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Wertschöpfung nicht beim LLM: KI-Modelle könnten zur Infrastrukturware verkommen

Noch können KI-Labore die Preise für ihre Basismodelle nahezu frei wählen. Die Wertschöpfung findet in Zukunft aber an anderer Stelle statt.
/ Mike Faust
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Der Analyst Benedict Evans vergleicht KI-Modelle mit der Mobilfunkindustrie, bei der die Wertschöpfung ebenfalls nicht durch die Infrastruktur stattfindet. (Bild: Pexels / Chandra Phuyal)
Der Analyst Benedict Evans vergleicht KI-Modelle mit der Mobilfunkindustrie, bei der die Wertschöpfung ebenfalls nicht durch die Infrastruktur stattfindet. Bild: Pexels / Chandra Phuyal

Ohne drastische Änderungen, wie neue Netzwerkeffekte oder regulatorische Eingriffe, wird KI zu einer reinen Infrastrukturware werden. Zu diesem Schluss kommt der unabhängige Tech-Analyst Benedict Evans in einem Beitrag über die aktuelle und zukünftige Preisgestaltung von KI-Tokens(öffnet im neuen Fenster).

Evans schreibt, dass sich der KI-Markt derzeit in einem Versorgungsengpass befinde und dadurch einer Situation ausgesetzt sei, in der KI-Labore ihre Preise nahezu frei wählen können. Gleichzeitig würden Billionen von US-Dollar in Rechenzentren sowie Halbleiter-Kapazitäten investiert, während die Effizienz der Inferenz sowie die Token-Nutzung steige.

Die Bruttomargen für Inferenz werden zwar auf 40 bis 50 Prozent geschätzt, die Kosten für das Training neuer KI-Modelle sind aber oft höher als die Einnahmen. Unklar ist außerdem immer noch, wie hoch der Return on Investment (ROI) für Kunden ist und welche Preise diese langfristig bereit sind zu zahlen.

Keine Gewinne trotz enorm gesteigerter Nutzung

Zudem sei fraglich, ob es für Spitzenmodelle einen dauerhaften Vorsprung geben werde. Da führende KI-Entwickler ähnliche wissenschaftliche Ansätze und Daten nutzen, führe dies laut Evans zu vergleichbaren Ergebnissen, wodurch nur das schnellste Unternehmen den größten Erfolg erzielen werde.

Für den Tech-Analysten mehren sich zudem die Anzeichen, dass der Großteil der Wertschöpfung nicht durch die KI-Modelle selbst, sondern durch die darüberliegende Software, proprietäre Daten und die Benutzeroberfläche generiert wird. In diesem Szenario wären große Sprachmodelle zwar Teil der essenziellen Infrastruktur, der Profit läge aber bei der jeweiligen Anwendung.

Evans zieht den Vergleich zur Mobilfunkindustrie, bei der trotz enorm gesteigerter Nutzung und hoher Investitionen ein Großteil der Gewinne von anderen Akteuren abgeschöpft wurde, während die Netzinfrastruktur kaum an Börsenwert gewinnen konnte.

Dieser Artikel wurde ursprünglich am 14.07.2026 veröffentlicht. Da das Thema für unsere Leserschaft weiterhin von hohem Interesse ist, spielen wir den Beitrag an dieser Stelle erneut aus.


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