2 von 4 - Mit GenAI vorankommen

Einleitung

Willkommen zum zweiten Teil unserer mehrteiligen Blogserie über Künstliche Intelligenz (KI). Den ersten Beitrag dieser Serie finden Sie hier.

Die Vorteile von KI-Technologien, insbesondere der Generativen Künstlichen Intelligenz (GenAI), sind bereits vielfach thematisiert worden – vor allem im Hinblick auf die damit verbundenen Produktivitätssteigerungen. In Verwaltung und Wirtschaft sind Effizienzgewinne heute ein zentrales Thema, da sie nicht nur Kosteneinsparungen ermöglichen, sondern theoretisch auch gleichwertige oder sogar bessere Ergebnisse liefern können. Aspekte wie Effizienz und Effektivität stehen dabei seit vielen Jahren im Fokus wirtschaftlicher Betrachtungen und haben maßgeblich zur Entwicklung neuer Fertigungsmethoden und Geschäftsmodelle beigetragen.

In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick auf die möglichen Auswirkungen der wachsenden Nachfrage nach KI-Technologien wie GenAI auf unsere Welt. Die Diskussion wird dabei durch Aussagen und Einschätzungen prominenter Führungspersönlichkeiten aus der Technologie- und KI-Branche untermauert.

Produktivitätssteigerungen

Das Sprichwort „Eine steigende Flut hebt alle Boote“ wird häufig im Zusammenhang mit wirtschaftlichem Aufschwung verwendet, damit ist gemeint, dass alle von einer allgemeinen Verbesserung profitieren. Dieser Gedanke spiegelt sich gut in der Euphorie und den teils überzogenen Erwartungen wider, die mit dem Versprechen von Produktivitätssteigerungen durch generative Künstliche Intelligenz (GenAI) einhergehen.

Satya Nadella, CEO von Microsoft, formulierte in diesem Zusammenhang eine zentrale Beobachtung: Seiner Einschätzung nach müssen GenAI und die daraus hervorgehenden Technologien ein weltweites Wachstum der Bruttoinlandsproduktivität (BIP) von bis zu 10 % erzielen, um die immensen Investitionen zu rechtfertigen (siehe Video).

In immer kürzeren Abständen werden neue Durchbrüche verkündet – jedes Mal mit der Ankündigung eines noch leistungsfähigeren und „intelligenteren“ Large Language Models (LLMs). Dies zeigt sich in den Bestenlisten, die die Leistung dieser LLMs in verschiedenen Tests wie dem Lösen mathematischer Probleme, dem Generieren von Code und dem Nachweis logischem Denkens usw. verfolgen.¹ ² ³ ⁴

Doch es stellt sich zunehmend die Frage: Ab wann beginnt das gezielte Optimieren – oder gar Tricksen – seitens der Entwickler, nur um in diesen Benchmarks möglichst weit oben zu erscheinen? Die aktuellen Fortschritte scheinen oft nur kurzfristig beeindruckend, da viele Modelle ihr theoretisches Leistungslimit erreichen und Verbesserungen zunehmend marginal ausfallen.
Was es jetzt braucht, ist ein echter Durchbruch. Und genau hier setzt das nächste große Versprechen der KI an – die Entwicklung einer künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI), die nicht nur in engen Aufgabenbereichen glänzt, sondern umfassend denken, lernen und verstehen kann.

¹ Chatbot Arena Leaderboard - a Hugging Face Space by lmarena-ai
² LLM Leaderboard 2025 - Verified AI Rankings
³ LLM Leaderboard 2025
⁴ Aider LLM Leaderboards | aider

Mehr als ein Mensch

Dario Amodei, Mitgründer und CEO von Anthropic, prognostiziert, dass eine künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bereits bis 2026 oder 2027 erreicht werden könnte. Demis Hassabis, Gründer von Google DeepMind, sieht diesen Zeitrahmen deutlich skeptischer. Seiner Einschätzung nach liegt die Wahrscheinlichkeit bei 50%, dass AGI frühestens im Jahr 2030 eintritt. Hassabis definiert AGI als ein System, das über sämtliche kognitiven Fähigkeiten eines Menschen verfügt. Amodeis Definition fällt etwas pragmatischer aus: Für ihn ist AGI ein Modell, das Aufgaben, die ein menschlicher Experte bewältigen kann, innerhalb von Minuten oder sogar Sekunden ausführen kann.

In einem veröffentlichten Blogbeitrag beschreibt Amodei zudem die möglichen Vorteile für Länder, die zuerst über eine leistungsfähige "Super-KI" verfügen. Diese Staaten könnten langfristig erheblich profitieren – wirtschaftlich, technologisch und geopolitisch. Allerdings seien dafür Investitionen in Milliardenhöhe und der Zugang zu Millionen hochspezialisierter Chips erforderlich. Die Vereinigten Staaten streben aktiv danach, diesen technologischen Meilenstein als Erste zu erreichen. Ziel ist es, ihre wirtschaftliche und militärische Führungsrolle im globalen Wettbewerb – insbesondere gegenüber China – zu sichern.

Ob es tatsächlich künstlicher Intelligenz bedarf, um Satya Nadellas Ziel von 5% realem BIP-Wachstum in den Industrieländern zu erreichen, bleibt offen. Sicher ist jedoch: Jede Technologie, die in der Lage ist, die menschliche Produktivität branchenübergreifend zu steigern, wird tiefgreifende Auswirkungen entfalten. Dabei ist davon auszugehen, dass diese neuen Systeme sowohl als Katalysatoren für Fortschritt als auch für problematische Entwicklungen dienen können. Die kurzfristigen gesellschaftlichen Folgen lassen sich noch kaum abschätzen – sie könnten sehr weitreichend sein. Klar ist jedoch: Die großen Technologieunternehmen setzen weiterhin stark auf KI und verstärken ihre Investitionen dahingehend. Anfang 2025 begann Meta beispielsweise damit, rund 5% seiner leistungsschwächsten Mitarbeiter zu entlassen, um strukturelle Voraussetzungen für weiteres KI-Wachstum zu schaffen.⁵ ⁶ ⁷

Auch wenn dieses Vorgehen nicht unbedingt die gesamte Branche repräsentiert, macht es deutlich, mit welcher Entschlossenheit die Entwicklung vorangetrieben wird – insbesondere mit dem Ziel, KI-Systeme zunehmend unabhängiger vom Menschen zu machen.

⁵ Meta Is Planning to Cut 5% of Lowest Performers, Memo Shows - Bloomberg
⁶ meta firing 4000 employees: Meta Layoffs: 'Have a really, really difficult time...', says employee as Facebook parent firm starts firing thousands of workers - The Economic Times
⁷ I Was Labeled a 'Low Performer' at Meta and Laid Off. I'm Devastated. - Business Insider

Wir brauchen mehr Power

Internetnutzer waren bereits lange vor dem Aufstieg der generativen KI mit daten- und energieintensiven Systemen konfrontiert. Doch der Ressourcenbedarf hat sich seither in einem bislang ungekannten Ausmaß beschleunigt. Diese Entwicklung wird vor allem durch die breite Verfügbarkeit von Plattformen und Tools begünstigt, die jedem offenstehen, der bereit ist, dafür zu bezahlen.
Für viele Unternehmen – und Einzelpersonen – ist der Einsatz von KI längst zu einem strategischen Muss geworden. Es geht dabei nicht nur um die irrationale Angst, etwas zu verpassen (FoMo), sondern um einen echten Wunsch nach mehr Möglichkeiten.

In einem viel beachteten Beitrag auf X verweist Satya Nadella auf das sogenannte Jevons-Paradoxon – und verknüpft es mit seinem wiederholt geäußerten Ziel, mithilfe von KI ein signifikantes globales BIP-Wachstum zu erreichen.
Das Jevons-Paradoxon beschreibt ein wirtschaftliches Phänomen: Technologische Fortschritte steigern die Effizienz beim Einsatz einer Ressource, was zwar die Nutzungskosten senkt, jedoch gleichzeitig die Gesamtnachfrage erhöht. Ursprünglich bezog sich der britische Ökonom William Stanley Jevons auf Kohle, doch der Mechanismus lässt sich auch auf heutige Technologien übertragen – etwa auf effizientere Chips und Hardwarelösungen für KI.
Der eigentliche wirtschaftliche Nutzen von KI wird sich laut dieser Logik erst dann vollständig entfalten, wenn KI-Systeme zur alltäglichen Infrastruktur werden – wenn also Ressourceneffizienz und Zugänglichkeit so weit steigen, dass praktisch jeder davon profitieren kann. In einem solchen Szenario ist KI nicht mehr nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern ein Wachstumsmotor für die gesamte Volkswirtschaft.

Was bedeutet Effizienz im Kontext von GenAI? Satya Nadella erwartet, dass KI-Technologien das BIP-Wachstum ankurbeln werden. Gleichzeitig ist der Betrieb großer Sprachmodelle (LLMs) mit erheblichen Kosten verbunden – etwa für Fachpersonal, spezialisierte Hardware, Rechenzentren sowie Energie für Strom und Kühlung. Da energieeffiziente Hardware noch fehlt, setzt Microsoft auf kohlenstofffreie Kernenergie, um seine stromfressenden KI-Rechenzentren zu versorgen. Diese Strategie könnte sich kurzfristig als der realistischere Weg erweisen, um die wachsende Nachfrage nach Rechenleistung nachhaltig zu decken.

Die Wiederinbetriebnahme des Kernkraftwerks Three Mile Island soll neue Arbeitsplätze schaffen und indirekt auch Beschäftigungsmöglichkeiten in der umliegenden Region fördern. Dennoch ist fraglich, ob dies allein ausreicht, um die lokale Wirtschaft spürbar zu beleben – geschweige denn, um das weltweite BIP nennenswert zu beeinflussen.
Möglicherweise liegt das größere wirtschaftliche Potenzial jedoch nicht in einzelnen Kraftwerksprojekten, sondern in der wachsenden Nachfrage nach KI. Diese könnte zu verstärkten Investitionen in unterstützende Sektoren führen – etwa in Energieversorgung, Halbleiterproduktion oder Rechenzentrumsinfrastruktur – und so indirekt das wirtschaftliche Wachstum ankurbeln.
Offen bleibt dabei die Frage, ob sich diese Entwicklung auf die Industrieländer beschränken wird oder ob auch weniger entwickelte Staaten in die notwendige Infrastruktur investieren werden, um KI-Systeme und deren rechenintensive Anforderungen zu bedienen. Besonders stromhungrig sind die Rechenzentren, in denen große KI-Modelle betrieben und trainiert werden.
Ein Beispiel dafür ist das kürzlich fertiggestellte Rechenzentrum von xAI, in dem der KI-Supercomputer Colossus untergebracht ist, der bei der Entwicklung des LLM Grok 3 zum Einsatz kam. Um den hohen Energiebedarf zu decken und Schwankungen im Netz abzufedern, nutzt xAI spezielle Tesla-Powerbanks. Diese puffern die Netzlast, um sowohl das öffentliche Stromnetz als auch die unternehmenseigenen Dieselgeneratoren zu entlasten.

Werden auch Entwicklungsländer in der Lage sein, eigene Rechenzentren zu betreiben und damit unabhängige KI-Systeme aufzubauen? Südafrika gilt zwar als eines der Länder mit besserer digitaler Infrastruktur auf dem afrikanischen Kontinent, kämpft jedoch seit 2008 mit anhaltenden Stromausfällen. Die Ursache liegt in einer überlasteten Stromerzeugungskapazität, die infolge mangelhafter Wartung und fehlender Investitionen zunehmend instabil geworden ist.
Es ist unwahrscheinlich, dass der südafrikanische staatliche Energieversorger Eskom derzeit über genügend Reserven verfügt, um eine verlässliche Stromversorgung für stromintensive Rechenzentren zu gewährleisten. Zudem haben die beiden jüngsten Großprojekte, Medupi und Kusile, nicht nur ihr Budget massiv überschritten, sondern auch zahlreiche Meilensteine verfehlt und mit technischen Rückschlägen zu kämpfen.
Trotz dieser Herausforderungen scheint Microsoft optimistisch: Präsident Brad Smith kündigte im März 2025 Investitionen in Höhe von 5,4 Milliarden Rand (etwa 280 Millionen US-Dollar) für den Bau neuer Rechenzentren und KI-Schulungsprogramme für Südafrikaner an.
Probleme mit der Strominfrastruktur sind jedoch nicht nur auf Afrika beschränkt. Ende Februar 2025 geriet Chiles Stromnetz an den Rand eines vollständigen Zusammenbruchs – weite Teile des Landes waren infolge eines technischen Defekts stundenlang ohne Strom. Und das allein zur Deckung des bestehenden Bedarfs, noch ohne KI-bezogene Lasten.

Entwicklungsländer stehen vor einer grundlegenden Herausforderung: Ohne massive Investitionen in ihre Energie- und Technikinfrastruktur laufen sie Gefahr, bei der globalen KI-Transformation in eine neue Form der Abhängigkeit zu geraten.

Was davor war

Das Internet ist eine jener Technologien, die in den vergangenen Jahrzehnten maßgeblich zur Steigerung der Produktivität beigetragen hat. Im Jahr 2011 schätzte McKinsey, dass das Internet in den vorausgegangenen 15 Jahren für rund 10% des weltweiten BIP-Wachstums verantwortlich war, in den fünf Jahren davor sogar für 21% des Wachstums in fortgeschrittenen Volkswirtschaften (Randnotiz: dieser Zeitraum überschneidet sich mit der globalen Finanzkrise von 2009 in der das weltweite BIP um 1,3% zurückging. Die Weltwirtschaft schrumpfte in diesem Jahr erstmals).
Auch das Brookings Institute stellte fest, dass die Produktivität seit 1995 jährlich um rund 3% zunahm. Verantwortlich dafür seien frühe Investitionen in Computertechnologie und Telekommunikationsnetze. Ein Blog der Weltbank führt das gestiegene BIP-Wachstum in den 1990er Jahren ebenfalls auf den rasanten Ausbau der Internetverbindungen zurück. Besonders interessant ist die McKinsey-Studie, da sie unmittelbar nach einer weltweiten Krise erschien und dennoch die starke Wirkung des Internets auf das wirtschaftliche Wachstum belegt.

Heute ist das Internet ein fester Bestandteil unseres Alltags und hat Wirtschaft und Gesellschaft tiefgreifend verändert. Es hat zahlreiche neue Technologien hervorgebracht und Unternehmen ermöglicht, die ohne das Internet nie existiert hätten. Während der Dotcom-Blase schien es kurzzeitig, als könne das Internet an seiner eigenen Überhitzung scheitern. Doch letztlich handelte es sich um eine notwendige Korrektur eines überzogenen Hypes.
Wird Künstliche Intelligenz einen ähnlich tiefgreifenden Einfluss entfalten? Und wird auch sie zunächst durch eine "dotcom Blasen"-Phase gehen müssen, bevor ihr tatsächlicher Wert für Wirtschaft und Gesellschaft voll sichtbar wird?

Zusammenfassung

Eine Steigerung des globalen BIP-Wachstums um 1% ist ein bedeutendes wirtschaftliches Ereignis mit potenziellen Vorteilen wie höheren Einkommen, mehr Arbeitsplätzen und Verbesserungen des Lebensstandards. Dabei stellen sich jedoch wichtige Fragen: Wie werden diese Vorteile verteilt? Ist das Wachstum langfristig tragfähig? Und welche gesellschaftlichen Auswirkungen sind zu erwarten?

Die Antwort des Gemini-Modells hebt Künstliche Intelligenz als zentralen technologischen Durchbruch hervor, der das weltweite Wirtschaftswachstum vorantreiben kann. Gleichzeitig warnt sie vor der Gefahr zunehmender Ungleichheit. Besonders bemerkenswert ist der Hinweis auf nachhaltiges Wachstum, ein Aspekt, der in wirtschaftspolitischen Diskussionen häufig zu kurz kommt.

Fazit: Das Potenzial von KI, das globale BIP-Wachstum zu steigern, ist zweifellos groß, doch es ist mit Herausforderungen und Unsicherheiten verbunden. Nutzer, Unternehmen und Regierungen müssen gemeinsam entscheiden, wie der Erfolg von KI gemessen wird und wie sich Investitionen in diese Technologie rechtfertigen lassen. Wird es eine "Killer-Anwendung" geben, die den wahren Wert von KI offenbart? Oder wird die Technologie uns formen, anstatt umgekehrt?

"Um unsere Menschlichkeit im Zeitalter der KI zu bewahren, müssen wir vor allem uns selbst meistern."

Den dritten Teil dieses Blogbeitrags finden Sie hier.