Aus dem Internet-Observatorium #154

Was war, was wird.

Dez. 30, 2025

Hallo zur letzten Ausgabe des Jahres. Dieses Mal: Ein Blick zurück nach vorn. An dieser Stelle vielen Dank an Euch/Sie alle, die diesen Newsletter in diesem Jahr abonniert haben oder ihn bereits länger regelmäßig lesen. Alles Gute für 2026, vor allem natürlich Gesundheit!

Appetizer aus dem Tagesspiegel Background

Die Köpfe des Jahres: Wer hat das Jahr geprägt? Eine Auswahl der Background-Redaktion. Der Klassiker.

Das war das Digitaljahr: Stimmen aus Politik und Praxis zu Fortschritten und ungelösten Problemen des Jahres 2026.

Cybersicherheit: Was war wichtig, was wird wichtig? Expertinnen und Experten über das Cyberjahr 2025 und die Aussichten für 2026.

Wildberger in New York: Der Digitalminister war kurz vor Weihnachten zu einem Kurztrip in den USA, vor allem ging es um das WSIS+20 im Rahmen der UN-Generalversammlung. Ich war mit an Bord und habe die aktuellen Konfliktlinien in Sachen Internet Governance skizziert.

Netzausbau – das Gutachten der Monopolkommission: Unsere Infrastruktur-Kennerin Lisa Oder mit einer ausführlichen Analyse. Die Novelle des Telekommunikationsgesetzes wird eines der spannenden bundesdeutschen Digitalthemen 2026.

Was war, was wird

Quo vadis, KI?

Seit dem Sommer (in diesem Newsletter zum ersten Mal im August erwähnt) dreht sich ein Großteil der Debatten rund um KI nicht um Benchmarks, Produkte oder Regulierung, sondern um die Frage, ob wir es mit einem “irrationalen Überschwang” zu tun haben, wie der Wirtschaftsnobelpreisträger Robert Shiller einst Investment-Blasen charakterisierte.

Die Umstände sind bekannt: Das Investitionsvolumen in KI-Rechenzentren entspricht inzwischen dem Vielfachen der Dotcom-Ära und wird durch Privatkredite und über bilanzfremde Konstruktionen wie Zweckgesellschaften (Special Purpose Vehicles, SPVs) finanziert. Schätzungen aus dem dritten Quartal zufolge standen bis zum dritten Quartal 2025 KI-Investitionen von 560 Milliarden US-Dollar Umsätzen von etwa 35 Milliarden Dollar entgegen. Gartner hat das erwartete Gesamt-Ausgabevolumen für 2025 sogar auf 1,5 Billionen US-Dollar beziffert. Bis 2030 könnten Big-Tech-Konzerne rund fünf Billionen Dollar (also 5000 Milliarden) Infrastruktur ausrollen; um das zu rechtfertigen, wären laut JPMorgan grob 650 Milliarden Dollar KI-Umsatz pro Jahr nötig, also fast das Zwanzigfache des Bisherigen.

Da sich noch kein klarer Marktführer herausgebildet hat, die Endverbraucherpreise niedrig und die Inferenzkosten (= Kosten für die Berechnung von Ergebnissen) zwar sinkend, aber noch zu hoch sind, bleiben die mittelfristigen Renditeerwartungen völlig unklar. Der Economist verweist auf Census-Bureau-Daten, nach denen der Anteil der Amerikaner, die KI am Arbeitsplatz nutzen, zuletzt bei etwa 11% lag – und bei großen Unternehmen sank. Einer Umfrage der Softwarefirma Dayforce zufolge zeigt sich eine massive Kluft zwischen Führung und Beschäftigten (87% Executive-Nutzung vs. 27% bei Beschäftigten). Die KI-Blütezeit ist also trotz offensichtlicher Produktivitätsgewinne noch nicht auf der Nachfrageseite angekommen (siehe auch “KI als normale Technologie”, Ausgabe #147).

Erschwerend kommt hinzu, dass KI-Chips (und damit die Investitionen in sie) eine begrenzte Halbwertszeit von drei bis fünf Jahren haben. Das führt dazu, dass neue Nvidia-Chipgenerationen zwar einen Gebrauchtmarkt entstehen lassen, aber den Wert bestehender Rechenzentren sinken lassen. KI-Rechenzentren sind also keine Immobilien mit Servern, sondern basieren auf einem ständig zu erneuernden Tech-Inventar.

Der KI-Boom ist verbunden mit einem massiven Ausbau der Stromversorgung. Die Autoren eines EPRI/Epoch-AI-Papers erwarten, dass einzelne Frontier-Training-Runs, die heute bei etwa 100–150 Megawatt liegen, bis 2028 1–2 Gigawatt erreichen könnten – und bis 2030 jenseits von 4 GW pro Training-Run. Die US-weite KI-Stromkapazität wird in dem Papier grob auf derzeit insgesamt 5 Gigawatt geschätzt und könnte bis 2030 auf über 50 GW steigen, sollte es beim bisherigen Paradigma immer größerer Modelle bleiben. Bislang scheint nur China in diesem Bereich für einen kompletten KI-Rollout gut aufgestellt.

Die Auswirkungen einer Korrektur würden neben der Techbranche den Finanz- und Versicherungsbereich ebenso betreffen wie das Energiewesen, also die Realwirtschaft. Zuletzt gab es erstmals wieder starke Nachfrage nach Credit Default Swaps, also außerbörslichen Finanzprodukten zur Rückabsicherung von Krediten, besonders für Finanzierungen von Oracle und dem Neocloud-Anbieter Coreweave. Dies kann als Zeichen wachsender Volatilität, mindestens aber von wachsendem Risikobewusstsein gewertet werden.

Wichtig für die kommenden Jahre wird die Refinanzierungsstruktur: Viele Projekte starten mit sogenannten „mini-perm“-Loans, die Laufzeiten von zwei bis fünf Jahren haben und für den Bau und die Ausstattung verwendet werden, also die Zeit bis zu relevanten Einnahmen überbrücken. Danach müssen diese Kredite auf den üblichen Finanzprodukt-Märkten (ABS/CMBS) „durchgerollt“ werden. Rechenzentren machen inzwischen 61% eines 79-Milliarden-Dollar-Markts für Digital-Infrastructure-Securitizations (ABS+CMBS) aus. Als Sicherheiten werden hier oft Cashflows angegeben, die zwar durch Verträge erwartet werden, aber noch nicht sicher verbucht werden können (“booked but not billed”).

Die großen Hyperscaler wiederum halten solche Kredite durch die Auslagerung in Special Purpose Vehicles (SPV), also unbilanzierte Projektkredite, von ihren Bilanzen fern. Sie haben aber – anders als Firmen wie Coreweave und OpenAI – im Falle einer sinkenden Nachfrage genügend Cashflow, um eine Korrektur abzufedern.

Wer nach 2026 nach Frühwarnzeichen sucht, sollte weniger einen Kursrutsch erwarten, sondern in die Finanzbranche blicken – auf verfehlte Einnahmeziele aus Rechenzentren, verschärfte Kreditklauseln und Refinanzierungsprobleme. Kurz: Ob aus ehrgeizigen Projekten plötzlich Lasten mit kompliziertem Kredit-Roll-Over werden.

Was man 2026 im Auge behalten sollte:

Materialisieren sich die versprochenen Produktivitätsgewinne oder wird KI vor allem als Vorwand für Stellenabbau verwendet (vgl. Ausgabe #152)? Damit einhergehend: Gelingt es den KI-Anbietern, Industriekunden für mehr als Testprojekte zu gewinnen? Und: Werden Pilotprojekte fortgeführt oder mangels Produktivitätsgewinnen eingestampft?
Werden die Investoren bei OpenAI ungeduldig, weil sich der Wachstumspfad weiter abflacht? Oder gelingt es der Firma, Großkunden für nennenswerte Verträge zu akquirieren und ein werbefinanziertes Modell aufzusetzen?
Szenario für eine weiche Landung der KI-Branche: selektiverer Ausbau von KI-Rechenkapazitäten, stark fallende Inferenzpreise (auch durch Antwort-Caching etc.) bei parallel beschleunigter Adaption im Geschäfts- und Industriekunden-Kontext.
Kommt es zu Refinanzierungsproblemen in der Peripherie? Dann würden nicht die Hyperscaler, sondern die Vehikel und Neocloud-Anbieter wie Oracle, CoreWeave, Nebius oder Lamda unter Druck geraten, die ihnen Kapazität vorfinanzieren und leasen. Zum Beispiel über Zinsentwicklung, Nichterfüllung von Vertragspflichten oder der Perspektive erschwerter Kredit-Refinanzierungen in den kommenden Jahren.
Gibt es erfolgreiche technische Entwicklungen, die weg vom “größer ist besser”-Mantra führen, zum Beispiel vorangetrieben durch Open-Weights-Modelle? Damit einhergehen würde eine größere Gewissheit darüber, ob/dass nicht KI-Modelle, sondern die auf ihnen aufbauenden (Spezial-)Applikationen den Kern der Wertschöpfung darstellen (GPTs also eher wie Server oder DRAM zu betrachten sind).
China priorisiert in den kommenden Jahren den Praxiseinsatz von KI (auch und vor allem in der Industrie), dennoch könnte hier durch neue Modelle ein neuer “DeepSeek-Schock” ausgelöst werden, der die Hochskalier-Strategie der USA ad absurdum führt und damit einen Krisenmoment an den Märkten auslöst.
Was ich erwarte: Ein stärkerer medialer Fokus auf fehlendes Legacy-Tech-Geschäftsmodell (OpenAI) oder Cloud-Geschäft (Meta) bei der Bewertung der wirtschaftlichen Perspektiven von Modellanbietern.
Worauf ich hoffe: Stärkere Berichterstattung über Details von Rechenzentrums-Krediten, zum Beispiel Kosten wie Reservekonten für Upgrades, Rücklagen für kundenspezifische Verbesserungen, Lease-Payment-Reserven, Risiko für Stranded Assets durch genauen Zuschnitt auf Einzelkunden.
Wovon ich ausgehe: Details der Chip-Versorgung und -Entwicklungszyklen rücken noch stärker in den Mittelpunkt, zum Beispiel die Versorgung auf Sekundärmärkten, die Rechenpreise.
Fokus auf Energie: Das US-Energieministerium prognostiziert immerhin, dass Rechenzentren bis 2028 zwischen 6,7 und 12 Prozent des US-Stromverbrauchs ausmachen könnten. Eine unterschätzte Entwicklung könnte deshalb das Stocken bei den Genehmigungen von neuer Energie-Infrastruktur sein, zum Beispiel durch Bürgerproteste wegen hoher Strompreise ausgelöst.
Die Rolle Europas: Wo werden die KI-Gigafactories gebaut und sind sie überhaupt relevant? Ergeben sich branchen- und industriespezifische Einsatzszenarien von KI, die einen wirklichen Wettbewerbsvorteil bieten? Welche Rolle wird die Debatte über verfügbare Energie nach 2030 spielen? Werden wir mehr kompakte Modelle “made in Europe” sehen, die konkurrenzfähig sind?

Was ist mein Fazit daraus? Ich halte es im Moment für wahrscheinlich, dass wir auch 2026 mit der Erkenntnis “Es ist eine Blase” leben, ohne dass sie platzt – sofern das makroökonomische Umfeld halbwegs stabil bleibt. Die Marktkonsolidierung im KI-Bereich könnte mit einzelnen Fusionen und Übernahmen 2026 beginnen, aber erst zu einem späteren Zeitpunkt wirklich Fahrt aufnehmen. Der Unterschied zu den Tech-Innovationen der vergangenen 15+ Jahre (Social Media und Co.): Marktmacht würde weniger aus Nutzerbasis oder Feature-Tiefe entstehen, sondern sich vor allem aus der Refinanzierungsfähigkeit der jeweiligen Tech-Unternehmen ergeben.

Die Wahrheit aber ist: Im Moment lässt sich noch nicht wirklich absehen, wie groß die Wertschöpfung durch KI ausfallen wird, über welchen Zeitraum sich die Technologie verbreitet, wer am Ende von ihr profitiert und welche Parameter sich durch ein Platzen der KI-Kreditblase verschieben.

Internetkultur I: Alles ist jetzt Fernsehen?

“Alles ist jetzt Fernsehen”, lautet die These, mit der der von mir sehr geschätzte Derek Thompson im Oktober viral ging: Alle Medienformen konvergieren demzufolge zunehmend zu einem einzigen Medium, das Fernsehen ähnelt. Von Social Media über Podcasts bis hin zu KI-generierten Inhalten wird alles zu einem Fluss aus Bewegtbild-Content.

Das Essay war damals noch unter dem Eindruck von Vibes und Sora entstanden, den KI-Videonetzwerken von Meta und OpenAI (siehe Ausgabe #150). Dieser Hype hat sich inzwischen gelegt. Aber der Trend zum Video ist nicht zu leugnen – komplexer Text wird immer stärker zum Elitenmedium (siehe u.a. Ausgabe #87)

Ein Teil des Contents fließt bei TikTok zusammen, manches bei Instagram, fast alles (weil mit einem großen Back-Katalog ausgestattet) bei YouTube. YouTube wird immer stärker auf dem Wohnzimmer-TV konsumiert; auch klassische Medien kommen an der Plattform nicht mehr vorbei und sorgen sich zudem, dass der Erfolg von Mikrodrama-Formaten in China sich auch im Westen fortsetzt. Die Content-Bandbreite von “User Generated Content” auf Seiten wie YouTube verläuft vom Pickle-Pepsi-at-home-Typen (Video 1), der Nostalgie für die Videos der frühen Zehnerjahre weckt, bis zur Hochglanz-Produktion von Alan’s Universe (Video 2).

2025 war das Jahr, in dem KI-Bewegtbild-Content erstmals eine größere Rolle spielte. 10 Prozent der am schnellsten wachsenden YouTube-Kanäle zeigen “AI Slop”, neu registrierte Nutzerkonten erhalten 20 Prozent KI-Videos angezeigt. Channels wie der KI-Affe Bandar Apna Dost haben Millionen von Abonnenten. Was wiederum menschliche Influencer und Creator nervös macht.

2026 wird das Jahr, in dem klarer werden dürfte, ob das Wachstum von KI-Content akzeptiert wird oder es eine Gegenbewegung gibt, auf die Plattformen mit Änderungen im Algorithmus oder Filtern für nicht-menschlichen Content reagieren müssen.

Internetkultur II: Lurking on

Das Wort “Lurking” geistert schon einige Jahre durch den Social-Media-Diskurs: Das “stille Mitlesen/Mitgucken” ist inzwischen für viele, vielleicht die meisten Nutzenden, der Modus Vivendi in den digitalen Massenmedien. Die Content-Produktion bleibt weitestgehend den Digital-Kreativschaffenden, uns LinkedIn-Kompetenzsimulierern und den Sendungsbewussten bis Radikalisierten überlassen.

Plattformen, die öffentlich einsehbar sind und/oder Nutzer mit hinterlegten Identitäten beherbergen, erscheinen inzwischen vor allem als Orte, um Signale zur eigenen Haltung kundzutun oder die Aufmerksamkeitsökonomie zu bedienen. Offenere und persönlichere Diskussionen verlagern sich weiterhin in anonyme Umfelder (Reddit, Discord) oder zu Dark Social (private Chatgruppen). Aus der Fragmentierung der Öffentlichkeit ist die Fragmentierung der Teil-Öffentlichkeiten geworden.

Dennoch zeigte Social Media im Jahr 2025 auch noch die alte Kraft, als es zum Medium für Jugendproteste im globalen Süden wurde. In Bangladesch wurde sogar der politische Übergang nach dem Sturz der Regierung auf Discord ausdiskutiert und teilweise ausverhandelt. Parallel dazu zeigten Diskussionen über ein Social-Media-Mindestalter, der Fall “White Tiger” oder die Rezeption der Netflix-Serie Adolescence den Wunsch nach stärkerer Jugendschutz-Regulierung.

Die Gewichte in der Debatte über Meinungsmanipulation und Radikalisierung verschoben sich mit der Rückkehr des Trumpismus an die Macht hin zu einer global-reaktionären Lesart, die die Kräfte des langjährigen Establishments und des Progressivismus 2025 überraschend unvorbereitet traf. Die Erkenntnis, dass sich globale Netzwerke zu Werkzeugen geopolitischer Hegemonie entwickelt haben, führte bislang noch nicht zu adäquaten Alternativen oder einer Gegenbewegung – was angesichts der oben angesprochenen Fragmentierung auch schwer vorstellbar erscheint.

Somit symbolisiert das “Lurking” auch die wachsende Kluft zwischen denen, die das Digitale als Bühne bespielen, und denen, die es nur noch wie eine Wetterlage ertragen. Omnipräsent, aber nicht veränderbar.

Doch je mehr Menschen lurken, desto mehr Raum bekommen die wenigen, die Sichtbarkeit professionell betreiben, ideologisch säen oder algorithmisch ernten. So wird Social Media zur Diskurssimulation: massenhaft ausgespielt und wirksam, aber nicht annähernd repräsentativ.

Vielleicht bestand unsere Naivität (auch meine eigene) darin, in den Nuller- und frühen Zehnerjahren kurzzeitig wirklich geglaubt zu haben, dass öffentliche soziale Medien die Kluft zwischen den Menschen verkleinern können und sich daraus etwas anderes als die Neusortierung in Mikro-Zielgruppen und das Hacking unserer Aufmerksamkeit durch Emotionsimpulse ergibt.

Krypto

Für Krypto-Anhänger war das Jahr, trotz des von Bitcoin angeführten Niedergangs in Q4, ein gutes Jahr: Der Markt für Stablecoins hat sich um mehr als 50 Prozent auf 300 Milliarden US-Dollar vergrößert; die politische Entscheidung der US-Regierung, die Stablecoins in das Finanz- und Wirtschaftssystem zu integrieren und der FEC-Aufsicht zu entziehen, wird weiter zu hohem Marktwachstum führen. Allerdings kann auch die strenge Rücklagepflicht (1:1 in Dollar-Reserven) nicht darüber hinwegtäuschen, dass Stablecoins durch die schnelle Einlage-Entnahmen im Falle eines Krisenszenarios das Bankensystem destabilisieren könnten (siehe Ausgabe #141).

Einen echten Fortschritt für Abermillionen Menschen könnte 2026 der Stablecoin von Western Union bedeuten, sofern sie wirklich deutlich weniger Gebühren für Geldtransfers in ihre Heimatländer zahlen werden. In Europa wird 2026 ein entscheidendes Jahr für den digitalen Euro als Alternative zu Stablecoins. Die Digitalwährung erfährt allerdings von verschiedensten Seiten Widerstand und lässt Fragen zum Praxisnutzen weiterhin offen.

Digitalpolitik als Geopolitik

Vielleicht lässt sich 2025 auch so zusammenfassen: Die Zeit der abstrakten “Netzpolitik” ist vorbei. Digitalisierungspolitik ist 2025 vor allem Geopolitik. Fragen von Datenschutz und Plattformregulierung stehen dabei neben Themen wie Rechenkapazitäten, seltenen Erden oder Exportkontrollen.

Die USA sehen dabei Compute, Cloud und den Großteil des KI-Stacks als geopolitisches Exportgut, dessen Erfolg Tech-Wirtschaft und Staat mit Markt- und sicherheitspolitischer Macht relativ synchronisiert vorantreiben. China wiederum organisiert seine technologische Entwicklung autark, aber inzwischen auch in Richtung Export gerichtet – nicht DeepSeek, sondern die tiefe Integration von Industrie und KI, die sich im nächsten Fünfjahresplan wiederfinden wird, ist hierfür das deutlichste Signal.

Europa steht dazwischen, als (fragmentierter) Markt, Regulierer und Abhängiger. Trotz einiger Vorbereitungen sieht es noch nicht so aus, als könnte die EU hier Handlungsfähigkeiten und Eigenständigkeit entwickeln. Dabei sind die Themen, um die es geht, nicht nur digitalisierungsrelevant (Kapitalmarktunion, echter Binnenmarkt). 2026 ist der Druck hoch, hier zu spürbaren Veränderungen zu kommen.