DeepMind-CEO Demis Hassabis trennt wissenschaftliche Realität vom Startup-Hype in Davos 2026
Davos, Schweiz — Während sich in dieser Woche der Schnee auf dem World Economic Forum in Davos legt, hat eine Stimme die fieberhafte weltweite KI-Debatte mit chirurgischer Präzision durchbrochen. Sir Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, hat eine deutliche Warnung in Bezug auf den aktuellen Stand der Kapitalallokation im Bereich der künstlichen Intelligenz (artificial intelligence) ausgesprochen. Während er die wissenschaftliche Validität und das transformative Potenzial der KI-Technologie selbst nachdrücklich verteidigt, mahnt Hassabis, dass die Venture-Capital-Landschaft rund um Frühphasen-Startups sich von den grundlegenden geschäftlichen Realitäten entfernt hat.
Im Gespräch mit der Financial Times und später bei einer Podiumsdiskussion zur Klarstellung seiner Position erläuterte Hassabis eine nuancierte Sichtweise, die die „industrielle Revolution“ der KI-Fähigkeiten von der „Asset-Blase“ des AI-Investierens trennt. Seine Botschaft an den Markt ist klar: Die Technologie ist real, aber die Bewertungen für Unternehmen ohne ausgelieferte Produkte werden zunehmend unhaltbar.
Die „Zombiecorn“-Warnung: Bewertung ohne Verifikation
Der Kern von Hassabis’ Sorge liegt in der Verbreitung von „Mehr-Milliarden-Dollar-Seed-Runden“. Abweichend von traditionellen Risikokapital (venture capital)-Kennzahlen, bei denen die Bewertung typischerweise mit Umsatz oder Nutzerakzeptanz einhergeht, haben 2025 und Anfang 2026 massive Kapitalzuflüsse in „Papierunternehmen“ zugenommen — Startups, die kaum mehr als ein Pitch-Deck und einen hochkarätigen Gründer vorweisen.
„Ich denke, es gibt Teile des KI-Ökosystems, die wahrscheinlich in Blasen sind“, bemerkte Hassabis. „Ein Beispiel wären Seed-Runden für Startups, die im Grunde genommen noch nicht einmal richtig gestartet sind und von Anfang an Bewertungen in zweistelliger Milliardenhöhe einwerben. Wie kann das nachhaltig sein? Meine Vermutung ist: Wahrscheinlich nicht.“
Dieses Phänomen hat eine Zweiteilung im Markt geschaffen. Auf der einen Seite stehen etablierte Akteure und reifere Startups, die greifbaren Mehrwert liefern; auf der anderen Seite stehen das, was Branchenanalysten zunehmend „Zombiecorns“ nennen — Einhörner, die de facto tot bei der Ankunft sind, weil ihre Bewertung unmögliche Erwartungen an künftige Umsätze setzt.
Hassabis wies auf die Diskrepanz zwischen der „harten Wissenschaft“, die zur Weiterentwicklung der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) erforderlich ist, und dem „leichten Geld“, das die Anwendungsebene überschwemmt. Er argumentiert, dass obwohl der wissenschaftliche Fortschritt robust ist — belegt durch die massive Nachfrage nach Modellen wie Gemini 3 — die finanziellen Instrumente, mit denen auf diesen Fortschritt gewettet wird, irrational werden.
Stabilität in der Skalierung: Warum Big Tech weiterhin optimistisch bleibt
Trotz seiner pessimistischen Einschätzung gegenüber spekulativen Startups schlug Hassabis einen zuversichtlichen Ton in Bezug auf Googles eigene Position an. Der DeepMind-CEO betonte, dass etablierte Technologieriesen die „geschäftliche Grundlage“ und den „technologischen Burggraben“ besitzen, die erforderlich sind, um eine mögliche Marktkorrektur zu überstehen.
„Wenn die Blase platzt, werden wir in Ordnung sein“, sagte Hassabis unverblümt. Dieses Selbstvertrauen rührt daher, dass KI in rentable, bestehende Ökosysteme integriert ist, statt auf zukünftige Versprechen zu setzen. Für Unternehmen wie Google ist KI ein Effizienzmultiplikator und ein Produktverbesserer für Milliarden bestehender Nutzer, nicht eine spekulative Wette auf einen nicht existenten Markt.
Die Unterscheidung, die Hassabis trifft, ist für Investoren wichtig, um das Risikoprofil des Sektors zu verstehen. Die untenstehende Tabelle skizziert die divergierenden Realitäten zwischen den Infrastruktur-Bauern (Big Tech) und der spekulativen Anwendungsebene, vor der Hassabis warnt.
Tabelle: Die Divergenz in der Stabilität von KI-Kapital
| Metrik | Etablierte KI-Führer (z. B. DeepMind) | Spekulative Startups |
|---|---|---|
| Haupttreiber der Bewertung | Nachgewiesene Umsatzströme und Eigentum an Infrastruktur | Gründer-Pedigree und theoretischer Marktanteil |
| Kapitalnutzung | Recheninfrastruktur (TPUs/GPUs) und F&E | Talentakquise und Marketing/Hype-Generierung |
| Produktreife | In massive Ökosysteme integriert (Search, Workspace) | Oft vor dem Produkt- bzw. „Beta“-Stadium |
| Korrekturrisiko | Gering (abgeschirmt durch diversifizierte Cashflows) | Kritisch (hohe Burn-Rate, Abhängigkeit von der nächsten Finanzierungsrunde) |
Der Realitätscheck der Lieferkette
Über die finanzielle Konstruktion hinaus hob Hassabis physische Einschränkungen hervor, die das Wachstum der Branche natürlich begrenzen und möglicherweise den von ihm prognostizierten Auswaschungsprozess auslösen. Er stellte fest, dass trotz des „unendlichen“ verfügbaren Kapitals die Branche immer noch an die endliche Versorgung mit fortschrittlicher Rechenkapazität gebunden ist.
„Wir sehen mehr Nutzung denn je, eine unglaubliche Nachfrage nach unseren Modellen“, sagte er und widersprach damit der Idee, dass das Interesse an KI nachlasse. Er identifizierte jedoch Lieferengpässe — speziell den globalen Mangel an fortschrittlicher Fertigungskapazität für Next-Generation-Chips — als großes Nadelöhr.
Diese physische Realität dient als Filter. Unternehmen wie Google, Microsoft und Meta haben langfristige Liefervereinbarungen gesichert und eigene maßgeschneiderte Siliziumlösungen gebaut (wie Googles Trillium-TPUs). Im Gegensatz dazu müssen frühphasige Startups, die Milliarden einsammeln, auf dem freien Markt um Rechenkapazität konkurrieren und verbrennen ihre aufgeblähten Seed-Runden allein dafür, die nötige Rechenleistung zu mieten, um ihre Modelle zu trainieren. Diese Dynamik beschleunigt die Burn-Rate der Startups und macht ihre hohen Bewertungen noch prekärer, wenn sie nicht schnell ein Produkt ausliefern können.
Eine notwendige Korrektur?
Hassabis’ Kommentare kommen zu einem entscheidenden Zeitpunkt. Der Beginn des Jahres 2026 war geprägt von extremer Volatilität im Technologiesektor, wobei Investoren die „Rendite auf KI (RoAI)“ aggressiver prüften als in den Vorjahren.
Indem er den „Schaum“ im Startup-Markt anprangert, lehnt Hassabis die KI-Revolution nicht ab — er versucht, sie vor ihren eigenen Exzessen zu bewahren. Er zieht eine Parallele zur Dotcom-Blase: Das Internet war revolutionär, aber Pets.com war es nicht. In ähnlicher Weise wird die Allgemeine Künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) die Weltwirtschaft transformieren, aber nicht jedes Startup, das eine 2-Milliarden-Dollar-Seed-Runde einwirbt, wird überleben.
Für das breitere Ökosystem könnte eine Korrektur gesund sein. Sie würde das spekulative Kapital auswaschen und Talent sowie Ressourcen in Unternehmen konsolidieren, die echte wissenschaftliche Fortschritte erzielen und nutzbare Produkte ausliefern. Wie Hassabis abschließend betonte: Die Wissenschaft ist real, und unabhängig davon, was mit den Aktienkursen der am meisten überhypten Startups geschieht, geht der Marsch zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) unvermindert weiter.
Die Branche beobachtet nun genau, welche der hochfliegenden Startups aus 2025 ihre Versprechen einlösen werden und welche als mahnende Beispiele der Korrektur 2026 dienen.
Marktausblick
Analysten von Creati.ai schlagen vor, dass Hassabis’ Warnung als Signal für eine „Flucht zur Qualität“ dienen sollte. Wir erwarten, dass sich im Laufe der nächsten zwei Quartale der Dealflow im Risikokapitalbereich für vorproduktorientierte KI-Unternehmen deutlich verengen wird, während Kapital weiterhin frei in Richtung Infrastruktur, Energie-Lösungen für Rechenzentren und Anwendungsschicht-Unternehmen mit nachgewiesener Unit Economics (unit economics) fließen wird.
Die „Hassabis-Korrektur“, wie einige sie bereits nennen, könnte durchaus die prägende wirtschaftliche Erzählung des KI-Sektors für das kommende Jahr werden.
