Hat OpenAI seine 2030er-Capex-Prognose halbiert?

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Berichte, OpenAI habe seine Investitionsausgaben (Capex) drastisch gekürzt, stützen sich auf den Vergleich zweier Zahlen, die nicht vergleichbar sind. Beide Summen beschreiben unterschiedliche Zeiträume und unterschiedliche Kategorien von Ausgaben (Opex vs. Capex). Aus dem Vergleich eine Halbierung der Capex abzuleiten, ist methodisch falsch.

Kapazitätszusagen (Capex) vs. laufende Compute-Kosten (Opex)

1) Das "1,4 Billionen-USD-Commitment"

Die 1,4 Billionen USD stehen nicht für einen detaillierten, von OpenAI allein zu zahlenden Investitionsplan. Gemeint ist vielmehr die potenzielle Größenordnung langfristiger Infrastrukturverträge und Kapazitätszusagen im Ökosystem, also Commitments mit Partnern entlang der Lieferkette und Infrastrukturbetreibern.

Ökonomisch entspricht das eher einer Obergrenze für beschaffbare Rechenkapazität als einem Cash‑Out‑Plan. Solche Commitments dienen als "Versicherung" auf der Angebotsseite. Sie sollen verhindern, dass Engpässe bei Chips, Rechenzentren oder Stromversorgung bei Nachfragesprüngen zum Wachstumskiller werden. Eine solche Kapazitätsdecke lässt sich nicht 1:1 mit jährlichen Ausgaben gleichsetzen.

Hinzu kommt die Zeitachse. Denn die 1,4 Billionen USD wurden in einem Kontext genannt, der sich über rund acht Jahre erstreckt. Damit ist es auch zeitlich keine direkte Entsprechung zu Zahlen "bis 2030".

2) Die "665 Milliarden USD" sind Opex-nahe Compute-Kosten

Die 665 Milliarden USD beziehen sich auf "Kosten für das Betreiben und Trainieren" der Modelle, also Inferenz- und Trainingskosten. Das sind keine Capex, sondern operative Ausgaben (Opex) beziehungsweise nutzungsabhängige Compute‑Kosten, die mit der tatsächlichen Auslastung steigen oder fallen.

Diese Kosten sind fließend, getrieben durch Nutzungsraten und Nachfrage. Das 1,4 Billionen-USD-Commitment ist dagegen eine Bestands- bzw. Kapazitätsgröße, die das maximal gesicherte Angebot adressiert. Medien, die beides gleichsetzen, vergleichen faktisch eine "Kapazitätsobergrenze" mit einer "Kostenkurve".

Capex sind ein Vorlaufindikator. Investitionen werden bilanziell aktiviert und über mehrere Jahre abgeschrieben. Opex betreffen die Gewinn und Verlustrechnung unmittelbar. In Investitionszyklen laufen Capex typischerweise vor Opex und können zeitweise deutlich höher ausfallen, weil Kapazität erst aufgebaut werden muss, bevor sie vollständig ausgelastet wird.

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Fazit

Wenn Medien nun eine Opex‑artige Compute‑Kostenprognose (665 Milliarden USD bis 2030) als Ersatz für eine Capex‑Commitment‑Größenordnung (1,4 Billionen USD über etwa acht Jahre) sehen, dann sollten sie möglicherweise ihre Accounting-Kenntnisse nachschärfen.

Aber auch schon rein rechnerisch ist eine direkte Halbierungslogik zu hinterfragen, weil drei Jahre der längeren Commitment‑Phase außerhalb des Opex‑Fensters liegen. Selbst wenn beide Zahlen dasselbe meinen würden, wäre der Vergleich unsauber.

Ferner hat OpenAI seine Umsatzziele deutlich nach oben revidiert auf rund 280 Milliarden USD Umsatz bis 2030. Höhere Umsatzannahmen in KI‑Geschäftsmodellen bedeuten in der Regel höhere Inferenzlast und damit mehr variable Compute‑Kosten. Effizienzgewinne, Custom‑Chips können die Kostenkurve zwar dämpfen, heben aber den strukturellen Zusammenhang nicht auf. Denn mehr Nutzung treibt mehr Rechenaufwand.

Zudem hatte OpenAI zuvor Compute‑Ausgaben von rund 450 Milliarden USD bis 2030 genannt. Die nun genannten 665 Milliarden USD wären dann keineswegs eine Kürzung.

TLDR

Die These, OpenAI hat seine Capex‑Pläne von 1,4 Billionen USD auf 665 Milliarden USD gekürzt, beruht auf einem fehlerhaften Vergleich. Die 1,4 Billionen USD stehen für eine langfristige Infrastruktur‑ und Kapazitätszusagen‑Obergrenze im Partnerökosystem über rund acht Jahre, nicht für OpenAIs isolierte Investitionsausgaben. Die 665 Milliarden USD sind prognostizierte Inferenz- und Trainingskosten im Zeitraum bis 2030, also nutzungsabhängige operative Compute‑Kosten im Finanzmodell.

Die Zahlen liefern kein valides Signal für ein Zurückfahren des Infrastrukturaufbaus. Sie zeigen vielmehr, wie leicht sich aus unterschiedlich definierten Kennziffern ein scheinbar eindeutiges, aber falsches Narrativ ableiten lässt.

Viel Erfolg wünscht Dir Valentin