Warum Inference die nächste große Phase der KI-Revolution ist

von | 25. Mai. 2026

Künstliche Intelligenz verändert derzeit ganze Wirtschaftsstrukturen. Die Modelle existieren bereits – und sie sind beeindruckend leistungsfähig. Entscheidend wird nun eine andere Frage: Wie kann diese Intelligenz im Alltag effizient genutzt werden? Genau hier beginnt das Thema „Inference“.

Was ist „Inference“?

Der Begriff klingt technisch, beschreibt aber etwas sehr Einfaches. Immer dann, wenn ein KI-System tatsächlich genutzt wird, findet Inference statt. Wenn Sie ChatGPT eine Frage stellen, eine automatische Übersetzung erzeugt wird oder ein Sprachassistent antwortet, arbeitet die KI nicht mehr im Lernmodus. Sie nutzt bereits vorhandenes Wissen, um eine konkrete Antwort zu erzeugen.

Man kann sich das wie bei einem Arzt vorstellen. Das Training entspricht dem Medizinstudium und der Ausbildung. Inference ist anschließend die tägliche Arbeit in der Praxis – jede Diagnose, jede Entscheidung, jede Behandlung. Und genau diese tägliche Nutzung wird derzeit zum eigentlichen wirtschaftlichen Zentrum der KI.

In den ersten Jahren des KI-Booms ging es vor allem darum, immer größere Modelle zu trainieren. Unternehmen investierten Milliarden in Hochleistungsrechner und riesige Datenmengen. Diese Phase war spektakulär, aber sie war nur der Anfang. Denn ein trainiertes Modell erzeugt noch keinen wirtschaftlichen Nutzen. Der Nutzen entsteht erst dann, wenn Millionen Menschen und Unternehmen diese Systeme täglich verwenden – und dafür bezahlen.

Inference wird zur Gewinnmaschine für die KI-Anbieter

Damit verändert sich auch die ökonomische Logik der Branche. Während ein Modell nur gelegentlich trainiert wird, läuft Inference dauerhaft und millionenfach. Jede Suchanfrage, jede Textzusammenfassung, jede KI-gestützte Analyse erzeugt neue Rechenlast. Genau deshalb sprechen viele Marktbeobachter inzwischen von einem „Inference Inflection Point“ – einem Wendepunkt, an dem die massenhafte Nutzung von KI wichtiger wird als das reine Training der Modelle.

Dieser Wandel hat enorme Auswirkungen. Moderne KI-Systeme werden nicht mehr nur für einfache Antworten genutzt. Sie analysieren Dokumente, führen mehrstufige Aufgaben aus, greifen auf Werkzeuge zu, planen Prozesse oder arbeiten als digitale Assistenten. Solche Systeme benötigen deutlich mehr Rechenleistung während der Nutzung selbst. Die KI „denkt“ gewissermaßen länger nach, prüft mehrere Lösungswege oder verarbeitet große Informationsmengen gleichzeitig. Dadurch steigt der Bedarf an Rechenzentren, Hochleistungschips, Speicherlösungen, Stromversorgung und Netzwerkinfrastruktur massiv an.

Die Nutzung von KI steigt exponentiell

Besonders interessant ist dabei: Sinkende Kosten führen nicht automatisch zu sinkender Nachfrage. Oft passiert genau das Gegenteil. Wenn KI günstiger wird, wird sie in immer mehr Anwendungen integriert. Unternehmen bauen KI in Kundenservice, Softwareentwicklung, Dokumentenbearbeitung, Suche oder Automatisierung ein. Dadurch wächst die Gesamtlast auf die Infrastruktur weiter an. Die Rechenzentren der Zukunft werden deshalb zunehmend zu Intelligenzfabriken. Dort werden nicht mehr nur Daten gespeichert, sondern kontinuierlich Entscheidungen, Analysen und Inhalte erzeugt.

Die erste Phase des KI-Booms war stark geprägt von Unternehmen, die die Infrastruktur aufgebaut haben: Halbleiterhersteller, GPU-Produzenten oder Netzwerkunternehmen. Die nächste Phase könnte stärker von denjenigen profitieren, die KI dauerhaft und effizient betreiben können. Entscheidend wird, wie schnell, zuverlässig und kostengünstig diese Intelligenz ausgeliefert werden kann. Der aktuelle Wandel lässt sich deshalb in einem Satz zusammenfassen: Die KI-Industrie verschiebt sich gerade von „Modelle bauen“ zu „Intelligenz industriell ausliefern“.

Verschiedene Marktprognosen erwarten, dass der weltweite Markt für KI-Inference bis 2030 ein Volumen von etwa 250 bis 335 Mrd. USD erreichen könnte – je nachdem, ob nur klassische Inference-Infrastruktur oder breitere Generative-AI-Inference-Umsätze berücksichtigt werden.

Zahlen recherchiert von ChatGPT

Meine persönliche Einschätzung dazu ist, dass diese Prognosen deutlich übertroffen werden. Der Grund für diese Einschätzung ist, dass gerade in den letzten Wochen Dutzende von Weltfirmen aus der Beratungs-Industrie begonnen haben, große Einheiten von Trainern aufzubauen. Diese Trainer beraten Unternehmen, wie sie die künstliche Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe integrieren können. Auch hier hilft erneut eine Recherche von Chat-GPT:

KI-Anbieter bauen den Umsetzungskanal auf

Die entscheidende Entwicklung ist: Die KI-Anbieter verkaufen nicht mehr nur Modelle, Lizenzen oder Rechenleistung. Sie bauen jetzt gezielt den Umsetzungskanal auf. Das ist für die künftige Inference-Nachfrage wichtiger als viele technische Modellankündigungen. Denn der Engpass in Unternehmen liegt darin, wo und wie KI sinnvoll in bestehende Arbeitsabläufe eingebaut wird. Genau diesen Engpass adressieren die neuen Initiativen.

  • OpenAI gründet dafür eine eigene Deployment-Gesellschaft mit über 4 Mrd. USD Startkapital und übernimmt mit Tomoro rund 150 Spezialisten, die direkt in Unternehmen arbeiten sollen.
  • Microsoft und EY investieren mehr als 1 Mrd. USD über fünf Jahre, um Microsoft-Ingenieure und EY-Berater gemeinsam in Kundenprojekte zu bringen.
  • Google Cloud stellt über einen 750-Mio-USD-Fonds Kapital, technische Unterstützung, Forward Deployed Engineers, Trainings und Workshops für Partner bereit.
  • Accenture und Google Cloud bündeln Tausende KI-geschulter Ingenieure und Branchenexperten.
  • PwC lässt 30.000 Mitarbeiter auf Claude zertifizieren.
  • KPMG gibt mehr als 276.000 Mitarbeitern Zugang zu Claude.
  • Deloitte skaliert Gemini Enterprise intern von 25.000 auf geplante 100.000 Lizenzen.

Das sind keine kleinen Pilotprojekte mehr. Das sind industrielle Vertriebs- und Umsetzungskapazitäten.

Inference führt zu dauerhaft steigenden Erlösen bei den Anbietern

Für Inference ist das besonders wichtig. Inference entsteht immer dann, wenn ein KI-Modell genutzt wird: eine Anfrage, eine Analyse, ein KI-Agent, ein Dokumentenentwurf, eine Code-Erstellung, eine Datenprüfung, ein automatisierter Prozessschritt. Solange KI nur gelegentlich im Chatfenster genutzt wird, bleibt die Inference-Last begrenzt. Wenn KI aber in Steuerprozesse, Audits, Finanzanalysen, HR, Lieferketten, Kundenservice, Softwareentwicklung oder Vertriebsprozesse eingebaut wird, entsteht wiederkehrende, kostenpflichtige Nutzung. Der Unterschied ist erheblich.

Ein Unternehmen, das eine KI-Lizenz kauft, nutzt sie vielleicht punktuell. Ein Unternehmen, das seine Arbeitsprozesse mit Hilfe von Microsoft/EY, Google/Accenture, OpenAI/McKinsey, Anthropic/PwC oder Anthropic/KPMG umbaut, erzeugt dauerhaft mehr Modellaufrufe. Aus einem einzelnen Nutzer wird ein Prozess. Aus einer einzelnen Frage werden viele interne KI-Schritte. Aus einem Test wird ein laufender Betrieb.

Genau hier liegt der Zusammenhang zum erwarteten Umsatzwachstum bis 2030. Die Inference-Umsätze hängen davon ab, wie tief KI in die täglichen Abläufe eingebaut wird. Die neuen Partnerschaften zeigen, dass die großen Anbieter diese zweite Phase jetzt aktiv anschieben. Die einfache Formel lautet:

  • Mehr Beratung und Training führt zu mehr produktiver KI-Nutzung.
  • Mehr produktive KI-Nutzung führt zu mehr Inference.
  • Mehr Inference führt zu höherem Bedarf an Rechenleistung, Speicher, Netzen, Rechenzentren, Kühlung und Energie.

Damit wird die Investment-These greifbarer. Der langfristige Infrastrukturbedarf entsteht zunehmend durch deren massenhafte Nutzung im Alltag der Unternehmen. Die großen KI-Anbieter schaffen dafür gerade die organisatorische Voraussetzung: Sie bauen Schulung, Beratung, technische Integration und Prozessbegleitung in großem Maßstab auf. Damit schließt sich der Kreis, der zu zunehmenden Umsätzen und Gewinnen bei den KI-Anbietern führt:

  1. Die großen KI-Unternehmen investieren alleine in 2026 über 600 Milliarden USD in den Aufbau von Rechenzentren und Infrastruktur.
  2. In den USA dürfen sie diese Investitionen sofort steuermindernd abschreiben. (siehe US-Steuervorteile als Turbo für den KI-Investitionsboom)
  3. Zusätzlich zur Rechenleistung bauen die Unternehmen jetzt Trainingsangebote auf. Sie schulen die Unternehmen, wie sie künstliche Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe einbauen können.
  4. Die Nutzung von KI („Inference“) steigt exponentiell.
  5. Die Unternehmen zahlen für die Nutzung. Umsatz und Gewinn der KI-Anbieter steigen.

Für uns als Langfrist-Investoren bedeutet dies, nach den Unternehmen zu suchen, die die größten Vorteile aus dem Einsatz von KI-Modellen ziehen. Diese Unternehmen werden wir in zahlreichen Branchen finden.

Walter Feil
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