Die KI‑Branche müsste bis 2031 möglicherweise jährlich nahezu 6 Billionen USD (ca. 5,2 Billionen €) an Umsatz erzielen, um den beispiellosen Infrastrukturausbau in Chips, Rechenzentren, Netzwerken und Stromsystemen zu finanzieren, laut Bain & Company.

Die Warnung kommt, während die weltweit größten Technologieunternehmen ihre Ausgaben für die Rechenkapazität zur Entwicklung und zum Betrieb von KI‑Modellen deutlich erhöhen.

Microsoft, Google, Amazon, Meta und Oracle könnten 2026 kumuliert bis zu 780 Milliarden USD (ca. 680,4 Milliarden €) an Investitionsausgaben tätigen, fast das Fünffache ihres kombinierten Niveaus drei Jahre zuvor, schätzt Bain.

Das Beratungsunternehmen sagt jedoch, dass die größere Herausforderung nicht mehr darin besteht, einfach genügend Infrastruktur zu bauen.

Sondern darin, ausreichend wirtschaftlichen Wert zu schaffen, um sie zu bezahlen.

„Unternehmensproduktivität ist die Spitze des Speers, die ersten Gewinne, die wir durch den Einsatz von KI sehen, aber das wird bei Weitem nicht ausreichen“, heißt es in dem Forschungsbericht von Bain, verfasst von David Crawford, Kristie Tagawa, Cory Boles und Tatum Quinn.

Ausgaben für KI‑Infrastruktur könnten $1.5 trillion erreichen

Das Ausmaß des Ausbaus zeigt sich bereits in der Größe führender KI‑Rechenzentren.

Anlagen, die heute annähernd 1 Gigawatt Leistungskapazität haben, könnten bis 2027 etwa 2 GW erreichen, während bis zum Ende des Dezenniums 9‑GW‑Campus entstehen könnten, so Bain.

Jährliche Ausgaben für KI‑Infrastruktur könnten bis 2031 1,5 Billionen USD (ca. 1,3 Billionen €) erreichen.

Die Schätzung umfasst neue Rechenzentrumsinfrastruktur und Rechenkapazität sowie Upgrades der installierten Basis an GPUs, Speicher und Netzwerkausrüstung.

Quelle: Bain & Company

Bains Kalkulation geht davon aus, dass die Investitionsausgaben etwa 25 % des Branchenumsatzes ausmachen werden, ein Niveau, das das Beratungsunternehmen angesichts der Trends bei Cloud‑Anbietern für ambitioniert, aber plausibel hält.

Auf diesem Niveau würde die Aufrechterhaltung von 1,5 Billionen USD (ca. 1,3 Billionen €) an jährlichen Infrastruktur‑Ausgaben einen KI‑Markt erfordern, der sich einem Volumen von 6 Billionen USD (ca. 5,2 Billionen €) an Jahresumsatz nähert.

Die Zahl macht die potenzielle Diskrepanz deutlich zwischen den in KI‑Infrastruktur investierten Mitteln und den derzeit von KI‑Anwendungen erzielten Einnahmen.

Bestehende KI‑Märkte hinterlassen eine Lücke von $4.2 trillion

Ein Teil der Einnahmen, die den Infrastrukturausbau stützen sollen, beginnt sich bereits abzuzeichnen.

Consumer‑KI‑Produkte könnten über Abonnements und Werbung zwischen 200 Milliarden USD (ca. 174,5 Milliarden €) und 400 Milliarden USD (ca. 348,9 Milliarden €) jährlich bis 2031 generieren, schätzt Bain.

Die Unternehmensadoption könnte weitere 1 Billionen USD (ca. 872,3 Milliarden €) bis 1,4 Billionen USD (ca. 1,2 Billionen €) an Gewinnen für KI‑Anbieter beitragen, wenn Unternehmen die Technologie in Softwareentwicklung, Vertrieb, Marketing, Kundendienst und IT‑Betrieb einsetzen.

Zusammen könnten Consumer‑ und Enterprise‑KI zwischen 1,2 Billionen USD (ca. 1 Billionen €) und 1,8 Billionen USD (ca. 1,6 Billionen €) an Jahresumsatz darstellen.

Selbst am oberen Ende dieser Spanne stünde die Branche jedoch weiterhin vor einer ungefähren Lücke von 4,2 Billionen USD (ca. 3,7 Billionen €) gegenüber dem nahezu 6 Billionen USD (ca. 5,2 Billionen €) umfassenden Markt, den Bain als erforderlich ansieht, um die Infrastrukturinvestitionen zu finanzieren.

„Diese Einnahmen müssen aus neuen Quellen wirtschaftlichen Werts stammen“, so Bain.

Das Beratungsunternehmen argumentiert, dass Produktivitätsverbesserungen in bestehenden Geschäftsprozessen daher nicht die einzige wirtschaftliche Rechtfertigung für den KI‑Infrastrukturboom sein können.

Suche und Autonomie könnten neue Märkte schaffen

Bain identifiziert mehrere Bereiche, die zur Schließung der Einnahmenlücke beitragen könnten, beginnend mit Suche und Werbung.

Anbieter von KI‑Modellen könnten zwischen 100 Milliarden USD (ca. 87,2 Milliarden €) und 200 Milliarden USD (ca. 174,5 Milliarden €) oder mehr generieren, indem sie Werbung in Chatbot‑Produkte integrieren, da Verbraucher KI‑Tools zunehmend anstelle traditioneller Internetsuche nutzen.

Eine weitere potenzielle 400 Milliarden USD (ca. 348,9 Milliarden €)‑Chance könnte von autonomen Fahrzeugen und industrieller Automatisierung ausgehen.

KI könnte eingesetzt werden, um Autos, Lkw und Drohnen mit begrenzter menschlicher Intervention zu betreiben, gleichzeitig die Betriebszeit von Geräten zu erhöhen und Schulungs‑ sowie Betriebskosten zu senken.

Die Chance könnte sich über Konsumentenfahrzeuge, Robotaxis und automatisierte Logistik erstrecken.

Das Beratungsunternehmen beschreibt dies als „autonomous everything“ und argumentiert, dass die wirtschaftliche Chance über den Transport hinaus in eine breitere Automatisierung physischer Aufgaben reicht.

Vier Kategorien könnten bis 2031 Einnahmen liefern, um den globalen KI‑Markt zu finanzieren, Quelle: Bain & Company

Physische KI könnte eine $900 billion‑Chance sein

Bain sieht eine noch größere Chance in dem, was das Unternehmen als physische KI bezeichnet.

Fortgeschrittene KI‑Modelle können verwendet werden, um realistische Simulationen und Digital Twins physischer Prozesse zu erstellen, sodass Unternehmen Änderungen testen, die Produktivität verbessern und die Einführung autonomer Systeme beschleunigen können.

KI‑gestützte Roboter, einschließlich humanoider Maschinen, könnten außerdem in weniger strukturierten Umgebungen arbeiten und Anwendungen in der Fertigung und anderen Teilen der physischen Wirtschaft eröffnen.

Bain schätzt, dass die physische Wirtschaft über Sektoren wie Automotive, Elektronik, Halbleiter sowie Luft‑ und Raumfahrt und Verteidigung eine Chance von 900 Milliarden USD (ca. 785,1 Milliarden €) darstellen könnte.

Die Schätzung geht von einer 10%igen Reduktion bei Forschungs‑, Entwicklungs‑ und Herstellungskosten aus, die auf höhere Ausbeuten und schnellere Hochfahrphasen in Fabriken zurückzuführen wäre.

Neue Produkte könnten die größte Chance bieten

Die vierte Kategorie ist weniger definiert, aber potenziell breiter: völlig neue Produkte und Dienstleistungen, die durch zunehmend leistungsfähige KI ermöglicht werden.

Bain verweist auf KI‑gestützte Wirkstoffforschung als ein Beispiel.

Schnellere und günstigere Forschung könnte Behandlungen für seltene Krankheiten wirtschaftlich rentabel machen.

Weitere Chancen umfassen rund um die Uhr verfügbare Unterstützung im Bereich psychische Gesundheit, Durchbrüche in der Materialwissenschaft, die neue Batterien und Halbleiter ermöglichen könnten, sowie autonome wissenschaftliche Forschung, die Fortschritte in Bereichen von Neurowissenschaften bis Fusionsenergie beschleunigt.

Diese Anwendungen würden einen Wandel darstellen: weg davon, KI vorwiegend zur effizienteren Ausführung bestehender Aufgaben zu nutzen, hin zur Schaffung wirtschaftlicher Aktivität, die zuvor schwierig oder unmöglich war.

„Die Branche benötigt eine Welle an Anwendungsinnovationen, vergleichbar mit dem, was Mobilfunk und Cloud freigesetzt haben, nicht nur Produktivitätsgewinne bei bestehenden Workflows“, so Bain.

Infrastruktur läuft der Nachfrage voraus

Das zentrale Risiko liegt laut Bain darin, dass Infrastrukturinvestitionen der Entwicklung der Anwendungen vorauslaufen könnten, die sie profitabel nutzen.

„Die Infrastruktur wird vor der Nachfragekurve aufgebaut“, sagte das Beratungsunternehmen.

Bain schätzt, dass die nachhaltige Finanzierung des KI‑Infrastrukturausbaus etwa 1 % zusätzliches jährliches globales BIP‑Wachstum erfordern könnte.

Das verschiebt die Verantwortung auf KI‑Entwickler, Technologieunternehmen und Unternehmen, neue Anwendungen zu schaffen, die in der Lage sind, Billionen Dollar an zusätzlichem wirtschaftlichen Wert zu generieren.

„Die Wirtschaftlichkeit, die erforderlich ist, um Renditen aus KI‑Infrastruktur zu erzielen, verlangt Billionen an neuem Umsatz, nicht nur Kosteneinsparungen“, so Bain.

Die nächste Phase des KI‑Booms könnte daher weniger davon abhängen, wie schnell Unternehmen Rechenzentren bauen können, als davon, wie schnell Entwickler diese Kapazität in Produkte, Dienstleistungen und Branchen verwandeln, die in der Lage sind, die dafür erforderlichen Umsätze zu erwirtschaften.

„Die Frage ist, ob die Anwendungen rechtzeitig eintreffen, um dafür zu bezahlen“, sagte Bain.

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