Der nächste Wendepunkt in der KI-Entwicklung wird sich nach Ansicht der ehemaligen Facebook-Privacy-Chefin, Kelly, auf Effizienz und Kostensenkung konzentrieren. Während die Datenzentrenbranche im Jahr 2025 mit über 61 Milliarden US-Dollar an Infrastruktur-Deals einen Rekord aufgestellt hat, treiben Hyperscaler weltweit einen Bauboom voran. OpenAI hat allein in den kommenden Jahren über 1,4 Billionen US-Dollar an KI-Investitionen zugesagt, darunter umfangreiche Partnerschaften mit den GPU-Top-Player Nvidia sowie den Infrastrukturgiganten Oracle und Coreweave. Doch dieser rasante Ausbau wirft zunehmende Bedenken hinsichtlich der Energieversorgung auf – der bereits angespannte Stromnetz ist an seine Grenzen gestoßen. Im September kündigten Nvidia und OpenAI gemeinsam ein Projekt mit mindestens 10 Gigawatt an Datenzentren an, was etwa der jährlichen Strommenge von 8 Millionen US-Haushalten entspricht und vergleichbar mit dem Spitzenbedarf von New York City im Sommer 2024 ist, wie der New York Independent System Operator berichtet. Die Kostenfrage wurde zusätzlich durch die Einführung von DeepSeek im Dezember 2024 verschärft: Das Unternehmen stellte einen kostenlosen, quelloffenen Großmodell-Laufwerk vor, der laut eigenen Angaben unter sechs Millionen US-Dollar gekostet habe – deutlich weniger als vergleichbare Lösungen aus den USA. Kelly prognostiziert, dass künftig „eine Reihe chinesischer Akteure in den Vordergrund treten werden“, insbesondere nachdem Präsident Donald Trump die Ausfuhr von Nvidia-H200-Chips nach China genehmigt hat. Diese Entwicklung ermögliche es chinesischen Unternehmen, grundlegende Rechenleistung sowie generative und agente KI zugänglich zu machen, was die globale KI-Ökonomie nachhaltig verändern könnte. In der Branche wird die Entwicklung mit gemischten Gefühlen gesehen. Experten betonen, dass die Kostendruck- und Effizienz-Phase notwendig sei, um die derzeitige Spekulation abzubauen und nachhaltige Geschäftsmodelle zu schaffen. „Die Ära der ungebremsten Kapitalfluten ist vorbei“, sagt ein Analyst von Gartner. „Jetzt zählt, was man mit weniger erreicht.“ Unternehmen wie Nvidia und Oracle sehen die Herausforderung als Chance, energieeffizientere Chips und Architekturen zu entwickeln. Gleichzeitig wird die Rolle Chinas als Innovationsmotor in der KI-Infrastruktur zunehmend ernst genommen – besonders bei Open-Source-Modellen, die den Zugang zu KI für Unternehmen und Einzelpersonen weltweit erleichtern könnten. Die zunehmende Verfügbarkeit kostengünstiger, leistungsfähiger Modelle könnte die Dominanz amerikanischer Plattformen herausfordern und eine neue Ära der dezentralisierten KI-Entwicklung einläuten.