Satya Nadella in Davos: AI-Diffusion ist alles

Warum Diffusion, nicht Modellinnovation, die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI bestimmt

Satya Nadella trifft sich mit BlackRock-CEO Larry Fink in Davos 2026, um die vielleicht entscheidende Frage der KI zu diskutieren: Wie stellt man sicher, dass sich die Technologie schnell genug verbreitet, um überall Mehrwert zu schaffen?

"If we are not talking about health outcomes, education outcomes, public sector efficiency, private sector competitiveness, we will quickly lose the social permission to use scarce energy to generate tokens." („Wenn wir nicht über Gesundheitsergebnisse, Bildungsergebnisse, Effizienz des öffentlichen Sektors und Wettbewerbsfähigkeit des privaten Sektors sprechen, werden wir schnell die gesellschaftliche Erlaubnis verlieren, knappe Energie zur Generierung von Tokens zu verwenden.") Dies ist Nadellas klarste Formulierung der Legitimationsherausforderung von KI. Es reicht nicht aus, beeindruckende Modelle zu bauen – die Vorteile müssen sich breit und schnell verbreiten, sonst verliert das gesamte Unterfangen seine Daseinsberechtigung.

Die neue Rohstoffökonomie: Tokens pro Dollar pro Watt. Nadella argumentiert, dass das BIP-Wachstum direkt damit korrelieren wird, wie effizient Länder und Unternehmen KI-Tokens produzieren und konsumieren können. Die Angebotsseite erfordert allgegenwärtige „Token-Fabriken", die mit Netzen und Netzwerken verbunden sind – "just like we delivered bits, you have to deliver tokens plus bits." („Genauso wie wir Bits geliefert haben, muss man Tokens plus Bits liefern.") Die Nachfrageseite erfordert echte Führung, um Tokens in Ergebnisse zu übersetzen.

KI flacht den Informationsfluss in Organisationen ab. Der Microsoft-CEO beschreibt, wie sich die Vorbereitung auf Davos-Meetings grundlegend verändert hat. Anstatt dass Außendienstteams Notizen vorbereiten, die durch Hierarchien nach oben sickern, fragt er Copilot nach einem 360-Grad-Briefing und teilt es sofort über alle Funktionen hinweg. "It's a complete inversion of how information is flowing in the organization." („Es ist eine vollständige Umkehrung dessen, wie Informationen in der Organisation fließen.") Organisationen, die auf hierarchischen Informationsfluss ausgerichtet sind, müssen sich neu gestalten.

Unternehmenssouveränität bei KI geht nicht um Rechenzentren – es geht um implizites Wissen. In der provokantesten Aussage des Interviews argumentiert Nadella, dass die echte Souveränitätsfrage, über die niemand spricht, lautet: "If your firm is not able to embed the tacit knowledge of the firm in a set of weights in a model that you control, by definition you have no sovereignty. You're leaking enterprise value to some model company somewhere." („Wenn Ihr Unternehmen nicht in der Lage ist, das implizite Wissen des Unternehmens in einem Satz von Gewichten in einem Modell einzubetten, das Sie kontrollieren, haben Sie per Definition keine Souveränität. Sie lassen Unternehmenswert zu irgendeinem Modellunternehmen irgendwo abfließen.")

Der Hantel-Effekt: Startups und Großunternehmen stehen vor unterschiedlichen KI-Herausforderungen. Kleine Unternehmen, die neu anfangen, können mit dem Wissen um diese Werkzeuge bauen. Große Organisationen haben Beziehungen, Daten und Know-how – aber wenn sie das nicht mit einer neuen Produktionsfunktion übersetzen, werden sie stecken bleiben. "The change management challenge for large organizations is going to be bigger. The structural challenge for small organizations of how to overcome scale issues is going to be harder." („Die Change-Management-Herausforderung für große Organisationen wird größer sein. Die strukturelle Herausforderung für kleine Organisationen, Skalenprobleme zu überwinden, wird schwieriger sein.")

Zentrale Erkenntnisse

• Tokens pro Dollar pro Watt – Die Kennzahl, die das BIP-Wachstum bestimmen wird; Länder brauchen effiziente Token-Produktion und -Konsum
• Token-Fabriken überall – Wie Stromnetze muss eine allgegenwärtige KI-Infrastruktur global aufgebaut werden
• Gesellschaftliche Erlaubnis erforderlich – KI muss reale Ergebnisse verbessern (Gesundheit, Bildung, Effizienz), sonst riskiert sie den Verlust ihrer Legitimität
• Umkehrung des Informationsflusses – KI macht Hierarchien flacher; Informationen sickern nicht mehr durch Abteilungen nach oben
• Mindset-Skillset-Dataset – Die Formel für KI-Adoption: Ändern Sie Ihre Denkweise, bauen Sie die Fähigkeiten auf, dann gestalten Sie den Kontext
• Unternehmenssouveränität = implizites Wissen – Die echte Souveränitätsfrage ist, ob Unternehmen ihr Wissen in Modellen einbetten können, die sie kontrollieren
• Hantel-Adoption – Startups passen sich leicht an; Großunternehmen haben Assets, stehen aber vor Change-Management-Herausforderungen
• Qualifizierung ist der limitierende Faktor der Diffusion – Wie breit Menschen in KI geschult sind, bestimmt, wie schnell sich Vorteile verbreiten

Implikationen für die KI-Adoption in Unternehmen

Nadella rahmt die KI-Transformation grundlegend als Diffusionsproblem, nicht als Technologieproblem. Die Modelle entwickeln sich schnell weiter – die Frage ist, ob Organisationen, Branchen und Länder KI-Fähigkeiten schnell genug aufnehmen und in echte Ergebnisse übersetzen können. Für Unternehmen bedeutet das, dass der Wettbewerbsvorteil nicht darin liegt, welche Modelle man nutzt, sondern wie tief man das einzigartige Wissen und die Workflows der Organisation in KI-Systeme einbetten kann. Die Unternehmen, die „Context Engineering" beherrschen – also die Einspeisung des impliziten Wissens, das ihr Geschäft einzigartig macht, in die KI – werden Wert schaffen. Diejenigen, die KI als generisches Werkzeug behandeln, werden ihren Wettbewerbsvorteil an Modellanbieter verlieren.