Die KI-ROI-Abrechnung: IBM, Galloway und Marcus warnen unisono
In der Woche, in der Anthropic seinen S-1 einreichte, kamen fünf unabhängige Berichte zum selben Urteil: Die KI-Ausgaben von Unternehmen haben den messbaren Mehrwert strukturell überholt. Die Konvergenz ist das Signal — Stimmen von einem NYU-Professor, der den Dot-com-Crash vorhergesagt hat, bis hin zu einem IBM-CEO, der vom anhaltenden Investieren profitiert, beschreiben dieselbe finanzielle Bruchlinie. Die KI-Kostenprüfung hat sich vom VC-Flüstern zur Standardfrage in Earnings Calls entwickelt.
Was die Quellen tatsächlich berichten
Galloways Prof-G-Markets-Live-Show-Analyse (The AI Corner, 4. Juni) bildet den Anker des Clusters. Die These: Ein MIT-Professor stellte fest, dass 95 % der KI-Projekte in Unternehmen keinen Ertrag liefern, den ein CFO benennen kann. Die Daten sind konkret — Uber hatte sein gesamtes KI-Budget 2026 vor Ende des ersten Quartals aufgebraucht; Stripe verbrennt täglich rund 100.000 Dollar für Token; Salesforce steuert auf 300 Millionen Dollar Anthropic-Ausgaben in diesem Jahr zu; ein Anthropic-Mitarbeiter häufte in einem einzigen Monat eine Claude-Code-Rechnung von 150.000 Dollar an. Drei strukturelle Versagen trieben die Budgetüberschreitungen: Rechnermodelle aus der Ära 2023, unterschätzte Inferenzvolumina und unbegrenzte Mitarbeiternutzung ohne Budgetobergrenzen. Token-Leaderboards verschärften dies — Meta und Amazon belohnen Mitarbeiter dafür, möglichst viele Token zu verbrauchen, und ersetzen damit Output durch Aktivität.
Die Bestätigung kam aus unerwarteter Richtung. Gary Marcus verstärkte IBMs CEO Arvind Krishnas Capex-Mathematik: Der KI-Aufbau erfordert 6 bis 8 Billionen Dollar; deren Amortisation über sieben Jahre erfordert 1 bis 2 Billionen Dollar neuen jährlichen KI-Umsatz. Krishna — ein Infrastrukturanbieter, der von anhaltenden Ausgaben profitiert — sagt, dieser Umsatz „existiere nicht." Marcus ergänzte die Abrechnungsebene: Die Hyperscaler wechselten nicht aus strategischen Gründen von der Pauschalpreisgestaltung zur nutzungsbasierten Abrechnung, sondern weil eine unbegrenzte Preisgestaltung vor ihren Börsengängen nicht aufrechtzuerhalten war. „Tokenmaxxing ist tot", schrieb er. Eine Bain-Umfrage über Bloomberg lieferte die nüchternste Zusammenfassung: „Die Technologie hat funktioniert. Der Mehrwert ist nicht eingetreten."
Galloways Prognose: eine 50- bis 70-prozentige Bewertungskorrektur innerhalb von 24 Monaten. Sein Auslöser ist ein Nicht-Tech-Fortune-500-CEO, der auf einem Earnings Call einen stillen KI-Rückzug ankündigt, gefolgt von NVIDIAs erstem Earnings-Miss — NVIDIA hat 15 Quartale in Folge die Erwartungen übertroffen, womit die Strähne selbst zum Druck wird. Seine Arbeitsmarkt-Kalibrierung: Die Aufrechterhaltung der aktuellen Bewertungen durch Arbeitskräfteersatz erfordert 5 bis 7 Millionen Entlassungen in 2 bis 3 Jahren; tatsächliche KI-bedingte Entlassungen im Jahr 2026 liegen bei rund 50.000.
Strategische Einordnung
Die CFO-Frage — „Welchen Ertrag können Sie benennen?" — ist nun in jedem KI-Engagement obligatorisch. Wenn IBMs eigener CEO erklärt, dass die Erlösrechnung nicht aufgeht, und Galloway ein 24-Monate-Korrekturfenster angibt, hat sich die Beweislast auf den KI-Käufer verschoben. Die ROI-Antwort muss bereit sein, bevor das Meeting beginnt.
