KI und die Engels-Pause: Droht eine neue Verteilungskrise?

Wie genau verändert Künstliche Intelligenz unsere wirtschaftlichen Aussichten? Diese Frage beschäftigt Ökonomen, Investoren und Politiker gleichermaßen. Die Bandbreite möglicher Szenarien reicht von der nahenden „Singularität" bis zur schlichten Enttäuschung. Journalist und Autor Ryan Avent beleuchtet in einem Beitrag für die Financial Times eine oft übersehene historische Parallele – und sie ist alles andere als beruhigend.

In den vergangenen Monaten hat sich die öffentliche Meinung zur KI merklich abgekühlt. Als Unternehmen angesichts steigender Nutzerkosten vom sogenannten „Tokenmaxxing" – dem exzessiven Einsatz von KI-Sprachmodellen – Abstand nahmen, wuchs die Skepsis. Ökonom Paul Krugman formulierte es so: „Die rasant steigende Nachfrage nach ‚Compute', mit der die enormen Ausgaben für Rechenzentren gerechtfertigt wurden, verlangsamt sich deutlich und erreicht vielleicht sogar ihren Höhepunkt." Krugman sieht die bisherigen Erkenntnisse eher im Einklang mit einem „bescheideneren, weniger apokalyptischen Szenario".

Doch Avent hinterfragt, ob die abflachende Nachfrage nach Rechenleistung wirklich der richtige Indikator für eine geringere wirtschaftliche Wirkung der KI ist. Bereits im April erhöhten Unternehmen wie OpenAI und Anthropic ihre Nutzerpreise deutlich. Viele Firmen, die Frontier-Modelle für einfache Aufgaben wie das Schreiben von Abwesenheitsnotizen nutzten, stellten fest: Der Gegenwert rechtfertigte die Kosten nicht.

Engpass bei Rechenkapazität treibt Preise

Gleichzeitig gibt es Hinweise darauf, dass die Preiserhöhungen weniger ein Zeichen schwindender Nachfrage sind, sondern vielmehr eine Reaktion auf massive Kapazitätsengpässe. Nutzer berichteten Anfang des Jahres, dass Anthropic seinen Dienst Claude in Spitzenzeiten gedrosselt habe. Ausfälle nahmen zu. Der frühe Zugang zu Anthropics neuestem Modell „Mythos" wurde offenbar beschränkt, weil schlicht nicht genug Rechenressourcen vorhanden waren, um die erwartete Nachfrage zu bedienen.

Die Logik dahinter ist klassisch ökonomisch: Höhere Preise verdrängen Nutzungen mit geringem Mehrwert und rationieren die knappe Rechenkapazität. Wer echten Nutzen aus der KI zieht, zahlt die höheren Preise – und finanziert damit weitere Investitionen. Dieses Schwungrad, so Avent, könnte sich theoretisch unbegrenzt weiterdrehen: Mehr Rechenleistung ermöglicht leistungsfähigere Modelle, sinkende Kosten erschließen neue Anwendungsfälle.

Die Lehre aus der Industriellen Revolution

Hier zieht Avent eine historische Parallele, die nachdenklich stimmt. Der Wirtschaftshistoriker Robert Allen beschreibt, wie die neuen Technologien der Industriellen Revolution zwar enorme Produktionsmöglichkeiten schufen, aber zunächst massive komplementäre Kapitalinvestitionen erforderten – in mechanische Webstühle, Bergwerke und Eisenbahnen. Die sprunghafte Nachfrage nach knappem Kapital trieb die Profitraten für Kapitalbesitzer in die Höhe, und diese Gewinne flossen wieder in neue Investitionen.

Das Ergebnis war dramatisch: Der Anteil des Kapitals am britischen Nationaleinkommen stieg von etwa 20 Prozent im Jahr 1770 auf fast 50 Prozent im Jahr 1870. Während die Produktion pro Arbeiter stetig zunahm, stagnierte der reale Lebensstandard der Bevölkerung über Jahrzehnte. Allen nennt dieses Phänomen die „Engels-Pause" – benannt nach Friedrich Engels, der in seinem 1845 erschienenen Werk „Die Lage der arbeitenden Klasse in England" das Elend der Industriearbeiter dokumentierte, wenige Jahre bevor er gemeinsam mit Karl Marx das Kommunistische Manifest verfasste.

Engels schrieb damals: „Was soll aus diesen besitzlosen Millionen werden, die nichts besitzen und heute verbrauchen, was sie gestern verdient haben? Die englische Mittelklasse zieht es vor, die Not der Arbeiter zu ignorieren, und dies gilt insbesondere für die Industriellen, die am Elend der Masse der Lohnempfänger reich werden."

Was bedeutet das für die KI-Ära?

Die Parallele ist nicht perfekt, wie Avent selbst einräumt. Seit der Industriellen Revolution hat sich die Welt grundlegend verändert. Der flächendeckende Einsatz immer leistungsfähigerer KI ist kein Selbstläufer: Das Tempo der Modellverbesserungen könnte nachlassen, Regierungen könnten die leistungsfähigsten Modelle aus Sicherheitsgründen einschränken, und KI-Unternehmen könnten bei Preiserhöhungen zögern, um keine Nutzer an Konkurrenten zu verlieren.

Dennoch bleibt die zentrale Frage bestehen: Wenn KI die Wirtschaft tatsächlich transformiert, wird das erforderliche Investitionsvolumen alles übersteigen, was die heutige Generation je erlebt hat. Und wenn die Geschichte der Industrialisierung als Maßstab dient, könnten die nächsten ein bis zwei Jahrzehnte zwar enorme Produktivitätsgewinne bringen – aber diese Gewinne könnten zunächst überproportional dem Kapital zugutekommen, während Löhne und Lebensstandard der breiten Bevölkerung hinterherhinken.

Für deutsche Privatanleger und Arbeitnehmer ist diese Perspektive relevant: Die KI-Debatte sollte nicht nur auf Aktienkurse und Technologiebewertungen verengt werden. Die eigentliche wirtschaftspolitische Frage lautet, wie die Erträge des KI-Zeitalters verteilt werden – und ob die Politik rechtzeitig die richtigen Weichen stellt.