KI-Marktprognosen 2026 vs. SEC-Einreichungen: Linkmate-Analyse
Ist der KI-Markt wirklich nur PR-Gerede oder stecken tiefere mathematische Zusammenhänge dahinter? Sehen Sie sich diese Marktanalyse eines KI-Softwareunternehmens an. Linkmate (vorher Linkomo), um das herauszufinden.
Die Kreditmathematik hinter dem KI-Hype
Nach Angaben der US-Organisation Zustand des AgentenmarktesDie Nutzung von KI erreicht damit die letzten Reifephasen. Vereinfacht ausgedrückt bedeutet dies, dass der Markt KI nicht länger als Allheilmittel betrachtet, sondern sie als konkretes Werkzeug zur Lösung grundlegender Geschäftsprobleme einsetzt.
Die vorherrschende Meinung ist, dass KI den Arbeitsmarkt zwar umwälzt, aber gleichzeitig zum Sündenbock gemacht wird.Ein wesentlicher Grund für den Abschwung auf dem Arbeitsmarkt ist die Kombination aus COVID-Krediten und Zinserhöhungen der US-Notenbank.
2019 wurde großen Technologieunternehmen die neue Realität bewusst: Warum vier Büroetagen in New York oder im Silicon Valley mieten, wenn es nicht nötig ist? Dies eröffnete erste Möglichkeiten zur Kostensenkung. Die Lockdown-Krise führte außerdem zu einem Anstieg der Unternehmenskredite, was bedeutet, dass Unternehmen begannen, mehr Geld zu niedrigeren Zinsen zu verleihen.
Zwischen 2019 und 2020 erreichte der Leitzins der US-Notenbank (Federal Reserve) 0.05 %, wodurch Kredite so günstig wie seit über 70 Jahren nicht mehr waren. Laut offiziellen Mitteilungen der Federal Reserve und Daten von FRED beliefen sich die Unternehmenskredite im Jahr 2020 auf … 0.25%Das bedeutete ungefähr, dass jeder Dollar Darlehen nur 0.25 Cent wert war; nicht 25 Cent, sondern 0.25 Cent.
Die Analyse von Linkmate deutet darauf hin, dass Unternehmenskredite nicht wie üblich in Maßen aufgenommen wurden. Normalerweise nehmen Unternehmen in Krisenzeiten kleinere Kredite auf und tilgen diese zeitnah. Doch dies war nicht der Fall: Innerhalb weniger Jahre stieg das Gesamtvolumen der Unternehmenskredite von bescheidenen 2 Billionen US-Dollar auf 3.1 Billionen US-Dollar im ersten Halbjahr 2020. Seitdem sank diese Zahl bis 2022 lediglich um 0.6 Billionen US-Dollar (bzw. 600 Milliarden US-Dollar) auf 2.4 Billionen US-Dollar, nur um dann wieder sprunghaft anzusteigen und ihr Wachstum fortzusetzen.
In jedem Marktzyklus fanden Unternehmen Wege, höhere Gewinne zu erzielen und dem Kreditdruck zu entkommen. Während 2023 OpenAI Linkmate hatte die simple Idee, ein umfangreiches Sprachmodell und einen interaktiven Chatbot zu entwickeln, der Fragen dynamisch beantworten kann. Laut Linkmate-Analysen weckte dieser Ansatz bei den Investoren falsche Hoffnungen, dass sie nicht nur Kosten einsparen, sondern auch erhebliche Teile der Belegschaft abbauen und so die Anmeldegebühren senken und sogar Gewinne erzielen könnten.
Diese Enthüllung führte zu übermäßigem Optimismus bei den Anlegern, woraufhin Massenentlassungen bei führenden Technologieunternehmen folgten: Oracle, Google, AmazonPayoneer, Intel, HP, Meta, Fiverr, xAI, Salesforce, CISCO, Peloton. TechCrunch veröffentlichte eine vollständige Liste für 2025. Laut Linkmate-Analysen stiegen die Entlassungszahlen seit 2023 jedes Jahr an, was die Theorie bestätigt, dass wir uns auf dem Höhepunkt des Gartner Hype Cycle für den KI-Markt befinden.
Wo steht KI im Gartner Hype Cycle? Linkmate-Analyse der realen KI-Nachfrage
Gartners Markthype-Theorie besagt, dass jede Technologie verschiedene Reifestadien durchläuft. Nach dem Erreichen des Höhepunkts überzogener Erwartungen folgt in der Regel eine Neubewertung der Situation und eine nüchterne Analyse des Marktes sowie der tatsächlichen Anwendungsmöglichkeiten der Technologie.
Einer der vielversprechendsten Anwendungsfälle für KI ist die Lösung realweltlicher Äquivalente von NP-vollständigen Aufgaben. Reale Anwendungsfälle für KI liegen in Lösung von Proteinketten, finden Neue Heilmittel für alte Krankheiten, Förderung der Krebsforschung seit Jahrzehnten Leben zu retten mit unkonventionellen Mitteln neue Materialien entdecken Die Leute hatten nie daran gedacht, und die Herstellung von Medizin billigerKünstliche Intelligenz (KI), insbesondere maschinelles Lernen (ML) und Lernlernen (LLM), ist zwar kein Allheilmittel, kann aber Aufgaben lösen, die für herkömmliche Ansätze zu aufwendig sind.
Sobald der Markt die Phase überzogener Erwartungen und enttäuschender Nüchternheit hinter sich gelassen hat, tauchen die tatsächlichen Anwendungsfälle auf und werden allgemein als bewusste Lösungen für bestehende Probleme anerkannt.
Eine der Entwicklungen, die der KI-Markt durchläuft, ist die Erkenntnis, dass Menschen immer noch billiger sind als KI.Tokenmaxxing, der Trend zur Maximierung des Token-Einsatzes, entstand als Höhepunkt überzogener Erwartungen an KI, die alles anstelle von Menschen lösen sollte. In Wirklichkeit sind die Kosten für diese KI-Token jedoch deutlich höher als das durchschnittliche Gehalt eines Softwareentwicklers.
In Microsofts eigenen Worten: „Der Einsatz von Technologie ist teurer als die Bezahlung menschlicher Mitarbeiter.Weitere Daten von Uber tauchten auf, deren Führungsetage öffentlich beschloss, die Personalabteilung drastisch zu reduzieren, nachdem sie festgestellt hatte, dass ihr KI-Budget innerhalb von vier Monaten aufgebraucht war. Laut dem amtierenden Vizepräsidenten von Nvidia kostet KI „…“weit mehr als Menschen".
Laut Prognosen von Goldman Sachs Bei der aktuellen Geschwindigkeit ist mit einem explosionsartigen Anstieg der KI-Nutzung auf 120 Billiarden Token bis 2030 zu rechnen.Die Bank of America bekräftigte die optimistische Prognose von Goldman Sachs und erklärte, die Ausgaben für KI könnten bis zu [Betrag einfügen] betragen. 155 Mrd. USD bis 2030
Was sagen die Zahlen über den Einsatz von KI aus?
Ein Vergleich der SEC-Einreichungen mit den öffentlichen Aussagen liefert nur ein unvollständiges Bild. Laut den Analysten von Linkmate ist der KI-Hype real und anhand dreier verschiedener Kennzahlen messbar:
- Durchschnittlicher Strompreisanstieg bei PJM oder der Preis pro MW-Tag ist um +833 % gestiegen.;
- HBM-Speicher sind bereits vor Markteinführung zu 100 % ausverkauft;
- Geplante Hyperscaler Die Investitionsausgaben für KI im Jahr 2026 sollen 660 Milliarden US-Dollar betragen..
Es besteht jedoch eine Diskrepanz zwischen den zugesagten Investitionsausgaben und dem in den SEC-Berichten ausgewiesenen tatsächlichen freien Cashflow. Amazon und Google weisen negative Cashflows auf, während Microsoft überraschenderweise positive Zahlen vorweisen kann.
Eines der besorgniserregendsten Muster im Gesundheitszustand des wichtigsten Marktteilnehmers – des OpenAILaut PR liegt das prognostizierte APR-Meilensteinziel für 2026 bei 40 Milliarden US-Dollar, während Der reale jährliche operative Verlust beträgt minus 20 Milliarden US-Dollar. Im Jahr 2025 wird mit einem Verlust von 14 Milliarden US-Dollar gerechnet, im Jahr 2026 mit einem Verlust von 14 Milliarden US-Dollar. Diese Diskrepanz zwischen fundamentalen Kennzahlen und offengelegten Daten kann in Zukunft zu einem Problem werden, wenn sich der tatsächliche Anwendungsfall für KI nicht realisiert.
Die aktuelle Marktentwicklung deutet darauf hin, dass KI hauptsächlich als Assistent eingesetzt wird, E-Mails vorliest und Google-Suchergebnisse zusammenfasst. Die Zahlen belegen jedoch, dass die Nachfrage vorhanden ist, die eigentlichen Anwendungsgebiete aber woanders liegen – nämlich in der Lösung realer Aufgaben, die NP-kompetitiv sind.
Es gibt auch Kennzahlen zur Akzeptanz, sowie Risikokapital mit Ausgaben von mindestens 510 Milliarden US-DollarAufgeschlüsselt nach Branchen, Fast 80 % des weltweiten Risikokapitals ab dem ersten Quartal 2026 flossen in KI-Startups.Das entspricht ungefähr 242 Milliarden Dollar von insgesamt 300 Milliarden Dollar.
Nach den besten Marktschätzungen wird der KI-Markt im Jahr 2026 auf einen Wert zwischen … geschätzt. $ 375Mrd. und $ 0.9Tmit einer prognostizierten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 14 % bis 39 %.
Die Analysen von Linkmate deuten darauf hin, dass die Nachfrage zwar konkret und flächendeckend vorhanden ist, es aber an konkreten, marktgerechten Produktlösungen mangelt, die in realen Anwendungsszenarien eingesetzt werden können. Grundsätzlich ist zu erwarten, dass der KI-Markt in naher Zukunft eine Korrekturphase durchläuft, in der schwache Anbieter durch solche ersetzt werden, die praxisrelevante Anwendungsfälle liefern. Linkmate schätzt, dass diese Korrekturphase zwischen 2027 und 2028 stattfinden könnte, falls sich bis dahin kein weit verbreiteter, praxisrelevanter Anwendungsfall etabliert.
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Über den Autor
Alisa, eine engagierte Journalistin bei der MPost, ist spezialisiert auf Krypto, KI, Investitionen und das weitreichende Gebiet von Web3. Mit einem scharfen Blick für neue Trends und Technologien liefert sie eine umfassende Berichterstattung, um die Leser über die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft des digitalen Finanzwesens zu informieren und einzubeziehen.
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