Telekomkonzerne können KI-Renditen kaum belegen, während Edge- und Frequenzregeln sich verschieben

Den Betreibern fehlt weiterhin ein einheitliches Verfahren, mit dem sie belegen können, ob sich KI-Budgets auszahlen. KI-Ausgaben konkurrieren inzwischen mit Netzausbau und Kundenservice-Budgets. Ohne eine gemeinsame Renditekennzahl lassen sich Projekte schwer vergleichen.

Worum es geht, lässt sich schnell sagen. Edge-KI könnte den Betreibern eine neue Umsatzlinie bringen, doch die Grenzen bei Strom und Kühlung an Mobilfunkstandorten sind ungeklärt. Auch die Regulierer überprüfen derzeit Wettbewerbs- und Frequenzregeln. Das könnte ändern, wer investieren darf und zu welchen Bedingungen. Für die Betreiber ist die Frage, ob KI neue Dienste finanzieren kann, ohne die Netzausgaben zu schwächen. Für Drohnennutzer beseitigt die FCC-Abstimmung vom 29. Oktober eine luftraumbezogene Grenze von 1991 im 800-MHz-Band. Eine gemeinsame Renditekennzahl gibt es nicht, und der Markt für Edge-KI nimmt erst Gestalt an.

Die Frage nach der Rendite

Globe Telecom liefert eine der wenigen belastbaren Zahlen in dieser Debatte. Der philippinische Betreiber meldete messbare Vorteile aus KI in Höhe von 1.200.000.000 ₱, darunter 825.000.000 ₱ zusätzlicher Umsatz und 368.000.000 ₱ vermiedener Kosten. Daraus errechnete das Unternehmen eine Rendite von 2,8 Mal auf seine KI-Investition.

Die Deutsche Telekom plant langfristiger. Sie strebt bis 2030 rund 800.000.000 € KI-bezogenen Umsatz außerhalb der USA an. Außerdem erwartet das Unternehmen im Vergleich zu 2023 rund 2.500.000.000 € indirekte Kosteneinsparungen durch KI und Automatisierung. Wie genau diese Erträge gemessen werden, ist weiter offen. Eine von Cerillion zitierte Untersuchung ergab, dass viele Organisationen zwei bis vier Jahre brauchen, um mit einem typischen KI-Anwendungsfall zufriedenstellende Renditen zu erzielen. Nur ein kleiner Teil holt die Investition innerhalb eines Jahres zurück.

Die vollständigen Kosten zu erfassen, ist ein eigenes Problem. Infrastruktur, Abonnements, Governance, Schulung der Mitarbeiter, organisatorischer Wandel und die Kosten von Fehlern stehen alle auf der Rechnung, zusätzlich zum Preis für die Nutzung der Modelle selbst.

Edge-KI verändert die Lage

Latenz, Datenverankerung und Kosten dürften einen Teil der KI-Inferenzarbeit aus Hyperscale-Rechenzentren an den Edge verlagern, berichtete Data Center Knowledge am 30. Oktober. An den Edge-KI-Projekten und Partnerschaften von Nvidia sind bereits AT&T, Charter Communications, Cisco, Nokia, SoftBank, Telefónica und T-Mobile beteiligt, unter anderen. Metro-Standorte, nicht Mobilfunkmasten, seien die klarste kurzfristige Chance, hieß es in dem Bericht. Nvidia legt besonderes Gewicht auf Edge-KI für Fabrik- und Robotikanwendungen, oft als Physical AI bezeichnet, die eng mit AI-RAN verbunden ist. Die GPU-Infrastruktur im Umfeld von AI-RAN soll Betreibern außerdem helfen, ihre eigenen Netzabläufe zu automatisieren. Wie sich dieser Markt entwickelt, ist in Rechenzentrums- wie in Telekomkreisen weiter offen.

"Strom- und Wärmeprobleme machen KI auf einem Mast oder Mobilfunkstandort zu einer Zwickmühle", sagte David Duggal, CEO von EnterpriseWeb. "Diese GPU braucht viel mehr Strom ... und mehr Strom bedeutet mehr Wärme".

Regulierer setzen die Bedingungen neu

Aminu Maida, Executive Vice Chairman der Nigerian Communications Commission, sagte, die Behörde werde mit evidenzbasierten Bewertungen fairen Wettbewerb fördern und sicherstellen, dass kleinere Betreiber nicht benachteiligt werden. Omotayo Mohammed, Leiter der Competition and Tariff Unit der Kommission, vertrat ihn in Lagos. Anlass war das zweite Stakeholder Engagement Forum on the Study of the Level of Competition in the Nigerian Telecommunications Industry. Nigeria Communications Week berichtete am 28. Oktober über die Äußerungen. Maida sagte, der Status als Unternehmen mit beträchtlicher Marktmacht allein belege noch kein wettbewerbswidriges Verhalten.

PwC führt die Studie durch. Die vorläufigen Ergebnisse stützen sich weitgehend auf Antworten auf Umfragen und Auskunftsersuchen an Lizenznehmer und andere Beteiligte. Maida räumte ein, dass Datenlücken die Bewertung beeinflussen könnten. Sie würden benannt und bei der Auslegung der Ergebnisse berücksichtigt, sagte er.

Das Flugverbot der FCC stammte aus dem Jahr 1991, als die Behörde Störungen terrestrischer Netze durch Telefone in Flugzeugen begrenzen wollte.

Was die Betreiber abwägen

KI-Budgets konkurrieren mit allem anderen in den Büchern eines Betreibers: Netzausbau, Kundenservice und bestehende Systeme zur Geschäftsunterstützung. Die schwierigere Frage ist, was als Rendite zählt. Weniger Netzausfälle oder ein schnellerer Kundenservice können die Leistung verbessern, ohne Umsatz zu bringen oder die tatsächlichen Ausgaben zu senken. Die Betreiber müssen zudem beurteilen, ob KI andere Verwendungen desselben Geldes schlägt. Die NCC-Studie greift ähnlich weit aus. Sie betrachtet Marktkonzentration, Markteintritts- und Expansionshürden, Kontrolle über wesentliche Infrastruktur, Marktverhalten, Verbraucherwahl und die Identifizierung von Betreibern mit beträchtlicher Marktmacht. Maida sagte, die Bewertung des Wettbewerbs erfordere mehr als Marktanteile und die Zahl der lizenzierten Betreiber.

Wie es weitergeht

Die Beteiligten werden die vorläufigen Ergebnisse prüfen, die Belege validieren und weitere Stellungnahmen einreichen, bevor die Kommission zu regulatorischen Schlussfolgerungen kommt. PwC wird die Ergebnisse zuerst vorstellen.

Das KI-Umsatzziel der Deutschen Telekom reicht bis 2030, das lässt Investoren mehrere Jahre, bevor sie beurteilen können, ob die Marke von 800.000.000 € erreicht ist. Edge-KI steht noch früher am Anfang. Der Markt ist nicht einheitlich und nimmt erst Gestalt an, und seine Entwicklung ist eine zentrale Frage in Rechenzentrums- wie in Telekomkreisen.