichzeitige Zunahme von Ungleichheit und Wohlstand sogar wünschenswert sein.
      Beide Parteien sind sich beim Ausbau der Strominfrastruktur im Grunde einig, deshalb frage ich mich, warum nicht mehr in solche Vorhaben investiert wird.
      Je billiger materielle Güter werden, desto näher kommen sie letztlich dem Preis null. Ich glaube, die Nachfrage nach von Menschen geschaffenen Gütern und Erfahrungen wird dann eher noch steigen.

    • Das Problem bei den wirtschaftlichen Auswirkungen von AI ist, dass die Spannweite möglicher Entwicklungen so groß und schwer vorherzusagen ist.
      Je nachdem, ob wir am Ende bei „Roboter ersetzen alle Jobs“, bei „smarten LLMs, die nur kreative Arbeit unterstützen“, oder bei etwas landen, das wir uns heute noch gar nicht vorstellen können, können die heutigen Investitionen entweder ein gewaltiger Jackpot oder komplett vergebens sein.

    • Wenn AI die Produktivität verzehnfacht, werden vermutlich die meisten Menschen arbeitslos.

    • Ich persönlich hoffe, dass die AI-Bewertungen sich als weniger gerechtfertigt herausstellen als angenommen, damit es nicht zu Massenarbeitslosigkeit kommt und das Geld nicht in einem Marktcrash verbrennt, sondern in Bereiche wie Quanten- oder CRISPR-Technologie umgelenkt wird — also in Sektoren, die bald Billionenindustrien werden könnten.
      Diejenigen, die sehr groß auf AI gesetzt haben, würden dann zwar etwas verlieren, aber insgesamt könnte man vielleicht eine schwere Katastrophe vermeiden.

    • „Explodierende Strompreise“ ist der entscheidende Punkt. Niemand wird Energie künftig noch billig abgeben, diese Zeit ist vorbei. Für die USA könnten sehr dunkle Zeiten bevorstehen.