Goldman Sachs warnt: Sinkende KI-Preise drohen Überangebot an Rechenleistung

Goldman Sachs The Goldman Sachs Group, Inc. ↗ 4.67% warnt davor, dass ein schneller Rückgang der KI-Token-Preise das Wachstum der Nutzung überholen könnte. Dies weckt Befürchtungen eines Überangebots an Rechenkapazität, das die Aktienbewertungen im gesamten KI-Infrastruktursektor belasten könnte.

In einer diese Woche verbreiteten Delta One-Notiz wies die Bank darauf hin, dass der Referenzpreis von Silicon Data für die Nutzung großer Sprachmodelle, der LLM Token Expenditure Index, kürzlich auf etwa 0,97 Dollar pro Million Token gefallen ist, nachdem er allein im August um 29 Prozent gesunken war. Der Index lag am 2. September bei 0,98 Dollar. CNBC berichtete Anfang der Woche, dass das Maß inmitten des intensiver werdenden Wettbewerbs neue Tiefststände erreicht habe.tipranks+2

Das Missverhältnis zwischen Preis und Volumen

Goldmans Sorge dreht sich um ein einfaches Rechenproblem: Wenn die Token-Preise schneller fallen als der Gesamtverbrauch wächst, könnte die Branche weniger Umsatz mit der aufgebauten Infrastruktur generieren. Die Bank erklärte, dass das Risiko von Perioden mit überschüssiger Rechenkapazität immer realistischer werde, sofern zukünftige KI-Modelle keine Verbesserungen liefern, die groß genug sind, um eine deutlich stärkere Nutzung zu fördern.tipranks

Rich Privorotsky, Leiter des Delta One-Handelstisches bei Goldman, äußert seit Monaten ähnliche Bedenken und merkte bereits im Juni an, dass große KI-Unternehmen mehr Hardware für Rechenleistung verkauften, was die lang gehegte Annahme direkt infrage stellte, dass Engpässe auf unbestimmte Zeit bestehen würden. In einer im Juni von ZeroHedge geteilten Notiz warnte der Handelstisch, dass sich der KI-Handel von einer "Kirche der Knappheit" hin zu einem "Basar des Überflusses" entwickle.thedarksideoftheboom.substack+1

Wettbewerb treibt den Rückgang

Preissenkungen bei proprietären Modellen sind laut der Goldman-Notiz der größte Treiber für den Rückgang. Meta ↗ 5.12% hat in diesem Jahr mehrere Iterationen seines Muse Spark-Modells veröffentlicht, zuletzt Version 1.2 im August, die laut Meta etwa ein Viertel dessen kostet, was führende Modelle von Anthropic verlangen. Unterdessen bereitet OpenAI die Veröffentlichung seines Astra-Modells vor, das das Unternehmen diese Woche als sein bisher leistungsfähigstes beschrieb.nytimes+3

Der breitere Trend ist steil. Der BenchLM Token Price Index zeigt, dass die Preise für führende LLMs nun 84 Prozent unter ihrem Basiswert vom März 2023 liegen. Unabhängig davon hat Goldman Sachs Research prognostiziert, dass sich der Verbrauch von KI-Token bis 2030 ver24fachen könnte, angetrieben durch den Aufstieg autonomer KI-Agenten, ein Szenario, das die fallenden Stückpreise ausgleichen würde. Die Delta One-Abteilung der Bank ist jedoch weniger optimistisch hinsichtlich der kurzfristigen Entwicklung und warnt, dass der Nachfrageschub möglicherweise nicht schnell genug eintritt, um eine Schwemme zu verhindern.goldmansachs+1

Was das für Investoren bedeutet

Die Warnung fügt einem Sektor, der enorme Investitionsausgaben angezogen hat, eine Ebene der Vorsicht hinzu. Goldman prognostiziert, dass die KI-Investitionsausgaben von 765 Milliarden Dollar im Jahr 2026 auf 1,6 Billionen Dollar bis 2031 mehr als doppelt so hoch sein könnten. Wenn der Umsatz pro Einheit Rechenleistung weiterhin schneller erodiert als das Volumen wächst, könnten die Renditen für diese Infrastrukturausgaben enttäuschen und Gegenwind für Unternehmen in der gesamten KI-Lieferkette erzeugen, von Chipherstellern über Rechenzentrumsbetreiber bis hin zu Cloud-Anbietern.threads