Samsung entwickelt KI mit 10.000-fach weniger Rechenleistung. Milliarden-Investitionen von Nvidia und OpenAI sind bedroht. Platzt die KI-Blase?

Montreal/Suwon – Der südkoreanische Technologiekonzern Samsung könnte mit einer neuen Entwicklung aus dem Samsung-Forschungslabor in Montreal die KI-Welt auf den Kopf stellen. Alexia Jolicoeur-Martineau, leitende Forscherin bei Samsungs Advanced Institute of Technology, hat in einem aktuellen Report mit dem Titel „Weniger ist mehr: Rekursives Denken mit winzigen Netzwerken“ ein KI-Modell vorgestellt, das mit nur sieben Millionen Parametern auskommen soll – und damit 10.000-mal weniger Rechenleistung benötigt als etablierte Konkurrenzmodelle wie GPT oder Gemini.

Die potenzielle Tragweite dieser Entdeckung wäre kaum zu überschätzen: Während Tech-Giganten wie OpenAI, Google und Microsoft hunderte Milliarden Dollar in energiehungrige Supercomputer investieren, könnte Samsung einen völlig anderen Weg aufzeigen. Das Mini-KI-Modell übertreffe laut den Forschern sogar hochmoderne Sprachmodelle wie Googles Gemini 2.5 oder OpenAIs o3-mini bei anspruchsvollen Denk-Benchmarks.

Samsung-Durchbruch erschüttert KI-Industrie: Milliardenschwere Investitionen in Gefahr

Die wilden Deals der vergangenen Wochen verdeutlichen das Ausmaß der Investitionen: Nvidia verkaufte Bericht von Welt zufolge Anfang September Supercomputer im Wert von 100 Milliarden Dollar an OpenAI und erhielt dafür Unternehmensanteile. AMD schloss einen ähnlichen Deal ab, woraufhin der Aktienkurs in die Höhe schoss. Die Börse belohnt Unternehmen dafür, hunderte Milliarden in Investitionsgüter mit begrenzter Lebensdauer zu stecken.

Doch was passiert, wenn diese massiven Hardware-Investitionen plötzlich überflüssig werden? „Die Vorstellung, man müsse sich auf massive, von großen Unternehmen für Millionen von Dollar trainierte Basismodelle verlassen, um schwierige Aufgaben zu lösen, ist eine Falle“, schrieb Jolicoeur-Martineau auf X (ehemals Twitter).

Die Samsung-Entwicklung stellt nicht nur aktuelle KI-Modelle infrage, sondern den gesamten Wall-Street-Boom um KI-Chips und Rechenzentren. KI-Forscher Damian Borth von der Universität St. Gallen warnte: „Um die angekündigten Investitionen zu refinanzieren, müssten innerhalb der Laufzeiten zehn neue KI-Konzerne von der Dimension und mit den Umsätzen Googles heranwachsen. Das halte ich für unrealistisch.“

Deutsche Wirtschaft setzt verstärkt auf KI: Experten warnen vor Investitionsruinen

Besonders brisant: Supercomputer haben eine Halbwertszeit von nur drei Jahren und werden nach fünf bis sechs Jahren ausgetauscht, da ihr hoher Stromverbrauch den Weiterbetrieb unrentabel macht. Der Supercomputer „Summit“ der US-Nuklearbehörde war laut 2018 der schnellste Computer der Welt, wurde aber bereits im November 2024 abgeschaltet – nach nur sechs Jahren Betrieb.

Parallel zu diesen Entwicklungen zeigt eine aktuelle ifo-Umfrage vom Juni 2025, dass deutsche Unternehmen massiv auf KI setzen: 40,9 Prozent verwenden bereits KI in ihren Geschäftsprozessen – ein deutlicher Anstieg gegenüber der 27 Prozent im Vorjahr. Weitere 18,9 Prozent planen den KI-Einsatz in den kommenden Monaten. „KI wird zunehmend zu einem strategischen Thema in den Unternehmen“, sagte Klaus Wohlrabe, Leiter der ifo-Umfragen. Besonders stark ist der Zuwachs im Bauhauptgewerbe: von 7,1 auf 25 Prozent binnen zwei Jahren. Auch im Handel stieg der KI-Einsatz von zehn auf knapp 34 Prozent.

+

Blasen-Warnung aus der Finanzwelt: Neue Forschungsrichtung gewinnt an Bedeutung

Die Sorgen um eine KI-Blase sind nicht neu. Eine aktuelle Analyse der Deutschen Bank vom 30. September 2025 zeigt, dass Suchanfragen nach „AI bubble“ im August ihren Höhepunkt erreichten und seitdem stark zurückgingen. Peak „AI bubble“ war laut der Studie am 21. August 2025, kurz nachdem ein MIT-Bericht angedeutet hatte, dass kaum Organisationen eine Rendite aus ihren KI-Investitionen erzielen.

Ray Dalio von Bridgewater Associates warnte bereits im Januar vor einer Blase ähnlich 1998 oder 1999. David Einhorn von Greenlight Capital bezeichnete die Ausgaben für KI-Infrastruktur als „so extrem“, dass eine „vernünftige Chance“ bestehe, dass „eine enorme Wertvernichtung durch diesen Zyklus kommen wird“.

Borth beobachtet seit Monaten, dass „die Neural Scaling Laws saturieren“ – die Regel, dass mehr Rechenleistung automatisch intelligentere Modelle bringt, nicht länger gilt. „Light weight models, also KI-Modelle, die deutlich weniger Parameter benötigen, sind der aktuell wichtigste Trend in der Industrie“, erklärte der Forscher.

Diese Entwicklung wurde teilweise aus der Not geboren: Nur wenige Forscher haben Zugriff auf genügend Rechenzeit von Supercomputern für große Modelle. Gleichzeitig sollen Modelle allein auf Smartphones laufen können. Samsung hat sein Programm als Open-Source-Software veröffentlicht, sodass Konkurrenz-Forscher die Funktionsfähigkeit selbst überprüfen können. (ls)

Rubriklistenbild: © Samsung