Demis Hassabis, Mitbegründer und CEO von DeepMind, hat vor einer möglichen Korrektur in den Bewertungen von KI-Startups gewarnt. In einer Episode von „Google DeepMind: The Podcast“ betonte er, dass einige junge Unternehmen bereits bei ihrer Gründung mit Bewertungen im Bereich von zehn bis hundert Milliarden Dollar finanziert werden, obwohl sie noch keine Produkte entwickelt oder überhaupt keine Geschäftstätigkeit aufgenommen haben. „Es ist interessant zu sehen, wie das nachhaltig sein soll“, sagte Hassabis. Er vermutet, dass solche Bewertungen nicht allgemein tragfähig sind und eine Korrektur wahrscheinlich ist. Sein Hinweis richtet sich insbesondere gegen die überzogenen Erwartungen im frühen Stadium von KI-Startups, die oft auf Spekulationen statt auf konkrete Leistungen basieren. Im Gegensatz dazu sieht Hassabis die Investitionen großer Tech-Unternehmen wie Google in KI-Infrastruktur als fundierter an. Dort, so betont er, stehe echte Geschäftsaktivität hinter den hohen Ausgaben. KI sei zwar kurzfristig überzogen bewertet, langfristig aber noch unterschätzt. Er erinnerte daran, dass DeepMind selbst einst als unrealistisches Projekt galt, heute jedoch zum zentralen Baustein der KI-Strategie von Google geworden ist. Diese schnelle Wendung von Skepsis zu Hype sei typisch für technologische Revolutionen – und oft mit einer Überreaktion auf eine frühere Unterbewertung verbunden. „Es ist fast eine Überreaktion auf die Unterreaktion“, sagte er. Hassabis betonte, dass er selbst nicht besorgt über die KI-Blaue sei, sondern sich auf die eigentliche Arbeit konzentriere: die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle für Google-Produkte wie Gemini und die Weiterführung von Grundlagenforschung im Bereich der vordersten KI-Entwicklung. Sein Fokus liegt auf Innovation und technischem Fortschritt, nicht auf Marktwerten. Die Warnung kommt zu einem Zeitpunkt, an dem KI-Startups weltweit Milliarden an Kapital aufbringen. Laut Business Insider haben 16 junge Gründer, darunter einige Studienabsolventen, in diesem Jahr über 100 Millionen US-Dollar gesammelt. Einige haben bereits Millionen für KI-Startups aufgebracht, die sich auf spezialisierte Bereiche wie mathematische KI oder Sprachmodelle konzentrieren. Die Gründerin von Axiom Math, Carina Hong, etwa, die aus Stanford ausgestiegen ist, konnte bereits Spitzen-KI-Talente von Meta und Google Brain gewinnen. Doch nicht alle teilen die Begeisterung. Howard Marks, Mitgründer von Oaktree Capital Management, warnte vor der Investition in Unternehmen ohne Umsätze oder Gewinne. Er stellte die Frage: Soll man in ein rein hypothetisches, aber potenziell revolutionäres Startup investieren – oder in ein etabliertes Tech-Unternehmen, bei dem KI nur eine Ergänzung ist? Die Diskussion zeigt eine tiefe Spaltung im Investitionsklima: zwischen riskanter Vision und fundierter Realität. Industriebeobachter sehen in Hassabis’ Aussagen eine wichtige Warnung vor einer Überhitzung des Marktes. Während DeepMind als Beispiel für langfristige KI-Innovation gilt, zeigen die aktuellen Trends bei Startups, dass der Markt oft mehr auf Hype als auf Leistung setzt. Die nächste Korrektur könnte daher nicht nur finanzielle Verluste bedeuten, sondern auch die Qualität der KI-Entwicklung beeinflussen, wenn Ressourcen in untragbare Projekte fließen.