Die Schwelle 2027: OpenAIs drohender finanzieller Realitätscheck

Die Branche der Künstlichen Intelligenz reitet derzeit auf einer Welle beispielloser Investitionen und Begeisterung, doch eine ernüchternde Analyse legt nahe, dass der aktuelle Kurs früher als erwartet an ein hartes Ende stoßen könnte. Laut Sebastian Mallaby, Senior Fellow am Council on Foreign Relations und Kolumnist für The New York Times, könnte OpenAI — der Vorreiter der Generativen KI (Generative AI) — seine Barmittel bereits Mitte 2027 aufbrauchen.

Diese Projektion steht in krassem Gegensatz zu den utopischen Visionen, die häufig von Führungskräften im Silicon Valley geäußert werden. Während die technologischen Fähigkeiten großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) weiterhin mit atemberaubender Geschwindigkeit voranschreiten, schaffen die zugrundeliegenden wirtschaftlichen Rahmenbedingungen für Entwicklung, Training und Betrieb dieser Modelle eine Kluft zwischen Bewertung und Tragfähigkeit. Für OpenAI, ein Unternehmen, das historische private Finanzierungsrunden gesichert hat, könnten die nächsten 18 Monate ein entscheidendes Rennen gegen die Zeit darstellen, um zu beweisen, dass Intelligenz profitabel sein kann, bevor das Bankkonto erschöpft ist.

Die Mathematik der Burn-Rate (cash burn)

Im Kern dieser Prognose steht eine einfache, aber gnadenlose Berechnung von Burn-Rate gegenüber Einnahmengenerierung. Während OpenAI durch ChatGPT-Abonnements und API-Dienste bereits erhebliche Einnahmen erzielt hat, sind die Kosten für die Aufrechterhaltung seiner Marktdominanz astronomisch. Die Analyse hebt eine beunruhigende Beschleunigung der Ausgaben hervor, die das Einkommenswachstum weit übertrifft.

Berichten zufolge wird OpenAI voraussichtlich im Jahr 2025 etwa $8 Milliarden verbrennen. Noch alarmierender ist, dass erwartet wird, dass diese Zahl nicht stabil bleibt, sondern bis 2028 auf nahezu $40 Milliarden anschwillt. Dieser exponentielle Anstieg der Kosten wird durch das Dreiklang moderner KI-Entwicklung angetrieben:

• Rechenleistung: Der unstillbare Bedarf an GPUs (wie der Blackwell-Serie von Nvidia) der nächsten Generation, um Frontier-Modelle zu trainieren.
• Energieverbrauch: Die steigenden Stromkosten, die erforderlich sind, um massive Rechenzentren (data centers) zu betreiben.
• Talentakquise: Der erbitterte Bieterwettbewerb um erstklassige KI-Forscher und -Ingenieure.

Vor diesem Hintergrund prognostizieren OpenAIs interne Einschätzungen Berichten zufolge keine Rentabilität vor 2030. Das schafft eine gefährliche Liquiditätslücke (liquidity gap) zwischen dem Aufbrauchen der aktuellen Reserven im Jahr 2027 und dem Eintreten nachhaltiger Gewinne drei Jahre später.

Projektiertes finanzielles Verlaufsschema

Das „Schwarze Loch“ (black hole) der Infrastrukturinvestitionen

Das Ausmaß an Kapital, das erforderlich ist, um den aktuellen KI-Boom aufrechtzuerhalten, hat Analysten dazu veranlasst, den finanziellen Zustand der Branche als ein „Schwarzes Loch“ (black hole) zu bezeichnen. Bain & Company berichtete kürzlich von einer geschätzten $800 Milliarden Lücke in der Branche — Geld, das in Infrastruktur und Entwicklung gepumpt wurde, ohne einen klaren, unmittelbaren Weg zu entsprechenden Renditen.

OpenAI-CEO Sam Altman hat wiederholt betont, dass noch größere Investitionen nötig seien, und skizziert eine Vision, die $1,4 Billionen an Rechenzentrumsausgaben vorsieht. Während diese Ambition den Glauben unterstreicht, dass die Allgemeine Künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) letztlich unendlichen wirtschaftlichen Wert generieren wird, argumentieren Ökonomen wie Mallaby, dass die grundlegenden Gesetze der Wirtschaft nicht unbegrenzt ausgesetzt werden können. Selbst mit der Unterstützung von Microsoft und Thrive Capital ist das schiere Volumen an Kapital, das benötigt wird, um die Lücke bis zur Rentabilität zu überbrücken, erschütternd.

Im Gegensatz zu traditionellen Infrastrukturprojekten wie dem Bau von Autobahnen oder Kraftwerken, bei denen Renditen über Jahrzehnte vorhersehbar sind, unterliegt KI-Infrastruktur einer schnellen Abschreibung. Ein heute für Milliarden angeschaffter GPU-Cluster kann innerhalb von drei Jahren veraltet sein und einen neuen Zyklus massiver Kapitalausgaben erfordern.

Verwundbarkeit des „Pure-Play“-Modells ("pure play" model)

Eine kritische Unterscheidung, die in der Analyse getroffen wird, ist die Differenz zwischen „Legacy“-Technologieriesen und „Pure-Play“-KI-Startups. Unternehmen wie Microsoft, Meta und Google verfügen über einen strukturellen Vorteil: Sie haben höchst profitable Altgeschäfte (Cloud-Computing, Werbung, Suche), die ihre KI-Experimente effektiv subventionieren. Sie können es sich leisten, Milliarden in KI-Forschung und -Entwicklung zu investieren, weil ihre Kernmotoren Geld drucken.

OpenAI genießt diese Luxusposition trotz seiner massiven Bewertung nicht. Es muss allein auf Investorenkapital und direkte Einnahmen aus KI-Produkten überleben. Diese Verwundbarkeit wird durch die aktuelle Natur des KI-Konsumentenmarktes noch verschärft.

Das Retentionsproblem

Die Wechselbarriere für Nutzer, zwischen KI-Modellen zu wechseln, ist extrem niedrig. Derzeit bieten die meisten Frontier-Modelle (Claude, Gemini, ChatGPT) vergleichbare Leistungen für allgemeine Aufgaben.

• Niedrige Wechselkosten: Nutzer haben kein Problem damit, eine Plattform zu verlassen, wenn sie Nutzungsbeschränkungen, Werbung oder Preiserhöhungen einführt.
• Kommoditisierung: Wenn Open-Source-Modelle (open-source models) wie Llama und DeepSeek zu proprietären Modellen aufschließen, könnte die von OpenAI verlangte „Intelligenz-Prämie“ erodieren.
• Abwanderungsrisiko: Ohne einen tiefen Ökosystem-Moat — wie Apples iOS oder Microsofts Office — sieht sich OpenAI einem ständigen Kampf gegenüber, Abonnenten allein durch Modellleistung zu halten.

Die Agentische Hoffnung (Agentic AI)

Um die Bindungsprobleme zu lösen und die massive Bewertung zu rechtfertigen, setzen OpenAI und seine Mitbewerber auf den Pivot zur agentischen KI (Agentic AI). Die Theorie besagt, dass sich die KI von einem Chatbot, der Fragen beantwortet, zu einem Agenten entwickelt, der komplexe Aufgaben ausführt — Flüge bucht, Termine verwaltet und Finanzen regelt.

Wenn ein KI-Agent ein tiefes Verständnis für die Präferenzen, Ziele und das emotionale Profil eines Nutzers besitzt, wird der Wechsel zu einem Wettbewerber schwierig und unbequem. Diese „Datenbindung“ ist der Heilige Gral für KI-Unternehmen und verspricht die Art von Bindungsraten, wie sie bei sozialen Netzwerken oder Betriebssystemen zu sehen sind. Allerdings ist diese Technologie noch in den Kinderschuhen. Das Rennen besteht nun darin, zu sehen, ob OpenAI zuverlässige agentische Fähigkeiten erreichen kann, bevor die Cash-Krise 2027 eine Kontraktion erzwingt.

Implikationen für die Branche

Die Möglichkeit einer Cash-Krise bei OpenAI sendet Erschütterungen durch den weiteren Technologiesektor. Nachdem OpenAI über $40 Milliarden an privatem Kapital eingesammelt hat — eine Summe, die den Börsengang von Saudi Aramco übertrifft — ist OpenAI das Aushängeschild der Generativen KI (Generative AI)-Branche. Wenn der klare Marktführer Probleme hat, die Ökonomie zum Laufen zu bringen, könnte das Vertrauen der Investoren in den gesamten Sektor verdampfen.

Es könnte zu einer Konsolidierungsphase kommen, in der „Pure-Play“-KI-Unternehmen gezwungen sind, mit Legacy-Tech-Giganten zu fusionieren oder von diesen übernommen zu werden, die über das Kapital verfügen, um den Sturm zu überstehen. Der Zeitrahmen Mitte 2027 dient nicht nur als Frist für OpenAI, sondern als Reifeprüfung für das gesamte Geschäftsmodell der Generativen KI (Generative AI). Die Ära unbegrenzter experimenteller Ausgaben geht zu Ende; die Ära finanzieller Verantwortlichkeit hat begonnen.