Dank Chips für Künstliche Intelligenz (KI) wächst der Chip-Hersteller Nvidia rasant. Doch den Rekordumsätzen stehen in der Branche Milliardenverluste entgegen. Experten waren daher bereits vor einer KI-Blase. Denkbar ist das. Bereits in der Vergangenheit haben überzogene Erwartungen zu sogenannten KI-Wintern geführt.

Gastbeitrag von Dr. Christopher Brinkmann

Ende Oktober war Nvidia weltweit das erste börsennotierte Unternehmen, das über 5 Billionen Dollar wert ist. Jetzt hat der Chip-Hersteller weitere Geschäftszahlen veröffentlicht. Im dritten Quartal lagen die Einnahmen bei 57 Milliarden US-Dollar.

Das sind 22 Prozent mehr als im vorherigen Zeitraum und 62 Prozent mehr als vergangenes Jahr. Nvidia profitiert sichtbar vom KI-Boom und die dafür benötigten Chips.

Keine Blase, sondern Winter

In KI wird gerade viel – sehr viel – Geld investiert. FLURFUNK hat das bereits an anderer Stelle aufgegriffen.

Die New York Times berichtet jetzt, dass sich immer mehr Experten wegen den hohen Investitionen Gedanken machen. Es wird sogar von einer KI-Blase gesprochen. Die Sorge: Die hohen Investitionen in KI zahlen sich nicht aus und sind langfristig nicht rentabel.

Heise berichtete z.B. Anfang November, dass OpenAI – das Unternehmen hinter ChatGPT – zuletzt einen Milliardenverlust gemacht hat. Und im Interview mit der BBC sprach Sundar Pichai, CEO von Google, von einer gewissen Irrationalität beim derzeitigen KI-Boom.

Keiner sei immun, wenn die Blase platzen würde, so der Tech-CEO.

Es gab schon zwei KI-Winter

Was aktuell als Blase bezeichnet wird, ist in der Tech-Geschichte als KI-Winter bekannt. Seit es Computer gibt, sind Menschen von der Idee begeistert, dass die Maschinen uns im Alltag unterstützen.

Entsprechend groß ist auch die Enttäuschung, wenn die Vorhersagen nicht eintreten.

In einem KI-Winter nimmt das Interesse an der Technologie ab. Es findet weniger Forschung statt und es gibt weniger Investitionen in den Bereich. Bisher gab es zwei solche Phasen – Ende 1960 und etwa 1985 bis Anfang der 1990er Jahre.

Große Hoffnungen, kalte Enttäuschung

Der erste KI-Winter folgte Ende der 60er Jahre auf die Enttäuschung mit dem, was die Technologie zu der Zeit erreichen konnte.

Nachdem Forscher 1956 beim sogenannten Dartmouth Workshop die Grundlagen für KI legten, wurde viel in die Entwicklung von Maschinen mit menschenähnlicher Intelligenz investiert.

Ein erstes System, das Regeln und Logiken folgte und erste Sprachprogramme weckten große Hoffnungen. Doch mit der verfügbaren Technik stießen die Forscher bald auf Probleme. Sprachverstehen und maschinelles Lernen – wichtige Grundlagen für KI – waren nicht möglich.

Zweiter KI-Winter in den 80ern

Mit voranschreitender Rechnertechnik wuchs Mitte der 80er Jahre aber wieder das Interesse an KI. So waren mit neuen Computern die sogenannten Expertensysteme möglich.

Diese bildeten das Wissen von z.B. Medizinern ab und konnten so Ärzte unterstützen. Doch auch die Erwartungen an diese Systeme erwiesen sich als zu hoch – der zweite KI-Winter.

Von Deep Blue zu generativer KI

Seit den 1990er Jahren ist das Interesse an KI ungebrochen. Immer bessere Computer, wachsende Datenmengen und das Internet trugen dazu bei.

Im Mai 1997 gewann der IBM-Computer Deep Blue das erste Schachspiel gegen einen amtierenden Schachweltmeister. Das wird auch als Moment gesehen, in dem Computer in ihrer Logik dem Menschen ähnlich wurden.

Deep Learning, Large Language Models und Neuronale Netze machen heute die generative KI und Chatbots möglich.

Wer bezahlt den Energie-Verbrauch?

Sprachassistenten haben wir schon lange auf dem Smartphone. Seit ChatGPT ist zusätzlich ein enormer Hype um generative KI entstanden. Wir sind gerade mittendrin.

Doch die ganze Technik hat ein Problem: Sie ist kostspielig und verbraucht enormen Mengen Energie. Die KI-Branche investiert laut Time daher in Kernfusion.

Auch wenn die Technologie noch entwickelt wird, mehrere Megawatt sind bereits bestellt.

Anfang 2030 soll geliefert werden. Doch auch das ist Risikokapital – oder großes Denken. Bei Google heißt das „Moonshot Thinking“. Hoffentlich endet das nicht in einem neuen, kalten KI-Winter.

Quellen:

Nvidia: nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-third-quarter-fiscal-2026
New York Times: nytimes.com/2025/11/19/technology/nvidia-earnings.html?campaign_id=346&emc=edit_wor_20251120&instance_id=166784&nl=the-world&regi_id=222575204&segment_id=210953&user_id=81476e5cd36b518d78b612a555a02541
Heise: heise.de/news/Microsoft-Quartalsbericht-offenbart-zweistelligen-Milliardenverlust-bei-OpenAI-10966153.html
BBC: bbc.com/news/articles/cwy7vrd8k4eo
Time: time.com/7328213/nuclear-fusion-energy-ai/

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