#dWP-VW.THINKTANK I Q4/2025

Zusammenfassung:

• Der Newsletter befasst sich mit der Frage, wie der steigende Energiebedarf den grünen Wandel im Jahr 2025 behindern wird.

• Der Artikel hebt hervor, dass der Energiebedarf der KI ein schwarzer Schwan für die grüne Wende war.

Kohlschwarze Schwäne bedrohen den grünen Wandel

• Der Stromverbrauch in den USA ist seit Jahrzehnten weitgehend konstant, ändert sich aber plötzlich aufgrund des steigenden Bedarfs durch Technologieunternehmen, Haushalte und Fabriken.

• Energieversorger, die sich zur Reduzierung von CO2-Emissionen verpflichtet haben, ändern ihren Kurs und setzen verstärkt auf Erdgas und Kohle.

• Duke Energy Corp. plant, die Lebensdauer seines größten Kohlekraftwerks zu verlängern, und FirstEnergy wird ebenfalls zwei Kohlekraftwerke betreiben.

Brennendes Verlangen

• Der Kohleanteil an der globalen Stromerzeugung beträgt 35 % im Jahr 2023 und ist damit die größte Stromquelle.

• Robert Bishop, CEO von New Hope Corp., prognostiziert, dass Kohle nicht so schnell verschwinden wird, insbesondere angesichts der Nachfrage in Asien, vor allem in Indien.

Mehr von Green

• Die Anzahl der Frosttage auf der Nordhalbkugel nimmt ab, was sich auf verschiedene Bereiche wie Sport, Trinkwasser und saisonale Allergien auswirkt.

• Die Schweizer Finanzaufsichtsbehörde Finma hat Richtlinien veröffentlicht, wie Banken und Versicherer Klimarisiken bei der Kreditvergabe berücksichtigen sollten.

• Führende Bergbauunternehmen wie BHP Group und Rio Tinto Group planen den Bau von Australiens größtem Elektroofen zur Eisenherstellung, um die Dekarbonisierung der Stahlproduktion zu beschleunigen.

Wetterbeobachtung

• Extreme Wetterlagen zwingen Forscher dazu, ihre Annahmen über das Klima zu überdenken, wobei die Vorhersagbarkeit schwieriger geworden ist.

• Der steigende Kohlendioxidgehalt in der Atmosphäre verändert das Verhalten des Klimasystems, insbesondere die Nordatlantische Oszillation (NAO).

• Geoengineering, wie das Injizieren von Salznebel in Wolken, wird von einigen Unternehmern im Silicon Valley gefördert, obwohl es noch große Fragen zu den möglichen Folgen gibt.

Die Geldpolitik allein ermöglicht kein erschwingliches Wohnen aus mehreren Gründen:

1. Angebotsseitige Einschränkungen: Strenge Nutzungsbeschränkungen und Widerstand von NIMBY-Aktivisten (Not In My Back Yard) bremsen den Wohnungsbau erheblich, unabhängig von den Zinsen.

2. Reaktion des Wohnungsmarktes: Der Wohnungsbau reagiert langsam auf Änderungen der Geldpolitik. Während viele Vermögenspreise schnell auf Zinssenkungen oder -erhöhungen reagieren, benötigen Immobilienkäufe und -verkäufe oft Monate oder Jahre. Dies verzögert die Anpassung an Marktbedingungen.

3. Erhöhung der Mietpreise: Höhere Zinsen können die Mieten erhöhen, da sowohl potenzielle Käufer als auch Mieter auf der Suche nach günstigerem Wohnraum sind. Das führt dazu, dass die Immobilienpreise nicht im gleichen Maße fallen müssen, um die Renditedifferenz zu wahren.

4. Segmentierung der Märkte: Der Mietmarkt und der Markt für Eigenheime sind oft stark segmentiert. Dies bedeutet, dass eine Erhöhung der Mietpreise nicht notwendigerweise zu einem Anstieg der Verkaufsangebote führt, was den Druck auf die Preise weiter erhöht.

Insgesamt zeigt sich, dass die Struktur und Dynamik des Wohnungsmarktes viel komplexer sind und nicht allein durch geldpolitische Maßnahmen beeinflusst werden können.

Laut dem Bericht gibt es mehrere aktuelle Gründe für die neue Spaltung innerhalb Europas:

1. Wirtschaftliche Schwierigkeiten: Schwache Volkswirtschaften, insbesondere im Kern Europas, wie Deutschland, Frankreich und Italien, haben das Wachstum verlangsamt. Diese wirtschaftlichen Herausforderungen führen dazu, dass Länder unterschiedliche geopolitische Entscheidungen treffen, was neue Spaltungen erzeugt.

2. Verschiebung von Handelsinteressen: Mit dem Brexit hat sich das Gleichgewicht in der EU zugunsten Länder verschoben, welche Zölle und Subventionen für politische Zwecke einsetzen wollen, wodurch sich die Ansichten über Handelsabkommen und Zölle divergenzieren. Länder wie Frankreich und Polen zeigen weniger Interesse am internationalen Handel, während Deutschland und die Niederlande weiterhin auf offene Handelsbeziehungen setzen.

3. Änderungen in der internationalen Sicherheit: Die verschlechterte internationale Sicherheitslage zwingt Europa, seine Verteidigungsstrategien zu überdenken. Ein Beispiel dafür ist die Notwendigkeit, die europäischen Streitkräfte mit größeren Budgets auszustatten, da die bedrohlichen geopolitischen Umstände, etwa durch den Konflikt in der Ukraine, zugenommen haben.

4. Politischer Extremismus und instabile Regierungen: Politische Instabilität in einigen europäischen Ländern führt zu Schwierigkeiten bei der Entscheidungsfindung und der Umsetzung von Reformen. Regierungen in Deutschland, Frankreich, Spanien und Italien stehen unter Druck und kämpfen darum, stabile und effektive Koalitionen zu bilden.

Diese Faktoren tragen zur Entstehung neuer Spannungen und Spaltungen in der EU bei, während sich die Länder mit den Herausforderungen der Gegenwart und Zukunft auseinandersetzen müssen.

Tech-Tycoons haben die Ökonomie der KI falsch eingeschätzt, weil sie fälschlicherweise davon ausgehen, dass Effizienzgewinne durch neue Technologien wie DeepSeek zwangsläufig zu einer geringeren Ressourcennutzung führen werden. Das Jevons-Paradoxon zeigt jedoch, dass höhere Effizienz tatsächlich zu einer größeren Nachfrage nach Ressourcen führen kann.

1. Jevons-Paradoxon: Dieses Prinzip besagt, dass verbesserte Effizienz oft zu einer stärkeren Nutzung einer Ressource führt, da die Kosteneinsparungen zu einer Erhöhung des Verbrauchs anregen können. Dies könnte dazu führen, dass die Tech-Industrie mehr in Rechenzentren und KI-Systeme investiert, da die Nutzung der Technologie in die Höhe schießt und sie zu einer Ware wird, die immer gefragter ist.

2. Marktdynamik: Der Artikel weist darauf hin, dass die Nachfrage nach KI-Tools und -Anwendungen die wahrscheinlichste Triebkraft ist, nicht unbedingt die Effizienz selbst. Tech-Tycoons scheinen die Möglichkeit, dass steigende Effizienz die Nachfrage überproportional erhöhen könnte, zu vernachlässigen.

3. Einschränkende Faktoren: Der aktuelle Stand der KI-Nutzung in Unternehmen (nur 5% der amerikanischen Unternehmen verwenden sie derzeit) zeigt, dass es Hürden gibt, die die Einführung hemmen, wie beispielsweise den wahrgenommenen Aufwand oder die Irrelevanz der Technologie für bestimmte Branchen .

Insgesamt ist die falsche Einschätzung auf eine Überoptimierung der Effizienzgewinne und eine Unterschätzung der nachfrageseitigen Effekte zurückzuführen.

Ja, Zölle können die Inflation erhöhen. Hier sind einige Gründe in Stichpunkten:

• Preiserhöhungen: Unternehmen geben die höheren Kosten, die durch Zölle verursacht werden, oft an die Verbraucher weiter, was zu einem Anstieg der Verbraucherpreise führt.

• Beispielhafte Preissteigerungen: Während Trumps Zollkonflikt mit China stiegen die Preise der betroffenen Produkte, was einen direkten Zusammenhang mit den Zöllen zeigt.

• Einmalige Preisanstiege: Ein einmaliger Anstieg der Preise kann kurzfristige Inflationsschübe verursachen.

aber

• Rückgang des Konsums: Höhere Preise können zu einem Rückgang des Konsums führen, was letztendlich zu einem ausgleichenden Desinflationseffekt führen kann.

• Wettbewerbsverringerung: Zölle schützen inländische Unternehmen vor internationalem Wettbewerb, was deren Anreize zur Innovation verringert.

• Wirtschaftswachstum: Verminderte Innovation und Effizienz bei inländischen Unternehmen können langfristig zu einem negativen Wirtschaftswachstum führen.

• Marktverzerrungen: Zölle führen zu wirtschaftlichen Verzerrungen, da inländische Unternehmen in geschützten Märkten weniger gedrängt sind, Wettbewerbsfähigkeit zu entwickeln.

• Reduzierte Kaufkraft: Die insgesamt steigenden Preise und der Rückgang der Wettbewerbsfähigkeit können die Kaufkraft der Verbraucher beeinträchtigen, was ebenfalls inflationäre Tendenzen fördern kann.

Zusammenfassung:

1. Zölle von Trump (Februar 2025): Zölle von 25 % auf die meisten Importwaren aus Kanada und Mexiko sowie 10 % auf Waren aus China wurden eingeführt.

2. Historische Referenz: Franklin Delano Roosevelt wies darauf hin, dass hohe Zölle während der Großen Depression eine der Ursachen für den wirtschaftlichen Ruin waren.

3. Wirtschaftliche Auswirkungen:

• Während Trumps erster Amtszeit haben Zölle nicht zur Verringerung des Handelsdefizits beigetragen. Dies wird teilweise auf den steigenden Wert des Dollars zurückgeführt.

• Die Erhebung von Zöllen führt zu einer geringeren Nachfrage nach Importen, wodurch die Nachfrage nach ausländischen Währungen sinkt und der Dollar stärker wird.

4. Prognosen über die Steuereinnahmen:

• Zölle könnten laut Trumps Vision die Einkommensteuer vollständig ersetzen. Ein universeller Zoll von 10 % würde jedoch nur ein Zwanzigstel des Bundeshaushalts finanzieren können, während die Importpreise durch die Zölle steigen und die Importmenge sinken würde.

5. Arbeitsmarktdaten:

• Der Anteil des verarbeitenden Gewerbes an der amerikanischen Beschäftigung ist seit der Einführung von Trumps ersten Zöllen gesunken.

• Unternehmen, die durch Zölle geschützt wurden (z. B. Stahl und Aluminium), konnten zwar Umsätze steigern, jedoch auf Kosten von Tausenden von nachgelagerten Unternehmen, die höhere Kosten tragen mussten.

6. Beispiel für Auswirkung auf die Wirtschaft:

• Trumps Zollpolitik schützt weniger produktive Unternehmen und erhöht die Lebenshaltungskosten, was dem allgemeinen wirtschaftlichen Wachstum schadet.

7. Schlussfolgerung:

• Der Artikel betont, dass Zölle nicht effektiv dazu sind, Arbeitsplätze zu schaffen oder große Einnahmen für die Regierung zu generieren. Die Historizität der Wirtschaft zeigt, dass andere Faktoren wie Bevölkerungswachstum und der Rechtsstaat das Wachstum vorangetrieben haben, nicht hohe Zölle.

Die Analyse zeigt, dass die Zölle als wirtschaftliches Mittel nicht die gewünschten positiven Effekte bringen, sondern überwiegend negative Folgen für die amerikanische Wirtschaft und den weltweiten Handel haben können.

Hauptaussagen:

1. Chinas Fortschritt: Chinesische KI-Modelle, wie Q w Q (ein Produkt von Alibaba) und DeepSeek, haben bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Q w Q wurde im November eingeführt und liegt weniger als drei Monate hinter den besten amerikanischen Modellen.

2. Kosten für das Training von KI-Modellen:

• Das Training eines amerikanischen Large Language Models (LLM) kostet mehrere zehn Millionen Dollar.

• DeepSeek gab weniger als 6 Millionen Dollar für das Training seines Modells aus, das mit 2.000 zweitklassigen Chips trainiert wurde, während Meta ein Modell mit 16.000 erstklassigen Chips trainierte.

3. Asymmetrische Konkurrenz: Amerika sieht sich einer asymmetrischen Konkurrenz gegenüber, da China innovative Wege findet, um Produktionseinschränkungen, wie den Mangel an Spitzen-Chips, zu umgehen.

4. Zukunftsprognosen: Es wird gewarnt, dass, falls China sich der Superintelligenz nähert, es sowohl militärische Vorteile als auch erheblichen politischen Einfluss erlangen könnte.

5. Vorsichtsmaßnahmen: Trump wird empfohlen, rechtliche Hindernisse für den Bau von Rechenzentren abzubauen, die Rekrutierung ausländischer Ingenieure zu erleichtern und möglicherweise die Exportverbote der Chipindustrie zu überdenken.

6. Investitionsplan: Trump kündigte einen Investitionsplan von 500 Milliarden Dollar für KI-Infrastruktur an, was seine Prioritäten in diesem Bereich reflektiert.