Günstigere AI-Token erzeugen mehr Nachfrage, und das ist Jensens Huangs bestes Szenario

Preiswertere AI-Token erzeugen mehr Nachfrage, und das ist das optimistische Szenario von Jensen Huang

Jevons’ Paradox ist Jensens bestes Freund. Daten von Ornn, Silicon Data und Bloomberg (Stand August 2026) zeigen, was a16z den Jevons-Paradox im AI-Markt nennt. Die Preise für Tokens sinken weiterhin, aber die Mietkosten für H100-GPUs bleiben stabil oder steigen. Günstigere Tokens ermöglichen die Nutzung von AI-Agenten, Automatisierung und neuen Anwendungen – daher wächst das Volumen schneller als die Kosten pro Einheit sinken. Es ist nicht klar, wie viel Nachfrage von Menschen stammt und wie viel von den Systemen selbst kommt, da agentische AI enorme Mengen an Tokens verbraucht. Die Rechennachfrage könnte künstlich erhöht werden, und selbst ein geringer Anstieg der menschlichen Nutzung könnte erforderliche Hardware-Anforderungen triggern.

Das gesamte System basiert auf einer Annahme: Die Nutzung von KI muss schnell genug wachsen, um den sinkenden Preisen für Tokens entgegenzuwirken. Solange das der Fall ist, bleibt Hardware knapp und teuer. Wenn die Nachfrage abflacht, leidet die Kette von Chipsherstellern und Speicherlieferanten bis zu Energieversorgern und Cloud-Unternehmen. Die Märkte könnten von dort aus in eine Abwärtsbewegung geraten, und wie sensibel sie bereits sind wurde deutlich, als die US-Aktien fielen auf Berichte, dass der jährliche Umsatz von OpenAI möglicherweise niedriger ist als bisher angegeben.

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