Die künstliche Intelligenz erlebt derzeit einen Investitionsboom historischen Ausmaßes. Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta und Nvidia investieren jedes Jahr Hunderte Milliarden Dollar in Rechenzentren, Hochleistungschips und Energieversorgung. Gleichzeitig überbieten sich Analysten mit Prognosen über das nächste Billionen-Dollar-Geschäft.

Doch was, wenn ein Teil dieser beeindruckenden Wachstumszahlen auf einem wirtschaftlichen Kreislauf beruht? Was, wenn ein erheblicher Teil der ausgewiesenen Umsätze dadurch entsteht, dass sich dieselben Unternehmen gegenseitig finanzieren und anschließend gegenseitig ihre Infrastruktur abkaufen?

Mit genau dieser These sorgt der deutsche Tech-Analyst Sascha Pallenberg seit einigen Monaten für Diskussionen. In mehreren ausführlichen Analysen beschreibt er ein Geflecht aus Beteiligungen, Cloud-Verträgen und milliardenschweren Investitionen, das seiner Ansicht nach die tatsächliche wirtschaftliche Lage der KI-Branche verschleiert. Seine Schlussfolgerung ist provokant: Die KI-Industrie könnte auf einer gewaltigen Investitionsspirale stehen, deren wirtschaftliche Tragfähigkeit zunehmend fraglich wird.

Doch wie belastbar ist diese These?

Wer ist Sascha Pallenberg?

Sascha Pallenberg gehört seit vielen Jahren zu den bekanntesten deutschsprachigen Technologiejournalisten und Analysten. Bekannt wurde er bereits in den frühen 2000er-Jahren als Gründer des Technikblogs MobileGeeks. Später arbeitete er unter anderem als Digitalexperte für Daimler sowie als Innovationsberater. Heute veröffentlicht er auf seinem Blog MeTacheles ausführliche Analysen zu Digitalisierung, Künstlicher Intelligenz und geopolitischen Entwicklungen.

Seine Beiträge unterscheiden sich deutlich vom schnellen Nachrichtenjournalismus. Statt kurzer Meldungen veröffentlicht Pallenberg häufig umfangreiche Hintergrundanalysen, in denen er Geschäftsberichte, Marktstatistiken und wirtschaftliche Zusammenhänge auswertet. Seine Texte sind bewusst pointiert formuliert und vertreten häufig klare Positionen. Gerade deshalb stoßen sie regelmäßig auf Zustimmung, aber auch auf Widerspruch.

Das Prinzip des „Kreislauf-Invests“

Der Kern seiner Analyse lässt sich erstaunlich einfach erklären.

Stellen wir uns vor, Unternehmen A investiert zehn Milliarden Dollar in Unternehmen B.

Unternehmen B verwendet einen Großteil dieses Geldes anschließend, um Cloud-Dienstleistungen von Unternehmen A zu kaufen.

Dadurch entstehen bei Unternehmen A Milliardenumsätze.

Diese steigern wiederum den Börsenwert von Unternehmen A, erleichtern neue Investitionen und schaffen den finanziellen Spielraum für weitere Beteiligungen.

Vereinfacht dargestellt entsteht folgender Kreislauf:

Investition → Cloud-Umsatz → steigender Unternehmenswert → neue Investitionen → neuer Cloud-Umsatz

Nach Ansicht Pallenbergs bildet genau dieses Prinzip einen wesentlichen Bestandteil der heutigen KI-Industrie.

Als Beispiele nennt er unter anderem Microsoft und OpenAI.

Microsoft investierte Milliarden in OpenAI. OpenAI wiederum betreibt seine Modelle überwiegend auf Microsoft Azure und bezahlt dafür erhebliche Summen an Microsoft. Ein ähnliches Bild zeigt sich bei Amazon und Anthropic oder bei Google und Anthropic. Hinzu kommt Nvidia, das zahlreiche KI-Unternehmen finanziert, die anschließend Milliardenbeträge in Nvidia-GPUs investieren.

Rechtlich ist daran nichts auszusetzen. Solche Beteiligungen und langfristigen Infrastrukturverträge sind vollkommen zulässig und werden in den Geschäftsberichten offengelegt.

Die entscheidende Frage lautet jedoch:

Wie viel der ausgewiesenen Wachstumsdynamik beruht tatsächlich auf einer dauerhaft zahlungsbereiten Kundschaft und wie viel entsteht durch Investitionsgelder, die innerhalb desselben Ökosystems zirkulieren?

Warum diese Frage wichtig ist

Große Technologieunternehmen investieren nicht ohne Grund derart gewaltige Summen.

Der Aufbau moderner KI-Rechenzentren kostet Milliarden. Hinzu kommen Hochleistungschips, Glasfaserverbindungen, Kühlsysteme, Energieversorgung und zunehmend sogar eigene Kraftwerke.

Damit sich diese Investitionen rechnen, müssen die Unternehmen ihre Infrastruktur über viele Jahre hinweg auslasten.

Genau hier setzt Pallenbergs Kritik an.

Wenn künftig immer mehr Unternehmen auf lokale KI-Systeme oder frei verfügbare Open-Source-Modelle umsteigen, könnten die erwarteten Cloud-Umsätze deutlich geringer ausfallen als heute angenommen.

In diesem Fall würden sich die gigantischen Investitionen wesentlich langsamer amortisieren.

Open Source verändert die Spielregeln

Noch vor zwei Jahren schien der Markt klar verteilt.

OpenAI, Google und Anthropic galten als nahezu uneinholbar.

Heute sieht das Bild deutlich differenzierter aus.

Mit Modellen wie Llama, Qwen, DeepSeek oder GLM existieren leistungsfähige Open-Source-Systeme, die viele Aufgaben bereits auf einem sehr hohen Niveau erledigen.

Für zahlreiche Unternehmen stellt sich deshalb zunehmend eine wirtschaftliche Frage:

Warum dauerhaft hohe API-Gebühren bezahlen, wenn vergleichbare Modelle lokal betrieben werden können?

Natürlich erreichen nicht alle offenen Modelle das Leistungsniveau der besten kommerziellen Systeme.

Doch für viele praktische Anwendungen genügt inzwischen „gut genug“.

Und genau das könnte die Geschäftsmodelle der großen Anbieter unter Druck setzen.

China holt schneller auf als erwartet

Besonders aufmerksam verfolgt Pallenberg die Entwicklung chinesischer KI-Unternehmen.

Während westliche Anbieter auf proprietäre Modelle setzen, veröffentlicht China zunehmend leistungsfähige Open-Source-Alternativen.

Dadurch entsteht ein völlig anderer Wettbewerb.

Je leistungsfähiger frei verfügbare Modelle werden, desto schwieriger wird es für kommerzielle Anbieter, dauerhaft hohe Preise durchzusetzen.

Ob sich dieser Trend fortsetzt, bleibt abzuwarten.

Unbestreitbar ist jedoch, dass chinesische Unternehmen inzwischen wesentlich schneller aufholen, als viele Experten noch vor zwei Jahren erwartet hätten.

Könnte Apple zum Gamechanger werden?

Ein weiterer Baustein seiner Analyse betrifft Apple.

Während Microsoft, Amazon und Google enorme Cloud-Infrastrukturen aufbauen, verfolgt Apple traditionell einen anderen Weg.

Mit seinen Unified-Memory-Architekturen kombiniert Apple außergewöhnlich hohe Speicherbandbreiten mit vergleichsweise geringem Energieverbrauch.

Sollten zukünftige Mac-Systeme tatsächlich Arbeitsspeichergrößen im Bereich eines Terabytes oder darüber hinaus unterstützen, könnten dort sehr große Sprachmodelle lokal betrieben werden.

Für Unternehmen mit sensiblen Daten wäre dies durchaus attraktiv.

Allerdings ersetzt ein einzelner Hochleistungsrechner kein Rechenzentrum.

Cloud-Anbieter bieten Skalierung, Hochverfügbarkeit, weltweite Infrastruktur und den gleichzeitigen Betrieb für Millionen Nutzer.

Lokales KI-Hosting dürfte daher eher eine Ergänzung als ein vollständiger Ersatz für Hyperscaler werden.

Ist das bereits eine KI-Blase?

Der Begriff „Blase“ wird derzeit häufig verwendet.

Historisch betrachtet gab es ähnliche Entwicklungen bereits mehrfach.

Beim Eisenbahnbau im 19. Jahrhundert, während der Dotcom-Zeit oder beim Ausbau der Glasfasernetze wurden enorme Summen investiert.

Viele Unternehmen verschwanden später wieder vom Markt.

Die Infrastruktur blieb jedoch bestehen und bildete die Grundlage für neue Geschäftsmodelle.

Auch heute könnte es ähnlich verlaufen.

Selbst wenn einzelne Investitionen wirtschaftlich scheitern sollten, bleiben leistungsfähige Rechenzentren, Glasfasernetze und Chipfabriken erhalten.

Die eigentliche Frage lautet daher weniger, ob die Infrastruktur benötigt wird.

Entscheidend ist vielmehr, wer die enormen Investitionen letztlich bezahlt und ob sich die erwarteten Renditen tatsächlich realisieren lassen.

Wo Pallenbergs Analyse an Grenzen stößt

So nachvollziehbar viele seiner Beobachtungen sind, so vorsichtig sollte man mit einigen Schlussfolgerungen umgehen.

Nicht jeder Cloud-Umsatz entsteht ausschließlich aus Beteiligungen.

Die großen Hyperscaler verfügen über Millionen Unternehmenskunden, die ihre Infrastruktur unabhängig von KI nutzen.

Ebenso lässt sich derzeit noch nicht sicher sagen, ob Open-Source-Modelle langfristig tatsächlich den Markt dominieren werden.

Auch der Bedarf an Rechenleistung könnte trotz effizienterer Modelle weiter steigen.

Multimodale Systeme, autonome Agenten oder wissenschaftliche Simulationen benötigen enorme Ressourcen.

Effizienzgewinne bedeuten deshalb nicht zwangsläufig sinkende Nachfrage.

Viele seiner Aussagen beschreiben daher plausible Zukunftsszenarien, keine gesicherten Entwicklungen.

Europa ist der Einsatz

Der vielleicht bemerkenswerteste Teil seiner Analyse betrifft jedoch nicht die Technologie selbst.

Sondern Europa.

Pallenberg formuliert zugespitzt:

„Europa sitzt nicht mit am Tisch. Europa ist der Einsatz.“

Hinter diesem Satz verbirgt sich eine unbequeme Realität.

Europa verfügt bislang weder über eigene Hyperscaler noch über weltweit führende Foundation-Modelle.

Europäische Unternehmen nutzen überwiegend amerikanische Cloud-Plattformen.

Viele Investitionen fließen über internationale Fonds wiederum in genau jene US-Konzerne, die den KI-Markt dominieren.

Sollte sich das Geschäftsmodell dieser Unternehmen langfristig als weniger profitabel erweisen als erwartet, hätte Europa kaum Einfluss auf diese Entwicklung.

Gleichzeitig wächst die technologische Abhängigkeit.

Nicht nur bei Software.

Auch bei Cloud-Infrastruktur, KI-Plattformen und zunehmend sogar bei Halbleitern.

Diese strategische Dimension wird in der öffentlichen Diskussion häufig unterschätzt.

Dabei entscheidet sich hier möglicherweise die eigentliche Zukunftsfrage.

Nicht, welches Sprachmodell heute den Benchmark gewinnt.

Sondern wer künftig die digitale Infrastruktur kontrolliert, auf der Wirtschaft, Verwaltung und Wissenschaft aufbauen.

Fazit

Sascha Pallenbergs Analysen sind bewusst pointiert formuliert und laden zur Diskussion ein. Nicht jede seiner Prognosen wird sich zwangsläufig bewahrheiten. Begriffe wie „KI-Blase“ oder „Peak überschritten“ bleiben Einschätzungen, keine belegten Tatsachen.

Dennoch lenkt er den Blick auf Fragen, die in der Euphorie um Künstliche Intelligenz oft untergehen.

Wie nachhaltig sind Investitionen von mehreren hundert Milliarden Dollar pro Jahr?

Wie belastbar sind Geschäftsmodelle, wenn leistungsfähige Open-Source-Alternativen immer stärker werden?

Welche Folgen hat die zunehmende technologische Abhängigkeit Europas von wenigen globalen Plattformen?

Vielleicht besteht die eigentliche Stärke seiner Analysen gar nicht darin, endgültige Antworten zu liefern.

Sondern darin, genau diese Fragen überhaupt zu stellen.

Denn die Geschichte großer Technologiebooms zeigt: Nicht jede Revolution endet mit den Gewinnern, die zu Beginn am stärksten erscheinen. Manchmal verändert sich das Spielfeld schneller als die Strategien der Marktführer. Und manchmal entscheidet sich der eigentliche Wettbewerb nicht allein über die beste Technologie sondern darüber, wer die wirtschaftlichen und geopolitischen Rahmenbedingungen langfristig kontrolliert.

Quellen

• Sascha Pallenberg: Kreislauf-Invest – Wie Big Techs KI-Umsätze sich im Kreis drehen (MeTacheles): https://www.metacheles.de/kreislauf-invest-wie-big-techs-ki-umsaetze-sich-im-kreis-drehen/
• LinkedIn-Beitrag von Sascha Pallenberg zur Fortsetzung der Analyse (Juli 2026): https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7484881041476911105/
• Geschäftsberichte und Investor-Relations-Unterlagen von Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Nvidia (2025/2026)
• Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS): Veröffentlichungen zu KI-Investitionen und Produktivitätsrisiken
• Citi Research: Analyse zu Token-Verbrauch und Entwicklung des KI-Marktes (2026)

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Künstliche Intelligenz ist längst zum Dauerthema geworden – Politiker fordern sie, Unternehmen werben mit ihr, und Verwaltungen wollen effizienter durch sie werden. Doch der Wettlauf um den schnellsten Einsatz birgt Risiken: verfassungswidrige Datenanalysen, diskriminierende Bewerbungsfilter, millionenschwere Deepfake-Betrugsfälle und gravierende Sicherheitsvorfälle bei Start-ups.

Die Lektion ist klar: Wer bei KI aufs Gaspedal tritt, ohne Bremsen und Airbags zu haben, riskiert nicht nur den eigenen Schaden, sondern auch das Vertrauen der Gesellschaft. Sicherheit, Transparenz und speziell geschulte Fachkräfte sind kein Bremsklotz – sie sind das Fundament für verantwortungsvollen Fortschritt.

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Systeme, die selbstständig Texte schreiben, Bilder erzeugen, Entscheidungen vorbereiten oder Daten analysieren können. Chatbots, Übersetzungsdienste, Gesichtserkennung oder auch automatische Bewerbungsfilter sind bereits weit verbreitet.

Doch neben all den Chancen gibt es Gefahren, die für Laien oft schwer durchschaubar sind:

• Halluzinationen: KI erfindet Informationen, die falsch sind, aber sehr überzeugend klingen.
• Pakethalluzinationen: Ganze „Päckchen“ konsistenter, aber frei erfundener Inhalte – z. B. erfundene Gerichtsurteile mit scheinbar realistischen Aktenzeichen.
• Datenvergiftung: Trainingsdaten werden manipuliert, sodass die KI falsche Muster lernt.
• Prompt Injection / ASCII Smuggling: Unsichtbare Befehle werden in Texte eingeschleust, die KI manipuliert diese versteckten Anweisungen.
• Deepfakes: KI-generierte Stimmen oder Videos täuschen Identitäten vor, etwa bei Betrugsversuchen.
• Supply-Chain-Angriffe: Manipulierte Bibliotheken oder Modelle schleusen Schadsoftware über scheinbar vertrauenswürdige Quellen ein.

Kritische Vorfälle als Warnsignal

Dass diese Risiken real sind, zeigen mehrere dokumentierte Fälle in Deutschland und Europa:

1. Hessendata (Deutschland)
   Das Bundesverfassungsgericht erklärte im Februar 2023 den Einsatz automatisierter Datenanalysen zur Polizeiarbeit in Hessen und Hamburg für verfassungswidrig. Grund: unklare Eingriffsschwellen und massive Grundrechtsrisiken. „KI-Systeme dürfen nicht zu Black Boxes im Rechtsstaat werden – Transparenz und Rechtsgrundlagen sind zwingend.“
   (Prof. Ulrich Kelber, Bundesdatenschutzbeauftragter)
2. SCHUFA-Urteil (Deutschland/EU)
   Der Europäische Gerichtshof entschied 2023, dass automatisierte Bonitäts-Scores nicht allein Grundlage für Vertragsentscheidungen sein dürfen. Rein KI-gesteuerte Ablehnungen sind unzulässig. „Die DSGVO schützt uns vor intransparenten Maschinenurteilen – Menschen müssen das letzte Wort behalten.“
   (Johannes Caspar, Ex-Landesdatenschutzbeauftragter Hamburg)
3. Amazon Recruiting-KI (international)
   Amazons Bewerbungsfilter bevorzugte Männer, weil historische Trainingsdaten vorwiegend männliche Erfolge abbildeten. Das Projekt wurde gestoppt – ein Beispiel für algorithmische Diskriminierung. „KI übernimmt immer die Vorurteile ihrer Daten. Wer Fairness will, muss gezielt gegensteuern.“
   (Dr. Katharina Zweig, Algorithm Watch)
4. Localmind.ai (Österreich, Oktober 2025)
   Durch eine Fehlkonfiguration erhielt ein Beta-Testkonto Administratorrechte. Ein Angreifer konnte interne Wikis, Passwörter und Kundensysteme einsehen. Teile der Infrastruktur mussten abgeschaltet werden. „Das Beispiel zeigt: Die größten Risiken liegen oft nicht in der KI selbst, sondern in der Infrastruktur drumherum.“
   (Prof. Haya Shulman, Fraunhofer SIT)
5. Deepfake-Betrug („CEO-Fraud“)
   Angreifer nutzten KI-generierte Stimmen oder Videos von Führungskräften, um Überweisungen auszulösen. Solche Fälle haben bereits zu Millionenverlusten geführt. „Deepfakes sind die Spear-Phishing-Mails der Zukunft – nur überzeugender.“
   (Linus Neumann, Chaos Computer Club)

Warum speziell geschulte KI-Sicherheitsmitarbeiter unverzichtbar sind

Klassische IT-Sicherheitsabteilungen sind auf Netzwerkschutz und Malware spezialisiert. Doch KI bringt neue Angriffsflächen:

• Manipulation durch unsichtbare Zeichen (Prompt Injection).
• Erfundene Bibliotheken (Supply Chain).
• Bias und Diskriminierung in automatisierten Entscheidungen.

Hier braucht es eigene Rollen wie einen KI-Sicherheitsbeauftragten oder AI Security Officer, der:

• KI-spezifische Risiken versteht und testet.
• Schnittstelle zwischen IT, Recht, Datenschutz und Fachbereichen ist.
• Mitarbeitende schult und Awareness aufbaut.
• sicherstellt, dass Compliance (DSGVO, AI Act) eingehalten wird.

„Wer KI sicher einsetzen will, muss Spezialisten an Bord holen. Klassische IT-Security reicht nicht mehr.“
(Martin Bichler, Regional Country Manager DACH, Climb Channel Solutions)

Diese Rolle bedeutet Verantwortung statt Rückschritt: Wer nicht sofort auf jeden KI-Trend aufspringt, handelt nicht altmodisch, sondern verantwortungsvoll – ähnlich wie man beim Straßenverkehr auch nicht ohne Führerschein losfährt.

Und was ist mit Privatpersonen?

Privatnutzer sind besonders verwundbar, weil:

• Sie nicht geschult sind, KI-Ausgaben kritisch zu prüfen.
• Viele bereits von der allgemeinen Digitalisierung überfordert sind.
• Sie oft bedenkenlos persönliche Daten in Chatbots eingeben.

Welche Gesetze greifen hier?

• DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung): schützt persönliche Daten – auch, wenn sie in KI-Systeme eingegeben werden.
• EU AI Act (verabschiedet 2024, in Kraft ab 2025/26): verbietet Hochrisiko-Einsatz von KI ohne Auflagen, verlangt Transparenz und Risikoabschätzungen.
• Produkthaftungsrecht: Anbieter von KI-Systemen können haftbar gemacht werden, wenn fehlerhafte Entscheidungen Schaden verursachen.
• Verbraucherschutzgesetze: greifen bei Irreführung oder intransparenten AGB von KI-Diensten.

„Privatnutzer sind die schwächste Stelle der Kette – ohne Aufklärung wird KI im Alltag schnell zum Risiko.“
(Dr. Constanze Kurz, Informatikerin und Bürgerrechtlerin)

Exkurs: Analog bleiben dürfen – Das Recht auf Verzicht im KI-Zeitalter

Sicherheit und Transparenz sind die eine Seite der Medaille – die andere ist die Freiheit, KI nicht nutzen zu müssen.

Viele Menschen sind digital überfordert oder wollen Technologien wie KI aus Überzeugung meiden. Hier stellt sich eine grundlegende Frage: Muss Teilhabe am gesellschaftlichen Leben künftig zwingend über digitale und KI-gestützte Systeme erfolgen?

Aktuelle Lage

• Ein ausdrückliches „Recht auf Verzicht“ gibt es noch nicht.
• Indirekt greifen aber Schutzmechanismen: DSGVO (Recht auf menschliches Eingreifen), AI Act (Transparenzpflichten), Barrierefreiheitsgesetz (Zugang für alle), Grundrechte (Würde, Gleichbehandlung).
• Trotzdem: In der Praxis werden viele Dienstleistungen digital-only – und damit für Nicht-Nutzer unerreichbar.

Fallbeispiel: Praktische Ausgrenzung

Ein Beispiel liefert der öffentliche Verkehr in Deutschland: Für bestimmte günstige Tickets (z. B. „Super-Sparpreise“ oder Sonderaktionen der Deutschen Bahn) ist die Buchung ausschließlich online oder per App möglich. Wer kein Smartphone oder Internetzugang hat, kann diese Angebote faktisch nicht nutzen.
Ähnlich wird es in einigen Kommunen gehandhabt, wo Terminbuchungen im Bürgeramt nur digital erfolgen. Wer keinen Zugang hat, muss Umwege gehen – oder wird schlicht ausgeschlossen.

Verantwortung

Ein modernes Gemeinwesen muss Technologiefreiheit garantieren:

• Wer KI nutzen will, soll es können.
• Wer darauf verzichtet, darf nicht ausgeschlossen werden – sei es beim Bürgeramt, beim Banking oder beim Kauf eines Tickets.

„Gerade deshalb erwarten Verbraucher:innen, im digitalen Raum geschützt zu sein. Es braucht klare, verbraucherfreundliche Regeln, die konsequent durchgesetzt werden.“
(Lina Ehrig, Leiterin Team Digitales & Medien, Verbraucherzentrale Bundesverband)

Dies ist keine „Anti-Digitalisierung“, sondern ein Gebot von Würde, Inklusion und Gerechtigkeit.

Fazit: Verantwortung vor Geschwindigkeit

• Unternehmen und Verwaltung: sollten nicht aus Angst, den „KI-Zug zu verpassen“, blind Technologien einführen, sondern geschulte Spezialisten einsetzen und klare Sicherheits- und Compliance-Strukturen schaffen.
• Privatpersonen: brauchen Aufklärung und Werkzeuge, um KI sicher nutzen zu können – und die Freiheit, darauf zu verzichten.
• Gesetzgeber: hat mit DSGVO und AI Act Grundlagen geschaffen, muss aber auch sicherstellen, dass analoge Alternativen bestehen bleiben.

Der vorsichtige, sicherheitsbewusste Umgang mit KI ist kein Bremsklotz – er ist ein Zeichen von Professionalität, Verantwortung und Resilienz.

Quellen

Bundesverfassungsgericht, Urteil zu Hessendata (16.02.2023)

EuGH, Urteil zu SCHUFA-Scoring (07.12.2023)

Heise, „Sicherheitsvorfall bei localmind.ai“ (Oktober 2025)

Borncity-Blogreihe zu localmind.ai (Oktober 2025)

Climb Channel Solutions, Studie zu KI-Einsatz in Unternehmen (2025)

Deutschlandfunk, „KI und Wahlen: Gefahr durch Deepfakes“ (2024)

EU-Kommission, Text zum AI Act (2024)

Verbraucherzentrale Bundesverband, Statement von Lina Ehrig (2024)

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