Woran ich merken würde, dass die KI-Blase geplatzt ist

Golem hat seine Leser gefragt, was passiert, wenn die KI-Blase platzt, und die Antworten in einem langen Beitrag abgedruckt. Die meisten erwarten eine Korrektur. Beim Lesen ist mir etwas anderes aufgefallen: Fast niemand sagt, woran er sein eigenes Urteil später messen würde. Das versuche ich hier, mit Kriterien, die ich in zwölf Monaten nachschlagen kann.

Eine Prognose ohne Bedingung ist keine

„Die Blase platzt in zwei bis drei Jahren" klingt nach einer Aussage. Es ist aber keine, solange offen bleibt, was genau eintreten müsste. Angenommen, wir schreiben 2028: OpenAI existiert noch, die Kurse stehen dreißig Prozent tiefer, zwei mittelgroße Anbieter sind verschwunden. Geplatzt oder nicht? Ohne vorher festgelegte Schwelle beantwortet das jeder so, wie es zu seiner damaligen Meinung passt.

Aus meinem Studienfach kenne ich dafür den Rückschaufehler: Wer den Ausgang kennt, hält ihn im Nachhinein für vorhersehbar, und erinnert seine eigene frühere Einschätzung als treffender, als sie war. Der Effekt ist stabil und lässt sich kaum wegtrainieren. Was hilft, ist Buchführung. Man schreibt vorher auf, was man erwartet, und liest es später nach.

Meine Erwartung, damit sie überprüfbar wird: eine Korrektur in Wellen über ein bis zwei Jahre, keine Nacht, in der alles zusammenbricht. Bewertungen kommen deutlich runter, die Technik bleibt, ein Teil der heute gebauten Rechenzentren findet nie den Mieter, für den er gebaut wurde.

Woran ich es festmachen würde

Am aussagekräftigsten finde ich den Preis für ein gleichbleibendes Arbeitspensum. Nicht den Preis pro Token, also pro Textbaustein, in dem KI-Leistung abgerechnet wird; der sinkt seit Jahren durch effizientere Modelle, ohne dass das etwas über die Gesundheit des Geschäfts sagt. Die Frage lautet: Was kostet mich im Monat dieselbe Menge erledigter Arbeit? Steigt diese Zahl deutlich, während die Modelle nicht besser werden, zahlen die Anbieter gerade ihre Subvention zurück.

Zweitens Finanzierungsrunden zu niedrigeren Bewertungen als die vorige, im Jargon Down-Round. Solche Runden sind öffentlich und schwer zu beschönigen, weil die Zahl neben der alten steht.

Drittens gestrichene Rechenzentren. Angekündigte Kapazität ist Marketing und kostet nichts; ein Baustopp bei einem laufenden Projekt ist ein Eingeständnis. Dazu passt der Punkt, den Philipp Klöckner in seiner Blasen-Analyse macht: Wer aus laufenden Gewinnen baut, kann sich verschätzen und zahlt ab. Wer auf Kredit baut, hat ein Problem, sobald die Mieteinnahmen für Rechenleistung ausbleiben. Deren Kreditkosten reagieren früher als jeder Aktienkurs.

Der Anker, den jeder nachschlagen kann

Der vierte Punkt ist der, für den man kein Insiderwissen braucht. Wenn die Investitionswelle bricht, müsste Hardware für lokale KI billiger werden, weil Speicher und Beschleuniger frei werden. Fast alle Golem-Einsender erwarten das, mit unterschiedlicher Zuversicht.

Bisher passiert das Gegenteil. Ein Mini-PC der Klasse, die man sich für lokale Modelle hinstellt, der Beelink GTR9 Pro mit 128 GB gemeinsamem Speicher, startete im August 2025 bei umgerechnet rund 1.800 Dollar. Beim Hersteller steht dieselbe Ausstattung heute mit 4.349 Dollar in der Liste, herabgesetzt von 4.699. In zwölf Monaten hat sich der Preis nicht halbiert, sondern mehr als verdoppelt.

Noch deutlicher wird es beim Arbeitsspeicher, weil dort viele den Vergleichspreis von früher im Kopf haben. Ein 32-GB-DDR5-Kit von Kingston kostete Mitte September 2025 114 Euro und liegt jetzt bei 523. Anderen Modellen ging es genauso, von 122 auf 539 Euro, von 87 auf 429. Die Ursache ist unstrittig: Drei Hersteller teilen sich über neunzig Prozent der DRAM-Produktion, und die KI-Rechenzentren nehmen ihnen die Kapazität weg. Mit Entspannung rechnet die Branche nicht vor Ende 2027.

Das ist mein Kriterium, und es zeigt derzeit in die andere Richtung als die Erwartung der Kommentarspalte. Wenn im August 2027 dieselbe Geräteklasse spürbar unter ihrem Startpreis von 2025 liegt und gebrauchte Beschleuniger den Markt fluten, war etwas dran an der Erwartung. Bleiben die Preise oben, lag die halbe Kommentarspalte falsch, und ich mit ihr. Ich rechne mit dem zweiten Fall, weil Speicherpreise an Fertigungskapazität hängen und Werke sich schneller schließen als bauen lassen.

Was ich nicht als Beleg gelten lasse

Nvidias Aktienkurs bewegt sich aus einem Dutzend Gründen, von denen die meisten nichts mit der Frage zu tun haben. Einzelne Pleiten kleiner Anbieter sind in jedem jungen Markt der Normalfall und wären auch ohne Blase zu erwarten. Stimmungsumfragen messen Stimmung, auch die von Golem, die ohnehin nur die abbildet, die auf einen Aufruf antworten. Und „die Modelle werden nicht mehr besser" ist so lange kein Kriterium, wie niemand sagt, woran er das misst.

Fazit

Ich glaube nicht an den Knall, sondern an eine lange Ernüchterung, und diese Erwartung kann falsch sein. Deshalb steht sie hier mit Datum und Preisschild. In zwölf Monaten schaue ich nach, was die Geräteklasse kostet.

Quellen

Mike Faust: Was passiert nach dem Crash? Wenn die KI-Blase platzt, bleibt die Technik, Golem.de, 01.08.2026 (Leserumfrage, Auswertung Teil 1)
Klöckner über die KI-Blase (eigene Auswertung des „im Loop"-Podcasts)
Startpreis des GTR9 Pro: Beelink releases GTR9 Pro mini PC with AMD Ryzen AI Max+ 395 and up to 128 GB RAM, Notebookcheck, 11.08.2025 (12.999 CNY, rund 1.800 Dollar)
Aktueller Preis: Produktseite des Herstellers, abgerufen am 30.08.2026
Speicherpreise: Speicherpreise 2026: RAM, SSD und HDD auf Rekordniveau, PC Games Hardware, August 2026