OpenAI: Schockierende Analyse – Geht der Firma bis 2027 das Geld aus?

Es klingt wie ein schlechter Scherz, aber selbst der unangefochtene Platzhirsch OpenAI könnte schneller auf dem Trockenen sitzen, als uns allen lieb ist. Wir schreiben den Januar 2026, die KI-Modelle sind so mächtig wie nie zuvor, doch hinter den Kulissen brennt das Geld lichterloh. Ein neuer Bericht, der sich auf Analysen der New York Times stützt, legt nahe, dass die Reserven des Unternehmens bereits Mitte 2027 aufgebraucht sein könnten. Das ist in Tech-Jahren gerechnet quasi morgen Nachmittag. Während wir uns hier über die neuesten Features von GPT-5 oder dessen Nachfolgern freuen, kämpft die Chefetage offenbar mit einer Mathematik, die selbst für eine Superintelligenz schwer zu lösen ist: Ausgaben, die exponentiell schneller wachsen als die Einnahmen.

Die Ironie an der Geschichte ist kaum zu übersehen. Wir haben hier ein Unternehmen, das die wohl wichtigste technologische Revolution des 21. Jahrhunderts anführt, und dennoch scheint das Geschäftsmodell so löchrig zu sein wie ein Schweizer Käse. Es geht nicht mehr nur darum, wer den smartesten Chatbot hat, sondern wer die Stromrechnung und die astronomischen Gehälter der Top-Researcher bezahlen kann, ohne bankrottzugehen. Wenn sich diese Prognosen bewahrheiten, stehen wir vor einer massiven Konsolidierung im Markt, die nicht nur Investoren, sondern jeden einzelnen Nutzer betreffen wird. Die Zeit der „kostenlosen“ oder günstigen KI-Spielwiesen neigt sich dem Ende zu, und die Realität der Betriebswirtschaft schlägt mit voller Härte zurück.

Was ist passiert? (OpenAI Update)

Die Faktenlage ist ebenso simpel wie beunruhigend: Trotz Milliarden-Investitionen von Microsoft und anderen Geldgebern verbrennt der Konzern Kapital in einer Geschwindigkeit, die jeden Start-up-Gründer blass werden ließe. Laut dem Bericht, der Finanzdaten und Analystenschätzungen zusammenführt, decken die aktuellen Einnahmen die laufenden Kosten bei Weitem nicht. Das Hauptproblem ist nicht mangelndes Interesse der Nutzer – die Abo-Zahlen sind solide –, sondern die unfassbaren Kosten für Rechenleistung (Compute) und die Wartung der gigantischen Serverfarmen. Jede Anfrage an ChatGPT, jede generierte Zeile Code und jedes erstellte Bild kostet im Hintergrund bares Geld an Strom und Hardware-Verschleiß.

Hinzu kommt ein brutaler Wettbewerb um Talente. Um die klügsten Köpfe der Branche zu halten, muss OpenAI Gehälter zahlen, die selbst im Silicon Valley für Schnappatmung sorgen. Wenn man diese Fixkosten auf die Zeitachse legt, ergibt sich der prognostizierte „Point of Failure“ im Sommer 2027. Das bedeutet, dass das Unternehmen in den nächsten 18 Monaten entweder frisches Kapital in dreistelliger Milliardenhöhe beschaffen oder die Monetarisierung aggressiv vorantreiben muss. Für uns Nutzer könnte das drastisch steigende Abo-Preise oder eine Drosselung der Leistung für Free-User bedeuten. Die Tage des unbegrenzten Wachstums auf Pump scheinen gezählt.

Diese finanzielle Schieflage wirft auch Fragen zur technologischen Souveränität auf. Wenn ein Akteur wie OpenAI so stark unter Druck gerät, steigt die Abhängigkeit von den großen Cloud-Providern noch weiter. Microsoft sitzt als Hauptinvestor natürlich am längeren Hebel, aber selbst deren Taschen sind nicht unendlich tief, wenn der Return on Investment (ROI) auf sich warten lässt. Wir sehen hier das klassische Dilemma einer disruptiven Technologie: Die Entwicklungskosten sind frontgeladen und gigantisch, während die breite, profitable Massenadaption im Enterprise-Sektor langsamer voranschreitet als die Serverkosten steigen.

Der LazyTechLab Check

Wir müssen hier mal Tacheles reden: Dass KI teuer ist, wussten wir. Aber dass es so eng wird, ist ein Weckruf. Das Kernproblem liegt in der Natur der Generativen KI selbst. Im Gegensatz zu klassischer Software, die einmal geschrieben wird und dann fast kostenlos kopiert werden kann, verursacht hier jede einzelne Nutzung (Inferenz) neue Kosten. Es ist, als würde Google für jede Suchanfrage einen Cent an den Stromversorger überweisen müssen. Dieses Skalierungsproblem hat OpenAI bisher mit schierer Masse und Hype überdeckt, aber die Physik der Ökonomie lässt sich nicht dauerhaft austricksen. Wir sehen hier vielleicht das Ende der „Brute Force“-Ära, in der man einfach mehr GPUs auf ein Problem wirft, bis es gelöst ist.

Ein weiterer Aspekt, den wir im Lab kritisch sehen, ist die Auswirkung auf die Innovation. Wenn das Geld knapp wird, neigen Firmen dazu, „sichere“ Produkte zu bauen, statt wilde Experimente zu wagen. Wir könnten erleben, dass OpenAI sich von einem forschungsorientierten Labor zu einer reinen Produktmaschine wandelt, die nur noch Features baut, die sich sofort verkaufen lassen. Das wäre schade für die Wissenschaft, aber notwendig für das Überleben. Gleichzeitig öffnet das die Tür für effizientere, kleinere Modelle und Open-Source-Ansätze, die nicht Milliarden verschlingen. Vielleicht ist der drohende Bankrott des Riesen genau das, was das Ökosystem braucht, um wieder auf den Boden der Tatsachen zurückzukommen und effizienteren Code zu schreiben.

💡 Unsere Einschätzung zu OpenAI

Für Business-Nutzer und Entwickler, die ihre Produkte tief in die API von Sam Altmans Firma integriert haben, ist dieser Bericht ein Warnsignal. Es lohnt sich spätestens jetzt, eine „Multi-Model-Strategie“ zu fahren und nicht alles auf eine Karte zu setzen. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Preise für die API-Nutzung in den nächsten 12 bis 18 Monaten anziehen, ist extrem hoch. Wer sein Geschäftsmodell auf den momentan noch subventionierten Preisen aufgebaut hat, könnte 2027 ein böses Erwachen erleben. Diversifizierung ist hier das Gebot der Stunde – schaut euch Anthropic oder Open-Source-Alternativen wie Llama an.

Für den privaten Nutzer, der den Chatbot nur als besseren Google-Ersatz oder Text-Generator nutzt, besteht vorerst kein Grund zur Panik, aber zur Ernüchterung. Das „All-you-can-eat“-Buffet der KI-Generierung wird vermutlich bald strenger rationiert oder teurer bepreist. OpenAI wird versuchen müssen, den Umsatz pro Nutzer drastisch zu steigern. Das könnte bedeuten, dass die wirklich spannenden neuen Features exklusiv für hochpreisige Enterprise-Tiers reserviert bleiben, während die Basis-Version dümmer oder langsamer wird. Genieß die Party, solange die Getränke noch (fast) umsonst sind.

Quelle: Originalbericht lesen