Herr Frey, ob Fusionsenergie, Flugtaxis oder autonomes Fahren: Überall müssen wir auf den Durchbruch warten. Manche Ökonomen sprechen gar von einer technologischen Stagnation. Teilen Sie die Diagnose?
Aus den Daten geht es ziemlich klar hervor: Die Stagnation ist real. Während der letzten 20 Jahre war die Produktivitätsperformance in Europa und selbst in den USA miserabel – abgesehen von einem kurzen Anstieg von etwa 1995 bis 2004. Es gab eindeutig eine Verlangsamung bei der Produktivität, über fast alle führenden Volkswirtschaften hinweg. Und die Frage ist, warum.
Genau: Warum?
Da wird es schwierig. Denn es ist doch erstaunlich: Die Computerrevolution mit PC und Internet hat den Menschen Zugang zum gesamten Wissen der Welt verschafft, man musste nicht mehr in die Bibliothek gehen, konnte viel einfacher Zugang zu Wissen bekommen und möglicherweise sogar Zugang zu Wissen, auf das man sonst keinen Zugriff gehabt hätte. All das sollte doch ein großer Vorteil für Forschung und Innovation sein. Darüber hinaus verbindet das Internet die besten Wissenschaftler und erfinderischen Talente weltweit und optimiert auch den Forschungsprozess enorm. Und dennoch: Alles, was man daraus erhielt, war ein Jahrzehnt leichter Produktivitätssteigerung, die auch noch größtenteils auf die USA beschränkt war.
Hat die Digitalrevolution also vielleicht doch nicht gehalten, was sie versprochen hat?
Doch, die Technologie ist absolut revolutionär. Jeder benutzt sie. Aber wenn man ein leistungsstarkes Produktivitätswerkzeug hat, kann man es für zwei Dinge einsetzen: Man kann es nutzen, um tiefer zu graben – oder man kann es nutzen, um weitere Löcher zu bohren. In der Wissenschaft zum Beispiel gilt der Anreiz „publish or perish“: Wir sind angehalten, mehr Dinge statt nur ein paar Dinge zu tun. Die Folge: Unsere Aufmerksamkeit verteilt sich über mehr und mehr Projekte. Und je mehr Projekte man gleichzeitig verfolgt, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass man in einem einen Durchbruch erzielt.
Wir setzen also die falschen Anreize.
Genau. Und darüber hinaus erschweren wir es durch Regeln und Vorschriften, Ideen in greifbare Produkte und Prozesse umzusetzen. Selbst wenn Künstliche Intelligenz sich als äußerst hilfreiches Werkzeug für die Entwicklung von Medikamenten herausstellen sollte, müssen dennoch klinische Studien durchlaufen werden. Das ist enorm teuer, was normalerweise bedeutet, dass mit einem großen Pharmaunternehmen zusammengearbeitet werden muss. Die Pharmaindustrie ist vielleicht ein extremes Beispiel, aber sie verdeutlicht eine allgemeine Tendenz – die Regulatorik hat vieles teurer gemacht. Noch ein Beispiel: Dank Cloud-Technologie ist der Aufbau von Firmen viel günstiger geworden. Aber seit den 2000er-Jahren sehen wir trotzdem einen Rückgang der Geschäftsdynamik.
Was hat das mit der technologischen Stagnation zu tun?
Die nachlassende Dynamik wirkt sich auf die Art von Technologien aus, die wir entwickeln. Große Firmen verfügen über Skaleneffekte, sie nutzen eine Technologie wie KI viel eher für Automatisierung und Prozessverbesserungen, während kleinere oder neue Unternehmen damit eher neue Produkte entwickeln oder sogar ganz neue Branchen auftun. Das Problem ist: Wenn wir ab 1800 nur in Automatisierung investiert hätten, gäbe es heute zwar eine extrem produktive Landwirtschaft und sehr billige Textilien, aber wir hätten keine Antibiotika, Impfstoffe, Flugzeuge, Computer oder Raketen. Wachstum und materieller Fortschritt entstehen, wenn man neue und zuvor unvorstellbare Dinge tut. Daher ist der Rückgang der Gründungsdynamik besonders besorgniserregend.
Die letzten 30 Jahre waren trotzdem voller erstaunlicher Innovationen, man denke nur an das Smartphone. Könnte es nicht sein, dass das an einer Art Messfehler liegt? Es gibt ja das Argument, dass die herkömmliche Art, Produktivität zu erfassen, für das digitale Zeitalter nicht mehr passt.
Es stimmt schon, dass wir einiges, was in der Digitalwirtschaft passiert, mit herkömmlichen Werkzeugen nicht messen. Aber es stimmt auch, dass wir immer schon manche Sachen nicht mitgemessen haben. Wissen Sie, Ökonomen haben lange darüber nachgedacht, ob Messfehler über die Zeit zugenommen haben oder nicht. Im Zweifel sieht die Abschwächung von den 1990er-Jahren auf die 2000er-Jahre aber nur noch schlimmer aus. Ich bin überzeugt, dass diese Verlangsamung nicht eine Frage von Messfehlern ist. Wir sollten eine alternative Erklärung in Betracht ziehen.
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capitalUnd zwar?
Einer der Gründe für das beeindruckende Wachstum in der Nachkriegszeit war, dass sich ganz neue Industrien rund um Verbrennungsmotor und Elektrizität entwickelt haben. Die Automobilindustrie mit ihren ganzen Zulieferern war die größte industrielle Unternehmung, die die Welt je gesehen hat. Computer und Internet haben zwar neue Branchen und Geschäftsfelder mit sich gebracht, aber diese waren an einigen wenigen Orten konzentriert, zum Beispiel der Bay Area um San Francisco – und sie haben längst nicht das Ausmaß der Industrien angenommen, die wir aus der zweiten industriellen Revolution kennen.
Könnte es sein, dass es einfach Zeit braucht, bis diese neuartige Grundlagentechnologie ihre Effekte zeigt?
Klar, alles braucht seine Zeit. Und so hat es in der ersten industriellen Revolution fast ein Jahrhundert gedauert, bis sie den Großteil ihres Nutzens geliefert hat. Die zweite industrielle Revolution rund um Verbrennungsmotor und Elektrizität hat etwa vier Jahrzehnte gebraucht, bis sich das in den Produktivitätsstatistiken niedergeschlagen hat. Aber dann hat der Effekt drei oder vier Jahrzehnte lang angedauert. Das ist der Unterschied zur IT-Revolution: Wir haben sie ein Jahrzehnt lang in den Produktivitätsstatistiken gesehen, und dann ist der Effekt schon wieder verschwunden.
Könnte Künstliche Intelligenz das Stagnationsproblem lösen?
Ja. Auf jeden Fall ist KI die beste Hoffnung, die uns für ein Revival der Produktivität zur Verfügung steht. Ob das gelingt, wird aber entscheidend davon abhängen, wofür wir KI verwenden. Wenn wir die Technologie hauptsächlich für Automatisierung nutzen, bekommen wir einen einmaligen Anstieg des Produktivitätswachstums, weil man etwas nur einmal automatisieren kann. Es wäre dann wie bei der Computerrevolution, bei der wir einen Aufschwung gesehen haben, der dann ziemlich schnell wieder abgeklungen ist. Damit das Wachstum aufrechterhalten werden kann, müssten wir mit KI völlig neue Produkte, Dienstleistungen und neue Arten von Industrien entwickeln, etwas in dem Maßstab der zweiten industriellen Revolution. Ich sage nicht, dass das unmöglich ist. Aber wir sehen es noch nicht. Und fast jede KI-Anwendung, die mir einfällt, soll etwas automatisieren, das wir bereits tun, anstatt etwas zu tun, das wir vorher nicht konnten.
Sie sehen also keine Hinweise auf fundamentalere Durchbrüche mithilfe von KI?
Hoffnung gibt es immer. Aber der Rückgang der Geschäftsdynamik hilft sicher nicht. Wie ich bereits erwähnt habe, sind es meist neue Firmen, die dazu neigen, neue Produkttypen zu entwickeln. Natürlich sind Start-ups wie Anthropic, OpenAI oder XAI entstanden. Aber die Player aus der Tech-Branche werden allein nicht für einen breit angelegten Produktivitätsschub sorgen. Dafür müsste KI in neue Arten von Produkten in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden.
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capitalWas wären die richtigen Rahmenbedingungen, damit KI die Produktivität wieder entfesselt?
Wir müssen wieder mehr wirtschaftliche Dynamik hinbekommen. Zum Teil sind es Regulierungen, die uns daran hindern. Vorschriften wie die DSGVO waren gut gemeint, haben aber in Europa die Compliance-Kosten enorm erhöht – und die treffen kleinere und neuere Unternehmen stärker als die großen. Regulatorische Barrieren für den Markteintritt sollten wir daher reduzieren. Wir müssen es Firmen leichter machen, zu experimentieren – Leute einzustellen und wieder zu entlassen, etwa im Sinne des dänischen Flexicurity-Arbeitsrechts. So erlauben wir Unternehmen, ihre Geschäftsstrategie zu verändern, wenn etwa eine Technologie auftaucht. Nicht zuletzt könnten wir in Europa wohl mehr tun, um die Skalierungsmöglichkeiten von Firmen zu verbessern, indem wir etwa die Rolle von Risikokapital stärken. Wir haben immer noch ein stark bankbasiertes Finanzsystem, das eher für Investitionen in stabile Unternehmen und physische Infrastruktur geeignet ist.
In Ihrem aktuellen Buch sehen Sie sowohl in den Vereinigten Staaten als auch in China Entwicklungen, die den Fortschritt bremsen könnten: die Tech-Monopole in den USA und die autokratische Regierung in Peking. Könnte das für Europa eine Gelegenheit sein, die Lücke zu füllen?
Traditionell war Europa sehr gut darin, aufzuholen. In der ersten industriellen Revolution war es Kontinentaleuropa, das zu Großbritannien aufholte; nach dem Zweiten Weltkrieg ging es darum, zu den Vereinigten Staaten aufzuschließen. Was daher rätselhaft bleibt: Warum konnte Europa seit der Computerrevolution der 1980er-Jahre nicht wirklich aufholen? Zumal es in der Vergangenheit einige erfolgreiche industriepolitische Initiativen gab, zum Beispiel Airbus. Aber da fangen die Unterschiede bereits an: Als man Airbus geformt hat, war die Flugzeugtechnologie mehr oder weniger ausgereift. Boeing einzuholen, war daher ein relativ statisches Ziel. Bei der Entwicklung einer eigenen Halbleiterindustrie war die europäische Industriepolitik schon deutlich weniger erfolgreich – weil es um ein viel dynamischeres und beweglicheres Ziel ging. Computer und KI folgen einem ähnlichen Muster: Keiner weiß, ob die Zukunft der KI große oder kleine Sprachmodelle sind oder doch etwas ganz anderes. Deshalb ist es schwer zu wissen, wo man seine Wetten platzieren soll.
Was bleibt dann zu tun?
Europa sollte sich auf seine Grundlagen konzentrieren, vor allem die Harmonisierung des Binnenmarktes: Ein fragmentierter Markt begrenzt logischerweise die Rendite, die sich aus Innovation ergibt. Den USA und China ist gemein, dass sie über große, harmonisierte Binnenmärkte verfügen. Und obendrein sind sie weniger reguliert, was den Markteintritt erleichtert.
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