Was unmöglich war, ist plötzlich machbar

Nicht alles, was hinkt, ist ein Vergleich, aber die Parallelen zum Dotcom-Boom sind trotzdem offensichtlich.

Mitte der 90er Jahre war das Internet zunächst vor allem Infrastruktur. Viele Unternehmen verstanden, dass das relevant wird, aber nur wenige konnten konkret erklären, welche Produkte, Services oder Geschäftsmodelle daraus entstehen würden. Genau deshalb floss enorm viel Kapital in alles, was irgendwie mit dem Internet verbunden war. Die grundlegende technologische These war richtig. Fast jede Branche wurde später durch die digitale Transformation grundlegend verändert. Der eigentliche Vorteil entstand allerdings erst dort, wo Unternehmen konkrete Anwendungen gebaut haben, die Menschen wirklich genutzt haben.

Die Infrastruktur gewinnt nicht

Die großen Gewinner der nächsten Jahre waren deshalb nicht automatisch diejenigen mit der größten technischen Infrastruktur, sondern diejenigen, die die stärksten Plattformen, Interfaces und Nutzergewohnheiten aufgebaut haben. Amazon hat nicht das Internet erfunden, sondern daraus ein neues Handelsmodell entwickelt. Meta hat digitale Netzwerke skaliert. Uber hat Smartphones, GPS und Plattformlogik miteinander verbunden. Die eigentliche Wertschöpfung entstand also nicht durch die Technologie allein, sondern durch die Fähigkeit, daraus funktionierende Produkte, Ökosysteme und neue Verhaltensmuster zu entwickeln.

AI als neuer Infrastruktur- und Kapitalzyklus

Genau darin liegt auch heute die eigentliche Stärke von AI. Benedict Evans beschreibt AI in seinem Aufsatz "AI eats the world" weniger als fertiges Produkt, sondern zunächst als neuen Infrastruktur- und Kapitalzyklus. Die großen Tech-Konzerne planen laut Evans 2026 gemeinsam rund 700 Milliarden Dollar an Capex für AI-Infrastruktur. Datacenter, Chips, Energieversorgung und Compute Capacity stehen aktuell stärker im Mittelpunkt als konkrete Endprodukte. Gleichzeitig stellt Evans die Frage, ob die eigentliche Wertschöpfung langfristig überhaupt auf Ebene der Modelle entsteht oder eher dort, wo daraus konkrete Anwendungen gebaut werden. Genau deshalb zieht er die Analogie zu früheren Plattform-Shifts wie Mainframes, PCs, dem Web oder Smartphones.

Modelle werden zur Commodity

Besonders spannend ist dabei seine These, dass Modelle selbst zunehmend austauschbar werden könnten. Evans beschreibt Foundation Models deshalb eher als Commodity ohne starke Netzwerkeffekte. Der eigentliche Wert wandert dadurch nach oben im Stack: in Interfaces, Workflows, vertikale Lösungen, Prozesse, proprietäre Daten und konkrete Use Cases. Oder wie er es selbst formuliert: "Innovation will move up the stack." Die spannendsten Unternehmen der nächsten Jahre werden deshalb wahrscheinlich nicht nur bessere Modelle bauen, sondern neue Arten von Software, neue Arbeitsweisen und neue Nutzererfahrungen entwickeln.

Was unmöglich war, wird billig

Besonders relevant ist dabei die Frage, welche neuen Möglichkeiten entstehen, wenn bestimmte Aufgaben plötzlich nahezu kostenlos, unbegrenzt skalierbar und jederzeit verfügbar werden. Evans beschreibt AI an einer Stelle als "infinite interns". Genau daraus entstehen neue Formen von Software, neue Entscheidungsprozesse und neue Interfaces. Unternehmen können plötzlich Millionen von Datenpunkten analysieren, Inhalte individuell generieren, komplexes Wissen in Echtzeit zugänglich machen oder ganze Arbeitsabläufe dynamisch orchestrieren. Dinge, die vorher zu teuer, zu langsam oder operativ unmöglich waren, werden plötzlich wirtschaftlich sinnvoll.

Der eigentliche Wert entsteht dabei nicht durch die reine Automatisierung einzelner Aufgaben, sondern durch die Fähigkeit, daraus neue Produkte und Nutzererfahrungen zu entwickeln. Evans stellt im gesamten Deck immer wieder dieselbe Frage: "What was impossible that now becomes cheap?" Genau dort entstehen wahrscheinlich die relevantesten Unternehmen der nächsten Jahre. Nicht durch mehr Tokens oder größere Modelle, sondern durch neue Interfaces, neue Gewohnheiten und neue Formen von Wertschöpfung, die vorher schlicht nicht möglich waren.