KI-Ausbau soll bis 2032 insgesamt 10,3 Billionen Dollar kosten, prognostiziert Brookings-Studie

Eine physische Investition, nicht nur Software

KI wird oft als Software-Geschichte erzählt. Die Zusammenfassung von Brookings betont jedoch, dass der Boom auch eine gewaltige physische Investition in Rechenzentren, Energiesysteme und Spezialchips ist. Die Studie mit dem Titel „Financing the AI Build-Out“ stammt von Stijn Van Nieuwerburgh von der Columbia Business School. Vorgestellt wurde sie auf der Konferenz der Brookings Papers on Economic Activity im Herbst 2026, die Brookings im September ausrichtete.

Van Nieuwerburgh sprach über die Ergebnisse mit Aaron Klein, Senior Fellow für Economic Studies bei Brookings, im Brookings Podcast on Economic Activity. Im Mittelpunkt des Gesprächs stehen die Folgen des Ausbaus für Transparenz und Risiken.

Der Vergleich mit früheren Booms

Im Podcast nannte Van Nieuwerburgh seine zentrale Schätzung von 3,6 % des BIP pro Jahr von 2025 bis 2032. Auf vergleichbarer Basis lag der Eisenbahnboom nach seinen Worten im Schnitt bei etwa 2,2 % des BIP, und zwar während der rund 20-jährigen Spitzenphase zwischen 1870 und 1890. Weitere Vergleichswerte, die er nannte:

• Highways in den 1950er-Jahren: etwa 1,1 % des BIP
• Der Telekom- und Glasfaserboom: etwa 1,1 % des BIP
• Kanäle: etwa 0,66 % des BIP
• Elektrifizierung: etwa 0,5 % des BIP

Die KI-Schätzung liege rund 50 % über dem Eisenbahnboom, der größten der früheren Episoden, und mehr als dreimal so hoch wie beim Internetboom. Er machte zwei Einschränkungen: Die historischen Schätzungen seien nicht immer perfekt vereinheitlicht, und die Eisenbahnzahl lasse rollendes Material wie Lokomotiven aus, sei also möglicherweise etwas zu niedrig. Es gehe ihm nicht um falsche Präzision, sagte er, sondern darum, dass der aktuelle Boom erhebliche Auswirkungen auf die Gesamtwirtschaft habe.

Kostenannahmen und die Effizienzfrage

Klein hakte bei der Kostenannahme der Studie nach und verwies darauf, dass Rechenleistung im Lauf der Zeit tendenziell günstiger wird. Van Nieuwerburgh erklärte, die Studie setze für eine Anlage mit 100 Megawatt im Jahr 2025 rund 4,1 Milliarden Dollar an und unterstelle einen Anstieg dieser Dollarkosten um 4 % pro Jahr. Ein konstanter Nominalpreis werde also nicht angenommen. Etwa zwei Drittel der Kosten entfallen auf IT-Ausrüstung, ein Drittel auf das Rechenzentrumsgebäude und die Energieinfrastruktur.

Die Studie bemisst Rechenzentren in Megawatt statt in Gleitkommaoperationen. Van Nieuwerburgh argumentierte, bessere Chips könnten zwar mehr Rechenleistung pro Watt liefern, doch günstigere Rechenleistung erhöhe die Nachfrage, weil Entwickler von Spitzenmodellen größere Modelle trainieren und Nutzer mehr Inferenz ausführen. Er verwies auf den Rebound-Effekt, bisweilen auch Jevons-Paradoxon genannt. Er gab die Bemerkung eines Entwicklers wieder, die Liste der Anwendungsfälle sei „12 Meilen lang“.

Finanzierung und worauf zu achten ist

Die Einführung der Gastgeber rückt die Finanzierungsseite in den Vordergrund. Unternehmen wie Meta und Microsoft gäben inzwischen mehr für KI-Investitionen aus, als sie über den operativen Cashflow einnähmen, und griffen zunehmend auf Leasing, Joint Ventures und Private Credit zurück. Die Gastgeber ziehen dabei Parallelen zu früheren Booms, darunter dem Internet- und Glasfaserboom der frühen 2000er-Jahre.

Den Gastgebern zufolge geht Van Nieuwerburgh das Rechenzentrumsprojekt Hyperion von Meta als Beispiel durch, um zu zeigen, wie solche Konstruktionen funktionieren und warum sich schuldenähnliche Hebelwirkung von außen schwerer erkennen lässt. Er bezeichnet den Boom nicht als Blase, benennt aber, worauf Aufsichtsbehörden und Investoren achten sollten.

Für Investoren und Aufsichtsbehörden lautet die Erkenntnis aus der Quelle: Sowohl der Umfang der Ausgaben als auch die Art ihrer Finanzierung sind für Transparenz und Risiken von Bedeutung.