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Die Blase, die keine sein will — eine Bewertung prüfen, ohne im Kaffeesatz zu lesen

Ob die KI-Bewertungen eine Blase sind, lässt sich nicht prophezeien — aber prüfen.

13 Min. Lesezeit

duotone: Eine vergoldete mechanische Ente nach Art Vaucansons, seitlich geöffnet — doch statt eines Uhrwerks zeigt das Innere ein geschlossenes Geflecht aus Geldscheinen, die im Kreis von einem Zahnrad zum nächsten gereicht werden, ohne dass je eine Münze den Kreis verlässt: das Bild einer Bewertung, die sich selbst erzeugt

Dies ist ein Seitenstück zur Serie über 80 Jahre Künstliche Intelligenz. Die Hauptserie erzählt die Geschichte einer Technik; dieses Stück greift eine Frage heraus, die 2026 lauter ist als jede technische — die nach dem Geld. Es will keine Crash-Prognose sein. Im Gegenteil: Es will zeigen, wie man die Blasen-Frage stellt, ohne im Kaffeesatz zu lesen.

Die bequemste Art, über die KI-Blase zu reden, ist zugleich die wertloseste. Sie geht so: Ein Prophet mit Erfolgsbilanz — Michael Burry, der die Subprime-Krise vorhersah, oder Jeremy Grantham, der zwei Crashs traf — erklärt, der große Knall komme bald, und der Rest besteht aus dem Streit, ob „bald” 2027 oder 2029 heißt. Das ist Kaffeesatzleserei. Sie altert schlecht, sie ist nicht prüfbar, und sie sagt über die Sache selbst nichts aus. Wer 2000 das Platzen der Dotcom-Blase auf den Monat genau vorhersagte, hatte Glück; wer es ein Jahr zu früh tat, galt als Idiot — bis er recht bekam und niemand mehr zuhörte.

Es gibt eine zweite, mühsamere Art. Sie verzichtet auf das Datum und fragt stattdessen nach der Mechanik: Wie entsteht eigentlich der Wert, von dem hier alle reden? Trägt ihn eine reale Nachfrage, oder trägt er sich selbst? Und vor allem — die einzige Frage, die eine Prognose ersetzt: Was müsste in der Welt geschehen, damit diese Bewertungen sich rechnen? Wenn die Antwort lautet „etwas, das es noch nie gegeben hat und das niemand zulassen würde”, dann hat man keine Prophezeiung, sondern einen Befund.

Dieses Stück handelt von der zweiten Art. Es bietet drei Werkzeuge an, die alle ohne Glaskugel auskommen, und es endet, wie die Serie es immer tut: bei der Ente.

Denn wer die bisherigen Teile gelesen hat, kennt das Leitmotiv. Vaucansons mechanische Ente von 1738 sah aus, als verdaue sie — in Wahrheit gab eine verborgene Kammer aus, was eine andere zuvor aufgenommen hatte. ELIZA schien zu verstehen. MYCIN bestand die Prüfung wie ein Arzt, ohne zu wissen, was Krankheit ist. Die Frage der Serie war stets dieselbe: Ist das echt, oder sieht es nur so aus? Auf der ökonomischen Ebene heißt sie: Wird hier Wert geschaffen — oder eine Bewertung, die sich selbst referenziert und nur aussieht wie ein Geschäft?

Erstes Werkzeug: der Zirkellauf

Adam Tooze hat im Mai 2026 die Bewertungs-Pointe in einen Satz gegossen, der wie ein Abzählreim klingt und es im Grunde auch ist:

„Je mehr Sie bestellen, je mehr bist du wert. Je mehr Sie bestellen, je mehr sind sie wert. Je mehr Sie bestellen, je mehr seid ihr alle wert.”

Das ist kein Geschäftsmodell, das ist eine Schleife. Die großen Knoten des KI-Komplexes — Nvidia, Microsoft, OpenAI, Oracle, Broadcom, Amazon — sind nicht bloß Lieferant und Kunde, sie sind zugleich wechselseitig Investor und Kunde. Microsoft hält Anteile an OpenAI und verkauft ihm Rechenleistung. OpenAI bestellt bei Oracle, Oracle bestellt bei Nvidia, Nvidia investiert in OpenAI. Jede Bestellung erhöht den Auftragsbestand des nächsten Glieds, jeder Auftragsbestand treibt dessen Börsenwert, jeder Börsenwert finanziert die nächste Bestellung. Das Geld zirkuliert innerhalb des Komplexes, und an jeder Station entsteht aus der Rundreise ein Buchgewinn, der als Marktkapitalisierung gelesen wird.

Das ist nicht meine Polemik, das ist die Bilanz. Bloomberg hat in der Grafikstrecke „AI Circular Deals” 2026 nachgezeichnet, wie Microsoft, OpenAI und Nvidia einander immer wieder bezahlen. OpenAIs Infrastruktur-Verpflichtungen bis 2035 summieren sich nach Analysten-Aufstellungen auf etwa 1,15 Billionen Dollar, verteilt auf genau jene Vendoren, die ihrerseits in OpenAI investiert sind:

VendorVolumen
Broadcom350 Mrd. $
Oracle300 Mrd. $
Microsoft250 Mrd. $
Nvidia100 Mrd. $
AMD90 Mrd. $
Amazon AWS38 Mrd. $
CoreWeave22 Mrd. $

Man muss diese Tabelle nur einmal von der falschen Seite lesen, um die Pointe zu sehen: Es sind dieselben Namen, die OpenAI Geld geben und von OpenAI Geld bekommen. OpenAI bezahlt seine Lieferanten zu einem erheblichen Teil mit Mitteln, die seine Lieferanten ihm gegeben haben.

Tooze formuliert die Konsequenz nüchtern:

„Niemand kann bisher wirklich das Geschäftsmodell beschreiben, aus dem jetzt die riesigen Gewinne erzeugt werden, außer irgendwelche Handbewegungen, die sagen, ja, alles wird absolut anders und dann und dann und dann machen wir daraus einen Gewinn.”

Was hier als Geschäftsmodell gilt, ist also der Zirkellauf selbst. Und das ist der erste, rein strukturelle Befund — ganz ohne Prognose: Eine Bewertung, die durch wechselseitige Investitionen innerhalb eines geschlossenen Kreises erzeugt wird, ist nicht dasselbe wie eine Bewertung, die durch zahlende Endkunden außerhalb des Kreises gedeckt ist. Sie kann tragfähig sein. Aber sie ist es nur, wenn der Kreis sich irgendwann nach außen öffnet — wenn am Ende jemand zahlt, der nicht selbst Teil der Schleife ist.

Zweites Werkzeug: die Lücke

Damit zur einfachsten Frage von allen, der nach Kassensturz. Wie viel Geld kommt herein, wie viel geht hinaus?

Stephan Kaufmann und Peter Schadt haben den Saldo für 2025 gezogen: Die vier großen Tech-Konzerne — Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta — gaben zusammen über 344 Milliarden Dollar für KI-Infrastruktur aus, dem standen branchenweit etwa 50 Milliarden Dollar an Einnahmen gegenüber. Das ist keine Anlaufdelle, das ist eine Schlucht. Sie konkretisiert sich am Branchenführer: OpenAI verbuchte für 2025 einen Nettoverlust von 38,5 Milliarden Dollar bei einem Umsatz von rund 13 Milliarden. Gut 41 Milliarden davon waren eine einmalige, nicht zahlungswirksame Buchbelastung aus dem Umbau zur profitorientierten Firma — doch auch ohne sie bleibt ein operativer Verlust von rund 21 Milliarden Dollar, mehr als das Anderthalbfache des Umsatzes. Allein an Microsoft überwies das Unternehmen im selben Jahr etwa 17,2 Milliarden. Der Umsatz hatte sich verdreifacht, und der Verlust wuchs trotzdem schneller. Skalierung schließt die Lücke nicht; sie vergrößert sie.

Der Einwand liegt nahe und ist ernst zu nehmen: Amazon schrieb jahrelang Verluste und wurde der wertvollste Händler der Welt. Wachstum vor Gewinn ist kein Betrug, sondern ein bewährtes Muster. Nur unterscheidet sich die KI-Ökonomie in einem Punkt von Amazon, und der hat einen Namen: Tokenomics. Bei klassischer Software kostet der hundertste Kunde fast nichts mehr — die Grenzkosten gehen gegen null, das ist der ganze Zauber des Geschäfts. Bei generativer KI ist es umgekehrt: Jede Anfrage verbrennt Rechenleistung, und je nützlicher die Anwendung wird — je mehr sie als selbstständiger „Agent” arbeitet —, desto mehr Token frisst sie. Die Kosten wachsen mit der Nutzung, nicht entgegen ihr. Das Versprechen des kalkulierbaren Monatsabos zerbricht an der variablen Rechnung dahinter: Der Fahrdienst Uber durchbrannte sein KI-Budget für 2026 nach vier Monaten.

Auch das ist noch keine Prognose. Es ist nur die Feststellung, dass die übliche Beruhigung — „erst wachsen, dann verdienen” — hier eine Voraussetzung braucht, die noch niemand gezeigt hat: dass die Grenzkosten je sinken. Solange sie es nicht tun, ist die Lücke kein Übergang, sondern die Struktur.

Drittes Werkzeug: die Frage, die alles falsifiziert

Die beiden ersten Werkzeuge beschreiben die Innenseite — wie die Bewertung entsteht und wie weit sie von den Einnahmen entfernt ist. Das dritte dreht die Beweislast um, und es ist das schärfste, weil es aus dem ökonomischen Mainstream selbst kommt.

Ricardo Hausmann lehrt in Harvard, schreibt für Project Syndicate und ist alles andere als ein linker Kapitalismuskritiker. Im April 2026 stellte er mit Andrés Velasco eine Frage, die die ganze Blasen-Debatte vom Kopf auf die Füße stellt:

„What kind of world economy would have to emerge for today’s market valuations to make sense?”

Das ist der entscheidende Zug. Statt zu behaupten „es ist eine Blase” — eine Aussage, die man glauben oder bezweifeln kann, aber nicht prüfen —, fragt Hausmann: Welche reale Weltwirtschaft müsste existieren, damit es keine ist? Und diese Frage hat eine Zahl als Antwort. Unter konservativen Annahmen — ein Kurs-Gewinn-Verhältnis von 20, eine Nettomarge von 20 Prozent, ein Auslandsanteil von 65 Prozent — müssten die großen KI-Konzerne zusammen rund 2,4 Billionen Dollar an zusätzlichem jährlichem Umsatz aus dem Ausland erwirtschaften, und das innerhalb eines Jahrzehnts — eine Summe, die Hausmann und Velasco mit den gesamten heutigen US-Warenexporten vergleichen. Anders gesagt: Die Welt außerhalb der USA müsste Jahr für Jahr 2,4 Billionen Dollar an Dienstleistungsgebühren an eine Handvoll amerikanischer Firmen überweisen, damit deren heutige Bewertung aufgeht.

Tooze hat die Pointe ins Handelsbilanztechnische übersetzt:

„Also wenn diese amerikanischen Firmen so viel wert sind, an wen werden sie ihre Dienstleistung verkaufen? Nicht nur an Amerikaner, sonst rechnet sich das nicht. Das heißt, die gesamte Welt wird in Zukunft riesige Beträge an Servicegebühren an diese amerikanischen Firmen bezahlen. Das verändert total die Handelsbilanz. Und wie soll das gehen?”

Hier ist der Punkt, an dem der Zirkellauf und die Hausmann-Frage zusammenfallen: Sie sind dieselbe Sache, von innen und von außen betrachtet. Solange das Geld im Kreis läuft, wirkt die Bewertung gedeckt. Die Hausmann-Frage ist nichts anderes als die Prüfung, ob der Kreis sich nach außen schließen lässt — ob es jene zahlende Welt jenseits der Schleife wirklich gibt. Die globale Handelsbilanz ist nicht beliebig dehnbar: Wenn die USA jährlich 2,4 Billionen Dollar empfangen sollen, müssen andere Länder zusammen in derselben Größe ins Defizit gehen. Die EU, China, Japan, Indien — sie sind dazu weder in der Lage noch willens, eine solche Tribut-Hegemonie zu finanzieren.

Das Schöne an diesem Werkzeug ist seine politische Immunität. Weil die Frage aus dem liberalen Mainstream stammt und nicht aus der Kapitalismuskritik, lässt sie sich nicht als Ideologie abtun. Sie macht aus „Blase” ein Rechenproblem. Und sie liefert, fast nebenbei, eine Größenordnung für den Fall, dass die Rechnung nicht aufgeht: Gita Gopinath, ehemals Chefökonomin des IWF, hat den Korridor eines möglichen Wertverlusts auf bis zu 35 Billionen Dollar geschätzt, sollten die Bewertungen auf ein realisierbares Niveau zurückfallen.

Wenn die Notenbank der Notenbanken nervös wird

Man könnte das alles für die Schwarzmalerei einer kleinen Gruppe halten — eines Wirtschaftshistorikers, zweier linker Ökonomen, eines Harvard-Kolumnisten. Bis Ende Juni 2026 die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich ihren Jahresbericht vorlegte, also jene Institution in Basel, die gern „die Notenbank der Notenbanken” genannt wird und deren Geschäft die Untertreibung ist.

Die BIZ benennt exakt die Mechanik der ersten beiden Werkzeuge. Sie warnt vor der „zirkulären Finanzierung”, bei der sich Hersteller und Anbieter gegenseitig dieselben Vermögenswerte verpfänden — Risiko, das verschleiert statt gestreut wird. Sie verweist auf die Schattenbanken, private Kreditfonds, die den Boom außerhalb der regulierten Aufsicht finanzieren und „bereits Anzeichen von Stress” zeigen; einzelne mussten Auszahlungen blockieren. Allein die fünf größten Hyperscaler, rechnet der Bericht vor, haben binnen zweier Jahre über eine Billion Dollar in KI-Kapazität gesteckt; Schätzungen für das gesamte Jahrzehnt, die in der Debatte kursieren, reichen bis zu acht Billionen. Generaldirektor Pablo Hernández de Cos sorgt sich, die Investitionen könnten „überhand nehmen”.

Bemerkenswert ist nicht, dass die BIZ warnt — Zentralbanken warnen gern. Bemerkenswert ist, womit sie es vergleicht: mit der Dotcom-Blase, mit der Eisenbahnmanie der 1840er Jahre, mit den späten 1920ern. Das sind keine Beispiele für Übertreibungen, die sich auswuchsen. Das sind die drei Standardfälle für Investitionswellen, an deren Ende ein Krach stand.

Die LISP-Maschine, noch einmal

Und damit sind wir, fast unvermeidlich, wieder bei Teil 3 dieser Serie. Denn die schärfste historische Parallele liegt nicht in der fernen Eisenbahn, sondern in der KI selbst. In den 1980ern war man sicher, die damalige Spitzen-KI — die Expertensysteme — brauche spezielle Hardware: die teuren LISP-Maschinen, hunderttausend Dollar das Stück. Eine ganze Industrie wuchs aus dem Nichts, Symbolics hielt 70 Prozent des Marktes. Dann kamen billige Allzweck-Workstations, die fast dasselbe konnten, und 1987 verschwand eine halbe Milliarde Dollar schwere Branche — nicht über Jahre, sondern, wie ein Chronist festhielt, faktisch in einem einzigen Jahr.

Die Lehre der LISP-Maschine sagt nicht voraus, dass Nvidia kollabiert. Sie sagt etwas Genaueres und Unbequemeres: Die Annahme „diese Technik wird immer diese teure Hardware brauchen” hat schon einmal eine ganze Branche in den Abgrund geführt. Die Frage von damals lautet heute: Was ist die Sun-Workstation von 2026? Sie muss kein billigerer Chip sein. Sie könnte eine effizientere Methode sein — ein Modell, das mit einem Bruchteil der Rechenleistung auskommt und damit den Auftragsbestand entwertet, auf dem der ganze Zirkellauf ruht. Die kurze Aufregung um DeepSeeks Effizienzsprünge war ein Vorbeben dieser Frage, kein Schlusswort.

Auch hier wieder: keine Prognose. Nur ein Muster, das man kennen sollte, bevor man eine Bewertung für naturgegeben hält.

Warum das kein Kaffeesatz ist

Halten wir fest, was wir haben — und vor allem, was wir nicht haben. Wir haben kein Datum. Wir haben keine Behauptung, dass der Crash kommt. Wir haben nicht einmal die Behauptung, dass es eine Blase ist. Was wir haben, sind vier prüfbare Befunde und ein Test:

Der Zirkellauf zeigt, dass die Bewertung im Inneren eines geschlossenen Kreises entsteht. Die Lücke zeigt, dass zwischen Geld rein und Geld raus eine Schlucht klafft, die mit der Nutzung wächst statt schrumpft. Die BIZ bestätigt beides aus der denkbar unverdächtigsten Quelle. Die LISP-Maschine zeigt, dass die KI ihre eigene Hardware-Wette schon einmal verloren hat. Und die Hausmann-Frage macht aus all dem einen Test, den jeder mitführen kann: Welche Welt müsste entstehen, damit diese Zahlen aufgehen — und ist diese Welt plausibel?

Das ist der Unterschied zur Prophetie. Eine Prognose verlangt, dass man ihr glaubt. Ein Test verlangt, dass man rechnet. Wenn morgen ein KI-Konzern zeigt, wie er aus zahlenden Endkunden außerhalb des Kreises die geforderten Summen erwirtschaftet — wenn die Grenzkosten fallen, wenn die 2,4 Billionen Dollar einen realen Absender bekommen —, dann war es keine Blase, und diese fünf Werkzeuge bestätigen es genauso nüchtern, wie sie heute zweifeln. Ein guter Test ist einer, der auch das Gegenteil dessen erlauben würde, was man vermutet. Das ist die ganze Differenz zwischen Analyse und Kaffeesatz.

Was bleibt, ist die Ente. Vaucansons Automat schien zu verdauen und schob nur durch, was vorne hineingegeben wurde. Der Zirkellauf schiebt Geld durch einen Kreis und nennt das Ergebnis Gewinn. Beide sehen, solange man im Inneren bleibt, überzeugend aus. Die einzige Probe war schon 1844 dieselbe wie 2026: nachsehen, ob der Kreis sich nach außen öffnet — ob hinten wirklich herauskommt, was die Mechanik verspricht. Bei der Ente tat es das nie. Bei der KI ist die Frage offen. Aber sie ist eine Frage, keine Wette — und das ist der einzige Boden, auf dem sich nüchtern stehen lässt.

Quellen

Mechanik und Bewertung

Zahlen und Profitabilität

Institutionelle Warnung

  • Bank für Internationalen Zahlungsausgleich: Annual Economic Report 2026, Kapitel I (28.06.2026). Primärquelle: zirkuläre Finanzierung, >1 Bio. $ Hyperscaler-CapEx, der Vergleich mit Kanal-/Eisenbahnmanie und Dotcom-Boom. Deutsche Aufbereitung: „Gefahr wie 2008: BIZ warnt vor System-Crash” (Telepolis, 29.06.2026). Die Acht-Billionen-Schätzung für das Jahrzehnt stammt nicht von der BIZ selbst, sondern u. a. vom Columbia-Ökonomen Stijn Van Nieuwerburgh.

Die Falsifikations-Probe

Crash-Propheten (Einstieg)

Historischer Anker