Über die vergangenen Jahre haben Tech-Aktien an den US-Börsen einen aussergewöhnlichen Aufwärtstrend erlebt. Seit Beginn des Jahrzehnts hat der Nasdaq-Index seinen Wert mehr als verdoppelt, einzelne Schwergewichte sind sogar um ein Vielfaches gewachsen. Besonders stark stiegen die Bewertungen jener Unternehmen, denen eine führende Rolle bei der Entwicklung und Nutzung künstlicher Intelligenz zugeschrieben wird.
Getragen wurden diese Kursgewinne von der Erwartung eines enormen künftigen Gewinnpotenzials durch künstliche Intelligenz. Das wirtschaftliche Gegenstück dazu ist die Hoffnung, dass neue Technologien die Produktivität der Unternehmen – und damit letztlich der gesamten Volkswirtschaft – deutlich erhöhen. Und tatsächlich kann KI bereits heute viele Tätigkeiten erleichtern, Prozesse beschleunigen und als Assistenz dienen. In den gesamtwirtschaftlichen Produktivitätsstatistiken schlägt sich dieser Fortschritt bislang jedoch kaum nieder.
Das erinnert an das bekannte Diktum des inzwischen verstorbenen Wachstumstheoretikers und Nobelpreisträgers Robert Solow, der bereits 1987 feststellte, dass der technologische Fortschritt überall sichtbar sei – ausser in den Produktivitätsstatistiken. Ein Teil der Erklärung liegt bei den Messproblemen: Produktivitätsgewinne in wissensintensiven Dienstleistungen und in der IT lassen sich deutlich schwerer erfassen als jene in der industriellen Massenproduktion, bei der physische Stückzahlen gezählt werden konnten.
Eine Phase des Ausprobierens und des Lernens
Noch wichtiger ist, dass tiefgreifende technologische Umbrüche Zeit benötigen, bis sie effizient eingesetzt werden. Unternehmen wie Individuen befinden sich derzeit in einer Phase des Ausprobierens und Lernens. Das gilt auch für die Anbieter selbst. Die grossen Tech-Konzerne planen Investitionen in Datenzentren in dreistelliger Milliardenhöhe, weil jeder an der Spitze der technologischen Entwicklung stehen will. Ob sich diese Investitionen in der erwarteten Form und im erhofften Umfang auszahlen, ist jedoch offen.
Wie frühere technologische Revolutionen zeigen, entwickeln sich die entscheidenden Anwendungen oft anders als zunächst angenommen. Gleichzeitig entwerten neue Technologien bestehendes Wissen, Kapital und Geschäftsmodelle – auch in Bereichen, die lange als führend galten. Fehlallokationen und Verluste sind daher kein Ausnahmefall, sondern ein typisches Begleitphänomen solcher Umbrüche.
Eine Phase der Ernüchterung hat sich zuletzt auch an den Börsen gezeigt. Neue KI-Modelle, zunehmender Wettbewerb und Zweifel an der Rentabilität der gewaltigen Investitionsprogramme haben selbst bei sehr profitablen Konzernen zu deutlichen Kursverlusten geführt. Wie zuvor die Euphorie spiegeln auch diese Bewegungen vor allem Schwankungen in den Erwartungen über die wirtschaftlichen Folgen von künstlicher Intelligenz.
Mit diesem Wechselspiel aus Hoffnung und Enttäuschung wird die Wirtschaft – und werden auch die Finanzmärkte – noch einige Zeit leben müssen.