In jüngsten Äußerungen erklärte Putin mit Blick auf den Krieg, den er gegen die Ukraine führt, die sich mit immer... Michael Schmid http://www.lebenshaus-alb.de

Julian Assange äußert sich zum ersten Mal seit seiner Freilassung.

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Israels Ideologie des Völkermords muss konfrontiert und gestoppt werden.

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Die verhängten EU-Strafzölle auf die Einfuhr von Elektroautos aus China bewirken Gegenmaßnahmen.
Französische Produkte im Wert von 1,7 Mrd. Euro werden mit zusätzlichen Einfuhrzöllen belegt.
Zoll-Erhebungen auf europäische Automobile sind als ein weiterer Schritt zu erwarten.

Nach dem Beschluss der EU zur Verhängung von Strafzöllen auf die Einfuhr von Elektroautos aus China[1] reagiert die Volksrepublik mit ersten Gegenmaßnahmen. Ab Freitag müssen Importeure europäischen Branntweins beim chinesischen Zoll eine Kaution von voraussichtlich 30 Prozent „Sicherheitsgebühren“ für Importe nach China hinterlegen.
Die chinesischen Behörden sind offenbar zu der Ansicht gelangt, bei der Herstellung von Brandy in der EU werde Preisdumping betrieben.[2] Der Schritt trifft nahezu ausschließlich Frankreich, das im vergangenen Jahr Cognac im Wert von 1,7 Milliarden Euro in die Volksrepublik exportierte.[3] Die Antidumping-Zölle betreffen in wenigen Tagen die Hersteller der Marke Martell mit Aufschlägen von 30,6 Prozent, 38 1, Prozent für Rémy Martin und 39 Prozent für Hennessy.

Vertreter der Handelskammer der Europäischen Union zeigten sich von der Ankündigung der Anti-dumping-Maßnahme enttäuscht und forderte die Europäische Kommission auf, ihre Bemühungen zu verdoppeln, um dringend eine Verhandlungslösung mit ihren chinesischen Partnern zu finden.[4]

China führte im vergangenen Jahr Milchprodukte im Wert von rund 211,5 Millionen Euro vor allem aus Frankreich ein, während die Einfuhr von Schweinefleisch für 1,5 Mrd. Euro überwiegend aus Spanien kam, den Niederlanden (620 Millionen Euro), Dänemark (608 Millionen Euro) und Frankreich (363 Millionen Euro).

China hat ergänzend zu den verhängten Gegenmaßnahmen auch eine Anti-Dumping-Untersuchung eingeleitet, die sich auf Milchprodukte und Schweinefleisch aus der EU richtet. Von einem solchen Schritt hatte China zu Beginn des Jahres noch  abgesehen, obwohl die Handelspraxis europäischer Unternehmen die Handelsbeziehung zu China schon deutlich belastete.

„Dahinter steht ohne Zweifel die Doktrin der amerikanischen Neocons*, die mit allen Mitteln verhindern wollen, dass China auch nur an der amerikanischen Hegemonie kratzt. Aber die Angst vor der chinesischen Gefahr würde ohne die vermutete ökonomische Bedrohung nicht glaubwürdig sein.“ [8]

Nach Auffassung von Flassbeck ist das Dogma der Freihandelsdoktrin, nach dem sich die Entwicklungsländer auf die Herstellung arbeitsintensiver Produkte beschränken sollen, durch nichts zu rechtfertigen. Es werde als Rechtfertigung von Protektionismus missbraucht und führe auf diese Weise dazu, dass die Schwellenländer schnell und erfolgreich aufholen. Der Ökonom Heiner Flassbeck führt dazu weiter aus, dass es bisher westliche Unternehmen waren, die von den riesigen absoluten Vorteilen des Handels mit China profitierten. So seien durch Direktinvestitionen seit der Öffnung Chinas über viele Jahre gewaltige Effekte ausgelöst worden zugunsten europäischer Unternehmen.  Er führt aus, dass der chinesische Handel bisher zum großen Teil von westlichen Unternehmen betrieben wurde, die ihren Standort in China hatten. Vor zehn Jahren waren noch 60-70 % der gesamten Exporte Chinas nicht die Exporte originär chinesischer Unternehmen, sondern Exporte ausgelagerter westlicher Unternehmen.[9]

„Nun, da auch originär chinesische Unternehmen mit der Hilfe modernster Technologie und immer noch relativ günstiger Löhne (weil die durchschnittliche gesamtwirtschaftliche Produktivität in China immer noch relativ niedrig ist) selbst diese absoluten Vorteile nutzen, treten die westliche Laienspieler auf den Plan und behaupten, es könnten ja nur staatliche Subventionen sein, die die chinesischen Produkte so günstig machten.

So lange westliche Unternehmen die absoluten Vorteile Chinas nutzten, um in der Welt zu Niedrigstpreisen zu verkaufen (oder übermäßig hohe Gewinne zu machen) war alles in Ordnung, nun, da die Unternehmen aus dem Schwellenland das Gleiche tut, muss man mit an den Haaren herbeigezogenen Argumenten dagegenhalten.

Absurder kann Politik nicht mehr sein. [10]

Der Anteil deutscher Marken am Automobilmarkt in China lag im Jahr 2020 noch bei 26,5 Prozent, während der Anteil im Jahr 2020 auf 20,7 Prozent zurückgegangen ist.
Vor allem aber bricht der Gewinn ein; VW verdiente in seinen Joint Ventures im Jahr 2018 noch 4,6 Mrd. Euro, während sich der Gewinn im Jahr 2023 auf 2,6 Mrd. Euro belief und im ersten Halbjahr 2024 sogar nur bei 0,8 Milliarden Euro lag.
Bei Mercedes-Benz brach der Gewinn im ersten Halbjahr um 15 Prozent auf 645 Millionen Euro ein. Lediglich BMW konnte die rasch sinkenden Verbrenner-Stückzahlen durch ein Plus bei Elektroautos um 20 Prozent ausgleichen.[11]
Die EU-Entscheidung kommentieren deutsche Autokonzerne mit den Worten, dass es ein fatales Signal für die europäische Autoindustrie sei. [12]  Der VW-Chef verlangt, die Suche nach einer Verhandlungslösung fortzusetzen.

Die Zeichen stehen auf Einstieg in einen Handelskrieg, der am Ende vor allem die Verbraucher der handelstreibenden Länder belasten wird.

 

 

Quellen:

[1] https://www.isw-muenchen.de/online-publikationen/texte-artikel/5306-eu-und-der-gewollte-handels-protektionismus-zollerhebung-auf-chinas-e-fahrzeuge

[2] China verhängt Anti-Dumping-Maßnahmen auf EU-Brandy. handelsblatt.com 08.10.2024.

[3] Philip Blenkinsop: EU presses ahead with Chinese EV tariffs after divided vote. reuters.com 04.10.2024.

[4] https://www.scmp.com/economy/global-economy/article/3281557/china-hits-out-eu-brandy-threat-signals-car-probe-days-after-ev-tariff-vote

[5] https://www.german-foreign-policy.com/news/detail/9711

[6] A.a.O. https://www.isw-muenchen.de/online-publikationen/texte-artikel/5306-eu-und-der-gewollte-handels-protektionismus-zollerhebung-auf-chinas-e-fahrzeuge

[7] A.a. O. https://www.german-foreign-policy.com/news/detail/9711

[8] https://www.relevante-oekonomik.com/2024/10/07/china-und-die-leyen-spieler/
*) Als Neocons werden die Vertreter des Neokonservatismus bezeichnet, eine politische Bewegung, die in den 1960er Jahren in den Vereinigten Staaten entstand und die amerikanische Außenpolitik insbesondere in den letzten Jahrzehnten maßgeblich beeinflusst hat.

[9] A.a. O. https://www.relevante-oekonomik.com/2024/10/07/china-und-die-leyen-spieler/

[10] Ebd.

[11] A.a. O. https://www.german-foreign-policy.com/news/detail/9711

[12]  VW-Chef fordert Investitionen statt China-Zölle. handelsblatt.com 07.10.2024.

 

Vor knapp 15 Jahren stützte sich der Handel im Internet fast ausschließlich auf Finanzinstitute (Banken), die als vertrauenswürdige Dritte elektronische Zahlungen abwickeln.
Dem Ruf nach einem elektronischen Zahlungssystem, das auf kryptografischen Beweisen statt auf Vertrauen basiert und ermöglichte, direkt Geschäfte miteinander zu tätigen, folgte die Entwicklung von Bitcoin.

Die wichtigste technologische Innovation hinter Kryptowährungen ist die Blockchain, die alle Transaktionen für jede einzelne Währungseinheit enthält. Sie unterscheidet sich von bestehenden (physischen oder digitalen) Hauptbüchern dadurch, dass sie elektronisch und dezentralisiert ist, d. h. es gibt keine zentrale Behörde, die die Gültigkeit von Transaktionen überprüft. Auf der Grundlage eines kryptographischen Nachweises wird eine Überprüfung verwendet, wobei verschiedene Mitglieder des Netzwerks für eine kurze Zeit „Blöcke“ von Transaktionen überprüfen.
Der Anreiz dafür ist eine Vergütung in Form der neu „geprägten“ Kryptowährung für das erste Mitglied, das die Verifizierung vornimmt. Nur wenige Menschen verstehen die technischen Feinheiten einer Kryptowährung. 

 

Eine einfache Definition:
„ Kryptowährung ist eine digitale Währung, die in einem offenen und dezentralen elektronischen Zahlungssystem gespeichert ist“[5]

Bitcoins und ähnliche Kryptowährungen sind schnell zu einem Spekulationsobjekt geworden, während die ursprüngliche Idee darin bestand, ein sicheres Zahlungssystem im Internet bereitzustellen. Der Anstieg der Nachfrage wird im Wesentlichen dadurch bestimmt, dass Bitcoins ein Vehikel für Steuerhinterziehung und andere kriminelle Aktivitäten sind, da Schwarzmarkt- und andere illegale Transaktionen nicht auf Kreditkartenabrechnungen erscheinen und das Geld, mit dem Bitcoins gekauft wurden, anonym ist.
Aus diesem Grund sind sie für Spekulationen geeignet. Und aus diesem Grund tendiert die langfristige Preisbewegung nach oben und die kurzfristige Bewegung setzt sich aus wilden Preisschwankungen und Booms und Pleiten zusammen. Die Preise von Bitcoin und anderen Kryptowährungen werden durch spekulative Investitionen ohne unmittelbare Ursache und Wirkung in der Real- oder Finanzwirtschaft bestimmt. Laut einer Studie der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) über Investoren werden „Kryptowährungen nicht als Alternative zu Fiat-Währungen oder regulierten Finanzierungen gesucht, sondern sind stattdessen ein digitales Spekulationsobjekt in der Nische“.[7]

Spekulation ist dem Kapitalismus inhärent, nimmt aber wie andere Finanzaktivitäten in Zeiten wirtschaftlicher Malaise und Krisen zu, d. h. wenn die Rentabilität in den produktiven Sektoren sinkt und das Kapital in unproduktive und finanzielle Sektoren abwandert, in denen die Profitrate höher ist.
Der Erfolg und die Expansion von Bitcoins  sind gesellschaftlich bedingt,  sie sind zur Wahrnehmung des Bedürfnisses des Kapitals geworden, noch ein weiteres finanzielles Ventil für sinkende Rentabilität zu finden.

 

Quelle:  tradingeconomics.com

Ist Bitcoin eine neue Form von Geld?

Der Treiber hinter dem Bitcoin und anderen konkurrierenden Kryptowährungen war das Internet und das Wachstum des internetbasierten Handels und der Transaktionen.
Das Internet hat einen Bedarf an kostengünstigen, anonymen und schnell überprüfbaren Transaktionen für den Online-Tauschhandel geschaffen, und als Folge davon sind schnelle Abwicklungsmethoden für den Austausch entstanden.

Auch Bitcoin stellt wie Geld einen Wert dar, d. h. es hat Kaufkraft. Aber bedeutet das, dass es Geld ist? Die Hauptfunktion von Geld besteht darin, einen Wert darzustellen. Die Darstellung eines Wertes ist zwar notwendig, reicht aber nicht aus, um Geld zu sein.

Insofern sie als Zahlungsmittel fungieren, können Bitcoins mit Geld verglichen werden. Als Wertaufbewahrungsmittel und Rechnungseinheit sind sie jedoch aufgrund ihres spekulativen Charakters weit davon entfernt, diese beiden charakteristischen Merkmale vollständig zu erfüllen. Derzeit funktioniert es nur in äußerst begrenztem Umfang als Geld. Bitcoins sind aufgrund der sehr hohen Preisschwankungen und der Tatsache, dass Regierungen ihren Preis nicht garantieren, kein sehr guter Wertspeicher. Aus den gleichen Gründen sind sie keine zuverlässige Rechnungseinheit.

Der spekulative Charakter von Kryptowährungen beeinträchtigt nicht nur ihre Funktion als Wertaufbewahrungsmittel, sondern auch ihre Funktion als Recheneinheit. Damit Verträge das tun, wozu sie gedacht sind – nämlich Aspekte der Zukunft festzuschreiben –, müssen die Parteien ein gewisses Vertrauen in die zukünftige Bedeutung der in sie eingeschriebenen Zahlen haben.
Die Preise für Kryptowährungen sind, abgesehen von wilden kurzfristigen Schwankungen, in die Höhe geschossen. Dies ist zum einen auf das begrenzte Angebot und zum anderen auf die steigende Nachfrage als spekulatives Finanzvermögen zurückzuführen. Da Anleger jedoch dazu neigen, sie zu halten, anstatt sie auszugeben, ist ihre Funktion als Tauschmittel stark eingeschränkt. Die Volatilität kann durch Finanzinstrumente wie Terminkontrakte reduziert werden. Im Jahr 2018 führte die Chicago Mercantile Exchange (CME), die größte Terminbörse der Welt, die Bitcoin-Terminkontrakte ein[8]

Dennoch können Kryptowährungen auf den Weltmärkten nicht zu Geld werden.
 Eine internationale Währung muss mindestens vier Grundbedingungen erfüllen:
- Sie muss einen langfristig stabilen Wert haben;
- es muss ein ausreichendes Volumen vorhanden sein, um den Bedarf des internationalen Handels mit Waren, Dienstleistungen und Finanzanlagen zu decken,
- die Transaktionskosten müssen niedrig sein, mit geringen Unterschieden zwischen Geld- und Briefkursen und hoher Liquidität und
- es muss einen stabilen Emittenten geben, der die Währung garantiert.
Auf dieser Grundlage wählen die Marktteilnehmer aus, welche Währung im Welthandel am besten geeignet ist, und es ist keine supranationale Behörde erforderlich. Diese Bedingungen gelten sowohl für Waren- als auch für Papiergeld. Für Papiergeld muss es einen Emittenten geben, da die Währung eine Verpflichtung gegenüber dem Inhaber impliziert.

Bitcoin erfüllt jedoch keine dieser vier Bedingungen.
Erstens weist es eine größere Volatilität auf als jede andere vorherrschende Währung in der Geschichte. Preisänderungen von mehreren zehn Prozent innerhalb weniger Tage sind an der Tagesordnung. Zweitens gibt es einen vorgegebenen Höchstbetrag, der geschaffen werden kann. Wenn sie den Bedarf eines wachsenden internationalen Handels decken soll, muss der relative Wert der Währung steigen, was sie noch instabiler macht. Drittens sind die Transaktionskosten hoch; Transaktionen dauern lange und das System kann nur eine begrenzte Anzahl pro Zeitraum verarbeiten.  
Aus diesen Gründen können Kryptowährungen derzeit nur als eine embryonale Form von Geld betrachtet werden. Es ist noch ein langer Weg, bis sie die gleiche Reichweite wie nationale Währungen haben werden. Kurzfristig sind die Hindernisse fast unüberwindbar. Bitcoin ist auf Menschen mit Internetverbindung beschränkt. Das bedeutet, dass Milliarden von Menschen von diesem Prozess ausgeschlossen sind, obwohl das mobile Banking in den Dörfern und Städten der „Schwellenländer“ zugenommen hat.

Bisher ist es fast unmöglich, mit Bitcoin viel zu kaufen. Weltweit werden etwa drei Bitcoin-Transaktionen pro Sekunde durchgeführt, im Vergleich zu 9.000 Visa-Kreditkarten-transaktionen pro Sekunde.[9]

Und die Einrichtung einer „Wallet“ für Bitcoin-Transaktionen im Internet ist immer noch ein schwieriges Unterfangen. Spezialisierte Agenturen könnten jedoch ihre Dienste anbieten (und tun dies bereits). Letztendlich müssen Anleger möglicherweise keine Bankgebühren, sondern die Gebühren der Vermittler zahlen, wodurch einer der vermeintlichen Vorteile für Anleger zunichte gemacht wird. Außerdem können Bitcoin- und andere Krypto-Transaktionen nur 200 Millionen pro Jahr erreichen, was nur ausreicht, damit jeder Mensch auf der Erde in seinem ganzen Leben zwei Transaktionen durchführen kann.

Außerdem erfordert das Bitcoin-Mining spezielle Ausrüstung sowie erhebliche Stromkosten, sodass Miner ihre Technologie- und Energieinvestitionen ausbalancieren müssen. Das bedeutet, dass Bitcoin zunehmend nur dann als alternativer Ersatz für die Weltwährung funktionieren könnte, wenn das Mining zu einem großen Geschäft wird.
Und das bedeutet, dass es früher oder später große Unternehmen geben wird, die in den Händen kapitalistischer Unternehmen sind und die möglicherweise in der Lage sein werden, den Bitcoin-Markt zu kontrollieren.[10]
Außerdem würde Bitcoin, wenn es als praktikables Zahlungsmittel für die Zahlung von Steuern an die Regierung dienen sollte, eine Art Preisverhältnis zur bestehenden Fiat-Geldmenge erfordern. Die Regierungen werden also weiterhin bestehen bleiben. Tatsächlich hat China im Jahr 2021 das Krypto-Mining vollständig verboten.

Außerdem ist der Energieverbrauch enorm.[11] Das Bitcoin-Mining verbraucht bereits mehr Energie für die Computerleistung als Irland pro Jahr verbraucht. Die Temperaturen in der Nähe von Rechenzentren sind in die Höhe geschossen. Vielleicht könnte diese Wärme ökologisch genutzt werden, aber die Unrentabilität eines solchen Energierecyclings könnte die Expansion von Bitcoin durchaus „blockieren“.
 Aufgrund dieser enormen Ressourcenverschwendung ist die einzige vernünftige Option, Bitcoins ganz zu verbieten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es große Nachteile hätte, wenn die Wirtschaft auf Kryptowährungen statt (oder zusammen mit) nicht konvertierbarem Papiergeld basieren würde.
Der Staat würde eines seiner grundlegenden Instrumente zur Krisenbekämpfung, die Geldpolitik, verlieren, und die zunehmende Instabilität, die Kryptowährungen innewohnt, würde sich proportional zu ihrem Anstieg auf den realen und den Finanzsektor auswirken. Da sie durch nichts gedeckt sind und aus den oben genannten Gründen, sind Bitcoins nicht als Geld (oder Geldersatz) geeignet.

Angeblich haben Kryptowährungen nun ihr Image, mit Betrügern, Schwindlern und wilder Spekulation in Verbindung gebracht zu werden, abgelegt und gehören nun zum „seriösen Teil“ der Finanzwelt. Der jüngste Fall Friedman hat gezeigt, dass dies ein Witz ist –  zusammen mit einer Reihe anderer solcher "Friedmans" im letzten JAhrzehnt des Aufstiegs von Kryptowährungen. [14] Sam Bankman-Fried leitete einen äußerst erfolgreichen FTX-Bitcoin-Hedgefonds, der angeblich Millionen für seine Kunden erwirtschaftete. Aber Friedman wurde schließlich entlarvt und wegen Diebstahls von 8 Milliarden Dollar von seinen FTX-Kunden verurteilt. Es wurde festgestellt, dass er Kundengelder in Milliardenhöhe in den Schwester-Hedgefonds von FTX, Alameda Research, umgeleitet hatte, um diesen liquide zu halten und sich mit dem Geld seiner Kunden zu bereichern. Friedman führte ein gutes Leben und gab mehr als 200 Millionen Dollar für Immobilien auf den Bahamas und für spekulative Investitionen aus.[15] "Sam Bankman-Fried hat einen der größten Finanzbetrugsfälle in der amerikanischen Geschichte begangen – ein milliardenschweres , das ihn zum König der Kryptowährungen machen sollte – aber auch wenn die Krypto-Währungsbranche neu ist und Akteure wie Sam Bankman-Fried neu sind, ist diese Art von Korruption so alt wie die Zeit selbst“, sagte der US-Staatsanwalt Damian Williams aus Manhattan nach der Verurteilung. “In diesem Fall ging es immer um Lügen, Betrug und Diebstahl, und dafür haben wir keine Geduld.“

All dies beweist, dass Bitcoin und andere Kryptowährungen nicht näher an der allgemeinen Akzeptanz als Geld sind als zu dem Zeitpunkt, als sie erstmals auf den Markt kamen. Sie bleiben Teil der spekulativen digitalen Finanzwirtschaft.

Sie werden keine Fiat-Währungen ersetzen, bei denen die Versorgung von Zentralbanken und Regierungen als Hauptumtauschmittel kontrolliert wird. *) Spekulation ist dem Kapitalismus inhärent, nimmt aber wie andere Finanzaktivitäten in Zeiten wirtschaftlicher Malaise und Krisen zu, d.h. wenn die Rentabilität in den produktiven Sektoren sinkt und das Kapital in unproduktive und finanzielle Sektoren abwandert, in denen die Profitrate höher ist. Dies ist der Grund für die Entstehung und den Aufstieg des Krypto-Marktes. Der aktuelle Einbruch dieses Marktes zeigt, was passiert, wenn Investoren aufgrund einer drohenden Verlangsamung oder gar Rezession in der „realen“ Wirtschaft mit sinkenden Gewinnen rechnen.[16]

Aber das Kapital ignoriert die Blockchain-Technologie nicht. Wie jede andere Innovation versucht es vielmehr, sie unter seine Kontrolle zu bringen. Trotz der oben genannten Nachteile können gegenseitige verteilte Ledger (MDLs) in der Blockchain-Technologie eine elektronische öffentliche Transaktionsaufzeichnung von Integrität ohne zentralen Eigentümer bereitstellen. Die Möglichkeit, über eine global verfügbare, überprüfbare und nicht manipulierbare Datenquelle zu verfügen, bietet jedem, der vertrauenswürdige Drittanbieterdienste bereitstellen möchte, d. h. den meisten Finanzdienstleistungs-unternehmen, die Möglichkeit, dies kostengünstig und zuverlässig zu tun. Tatsächlich ist dies der Weg, den große Banken und andere Finanzinstitute einschlagen. Sie sind daran interessiert, die Blockchain-Technologie zu entwickeln, um Kosten zu sparen und Internet-Transaktionen zu kontrollieren.

Da die Verwendung von Bargeld zunehmend eingeschränkt wird, sind wir bereits auf eine Handvoll großer Banken angewiesen, um unser Geld zu verwalten und Zahlungen zu tätigen, während Visa und Mastercard den Kartenmarkt fast vollständig dominieren. 98 Prozent der im Vereinigten Königreich ausgestellten Debitkarten sind inzwischen Visa-Karten.
Im Prinzip sollte jede digitale Währung die Bezahlung von Waren und Dienstleistungen einfacher und billiger machen, sodass die Menschen nicht mehr mit großen Mengen an Bargeld herumlaufen müssen (z. B. wenn sie mit dem Koffer in ein anderes Land fliegen). Und mit Bargeld kann man nicht online bezahlen. Dies ist einer der Gründe, warum die physische Währung als effizientes Zahlungsmittel im digitalen Zeitalter an Attraktivität verliert.
Die zunehmende Verbreitung von Online-Shopping und digitalen Zahlungen ging in den letzten anderthalb Jahrzehnten mit einem stetigen Rückgang der Bargeldnutzung einher.
 Im Großen und Ganzen hat die Digitalisierung der Wirtschaftstätigkeit tiefgreifende Auswirkungen darauf, wie Menschen für Dinge bezahlen.

Die folgenden Graphiken zeigen zum einen die stetig ansteigenden online Käufe seit 2018 bis 2021 und  ein Vergleich der abnehmenden  Bargeldtransaktionen in den Niedertlanden im Vergleich zu Deutschland.

 

 

Die meisten Menschen sehen keinen Unterschied zwischen Bargeld und digitalen Zahlungen, abgesehen von der offensichtlichen Tatsache, dass beim Bezahlen mit Bargeld physisches Geld ausgetauscht wird, bei digitalen Transaktionen jedoch nicht. Es gibt aber auch einen subtileren Unterschied.
Bargeld ist öffentliches Geld – es ist eine Verbindlichkeit der Zentralbank und somit vollkommen sicher,
Digitales Geld stammt im Gegensatz dazu dem privaten Sektor, meist in Form von Bankeinlagen. Obwohl es sich um eine Verbindlichkeit eines privaten Unternehmens handelt, kann von Banken ausgegebenes Geld dank Finanzregulierung und Einlagensicherung immer zum Nennwert in Bargeld umgetauscht werden. Deshalb halten die Menschen es für sicher und nützlich als Zahlungsmittel.

Die rückläufige Verwendung von Bargeld und das Potenzial für eine wachsende Rolle neuer Geldformen außerhalb des regulierten Bankensektors haben zu Forderungen nach der Einführung einer digitalen Version von Bargeld geführt, die oft als digitale Zentralbankwährung (CBDC) bezeichnet wird. Es gibt mindestens drei Hauptargumente, die diese Forderungen stützen.

- Erstens spielen öffentliche Gelder eine besondere Rolle als Anker des Währungssystems. Die Menschen sind bereit, Zahlungen in privaten Geldern (Kreditkarten und Banküberweisungen) zu akzeptieren, weil sie wissen, dass diese leicht in absolut sichere öffentliche Gelder (Bargeld) umgetauscht werden können. Wenn Bargeld jedoch nicht mehr weit verbreitet ist, verliert das Versprechen der perfekten Konvertibilität an Bedeutung. In diesem Szenario würde eine digitale Version von Bargeld die Fortführung des derzeitigen Währungssystems sicherstellen.

- Zweitens trägt die Ausgabe von CBDC dazu bei, die Kontrolle der Zentralbank über die Währung zu bewahren[17]. Dank ihrer globalen Reichweite könnten digitale Plattformen zu großen Emittenten von privatem digitalem Geld werden. Wenn in einem extremen Szenario privates Geld öffentliches Geld als Währungseinheit in Verträgen und Transaktionen (die „Rechnungseinheit“) verdrängt, kann die Zentralbank keine wirksame Geldpolitik mehr betreiben oder die Finanzstabilität durch ihr Handeln als Kreditgeber der letzten Instanz (Lender of Last Resort) gewährleisten. Eine CBDC könnte ein solches Szenario verhindern, indem sie eine öffentliche Version des digitalen Geldes anbietet, um die Nachfrage zu decken.

- Drittens könnte eine CBDC dazu beitragen, die Privatsphäre zu schützen. Privatunternehmen versuchen in der Regel, von den personenbezogenen Daten zu profitieren, die sie sammeln können, wenn Menschen digitale Zahlungen tätigen, was von vornherein von deren Nutzung abhalten kann – ein ineffizientes Ergebnis. Eine CBDC könnte so konzipiert werden, dass sie den Nutzern mehr Kontrolle über ihre Daten gibt, z. B. darüber, ob sie personenbezogene Daten an Dritte weitergeben, um stärker personalisierte Dienstleistungen zu erhalten. Dies kann die Effizienz und das Wohlergehen in der digitalen Wirtschaft fördern.[18]

Die Debatte über digitale Währungen der Zentralbanken hat an Fahrt aufgenommen.
Laut einer aktuellen Umfrage der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) untersuchen fast alle befragten Zentralbanken aktiv das Potenzial für eine CBDC.[19] In gewisser Weise ist die Einführung von digitalem Bargeld eine natürliche Entwicklung, die mit vielen anderen Aspekten des Lebens in Einklang steht, die sich in die digitale Sphäre verlagern.[20]

Die möglichen Auswirkungen einer Gesellschaft ohne öffentliches Geld sind seit langem ein Diskussionsthema, das Bedenken hinsichtlich der Aufrechterhaltung seiner Schlüsselrolle im Zahlungsverkehr aufwirft. Im digitalen Zeitalter sind diese Diskussionen in Zentralbanken und der Wissenschaft wieder aufgekommen.
Das Eurosystem bereitet sich nun auf die mögliche Entwicklung eines digitalen Euros neben dem Bargeld vor, dessen Verwendung rückläufig ist.

Laut einer 2019 von der Bundesbank veröffentlichten Studie entfielen 2018 in China – der zweitgrößten Volkswirtschaft der Welt – nur 20 % der Zahlungen auf Bargeld.
China war die erste große Volkswirtschaft, die eine Blockchain-basierte digitale Version ihrer Währung, den Cyber-Yuan, für Transaktionen einführte. Die schwedische Zentralbank, die Riksbank, gab bekannt, dass ihr aktuelles Pilotprojekt noch mindestens ein Jahr dauern wird, bis die e-krona einsatzbereit ist. Eine digitale Kryptowährung der USA würde riesige Mengen an internationalen Währungen einsammeln, die dann gewinnbringend investiert werden könnten. Die anderen Länder könnten, wenn sie stark genug sind, ihre eigenen Kryptowährungen einführen, um sowohl internationale Währungen (insbesondere starke) zu gewinnen als auch die finanzielle Vormachtstellung der USA einzuschränken. Dies scheint der Grund für den Schritt der chinesischen Regierung zu sein, eine „Digital Currency Electronic Payment (DC/EP)“ einzuführen, eine Zahlungsvereinbarung für digitale Renminbi (RMB), auch e-CNY (oder e-Yuan) genannt. Der e-CNY wird von der People's Bank of China (PBC) ausgegeben und von autorisierten Betreibern wie Geschäftsbanken, Zahlungsdienstleistern und anderen privatwirtschaftlichen Institutionen betrieben und umgetauscht.

Die USA sind zurückhaltender, da der Dollar im amerikanischen Finanzwesen die weltweit führende Währung ist. Der Vorsitzende der US-Notenbank, Jerome Powell, sagte, dass es keine Eile gebe, eine digitale Zentralbankwährung zu entwickeln. Nachdem er Kryptowährungen als „äußerst volatil und daher nicht wirklich nützliche Wertanlagen, die durch nichts abgesichert sind“ abgetan hatte, fuhr Powell fort: „Es handelt sich eher um einen spekulativen Vermögenswert, der im Wesentlichen ein Ersatz für Gold und nicht für den Dollar ist.“[21] Dennoch ist die Boston Fed eine Partnerschaft mit dem Massachusetts Institute of Technology eingegangen, um eine mehrjährige Studie zur Entwicklung einer digitalen Zentralbankwährung durchzuführen.[22]

Anstatt Investoren vor den räuberischen Krypto-Systemen zu schützen, haben Finanzaufsichtsbehörden und Vollstreckungsbehörden erst dann eingegriffen, als  "es an der Zeit war, die Scherben aufzusammeln und die Trümmer der zerschalgenen Investitionen von Millionen MEnschen zu durchkämmen". [23]
Von Krypto-Unternehmen finanzierte Politiker haben dazu beigetragen, die Regulierung zu blockieren. Der US-Kongress hat einen Gesetzesentwurf nach dem anderen blockiert, da die Industrie darauf drängt, den aktuellen Zustand der laxen Regulierung mit Ausnahmeregelungen und Schlupflöchern festzuschreiben.

Einmal mehr hat die Regulierung Finanzspekulationen, Zusammenbrüche und Betrügereien nicht verhindern können. Regulierungsbehörden und Gesetzgeber haben es versäumt, Änderungen vorzunehmen, um die Öffentlichkeit proaktiv zu schützen, während sie Krypto-Firmen erlauben, Werbung zu machen und neue Kunden zu werben, die weitaus wahrscheinlicher als Opfer eines weiteren Zusammenbruchs enden werden, als dass sie die nächsten Krypto-Millionäre werden.
 Wie viele Menschen müssen noch wie viel Geld verlieren, bevor wir aufhören, den Lügen einer Branche zu glauben, die das Vertrauen und die Hoffnung der Menschen auf finanzielle Wunder ausgenutzt hat, nur um sie dann bei einem Misserfolg nach dem anderen auf den Boden zu werfen?“

 
Karl Marx:
 „Die beiden dem Kreditsystem immanenten Merkmale sind einerseits die Entwicklung des Anreizes zur kapitalistischen Produktion, von der Bereicherung durch Ausbeutung der Arbeit anderer bis hin zur reinsten und kolossalsten Form von Glücksspiel und Betrug.“[24]

 

Der Finanzsektor macht also genauso weiter wie bisher und betreibt Spekulationen, und die Regulierungsbehörden können und wollen ihn nicht stoppen.
Das  Bankwesen sollte eine öffentliche Dienstleistung für Haushalte und kleine Unternehmen sein, um Einlagen entgegenzunehmen und Kredite zu vergeben – und nicht die Finanzierung eines riesigen Finanzkasinos, in dem Kriminelle und Betrüger unsere Lebensgrundlagen verspielen.[25]

Eine digitale Währung sollte in ihren Abläufen transparent sein und die Privatsphäre Ihrer Daten wahren.
Was wir wirklich brauchen, ist eine demokratische Kontrolle der Finanzinstitute und die Übernahme von Megatechnologieunternehmen wie Facebook, Google und Amazon. Regierungen sollten dann technologische Innovationen nutzen, um eine internationale digitale Währung zu entwickeln, die im öffentlichen Interesse kontrolliert und betrieben wird. Eine solche öffentliche digitale Währung würde jedoch eine gemeinsame Eigentümerschaft und Kontrolle von Finanzinstituten und digitalen Monopolen erfordern. In der Zwischenzeit wird der US-Dollar regieren.

In einer kapitalistischen Wirtschaft ist Geld die Repräsentation, ein Symbol für Wert. Es handelt sich also um eine gesellschaftlich bestimmte Darstellung der gesellschaftlichen Produktionsverhältnisse, des Privateigentums an den Produktionsmitteln (und damit um eine Darstellung der Ausbeutung). Als solches kann Geld keine sozialistischen Produktionsverhältnisse darstellen. Selbst wenn der Austausch auf der Grundlage von Bitcoins universell werden sollte, würden Bitcoins nur zum Kauf von kapitalistisch produzierten Waren und vom Kapital zum Kauf von Arbeitskraft verwendet werden.
Sie würden zu einer neuen Darstellung der Ausbeutung werden.

Quellen:

*) Anmerkung: Fiat-Geld ist ein gesetzliches Zahlungsmittel, das seinen Wert nicht durch physische Güter wie Gold oder Silber erhält, sondern durch das Vertrauen der Nutzer und die Wirtschaftspolitik der ausgebenden Regierung

[5] (Huberman et al., 2017).

[7] R. Auer und D. Tercero-Lucas, „Distrust or Speculation? The Socioeconomic Drivers of US Cryptocurrency Investments, BIS Working Paper 951, Juli 2021, www.bis.org/publ/work951.pdf

[8] CME Group (Anzeige der CME).

[9] https://towardsdatascience.com/the-blockchain-scalability-problem-the-race-for-visa-like-transaction-speed-5cce48f9d44

[10] https://cointelegraph.com/news/bitcoin-halving-btc-mining-centralization

[11] https://hbr.org/2021/05/how-much-energy-does-bitcoin-actually-consume

[12] https://www.coinspeaker.com/jpmorgan-tether-dominance-risks-crypto

[13] Group of Thirty, „Digital Currencies and Stablecoins Risks, Opportunities, and Challenges Ahead, Juli 2020

[14] https://nymag.com/intelligencer/article/barry-silbert-is-the-crypto-worlds-new-villain.html

[15] https://apnews.com/article/sam-bankman-fried-ftx-fraud-timeline-be13e3fc0e074e2edd50ba59d1f8960e

[16] https://thenextrecession.wordpress.com/2021/04/09/financial-fiction-part-two-the-new-ones-spacs-nfts-cryptocurrencies

[17] (Brunnermeier et al. 2019).

[18] (Ahnert et al. 2022b).

[19] (Kosse und Mattei 2022).

[20] (Panetta, 2021).

[21] https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/powell20240823a.htm

[22] https://www.bostonfed.org/publications/one-time-pubs/project-hamilton-phase-1-executive-summary

[23] https://www.theguardian.com/global/commentisfree/2024/mar/28/sam-bankman-fried-prison-crypto-regulation

[24] https://www.marxists.org/archive/marx/works/1894-c3/ch27.htm

[25] https://thenextrecession.wordpress.com/2010/09/15/banking-as-a-public-service

 

 

Zusätzlicher Literatur-Hinweis zur Serie der isw-Veröffentlichungen

Setzt China künftig die Standards für Künstliche Intelligenz? (I)
Wolfgang Müller:  https://www.isw-muenchen.de/online-publikationen/texte-artikel/5295-setzt-china-kuenftig-die-standards-fuer-kuenstliche-intelligenz

Digitalisierung – eine neue Phase in der Entwicklung der Produktivität (II)
Michael Roberts: https://www.isw-muenchen.de/online-publikationen/texte-artikel/5304-digitalisierung-eine-neue-phase-in-der-entwicklung-der-produktivitaet-ii

Verändert das digitale Geschäftsmodell die Natur des Kapitalismus? (III)
Michael Roberts: https://www.isw-muenchen.de/online-publikationen/texte-artikel/5305-veraendert-das-digitale-geschaeftsmodell-die-natur-des-kapitalismus-iii

 

Wer verwickelt die USA wirklich in die Kriege Israels?

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Vor Ort: Ermittlungen zu den iranischen Angriffen auf Israel.

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Anlässlich des Jahrestags des terroristischen Massakers der Hamas am 7. Oktober 2023 mahnt das Friedensforum Lahr alle Kriegsparteien, endlich auf... Michael Schmid http://www.lebenshaus-alb.de

Ab 20:00 Uhr mit: „Krieg ist zuerst die Hoffnung, dass es einem besser gehen wird, hierauf die Erwartung, dass es dem anderen schlechter gehen wird, dann die Genugtuung, dass es dem anderen auch nicht besser geht und hernach die Überraschung, (…)

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Der iranische Raketenangriff auf Israel: ERKLÄRT.

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Insbesondere seit 2023/24 wird die Erde von gewaltigen Hitzewellen heimgesucht. Im Jahr 2024 ereigneten sich die verheerendsten Brände in Brasilien,... Michael Schmid http://www.lebenshaus-alb.de

Die EU-Mitgliedsländer stimmten zusätzlichen Einfuhrzöllen  auf E-Autos aus chinesischer Produktion zu.  Je nach Hersteller liegen die Aufschläge zwischen 17,4 und 37,6 Prozent, zusätzlich zu den bereits geltenden zehn Prozent Einfuhrzoll.
Nach der geheimen Abstimmung der 27 Mitgliedsstaaten der Union werden ab dem 1. November für fünf Jahre Zölle erhoben.

Die EU-Kommission ist nun befugt, die beschlossene Zoll-Entscheidung bis zum 30. Oktober in Kraft zu setzen, wobei die Zölle am nächsten Tag bereits angewandt werden sollen.
Die einzige Möglichkeit, einen solchen Schritt noch zu verhindern, wäre nach Angaben von Brüssel eine kurzfristige Verhandlungslösung mit China. [1] Die ab November d.J. vorgesehenen Zölle auf in China hergestellte Elektrofahrzeuge,  mit Ausnahme der im Land gebauten Fahrzeuge ausländischer Marken, zielen darauf ab, „Wettbewerbsfähigkeit“ der in China hergestellten Elektrofahrzeuge in Bezug auf ihre Kostenleistung auf dem EU-Markt herzustellen, nachdem europäische Autobauer keine vergleichbaren Kostenangebote für E-Autos anbieten wollen.
„Wettbewerbsfähigkeit“ bestimmt also die EU!

Medienberichten zufolge stimmten  zehn EU-Mitglieder für die Zölle: Bulgarien, Dänemark, Estland, Frankreich, Irland, Italien, Litauen, Lettland, die Niederlande und Polen, die   zusammen 45,99 Prozent der EU-Bevölkerung repräsentieren,  aber die meisten unter ihnen nicht einmal zu den  wichtigsten Import-Nationen für in China hergestellte Elektrofahrzeuge zählen.
Die fünf Länder, die gegen diesen Zoll- Schritt stimmten, Deutschland, Ungarn, Malta, Slowenien und die Slowakei, vertreten  22,65 Prozent der EU-Bevölkerung, verfehlen aber  die vorgegebene  Sperrminorität nach EU-Recht (4 Mitgliedsländer, die mindestens  35 % der EU-Bevölkerung repräsentieren).[2]

Die EU führt den gebrauchswertigeren Preis der in China hergestellten Elektrofahrzeuge auf dem EU-Markt auf staatliche Subventionen zurück. Die EU hat dafür, offensichtlich ohne offizielle Beschwerde bei der Welthandelsorganisation (WHO) eigenmächtig eine Untersuchung gegen „wettbewerbsverzerrende Praktiken chinesischer E-Fahrzeughersteller“ eingeleitet, allerdings ohne stichhaltige Beweise vorlegen zu können.

Faktisch beruht die Wettbewerbsfähigkeit der in China hergestellten Elektrofahrzeuge auf dem langfristigen Einsatz der chinesischen Elektrofahrzeughersteller in der Forschung und Entwicklung einiger Kerntechnologien, wie z. B. im Zusammenhang mit den Batterien für Elektrofahrzeuge, sowie auf den Skaleneffekten der riesigen und vollständigen Produktionsbasis Chinas.
Neben dem riesigen Mobilitätsbedarf von China, das auch weiterhin aufnahmefähig für Automobile mit Verbrenner-Antrieb von Europa bleibt, sorgt das Land entsprechend seiner planerisch ausgelegten staatlichen Wirtschaftspolitik dafür, seine inländischen Produkte konkurrenzfähig auch in Europa anzubieten. Im Gegenzug praktiziert China infolge seines riesigen Mobilitätsbedarfs die Einfuhr europäischer, insbesondere deutscher Automobile. [3]

China ist der größte Automarkt der Welt und war laut Verband der Automobilindustrie (VDA) im Jahr 2023 für Autos aus Deutschland der drittgrößte Exportmarkt.
Und dabei kommen die international gültigen Handelsvereinbarungen und Regelwerke letztlich zum Tragen, wie z. B. das Gesetz über die unternehmerischen Sorgfaltspflichten in Lieferketten [4]  oder der WTO- Streitbeilegungsmechanismus.[5]

Staatliche Stützmaßnahmen sind in einem System, das keine Profitmaximierung privater monopolistischer Unternehmensstrukturen zum Ziel hat, sondern dem Gemeinwohl der institutionalisierten sozialistischen Marktwirtschaft chinesischer Prägung verpflichtet ist,  durchaus angebracht und von der Bevölkerung so auch gefordert und befürwortet. Das ist der systemische Unterschied zur Subventionierung beispielsweise von Großkonzernen, die ihre Profitziele verfehlen und dann dem Staat mit Abwanderung und Vernichtung von Arbeitsplätzen drohen, wenn staatliche Subventionen ausbleiben sollten. [6] 
In dem Zusammenhang ist darauf hinzuweisen, dass auch Autokonzerne zu den Börsenkonzernen (u. a. VW und BMW) gehören, die in den vergangenen Jahren dreistellige Milliardengewinne erzielten und zugleich hohe staatliche Subventionen eingefordert und erhalten haben, um ihre „Wettbewerbsfähigkeit“ zu fördern. [7]

Ein Pfad der Eskalation

Mit der Abstimmung der EU wird zunächst ein Schlussstrich unter den wohl größten Handelsstreit in der Geschichte der Beziehungen zwischen der EU und China gezogen – doch ist dieser keineswegs beigelegt und könnte letztlich einen seit langem vorhergesagten Handelskrieg entfachen.

Statement IG Metall und GBR-Vorsitzende der deutschen Automobilhersteller zu geplanten Importzöllen

Im Vorfeld der Entscheidung der EU-Länder über die Importzölle für in China produzierte Elektrofahrzeuge teilte die IG Metall durch ihre Vorsitzende Christiane Benner, zusammen mit den GBR-/KBR-Vorsitzenden der deutschen Automobilhersteller Daniela Cavallo (Volkswagen), Ergun Lümali (Mercedes-Benz), Dr. Martin Kimmich (BMW), Benjamin Gruschka (Ford), Jörg Schlagbauer (Audi), Uwe Baum (Opel/Stellantis) mit:

"Wir lehnen die geplanten Import-Zölle ab und fordern die Bundesregierung auf, gegen die Einführung der Zölle zu stimmen. Mit Blick auf die Zukunftsperspektiven für hunderttausende Beschäftigte bei den deutschen Automobilherstellern und deren Zulieferern sagen wir unmissverständlich: Die Zölle sind der falsche Ansatz, denn sie verbessern nicht die Wettbewerbsfähigkeit der europäischen Automobilindustrie.

Beide Seiten sollten alles tun, um mit Hochdruck auf dem Verhandlungswege Lösungen für ein faires Wettbewerbsumfeld auf den internationalen Automobilmärkten zu finden. In einem eskalierenden Handelskonflikt würden alle verlieren. 

Angesichts der starken gegenseitigen Abhängigkeiten sprechen wir uns nicht für „Anti-China“-Zölle aus, sondern für ein CO2-orientiertes Handels- und Förderregime, das die Entwicklung regional-lokaler Wertschöpfungsketten voranbringt. Es sollte für deutsche, europäische, US-amerikanische und asiatische Hersteller gleichermaßen gelten. Dabei müssen Wertschöpfung und Beschäftigung an den deutschen und europäischen Standorten im Vordergrund der europäischen Interessenvertretung stehen.

Beispielsweise muss bei Ansiedlung nicht-europäischer Automobilhersteller sichergestellt sein, dass europäisch gefertigte Komponenten (local content) verbaut werden. So könnte auch die deutsche und europäische Zulieferindustrie profitieren und Innovation beim Software-Defined Vehicle stärker in Europa stattfinden. Ziel der Maßnahmen sollte nicht die Abschottung gegenüber chinesischen Herstellern sein, sondern die Schaffung eines fairen Wettbewerbs und die Stärkung des deutschen und europäischen Wertschöpfungsanteils aller hier verkauften Fahrzeuge.“[8]

 

Den Aussagen der Arbeitnehmervertreter der deutschen Automobil-Industrie ist ergänzend hinzuzufügen, daß deutsche Firmen nicht nur von den chinesischen Gegenmaßnahmen betroffen sein werden, sondern auch von den EU-Maßnahmen selbst.
Deutsche Auto-Konzerne lassen in Joint Venture Kooperationen (deutsche und chinesische Unternehmen), zum Teil sogar mit deutscher Mehrheitsbeteiligung[9] , in China für den Export produzieren und müßten durch die „Schutzzoll“-Maßnahmen mit einem Absatzrückgang der chinesischen Import-Fahrzeuge in Deutschland rechnen. Sollte China seinerseits Einfuhrzölle auf Fahrzeuge mit einem Motor, z. B. ab 2 Litern Hubraum einführen, würde dies die deutschen Autohersteller hart treffen.
Im Jahr 2023 ist etwa ein Drittel der  in Deutschland  produzierten Fahrzeuge nach China exportiert worden. So sind etwa mehr als 30 % des VW-Konzern-Absatzes von 3,24 Millionen Fahrzeugen im Jahr 2023 nach China exportiert worden.[10]

Die Unternehmerseite, vertreten durch den Verband der Deutschen Automobilindustrie (VDA) hatte sich im Vorfeld ebenfalls gegen die Einführung der Zölle ausgesprochen. Wettbewerbsverzerrungen würden zwar bestehen, aber die Einführung von Strafzöllen sei das falsche Mittel.[11]

Faktisch ist die Entscheidung der EU ein Akt protektionistischer Praxis, die einen schweren Verstoß gegen die Regeln der Welthandelsorganisation darstellt und die normale internationale Handelsordnung stört.  Sie behindert aber nicht nur die Handels- und Investitionszusammenarbeit zwischen China und der EU, sondern sie richtet sich auch den grünen Wandel der EU, was sich negativ auf die globale Klimapolitik auswirkt und die verpflichtenden Klimaziele  zur Makulatur werden läßt.

Seit Ende Juni haben die autorisierten Verhandlungsteams beider Seiten sechs Konsultationsrunden durchgeführt. Im Laufe des Prozesses sind immer wieder Forderungen und Meinungen der chinesischen und europäischen Industrie Gehör geschenkt worden. Allerdings berichten Analysten, dass die offene und kooperative Haltung nachweislich von den Verhandlungsführenden der EU weitestgehend ignoriert wurde und die Empfehlung der EU-Verhandler letztlich die Entscheidungsgrundlage für den Zollerhebungsbeschluss lieferte. [12]
In den kommenden Wochen soll es weitere Gespräche zwischen China und der EU zu diesem Thema geben, um die „harten“ Zielsetzungen noch abzufedern und eine Ausweitung des Handelsstreits in Richtung eines nicht absehbaren Handelskrieges zu vermeiden.

 

 

 

 

 

Quellen

[1] https://www.handelsblatt.com/politik/international/handelspolitik-eu-staaten-machen-weg-fuer-zoelle-auf-chinesische-e-autos-frei

[2] https://www.juracademy.de/europarecht/der-rat.html

[3] https://www.electrive.net/2024/07/10/volkswagen-konzern-china-geschaeft-mit-bevs-wiegt-absatzminus-in-europa-auf

[4] https://www.bgbl.de/xaver/bgbl/start.xav?startbk=Bundesanzeiger

[5]https://www.blw.admin.ch/blw/de/home/international/agrarmaerkte-und-agrarhandel/wto/streitschlichtung-der-wto.html

[6] https://www.isw-muenchen.de/online-publikationen/texte-artikel/5302-historischer-meilenstein-75-jahrestag-der-volksrepublik-china

[7] https://www.manager-magazin.de/politik/deutschland/subventionen-deutsche-konzerne-profitieren-von-staatlichen-zahlungen-in-milliardenhoehe

[8] https://www.igmetall.de/presse/pressemitteilungen/statement-ig-metall-und-gbr-vorsitzende-der-deutschen-auto

[9] https://www.press.bmwgroup.com/deutschland/article/detail/T0367989DE/ad-hoc:-bmw-ag-uebernimmt-mehrheit-an-bmw-brilliance-automotive

[10] https://de.statista.com/statistik/daten/studie/238001/umfrage/auslieferungen-von-volkswagen-nach-china

[11] https://www.zeit.de/wirtschaft/2024-10/widerstand-gegen-eu-strafzoelle-auf-e-autos-aus-china-gescheitert;

https://www.auto-motor-und-sport.de/verkehr/strafzoelle-auf-china-elektroautos-bis-zu-38-prozent-v3/

https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/eu-zoelle-auf-chinesische-autos-was-sind-die-folgen-110027146.html;

[12]  A. a.  O.  https://www.handelsblatt.com/politik/international/handelspolitik-eu-staaten-machen-weg-fuer-zoelle-auf-chinesische-e-autos-frei

 

Die ärztliche Friedensorganisation IPPNW verurteilt die Militärschläge aller Konfliktparteien scharf. Sie fordert die Bundesregierung auf, ihre diplomatischen Kanäle gegenüber Israel,... Michael Schmid http://www.lebenshaus-alb.de

Ehem. US-Oberst: Israels Krieg gegen den Iran und Russlands Sieg in der Ostukraine.

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Automatisierung ist kein neues Phänomen.
Der Ersatz menschlicher Arbeitskraft durch Maschinen begann zu Beginn der britischen Industriellen Revolution in der Textilindustrie, und die Automatisierung spielte eine wichtige Rolle bei der Industrialisierung Amerikas im 19. Jahrhundert.
Die rasche Mechanisierung der Landwirtschaft ab Mitte des 19. Jahrhunderts ist ein weiteres Beispiel für Automatisierung.

 

Aber diese Mechanisierung erforderte immer noch menschliche Arbeitskraft, um sie in Gang zu setzen und aufrechtzuerhalten. Die eigentliche Revolution wäre, wenn die Automatisierung nicht nur aus menschlich gesteuerten Maschinen, sondern auch aus Robotern in der Fertigung und softwarebasierter Automatisierung in Büroberufen bestünde, die nicht nur weniger menschliche Arbeitskraft erfordern, sondern diese auch vollständig ersetzen könnten. Diese Form der Automatisierung begann in den 1980er Jahren, als Kapitalisten versuchten, die Rentabilität zu steigern, indem sie massenhaft menschliche Arbeitskräfte entließen. Während frühere Mechanisierungen nicht nur Arbeitsplätze abbauten, sondern oft auch neue Arbeitsplätze in neuen Sektoren schufen, wie Friedrich Engels in seinem Buch „Die Lage der arbeitenden Klasse in England“ (1844) feststellte.[1]

Der Autor ist der Meinung, dass sich nichts wirklich geändert hat.[2] Die moderne Automatisierung ist, insbesondere seit der Großen Rezession und dem COVID-Einbruch, für die Zukunft der Arbeit noch schädlicher:


 „Einfach ausgedrückt ist das technologische Portfolio der amerikanischen Wirtschaft viel weniger ausgewogen geworden, und zwar auf eine Weise, die für Arbeitnehmer und insbesondere für Arbeitnehmer mit geringer Bildung äußerst nachteilig ist.“

 Mehr als die Hälfte und vielleicht sogar drei Viertel des Anstiegs der Lohnungleichheit in den USA sind auf die Automatisierung zurückzuführen.

„Zum Beispiel machen die direkten Auswirkungen der Auslagerung etwa 5–7 % der Veränderungen in der Lohnstruktur aus, verglichen mit 50–70 % durch die Automatisierung. Die alarmierendsten Ansichten, dass Roboter oder KI eine Zukunft ohne Arbeitsplätze schaffen werden, werden durch die Fakten nicht gestützt, aber wir sollten uns Sorgen darüber machen, ob die US-Wirtschaft in der Lage ist, Arbeitsplätze zu schaffen, insbesondere gute Arbeitsplätze mit hoher Bezahlung und Aufstiegsmöglichkeiten für Arbeitnehmer mit einem Highschool-Abschluss oder weniger."

Seine Analyse der Auswirkungen der Automatisierung in den USA lässt sich auch auf die übrigen großen kapitalistischen Volkswirtschaften übertragen. In der Welt nach COVID setzt sich die Intensivierung produktiver und unproduktiver Arbeitsprozesse durch digitale Medien fort.

„Dazu gehörte die Umsetzung von Managementstrategien, wie die Verlängerung der Arbeitszeit und die Erledigung von mehr Aufgaben während dieser Zeit, die Senkung der Löhne, der Angriff auf noch mehr Rechte am Arbeitsplatz, die Festlegung automatisierter Ziele, die Überwachung der Erreichung dieser automatisierten Ziele, die Verfolgung der Bewegungen der Arbeitnehmer durch digitale Medien und so weiter.“

Mit anderen Worten: Ausbeutung und Unterdrückung am bezahlten Arbeitsplatz sind nach wie vor die vorherrschende Methode, mit der Kapitalisten einen Mehrwert aus ihrer Belegschaft ziehen.

Die digitale Technologie steht an vorderster Front, wenn es darum geht, die Klassenverhältnisse in den produktiven Sektoren der Wirtschaft zu verändern und insbesondere die Rechte der produktiven Arbeit anzugreifen. Sie hat zur Automatisierung vieler arbeitsbezogener Aufgaben geführt und dazu beigetragen, Arbeitsplätze abzubauen und zu ersetzen, die früher von Arbeitern ausgeübt wurden. Darüber hinaus hat die Computertechnologie in Verbindung mit der Polarisierung der Qualifikationen in der Belegschaft die Solidarität der Arbeitnehmer untergraben und damit die Wahrscheinlichkeit des Zusammenhalts und der Solidarität der Arbeiterklasse verringert. Die Gewerkschaften wurden im Laufe der Zeit geschwächt, sowohl durch sinkende Mitgliederzahlen als auch durch staatliche Gesetzgebung und Angriffe von Arbeitgebern, die versuchten, die Macht und den Einfluss der Gewerkschaften einzuschränken. Die Rechte der Arbeitnehmer auf Tarifverhandlungen über Löhne und Manager wurden stark eingeschränkt. Und die digitale Technologie war eine wichtige Waffe für die kapitalistische Offensive gegen die Gewerkschaften.

Die „alten“ Spaltungen zwischen Kapital und Arbeit sind also immer noch sehr präsent.
Eine marxistische Theorie der digitalen Technologie, der Arbeit und der Arbeit muss daher von der Prämisse ausgehen, dass der Arbeitsprozess ein wesentlicher Bestandteil der kapitalistischen Produktionsweise und der Schaffung von Mehrwert durch entfremdete Arbeit ist. Die kapitalistische Produktionsweise hat immer noch ihren grundlegenden Widerspruch: zwischen den Produktivkräften und den Produktionsverhältnissen; und zwischen der Produktion von Gebrauchswerten und der Produktion von Mehrwert. Dieser Widerspruch setzt sich im digitalen Zeitalter in entfremdeter Arbeit und der Entmachtung der Kontrolle über die Produktionsmittel fort; plus ca change, plus cést la meme chose ( Anmerkung d. Redaktion: „Je mehr sich die Dinge ändern, desto mehr bleiben sie gleich")

Die digitale Technologie hat Wissen und Informationen in Waren verwandelt. Beispiele für Wissenswaren sind alle Arten von Daten, Computersoftware, chemische Formeln, patentierte Informationen, Musikaufnahmen, urheberrechtlich geschützte Kompositionen und Filme sowie monopolisiertes wissenschaftliches Wissen. Dies ändert jedoch nichts an der Wertschöpfung. Die Produktion von Wissen (geistige Arbeit) kann wert- und mehrwertschöpfend sein, wenn es sich um geistige Arbeit handelt, die für das Kapital geleistet wird. In diesem Fall wird die Menge des im Prozess der geistigen Arbeit erzeugten neuen Werts durch die Dauer und Intensität der geleisteten geistigen Arbeit bestimmt. Der Mehrwert ist dann der von den geistigen Arbeitern erzeugte neue Wert abzüglich des Werts ihrer Arbeitskraft; und die Ausbeutungsrate ist der Mehrwert geteilt durch den Wert ihrer Arbeitskraft, wie Marx im Kapital für die „industrielle Revolution“ erklärte.

Der Wert von Wissen (und jedem anderen geistigen Produkt) kann in eine objektive Hülle eingebettet sein oder nicht. In beiden Fällen handelt es sich um eine immaterielle, aber materielle Ware, deren Wert durch den neu produzierten Wert plus den Wert der eingesetzten Produktionsmittel bestimmt wird. Der Programmierer oder Webdesigner ist im Prinzip genauso produktiv wie der Arbeiter, der den Computer herstellt, wenn beide für das Computerunternehmen arbeiten. Die Produktion von Wissen impliziert also die Produktion von Wert und Mehrwert (Ausbeutung) und nicht von Miete. Nach der Produktion können die Kapitalisten, die Eigentümer geistiger Produkte (Wissen) sind, „Miete“ aus ihrem geistigen Eigentum (dem von geistigen Arbeitern für sie produzierten Wissen) ziehen, indem sie geistige Eigentumsrechte geltend machen. Aber zuerst findet immer noch eine Produktion von Wert statt. Der Unterschied zwischen Produktion und Aneignung ist grundlegend.

Das ursprünglich investierte Kapital, der Nenner für die Rentabilität des Kapitals, kann ebenfalls gemessen werden. Zunächst gibt es das in den Prototyp investierte Kapital. Dabei handelt es sich nicht nur um festes konstantes Kapital (Computer, Räumlichkeiten, Einrichtungen, Chipfabriken, Montagewerke usw.). Es handelt sich auch um zirkulierendes konstantes Kapital (Rohstoffe) und variables Kapital, Löhne, die von sehr hoch (für hoch qualifizierte Entwickler) bis niedrig reichen. Hinzu kommen die Kosten für Verwaltung, Vorverkaufswerbung und andere Marketingkosten. Dann gibt es noch das zusätzliche Kapital, das in die Reproduktion der Repliken des Prototyps investiert wird. In Wirklichkeit kann der Gesamtwert des Wissensguts hoch sein und nicht null. Der Einheitswert ergibt sich dann aus dem Gesamtwert geteilt durch die Anzahl der hergestellten Replikate. Er ist direkt proportional zum Gesamtwert und umgekehrt proportional zur Menge der Replikate. Der Wert der Reproduktion solcher Wissensgüter geht nicht gegen null, da bei der Lieferung an den Benutzer immer Replikationskosten für das Wissensgut anfallen.

Die Reproduktion eines Wissensguts unterscheidet sich nicht von der Reproduktion eines neuen Medikaments durch ein Pharmaunternehmen. Im Preis des Medikaments sind die anfänglichen Kosten für die geistige Arbeit, die Erprobung des Medikaments am Menschen usw., die Herstellung der Pillen, Flüssigkeiten sowie die Ausrüstung für die Verabreichung usw. enthalten. Sicherlich können die Stückkosten für die Herstellung jeder neuen Pille auf einen sehr niedrigen Wert fallen, aber das bedeutet nicht, dass der Gesamtwert und der Stückwert auf Null gefallen sind.

Das bedeutet, dass KI-Sprachlernmodelle nichts an der Natur der Kapitalakkumulation ändern. Der größte Widerspruch zwischen Investitionen und wirtschaftlichem Fortschritt im Kapitalismus besteht zwischen der Steigerung der Arbeitsproduktivität und der Aufrechterhaltung der Rentabilität des von den Kapitaleignern investierten Kapitals.
Die Arbeitsproduktivität (mehr Wert pro Arbeitsstunde) kann nur durch bessere Technologie gesteigert werden. Daher wird die Anzahl der Maschinen und Anlagen im Verhältnis zur Anzahl der Arbeitnehmer (Marx nannte dieses Verhältnis die organische Zusammensetzung des Kapitals) langfristig steigen. Arbeitnehmer können dafür kämpfen, einen möglichst großen Teil des von ihnen geschaffenen neuen Werts als „Entschädigung“ (Lohn) zu erhalten, aber der Kapitalismus wird nur dann in Wachstum investieren, solange der Lohnanteil nicht so stark steigt, dass die Rentabilität sinkt.

Die kapitalistische Akkumulation impliziert, dass der Anteil des Wertes, der im Laufe der Zeit an die Arbeit geht, sinkt, oder, wie Marx es nennen würde, eine steigende Ausbeutungsrate (oder ein steigender Mehrwert).
Dies stellt den Hauptwiderspruch der kapitalistischen Produktion dar:
Steigende Produktivität (mehr Wert pro Arbeitsstunde) führt zu sinkender Rentabilität (sinkender Mehrwert im Verhältnis zu den in Arbeitskräfte und Maschinen investierten Geldern).
 Dieser Widerspruch führt in regelmäßigen Abständen zu Investitionsstopps und Arbeitslosigkeit.

Die etablierte Wirtschaftswissenschaft hat auch festgestellt, dass dies keine guten Nachrichten für die Arbeitnehmerschaft sind, und vermutet, dass die „kapitalistische Ausrichtung“ der Technologie den sinkenden Anteil der Arbeitnehmerschaft und die wachsenden Ungleichheiten erklären könnte. Der keynesianische Ökonom Paul Krugman drückte es so aus: „Die Auswirkungen des technologischen Fortschritts auf die Löhne hängen von der Ausrichtung des Fortschritts ab; wenn er kapitalorientiert ist, werden die Arbeitnehmer nicht in vollem Umfang an den Produktivitätsgewinnen beteiligt, und wenn er stark genug kapitalorientiert ist, können sie sogar schlechter gestellt werden.[3] Es ist also falsch anzunehmen, wie es viele Menschen auf der rechten Seite zu tun scheinen, dass die Gewinne aus der Technologie immer an die Arbeitnehmer weitergegeben werden; das ist nicht unbedingt der Fall. Es ist auch falsch anzunehmen, wie es einige (aber nicht alle) Linke manchmal zu tun scheinen, dass ein schnelles Produktivitätswachstum zwangsläufig Arbeitsplätze oder Löhne vernichtet. Es kommt ganz darauf an.“

Es hängt alles vom Klassenkampf zwischen Arbeit und Kapital um die Aneignung des durch die Arbeitsproduktivität geschaffenen Wertes ab. Und die Arbeit hat diesen Kampf eindeutig verloren, insbesondere in den letzten Jahrzehnten, unter dem Druck von gewerkschaftsfeindlichen Gesetzen, der Abschaffung des Kündigungsschutzes und der Unkündbarkeit, der Kürzung von Sozialleistungen, einer wachsenden Reservearmee von Arbeitslosen und Unterbeschäftigten und durch die Globalisierung der Produktion. Laut einem Bericht der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) betrug der Anteil der Arbeit am Volkseinkommen in 16 entwickelten Volkswirtschaften Mitte der 1970er Jahre 75 %, fiel jedoch in den Jahren unmittelbar vor der Wirtschaftskrise auf 65 % ab.[4]

Der Technologieökonom Daron Acemoglu geht davon aus, dass KI die Kluft zwischen Kapital- und Arbeitseinkommen vergrößern wird. Er sagt: „Frauen mit geringer Bildung könnten geringfügige Lohnrückgänge verzeichnen, die Ungleichheit zwischen den Gruppen insgesamt könnte leicht zunehmen und die Kluft zwischen Kapital- und Arbeitseinkommen wird sich wahrscheinlich weiter vergrößern.“[5] Tatsächlich könnte KI dem menschlichen Wohlergehen sogar schaden, indem sie irreführende soziale Medien, digitale Werbung und die Ausgaben für IT-Verteidigungsangriffe ausweitet. KI-Investitionen können also zwar das BIP steigern, aber das menschliche Wohlergehen um bis zu 0,72 % des BIP senken.

Die Automatisierung hat in den letzten 30 Jahren zu einer zunehmenden Ungleichheit der Einkommen geführt. Es gibt viele Faktoren, die die Ungleichheit der Einkommen vorangetrieben haben: Privatisierung, der Zusammenbruch der Gewerkschaften, Deregulierung und die Verlagerung von Arbeitsplätzen in der Produktion in den globalen Süden. Aber die Automatisierung ist ein wichtiger Faktor. Während sich das Trendwachstum des BIP in den großen Volkswirtschaften verlangsamt hat, ist die Ungleichheit gestiegen und die Realeinkommen vieler Arbeitnehmer – insbesondere von Männern ohne Hochschulabschluss – sind stark gesunken. [6]

Selbst die US-Finanzministerin Janet Yellen hat zugegeben, dass die jüngsten technologisch bedingten Produktivitätssteigerungen die Ungleichheit eher verschärfen als mildern könnten. Sie wies darauf hin, dass der „durch die Pandemie ausgelöste Anstieg der Telearbeit“ zwar letztlich die Produktivität in den USA um 2,7 % steigern könnte, diese Gewinne jedoch hauptsächlich den Angestellten mit höherem Einkommen zugutekommen werden, so wie auch das Online-Lernen von wohlhabenderen weißen Studenten besser genutzt und genutzt wurde. Tatsächlich ist die Zunahme des Online-Lernens ein weiterer pandemiebedingter technologischer Wandel, der die Bildungs- und Produktivitätslücke zwischen Kindern aus höheren Einkommensschichten und Kindern aus niedrigeren Einkommensschichten und Minderheiten wahrscheinlich vergrößern wird.[7]

Arbeitsplätze, die weniger Bildungs- und Fachkenntnisse erfordern, werden verschwinden und durch solche ersetzt, die dies tun.
Das US Bureau of Labor Statistics (BLS) prognostiziert, dass es bis 2030 11,9 Millionen neue Arbeitsplätze geben wird, was einer Gesamtwachstumsrate von 7,7 % entspricht.[8] Doch während in einigen Sektoren Arbeitsplätze entstehen, werden andere dezimiert werden. Acht der 20 am stärksten vom Rückgang betroffenen Berufe sind Büro- und Verwaltungsunterstützung. Diese Berufe machen derzeit fast 13 % der Beschäftigung in den USA aus und sind damit die größte aller Hauptkategorien. Auch in der Produktion von Waren und Dienstleistungen sowie im Verkauf sind Arbeitsplätze rückläufig. In allen Fällen ist die Automatisierung wahrscheinlich der Hauptgrund. Beispielsweise wird Software, die Audio automatisch in Text umwandelt, den Bedarf an Schreibkräften verringern. 17 der 20 am schnellsten wachsenden Berufe haben ein Durchschnittsgehalt von mehr als 41.950 US-Dollar, was über dem Durchschnittsgehalt aller Berufe liegt. Die meisten erfordern auch eine postsekundäre Ausbildung. [9] Die Chancen bestehen darin, dass Arbeitsplätze ersetzt werden, für die nur ein Highschool-Abschluss erforderlich war.

Das ist ein Aspekt der Auswirkungen der Automatisierung auf die zukünftige Arbeitswelt.
Die Kehrseite davon ist, dass Automatisierung und Roboter nicht unbedingt die Arbeitszeit reduzieren, die für die Produktion der Dinge und Dienstleistungen, die moderne Gesellschaften benötigen, erforderlich ist. Im März 2018 wurde Flippy, ein Burger-Wenderoboter, am Standort Pasadena der Fast-Food-Kette CaliBurger in Kalifornien mit großem Trara und zahlreichen Schlagzeilen eingeführt. Doch Flippy wurde nach einem Arbeitstag in den Ruhestand versetzt.[10] Die Besitzer von CaliBurger gaben ihren menschlichen Mitarbeitern die Schuld für Flippys Versagen: Die Mitarbeiter seien bei Aufgaben wie dem Belegen der Burger einfach zu langsam, was dazu führe, dass sich Flippys fleischige Errungenschaften stapelten. Einige kritische Journalisten hatten jedoch bereits zuvor Flippys zahlreiche Fehler bei der relativ einfachen Aufgabe bemerkt, die dem Roboter seinen Namen gab. Flippy war einfach nicht sehr gut in seinem Job.

Bei der Untersuchung der Selbstbedienungskassen in Lebensmittelgeschäften stellten Forscher fest, dass die Kunden die Technologie hassten und mieden. Als Reaktion darauf kürzte das Management das Personal, um die Warteschlangen so unerträglich zu machen, dass die Kunden aufgaben und stattdessen die Automaten benutzten.[11] Selbst dann waren noch Kassierer erforderlich, um zu helfen und die Transaktionen zu überwachen; statt also die Arbeitsbelastung zu verringern, intensivierten die Technologien die Arbeit des Kundendienstes. Selbstbedienungskassen sind ein Beispiel dafür, dass Automatisierung Arbeit nicht abschafft, sondern vermehrt. Durch die Isolierung von Aufgaben und deren Umverteilung auf andere, von denen erwartet wird, dass sie diese kostenlos erledigen, tragen digitale Technologien zur Überlastung bei.

Tatsächlich scheitert KI regelmäßig an Aufgaben, die für einen Menschen einfach sind, wie z. B. das Erkennen von Straßenschildern – etwas, das für selbstfahrende Autos ziemlich wichtig ist.
Aber selbst erfolgreiche Fälle von KI erfordern massive Mengen an menschlicher Arbeit, um sie zu unterstützen.
Algorithmen für maschinelles Lernen müssen durch Datensätze „trainiert“ werden, in denen Tausende von Bildern manuell von Menschen identifiziert werden.[12] Damit KI-Systeme reibungslos funktionieren, ist eine erstaunliche Menge an „Geisterarbeit“ erforderlich: Aufgaben, die von menschlichen Arbeitskräften ausgeführt werden, die den Augen der Benutzer und den Geschäftsbüchern verborgen bleiben. Geisterarbeit wird „taskifiziert“ – in kleine, eigenständige Aktivitäten aufgeteilt, „digitale Akkordarbeit“, die von jedem und überall gegen eine geringe Gebühr ausgeführt werden kann.[13]

Acemoglu erkennt an, dass die generative KI Vorteile bietet, „aber diese Vorteile werden schwer zu erreichen sein, wenn es nicht zu einer grundlegenden Neuausrichtung der Branche kommt, einschließlich einer möglicherweise grundlegenden Änderung der Architektur der gängigsten generativen KI-Modelle.“ Acemoglu sagt insbesondere, dass „es eine offene Frage bleibt, ob wir Modelle brauchen, die menschenähnliche Gespräche führen und Shakespeare-Sonette schreiben, wenn wir eigentlich zuverlässige Informationen wollen, die für Pädagogen, Angehörige der Gesundheitsberufe, Elektriker, Installateure und andere Handwerker nützlich sind.“[14]

Da es die Manager und nicht die Arbeitnehmer sind, die KI einführen, um menschliche Arbeit zu ersetzen, werden qualifizierte Arbeitskräfte bereits von Arbeitsplätzen abgezogen, die sie gut ausfüllen, ohne dass dies unbedingt die Effizienz und das Wohlbefinden für alle verbessert. 

Ich möchte, dass KI meine Wäsche und meinen Abwasch erledigt, damit ich mich der Kunst und dem Schreiben widmen kann, und nicht, dass KI meine Kunst und mein Schreiben erledigt, damit ich meine Wäsche und meinen Abwasch erledigen kann.“ Manager führen KI ein, „um Managementprobleme zu vereinfachen, und zwar auf Kosten von Dingen, für die KI nach Meinung vieler Menschen nicht eingesetzt werden sollte, wie z. B. kreative Arbeit ... Wenn KI funktionieren soll, muss sie von unten nach oben kommen, sonst ist KI für die große Mehrheit der Menschen am Arbeitsplatz nutzlos.“[15]

Und dann sind da noch die Investitionskosten. Allein der Zugang zur physischen Infrastruktur, die für KI in großem Maßstab benötigt wird, kann eine Herausforderung darstellen. Die Art von Computersystemen, die für den Betrieb einer KI für die Erforschung von Krebsmedikamenten benötigt werden, erfordern in der Regel zwischen zweitausend und dreitausend der neuesten Computerchips. Die Kosten für diese Computerhardware allein können leicht bei über 60 Millionen US-Dollar (48 Millionen Pfund) liegen, noch bevor die Kosten für andere wesentliche Dinge wie Datenspeicherung und Vernetzung hinzukommen.[16] Eine große Bank, ein Pharmaunternehmen oder ein Hersteller könnte die Ressourcen haben, um die Technologie zu kaufen, die sie benötigen, um die Vorteile der neuesten KI zu nutzen, aber was ist mit einem kleineren Unternehmen?

Entgegen der konventionellen Auffassung und viel mehr im Einklang mit der marxistischen Theorie wird die Einführung von KI-Investitionen nicht zu einer Verbilligung des Anlagevermögens (konstantes Kapital in marxistischer Hinsicht) und damit zu einem Rückgang des Verhältnisses von Anlagevermögen zu Arbeitskosten führen, sondern zum Gegenteil (d. h. zu einer steigenden organischen Zusammensetzung des Kapitals). Und das bedeutet einen weiteren Abwärtsdruck auf die durchschnittliche Rentabilität in den großen Volkswirtschaften.

Anmerkung: Die Basu-Wasner EWPT-Daten bieten einen dynamischen Ansatz zur Messung ökonomischer Variablen, was einen Fortschritt gegenüber statischen Messungen darstellt. Dies ermöglicht eine genauere und nuanciertere Analyse von wirtschaftlichen Trends und Theorien, insbesondere im Bereich der marxistischen Ökonomie.

Und dann sind da noch die Auswirkungen auf die globale Erwärmung und den Energieverbrauch.
Große Sprachmodelle wie ChatGPT gehören zu den energieintensiven Technologien überhaupt.[17]

Untersuchungen deuten beispielsweise darauf hin, dass etwa  700.000 Liter Wasser für die Kühlung der Maschinen verwendet worden sein könnten, die ChatGPT-3 in den Rechenzentren von Microsoft trainierten. Das Training von KI-Modellen verbraucht 6.000-mal mehr Energie als eine europäische Stadt. Außerdem werden Mineralien wie Lithium und Kobalt zwar am häufigsten mit Batterien im Automobilsektor in Verbindung gebracht, sind aber auch entscheidend für die Batterien, die in Rechenzentren verwendet werden.[18] Der Extraktionsprozess ist oft mit einem hohen Wasserverbrauch verbunden und kann zu Umweltverschmutzung führen, was die Wassersicherheit untergräbt.

Das Beratungsunternehmen Grid Strategies prognostiziert für die nächsten fünf Jahre einen Anstieg der Stromnachfrage in den USA um 4,7 Prozent, was fast einer Verdoppelung gegenüber dem Vorjahr entspricht.[19] Eine Studie des Electric Power Research Institute ergab, dass Rechenzentren bis 2030 9 Prozent des Strombedarfs in den USA ausmachen werden, was mehr als das Doppelte des derzeitigen Niveaus ist.[20]
Diese Aussicht führt bereits zu einer Verlangsamung der Pläne, Kohlekraftwerke stillzulegen, da die Stromnachfrage durch KI steigt.

Vielleicht können diese Investitions- und Energiekosten durch neue KI-Entwicklungen gesenkt werden. Das Schweizer Technologieunternehmen Final Spark hat Neuroplatform auf den Markt gebracht, die weltweit erste Bioprozessierungsplattform, bei der menschliche Gehirnorganoide (im Labor gezüchtete miniaturisierte Versionen von Organen) anstelle von Siliziumchips Rechenaufgaben ausführen. Die erste derartige Einrichtung beherbergt die Rechenleistung von 16 Gehirnorganoiden, die nach Angaben des Unternehmens eine Million Mal weniger Strom verbrauchen als ihre Pendants aus Silizium.[21] Dies ist in gewisser Hinsicht eine beängstigende Entwicklung: menschliche Gehirne! Aber glücklicherweise ist es noch ein weiter Weg bis zur Umsetzung. Im Gegensatz zu Siliziumchips, die jahrelang, wenn nicht sogar jahrzehntelang halten können, halten die „Organoide“ nur 100 Tage, bevor sie „sterben“.

Das führt zu einer Thematik die, als das Altman-Syndrom bezeichnet werden  könnte.
KI im Kapitalismus ist keine Innovation, die darauf abzielt, das menschliche Wissen zu erweitern und die Menschheit von der Arbeit zu entlasten. Für kapitalistische Innovatoren wie Sam Altman ist es eine Innovation, um Gewinne zu erzielen. Der Gründer von OpenAI, Sam Altman, würde im vergangenen Jahr von der Leitung seines Unternehmens ausgeschlossen, weil andere Vorstandsmitglieder der Meinung waren, er wolle OpenAI in ein riesiges, von Großunternehmen unterstütztes Geldgeschäft verwandeln (Microsoft ist der derzeitige Geldgeber), während der Rest des Vorstands OpenAI weiterhin als gemeinnütziges Unternehmen betrachtete, das darauf abzielt, die Vorteile der KI unter angemessenen Schutzmaßnahmen in Bezug auf Privatsphäre, Überwachung und Kontrolle an alle weiterzugeben. Altman hatte einen „gewinnorientierten“ Geschäftszweig entwickelt, der es dem Unternehmen ermöglichte, externe Investitionen anzuziehen und seine Dienstleistungen zu kommerzialisieren. Altman hatte bald wieder die Kontrolle, als Microsoft und andere Investoren den Rest des Vorstands unter ihre Fittiche nahmen. OpenAI ist nicht mehr offen.

KI hat noch  eine unheilvollere Seite, nachdem es  noch andere Gefahren für die Arbeitswelt gibt.  
 Owen David argumentiert, dass KI bereits eingesetzt wird, um Arbeitnehmer bei der Arbeit zu überwachen, Bewerber zu rekrutieren und zu überprüfen, Lohnniveaus festzulegen, die Aufgaben der Arbeitnehmer zu steuern, ihre Ergebnisse zu bewerten, Schichten zu planen usw.

 „Da KI die Funktionen des Managements übernimmt und die Managementfähigkeiten erweitert, kann sie die Macht auf die Arbeitgeber verlagern."[23]

 Erinnert an die Beobachtungen von Harry Braverman in seinem berühmten Buch von 1974 über die Entwürdigung der Arbeit und die Zerstörung von Fähigkeiten durch Automatisierung.[24]

Arbeitgeber haben schon immer versucht, ihre Belegschaften mit „Big Brother“-Methoden zu kontrollieren und zu disziplinieren. Amazon installiert High-Tech-Kameras in den Lieferfahrzeugen seiner Lieferanten. Die Arbeiter sagen, dass die Kameras eine Verletzung der Privatsphäre und ein Sicherheitsrisiko darstellen. Aber Karolina Haraldsdottir, eine leitende Managerin des Last-Mile-Lieferbetriebs bei Amazon, betont, dass die Kameras „als Sicherheitsmaßnahme gedacht sind, um Kollisionen zu reduzieren“. Das Unternehmen berief sich auf eine Pilotphase mit den Kameras im letzten Jahr, in der die Zahl der Unfälle um 48 % zurückgegangen sei.[25]

Die Beschäftigten sind anderer Meinung. Die Installation von Driveri steht im Einklang mit der Einführung ähnlicher Kameraüberwachung durch Amazon im Fernverkehr.[26] „Ich fahre jetzt mit einer undurchschaubaren Blackbox herum, die mich überwacht und darüber entscheidet, ob ich meinen Job behalte“, sagt ein Zustellfahrer in Washington. Er sagt, er sehe zwar ein, dass einige der Messwerte theoretisch gerechtfertigt seien – „man will ja nicht, dass seine Fahrer durch die Wohngebiete driften wie in Tokyo“ –, aber in der Realität, wenn sie zusätzlich zu den Überwachungsebenen, denen sich die Fahrer bereits ausgesetzt fühlen, aggregiert werden, sei dies „erstickend, unnötig und lächerlich“. „Wir alle versuchen hier draußen nur unser Bestes zu geben, aber wir müssen auch damit zurechtkommen, dass Computer jede Woche Kennzahlen für uns ausspucken, die mehrere Seiten benötigen, um richtig dargestellt zu werden, und ein Rückgang dieser abstrakten Zahlen könnte uns den Job kosten“, sagt er. “Ich will doch nur meine verdammten Pakete ausliefern und nach Hause gehen, Mann.“

Dies sind einige der Probleme für die Arbeitnehmer.
Aber KI birgt auch Risiken für das Kapital. Immer mehr Investoren aus dem Silicon Valley und Analysten von der Wall Street schlagen Alarm wegen der unzähligen Milliarden Dollar, die in KI investiert werden. Diese Selbstüberschätzung könnte zu einer massiven Blase führen.[27]
Laut Analysten von Barclays werden Investoren voraussichtlich 60  Milliarden Dollar pro Jahr in die Entwicklung von KI-Modellen investieren, genug, um 12.000 Produkte zu entwickeln, die in etwa so groß sind wie OpenAI's ChatGPT.[28]
Ob die Welt jedoch 12.000 ChatGPT-Chatbots braucht, bleibt bestenfalls zweifelhaft.
„Wir erwarten viele neue Dienste ... aber wahrscheinlich nicht 12.000 davon“, schrieben Analysten von Barclays in einer Notiz, wie die Washington Post zitiert. ‚Wir spüren, dass die Wall Street zunehmend skeptisch wird.‘ Schon seit geraumer Zeit  äußern Expertgen Bedenken hinsichtlich einer wachsenden KI-Blase und  vergleichen sie mit der Doctom-Krise Ende der 1990er Jahre.
„Das Kapital fließt weiterhin in den KI-Sektor, wobei den Fundamentaldaten der Unternehmen nur sehr wenig Aufmerksamkeit geschenkt wird“, schrieb der Tech-Aktienanalyst Richard Windsor. ‚Ein sicheres Zeichen dafür, dass es nicht viele Stühle geben wird, wenn die Musik aufhört ... Genau das ist 1999 mit dem Internet, 2017 mit dem autonomen Fahren und jetzt 2024 mit der generativen KI passiert‘, fügte er hinzu.[29]

Aber springen wir in die Zukunft:
Was wäre, wenn wir in eine extreme (Science-Fiction-?) Zukunft eintreten, in der Robotertechnologie und KI dazu führen, dass Roboter Roboter herstellen und Roboter Rohstoffe gewinnen, d. h. alles herstellen und alle persönlichen und öffentlichen Dienstleistungen ausführen, sodass für keine Produktionsaufgabe mehr menschliche Arbeitskraft erforderlich ist?
Stellen wir uns einen vollständig automatisierten Prozess vor, bei dem kein Mensch in der Produktion existiert. Sicherlich wurde durch die Umwandlung von Rohstoffen in Waren ohne Menschen ein Mehrwert geschaffen? Das widerlegt doch sicherlich Marx' Behauptung, dass nur menschliche Arbeit Wert schaffen kann?

Aber das verwechselt die duale Natur des Wertes im Kapitalismus: Gebrauchswert und Tauschwert. Es gibt den Gebrauchswert (Dinge und Dienstleistungen, die Menschen brauchen) und den Tauschwert (der Wert, der in der Arbeitszeit gemessen und von den Eigentümern des Kapitals aus der menschlichen Arbeit angeeignet und durch den Verkauf auf dem Markt gegen Geld realisiert wird).

In jeder Ware unter der kapitalistischen Produktionsweise gibt es sowohl Gebrauchswert als auch Tauschwert. Im Kapitalismus kann das eine nicht ohne das andere existieren. Aber der Tauschwert bestimmt den kapitalistischen Investitions- und Produktionsprozess, nicht Ersteres.
Wert (wie oben definiert) ist spezifisch für den Kapitalismus. Sicher, lebendige Arbeit kann Dinge erschaffen und Dienstleistungen erbringen (Gebrauchswerte).
Aber Wert ist die Substanz der kapitalistischen Produktionsweise. Das Kapital (die Eigentümer) kontrolliert die durch Arbeit geschaffenen Produktionsmittel und wird sie nur nutzen, um sich den durch Arbeit geschaffenen Wert anzueignen. Das Kapital selbst schafft keinen Wert.

In unserer hypothetischen allumfassenden Roboter-/KI-Welt würde die Produktivität (der Gebrauchswerte) gegen unendlich gehen, während die Rentabilität (der Mehrwert für das Kapital) gegen null gehen würde. Die menschliche Arbeit würde nicht mehr vom Kapital (den Eigentümern) eingesetzt und ausgebeutet werden. Stattdessen würden Roboter alles erledigen. Aber das ist kein Kapitalismus mehr. Die Analogie ist eher mit einer Sklavenwirtschaft wie im alten Rom vergleichbar. Im alten Rom wurde die ehemals überwiegend kleinbäuerliche Wirtschaft über Hunderte von Jahren durch Sklaven im Bergbau, in der Landwirtschaft und bei allen möglichen anderen Aufgaben ersetzt. Dies geschah, weil die Beute der erfolgreichen Kriege, die die Römische Republik und das Römische Reich führten, eine große Anzahl an Sklavenarbeitern umfasste. Die Kosten für die Sklavenhalter waren (zunächst) unglaublich niedrig im Vergleich zur Beschäftigung freier Arbeitskräfte. Die Sklavenhalter vertrieben die Bauern durch eine Kombination aus Schuldenforderungen, Requirierung in Kriegen und blanker Gewalt von ihrem Land. Die ehemaligen Bauern und ihre Familien wurden selbst in die Sklaverei gezwungen oder in die Städte vertrieben, wo sie sich mit niederen Aufgaben und Fähigkeiten durchschlugen oder bettelten. Der Klassenkampf war noch nicht zu Ende. Der Kampf fand zwischen den sklavenhaltenden Aristokraten und den Sklaven sowie zwischen den Aristokraten und der atomisierten Plebs in den Städten statt.

Alles wird davon abhängen, wie die Menschheit zu einer vollständig automatisierten Gesellschaft gelangen würde. Auf der Grundlage einer sozialistischen Revolution und gemeinsamen Eigentums kann die Verteilung der von den Robotern produzierten Güter kontrolliert und an jeden entsprechend seinen Bedürfnissen verteilt werden. Wenn die Gesellschaft auf der Grundlage einer Fortführung des Privateigentums an den Robotern operiert, würde der Klassenkampf um die Kontrolle des Überschusses weitergehen.

Zurück ins Hier und Jetzt:  Die Akkumulation im Kapitalismus würde aufhören, lange bevor die Roboter vollständig die Kontrolle übernehmen, weil die Rentabilität verschwinden würde. Das wichtigste Bewegungsgesetz im Kapitalismus, wie Karl Marx es nannte, würde in Kraft treten, nämlich die Tendenz zum Sinken der Profitrate. Mit zunehmender „kapitallastiger“ Technologie würde auch die organische Zusammensetzung des Kapitals steigen und somit würde die Arbeit schließlich nicht mehr genügend Wert schaffen, um die Rentabilität aufrechtzuerhalten (d. h. einen Mehrwert im Verhältnis zu allen Kapitalkosten). Wir würden niemals eine Robotergesellschaft erreichen; wir würden niemals eine arbeitsfreie Gesellschaft erreichen – nicht im Kapitalismus. Krisen und soziale Explosionen würden schon vorher dazwischenkommen.

Die Frage dreht sich eigentlich darum, wem unsere digitale Welt gehört und wer sie kontrolliert. Die hohe Konzentration dieser digitalen Macht ist ein weiterer Grund für die Ersetzung kapitalistischer Unternehmen durch öffentliche Unternehmen, die demokratisch von Volksvertretungen und den in ihnen beschäftigten Technikern kontrolliert werden. Wir müssen die sieben großen Social-Media- und Technologieunternehmen, die derzeit von Multimilliardären geführt und kontrolliert werden, die entscheiden, wofür und wo sie Geld ausgeben, in öffentliches Eigentum überführen.[30]
Dann könnte die enorme Verschwendung von Ressourcen für Technologieprojekte, die nur dazu dienen, Geld zu verdienen, und nicht dazu, nützliche und sichere Systeme bereitzustellen, die das Leben der Menschen verbessern, drastisch reduziert werden. Menschliches Versagen würde nicht verschwinden, aber die Organisation und Kontrolle unserer zunehmend digitalen Welt könnte auf soziale Bedürfnisse und nicht auf privaten Profit ausgerichtet werden.

 

 

Quellenverweise:

[1] https://www.lulu.com/shop/michael-roberts/engels-200/paperback/product-y9pzdr.html?page=1&pageSize=4

[2] https://www.researchgate.net/publication/365792192_Digital_Class_Work_-_Before_and_During_COVID_19_chapter_1

[3] https://archive.nytimes.com/krugman.blogs.nytimes.com/2012/12/10/technology-and-wages-the-analytics-wonkish/

[4] https://webapps.ilo.org/digitalguides/en-GB/story/globalwagereport

[5] https://thenextrecession.wordpress.com/2024/06/06/ai-again/

[6] https://www.brookings.edu/articles/technology-and-the-future-of-growth-challenges-of-change/

[7] https://home.treasury.gov/news/press-releases/jy0565

[8] https://www.bls.gov/emp/

[9] https://www.visualcapitalist.com/the-20-fastest-growing-jobs-in-the-next-decade/

[10] https://www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2018/03/05/meet-flippy-a-burger-flipping-robot-alternative-to-wage-earning-workers/

[11] https://www.cnn.com/2024/01/23/business/self-checkout-shopping-stores/index.html

[12] https://futuresofwork.co.uk/2020/12/02/the-full-automation-fallacy/

[13] https://www.theverge.com/2019/5/13/18563284/mary-gray-ghost-work-microwork-labor-silicon-valley-automation-employment-interview

[14] https://economics.mit.edu/news/ai-challenge-only-humans-can-solve

[15] https://someunpleasant.substack.com/p/real-chaos-today

[16] https://www.bbc.com/news/articles/cx7dx48ev91o

[17] https://www.theguardian.com/technology/2023/jun/08/artificial-intelligence-industry-boom-environment-toll#:~:text=Data%20centers%20use%20water%20in,(184%2C920.45%20gallons)%20of%20freshwater.

[18] https://theodi.org/news-and-events/blog/data-centres-cloud-infrastructures-and-the-tangibility-of-internet-power/#:~:text=Und%20nicht%20nur%20Strom,%20Daten,%20Menschenrechte%20und%20Arbeitsrechtsverletzungen.

[19] https://gridstrategiesllc.com/wp-content/uploads/2023/12/National-Load-Growth-Report-2023.pdf

[20] https://www.prnewswire.com/news-releases/epri-study-data-centers-could-consume-up-to-9-of-us-electricity-generation-by-2030-302157970.html

[21] https://www.businesswire.com/news/home/20240515701469/en/FinalSpark-Launches-the-First-Remote-Research-Platform-Using-Human-Neurons-for-Biocomputing

[22] https://thenextrecession.wordpress.com/2023/11/21/ai-open-or-closed/

[23] https://ofdavis.com/ai.pdf

[24] https://www.jstor.org/stable/j.ctt9qfrkf

[25] https://www.bbc.com/news/technology-55938494

[26] https://www.engadget.com/amazon-plans-to-monitor-delivery-drivers-using-ai-surveillance-cameras-102701627.html

[27] https://futurism.com/investors-concerned-ai-making-money

[28] https://www.washingtonpost.com/technology/2024/07/24/ai-bubble-big-tech-stocks-goldman-sachs/

[29] https://www.radiofreemobile.com/artificial-intelligence-magic-money-tree/

[30] https://thenextrecession.wordpress.com/2024/04/07/from-the-magnificent-seven-to-the-desperate-hundred/

 

 

Zusätzlicher Hinweis

Setzt China künftig die Standards für Künstliche Intelligenz? (I)

Wolfgang Müller:  https://www.isw-muenchen.de/online-publikationen/texte-artikel/5295-setzt-china-kuenftig-die-standards-fuer-kuenstliche-intelligenz

 

Digitalisierung – eine neue Phase in der Entwicklung der Produktivität (II)
https://www.isw-muenchen.de/online-publikationen/texte-artikel/5304-digitalisierung-eine-neue-phase-in-der-entwicklung-der-produktivitaet-ii^

 

 

Die digitale Revolution hat die bisherige Technologie vom analogen Format auf das digitale Format umgestellt.
Dadurch wurde es möglich, Kopien anzufertigen, die mit dem Original identisch sind.
In der digitalen Kommunikation konnte beispielsweise die wiederholende Hardware das digitale Signal verstärken und ohne Informationsverlust im Signal weiterleiten.

Ebenso wichtig wie die revolutionäre Veränderung war die Möglichkeit, digitale Informationen einfach zwischen verschiedenen Medien zu verschieben und aus der Ferne darauf zuzugreifen oder sie zu verteilen. In den späten 1980er Jahren lag weniger als 1 % der weltweit technologisch gespeicherten Informationen in digitalem Format vor, während es 2007 94 % waren und 2014 bereits mehr als 99 %.

Es war die historische Aufgabe der kapitalistischen Produktionsweise, die „Produktivkräfte“ (d. h. die Technologie und die Arbeitskraft, die notwendig sind, um die Produktion von Gütern und Dienstleistungen zu steigern, die die menschliche Gesellschaft benötigt oder wünscht) zu entwickeln. In der Tat ist es der Hauptanspruch der Befürworter des Kapitalismus, dass er das beste (oder sogar das einzige) System der sozialen Organisation ist, das in der Lage ist, wissenschaftliches Wissen, Technologie und Humankapital zu entwickeln, und zwar ausschließlich über den „Markt“.

Die Entwicklung der Produktivkräfte in der Geschichte der Menschheit lässt sich am besten anhand des Niveaus und der Geschwindigkeit der Veränderung der Arbeitsproduktivität (Output pro Arbeiter pro Stunde) messen. Digitale Technologien mögen mit der Brillanz und Leistungsfähigkeit ihrer Anwendungen geblendet haben, aber sie haben bisher nicht die erwartete Dividende in Form eines höheren Produktivitätswachstums geliefert. Tatsächlich verlangsamt sich das Wachstum der Arbeitsproduktivität weltweit seit 50 Jahren und es sieht so aus, als würde sich dies fortsetzen.

Quelle: Durchschnittliche Wachstumsraten der Arbeitsproduktivität (US-Dollar 2010 ppp pro Arbeitsstunde) für mehrere lange Zeiträume. Daten aus der Langzeit-Produktivitätsdatenbank v2.4 (Bergeaud et al 2016)

Es gibt drei Faktoren für das Produktivitätswachstum:

-die Anzahl der Beschäftigten,
- die Höhe der Investitionen in Maschinen und Technologien, die Arbeitskräfte ersetzen, und
- der X-Faktor, die Qualität und Innovationsfähigkeit der Arbeitskräfte.

In der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung wird dieser letzte Faktor als totale Faktorproduktivität (TFP) bezeichnet, die als „nicht berücksichtigter“ Beitrag zum Produktivitätswachstum nach investiertem Kapital und eingesetzter Arbeitskraft gemessen wird. Dieser letzte Faktor ist im langfristigen Rückgang begriffen.

Dieser Verlangsamung der Arbeitsproduktivität entspricht der langfristige Rückgang der Anlageinvestitionen im Verhältnis zum BIP in den Industrieländern in den letzten 50 Jahren. Im Jahr 1980 lagen die Investitionsquoten sowohl in den fortgeschrittenen kapitalistischen Volkswirtschaften als auch in den „aufstrebenden“ kapitalistischen Volkswirtschaften (ohne China) bei etwa 25 % des BIP.
Jetzt liegt die Quote im Durchschnitt bei etwa 22 %, was einem Rückgang von mehr als 10 % entspricht. Während der Großen Rezession fiel die Quote in den Industrieländern unter 20 %.

Die Verlangsamung sowohl des Investitions- als auch des Produktivitätswachstums begann in den 1970er Jahren. Und das ist kein Zufall. Die säkulare Verlangsamung des Produktivitätswachstums steht eindeutig im Zusammenhang mit der langfristigen Verlangsamung des Wachstums der Investitionen in produktive wertschöpfende Vermögenswerte.
Dafür gibt es neue Belege. In einer umfassenden Studie haben vier etablierte Wirtschaftswissenschaftler die kausalen Komponenten des Rückgangs des Produktivitätswachstums aufgeschlüsselt.[1] Für die USA stellen sie fest, dass von einem Rückgang des durchschnittlichen jährlichen Produktivitätswachstums um insgesamt 1,6 Prozentpunkte seit den 1970er Jahren 70 Basispunkte oder etwa 45 % auf eine Verlangsamung der Investitionen zurückzuführen sind, die entweder durch wiederkehrende Krisen oder durch strukturelle Faktoren verursacht wurde.
Weitere 20 Basispunkte oder 13 % sind auf „Fehlmessungen“ zurückzuführen  (diese ist ein neuerliches Argument, mit dem versucht wird zu behaupten, dass es keinen Rückgang des Produktivitätswachstums gegeben hat.)[2] Weitere 17 % sind auf den Anstieg der „immateriellen Vermögenswerte“ (Investitionen in „Goodwill“) zurückzuführen, die keinen Anstieg des Anlagevermögens zeigen (was die Frage aufwirft, ob "immaterielle Vermögenswerte wie "Goodwill" wirklich wertschöpfend sind).[3] Etwa 9 % sind auf den Rückgang des globalen Handelswachstums seit Anfang der 2000er Jahre zurückzuführen; und schließlich sind fast 25 % auf Investitionen von Kapitalisten in unproduktive Sektoren wie Immobilien und Finanzen zurückzuführen.
Die vier Ökonomen fassen ihre Schlussfolgerungen wie folgt zusammen: „Beim Vergleich des Zeitraums nach 2005 mit dem vorangegangenen Jahrzehnt für fünf fortgeschrittene Volkswirtschaften versuchen wir, eine Verlangsamung von 0,8 bis 1,8 Prozentpunkten zu erklären. Wir führen dies größtenteils auf geringere Beiträge der TFP und der Kapitalvertiefung zurück, wobei das verarbeitende Gewerbe den größten sektoralen Anteil an der Verlangsamung hat.“

Mit anderen Worten: Wenn wir „immaterielle Vermögenswerte“, Fehlmessungen und unproduktive Investitionen ausschließen, ist die Ursache für das geringere Produktivitätswachstum ein geringeres Investitionswachstum in produktive Vermögenswerte. In dem Papier wird auch darauf hingewiesen, dass es keine Verringerung der wissenschaftlichen Forschung und Entwicklung gegeben hat, im Gegenteil. Es ist nur so, dass neue technische Fortschritte von den Kapitalisten nicht in Investitionen umgesetzt werden.

Dies bestätigt das alte Sprichwort des Ökonomen Robert Solow, der 1987 bekanntlich sagte, dass
"das Computerzeitalter überall ist, außer in den Produktivitätsstatistiken.[4]

Könnten die neuesten Entwicklungen in der digitalen Technologie dem Kapitalismus neuen Schwung verleihen?

Es gibt einen neuen Schub an Techno-Optimismus, der durch die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) in Form von Sprachlernmaschinen (LLMs) entsteht. Ein Analyst ist der Meinung, dass KI „ein enormes Potenzial zur Steigerung der gesamtwirtschaftlichen Produktivität hat“, und zitiert eine aktuelle MIT-Studie, die eine massive Produktivitätssteigerung bei der Verwendung von ChatGPT, der KI-LLM von Microsoft, aufzeigt.[5] ChatGPT hat 100 Millionen Nutzer schneller gewonnen als jede andere Anwendung in der Geschichte, und diese schnellen Adoptionsraten beschränken sich nicht nur auf einzelne Nutzer. Große Unternehmen wie Bain & Company haben mit Microsofts OpenAI Verträge über die Nutzung von „generativer KI“ in ihrem Strategieberatungsgeschäft abgeschlossen, während Unternehmen wie Expedia ChatGPT über Plug-ins integriert haben.

Die Ökonomen von Goldman Sachs gehen davon aus, dass die KI-Technologie, wenn sie ihr Versprechen einlöst, zu einer „erheblichen Störung“ auf dem Arbeitsmarkt führen würde, da in den großen Volkswirtschaften umgerechnet 300 Millionen Vollzeitbeschäftigte von der Automatisierung ihrer Arbeitsplätze betroffen wären.[6] Zu den Berufsgruppen, die am stärksten von Entlassungen bedroht sind, gehören Anwälte und Verwaltungsangestellte (und wahrscheinlich auch Wirtschaftswissenschaftler). GS schätzt, dass etwa zwei Drittel der Arbeitsplätze in den USA und Europa in gewissem Maße der KI-Automatisierung ausgesetzt sind, basierend auf Daten zu den Aufgaben, die typischerweise in Tausenden von Berufen ausgeführt werden. Die meisten Menschen würden weniger als die Hälfte ihrer Arbeitsbelastung automatisiert sehen und wahrscheinlich in ihrem Beruf bleiben, wobei ein Teil ihrer Zeit für produktivere Tätigkeiten frei würde. In den USA würde dies für 63 % der Arbeitskräfte gelten, so die Berechnungen. Weitere 30 % der Beschäftigten, die in körperlicher Arbeit oder im Freien tätig sind, wären nicht betroffen, obwohl ihre Arbeit möglicherweise für andere Formen der Automatisierung anfällig ist.

Die Ökonomen von GS kommen zu dem Schluss: „Unsere Ergebnisse zeigen, dass bei etwa 80 % der US-Arbeitskräfte mindestens 10 % ihrer Arbeitsaufgaben von der Einführung von LLMs betroffen sein könnten, während bei etwa 19 % der Beschäftigten mindestens 50 % ihrer Aufgaben betroffen sein könnten.“ Mit dem Zugang zu einer LLM könnten etwa 15 % aller Aufgaben von Arbeitnehmern in den USA bei gleicher Qualität deutlich schneller erledigt werden. Bei der Integration von Software und Tools, die auf LLMs basieren, steigt dieser Anteil auf 47–56 % aller Aufgaben. Etwa 7 % der Arbeitnehmer in den USA sind in Berufen tätig, in denen mindestens die Hälfte ihrer Aufgaben von generativer KI erledigt werden könnte und sie durch KI ersetzt werden könnten. Auf globaler Ebene, wo manuelle Tätigkeiten in den Entwicklungsländern einen größeren Anteil an der Beschäftigung haben, schätzt GS, dass etwa ein Fünftel der Arbeit von KI erledigt werden könnte – das entspricht etwa 300 Millionen Vollzeitstellen in den großen Volkswirtschaften.

Es liegt in der Natur der kapitalistischen Akkumulation, dass die Arbeiter durch zunehmende Investitionen in Maschinen ständig mit dem Verlust ihrer Arbeit konfrontiert sind. Der Ersatz menschlicher Arbeitskraft durch Maschinen begann zu Beginn der britischen Industriellen Revolution in der Textilindustrie, und die Automatisierung spielte eine wichtige Rolle bei der Industrialisierung Amerikas im 19. Jahrhundert. Die rasche Mechanisierung der Landwirtschaft ab der Mitte des 19. Jahrhunderts ist ein weiteres Beispiel für Automatisierung. Wie Friedrich Engels erklärte, führte die Mechanisierung zwar nicht nur zum Verlust von Arbeitsplätzen, aber oft auch zur Schaffung neuer Arbeitsplätze in neuen Sektoren, wie Engels in seinem Buch „Die Lage der arbeitenden Klasse in England“ (1844) konstatierte[7]. Aber auch Karl Marx stellte in den 1850er Jahren fest: „Die wirklichen Tatsachen, die durch den Optimismus der Ökonomen verzerrt werden, sind folgende: Die Arbeiter, wenn sie durch die Maschinen aus der Werkstatt vertrieben werden, werden auf den Arbeitsmarkt geworfen. Ihre Anwesenheit auf dem Arbeitsmarkt erhöht die Zahl der Arbeitskräfte, die der kapitalistischen Ausbeutung zur Verfügung stehen ... Die Wirkung der Maschinerie, die als Ausgleich für die Arbeiterklasse dargestellt wurde, ist im Gegenteil eine schreckliche Geißel. ... Sobald die Maschinerie einen Teil der in einem bestimmten Industriezweig beschäftigten Arbeiter freigesetzt hat, werden auch die Ersatzmänner in neue Beschäftigungskanäle umgeleitet und in anderen Branchen absorbiert; währenddessen verhungern und sterben die ursprünglichen Opfer in der Übergangszeit größtenteils."[8]

Die Implikation hier ist, dass Automatisierung mehr prekäre Arbeitsplätze und zunehmende Ungleichheit bedeutet.
Bisher war für die Mechanisierung noch menschliche Arbeit erforderlich, um sie zu starten und aufrechtzuerhalten.
Aber bewegen wir uns jetzt auf die Übernahme aller Aufgaben zu, insbesondere derer, die Komplexität und Ideen mit LLMs erfordern?
Und wird dies einen dramatischen Anstieg der Arbeitsproduktivität bedeuten, sodass der Kapitalismus eine neue Blütezeit erlebt?
Goldman Sachs behauptet, dass diese „generativen“ KI-Systeme wie ChatGPT einen Produktivitätsboom auslösen könnten, der das jährliche globale BIP über einen Zeitraum von zehn Jahren um 7 % steigern würde. Wenn die Unternehmensinvestitionen in KI weiterhin in einem ähnlichen Tempo wie die Softwareinvestitionen in den 1990er Jahren steigen würden, könnten die KI-Investitionen allein in den USA bis 2030 fast 1 % des US-BIP erreichen.

Produktivitätssteigerungen könnten auch in anderen Ländern beträchtlich sein: Wir schätzen, dass eine weit verbreitete KI-Anpassung das jährliche Produktivitätswachstum in einem Zeitraum von 10 Jahren um 1,4 Prozentpunkte steigern könnte.

Quelle: Goldman Sachs

Aber wird es ein so exponentieller Sprung sein?  LAut den jüngsten Prognosen der Weltbank wird das globale Wachstum im Vergleich zu den ersten zehn Jahren dieses Jahrhunderts um etwa ein Drittel auf nur noch 2,2 % pro Jahr sinken.[9] Und der IWF schätzt die durchschnittliche Wachstumsrate für Rest dieses Jahrzehnts.[10] Wenn wir die GS-Prognose der Auswirkungen von LLMs hinzuzählen, erhalten wir etwa 3,0–3,5 % pro Jahr für das globale reale BIP-Wachstum, vielleicht – und dies berücksichtigt nicht das Bevölkerungswachstum, das das Pro-Kopf-Produktionswachstum verringern würde. Mit anderen Worten, die wahrscheinlichen Auswirkungen wären nicht besser als der seit den 1990er Jahren beobachtete Durchschnitt.

Der führende Technologieökonom Daron Acemoglu dämpft den Optimismus, der von GS und anderen verbreitet wird, deutlich.[11]
Im Gegensatz zu GS schätzt Acemoglu, dass die Produktivitätseffekte durch KI-Fortschritte in den nächsten 10 Jahren „bescheiden“ sein werden.
Der höchste von ihm prognostizierte Gewinn wäre ein Anstieg der Gesamtfaktorproduktivität (TFP) um insgesamt nur 0,66 %, was, wie oben erwähnt, die gängige Messgröße für die Auswirkungen von Innovationen ist, oder ein Anstieg des jährlichen TFP-Wachstums um nur 0,064 %.
Es könnte sogar noch weniger sein, da KI einige schwierigere Aufgaben, die Menschen erledigen, nicht bewältigen kann. Dann könnte der Anstieg nur 0,53 % betragen. Selbst wenn die Einführung von KI die Gesamtinvestitionen erhöhen würde, würde der Anstieg des BIP in den USA insgesamt nur 0,93–1,56 % betragen, je nach Umfang des Investitionsbooms.

Eine weitere wichtige Schlussfolgerung, zu der Acemoglu gelangte, war, dass nicht alle Automatisierungstechnologien tatsächlich die Arbeitsproduktivität steigern.
 „Diejenigen, die Kosten senken und die Produktivität steigern, führen zu einer Reihe von kompensierenden Veränderungen, z. B. zur Ausweitung der Beschäftigung in nicht automatisierten Aufgaben. Wenn die Automatisierung hingegen ‚mittelmäßig‘ ist – d. h. nur geringfügige Produktivitätssteigerungen bringt –, dann führt sie zwar zu Verdrängungseffekten, aber nur zu geringen kompensierenden Vorteilen.“
Tatsächlich hat sich die US-Wirtschaft immer mehr in Richtung Automatisierung entwickelt, jedoch weniger in Richtung sozial vorteilhafter Automatisierungsarten. Tatsächlich geht Acemoglu davon aus, dass das Streben führender Unternehmen nach zusätzlichen Gewinnen aus der Automatisierung das Produktivitätswachstum senken kann. Das liegt daran, dass Unternehmen Automatisierung hauptsächlich in Bereichen einführen, die die Rentabilität steigern können, wie Marketing, Buchhaltung oder fossile Brennstofftechnologie, aber nicht die Produktivität für die Wirtschaft als Ganzes erhöhen oder soziale Bedürfnisse erfüllen.

Wie Acemoglu in einer STellungnahme vor dem US-Kongress erklärte:

„Die amerikanische und weltweite Technologie wird von den Entscheidungen einer Handvoll sehr großer und sehr erfolgreicher Technologieunternehmen geprägt, die nur über eine winzige Belegschaft und ein auf Automatisierung basierendes Geschäftsmodell verfügen.“[12]

Und während die staatlichen Ausgaben für die KI-Forschung zurückgegangen sind, hat sich die KI-Forschung auf das verlagert, was die Rentabilität einiger weniger multinationaler Unternehmen steigern kann, nicht auf soziale Bedürfnisse: „Die staatlichen Forschungsausgaben sind im Verhältnis zum BIP gesunken und ihre Zusammensetzung hat sich in Richtung Steuergutschriften und Unterstützung für Unternehmen verlagert. Die transformativen Technologien des 20. Jahrhunderts, wie Antibiotika, Sensoren, moderne Motoren und das Internet, tragen überall die Handschrift der Regierung. Die Regierung finanzierte und kaufte diese Technologien und legte oft die Forschungsagenda fest. Dies ist heute viel weniger der Fall.“

In den USA werden Software und Ausrüstung fast gar nicht besteuert, und in einigen Fällen können Unternehmen sogar eine Nettosubvention erhalten, wenn sie in solches Kapital investieren. Dies schafft einen starken Anreiz für eine „übermäßige Automatisierung“, bei der Unternehmen Geld sparen können, wenn sie Maschinen installieren, die die gleiche Arbeit wie die Mitarbeiter erledigen, und ihre Mitarbeiter entlassen, weil die Regierung ihre Investitionen subventioniert und die Lohnzahlungen besteuert.

Vieles hängt davon ab, wo und wie KI eingesetzt wird. Eine Studie von PwC ergab, dass das Produktivitätswachstum in Teilen der Wirtschaft, in denen die KI-Durchdringung am höchsten war, fast fünfmal so schnell war wie in weniger exponierten Sektoren.[13] Barret Kupelian, Chefökonom bei PwC UK, sagte: „Unsere Ergebnisse zeigen, dass KI die Kraft hat, neue Industrien zu schaffen, den Arbeitsmarkt zu verändern und potenziell die Produktivitätswachstumsraten zu steigern. Was die wirtschaftlichen Auswirkungen betrifft, sehen wir nur die Spitze des Eisbergs – derzeit deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass sich die Einführung von KI auf einige wenige Wirtschaftssektoren konzentriert, aber sobald sich die Technologie verbessert und auf andere Wirtschaftssektoren ausbreitet, könnte das zukünftige Potenzial transformativ sein.“

Die Ökonomen der OECD sind sich nicht so sicher, ob dies richtig ist. In einem Papier stellen sie die Frage: „Wie lange wird die Anwendung von KI in Wirtschaftssektoren dauern? Die Akzeptanz von KI ist immer noch sehr gering, weniger als 5 % der Unternehmen in den USA geben an, diese Technologie zu nutzen (Census Bureau 2024). Im Vergleich zum Akzeptanzpfad früherer Allzwecktechnologien (z. B. Computer und Elektrizität), deren vollständige Verbreitung bis zu 20 Jahre gedauert hat, hat KI noch einen langen Weg vor sich, bevor sie die hohen Akzeptanzraten erreicht, die notwendig sind, um makroökonomische Gewinne zu erzielen."[14]

„Erkenntnisse auf Mikro- oder Branchenebene erfassen hauptsächlich die Auswirkungen auf frühe Anwender und sehr spezifische Aufgaben und weisen wahrscheinlich auf kurzfristige Effekte hin. Die langfristigen Auswirkungen von KI auf das Produktivitätswachstum auf Makroebene werden vom Umfang ihrer Nutzung und der erfolgreichen Integration in Geschäftsprozesse abhängen.“ Die OECD-Ökonomen weisen darauf hin, dass es bei früheren bahnbrechenden Technologien wie der Elektrizität oder PCs 20 Jahre gedauert hat, bis sie sich ausreichend ‚verbreitet‘ hatten, um einen Unterschied zu machen. Das würde bedeuten, dass KI in den 2040er Jahren eintritt.

Darüber hinaus könnte KI durch den Ersatz von Arbeitskräften in produktiveren, wissensintensiven Sektoren „letztendlich zu einem Rückgang der Beschäftigungsanteile dieser Sektoren führen, was sich negativ auf das Gesamtproduktivitätswachstum auswirken würde“.

Und in Anlehnung an einige der Argumente von Acemoglu schlagen die OECD-Ökonomen vor, dass „KI eine erhebliche Bedrohung für den Wettbewerb auf dem Markt und die Ungleichheit darstellt, die ihre potenziellen Vorteile direkt oder indirekt beeinträchtigen könnte, indem sie präventive politische Maßnahmen zur Begrenzung ihrer Entwicklung und Einführung veranlasst.“

Und im Gegensatz zu den GS-Ökonomen sind diejenigen, die an der Spitze der KI-Entwicklung stehen, weit weniger optimistisch, was die Auswirkungen der KI angeht. Demis Hassabis, Leiter der KI-Forschungsabteilung von Google, drückt es so aus:
 „Das größte Versprechen der KI ist genau das – ein Versprechen. Zwei grundlegende Probleme sind noch ungelöst. Eines davon besteht darin, KI-Modelle zu erstellen, die auf historischen Daten trainiert werden, jede neue Situation verstehen, in die sie versetzt werden, und angemessen reagieren."[15] KI muss in der Lage sein, ‚unsere komplexe und dynamische Welt zu verstehen und darauf zu reagieren, genau wie wir es tun‘.

Aber kann KI das? Yann LeCun, leitender KI-Wissenschaftler bei Meta, dem Social-Media-Riesen, dem Facebook und Instagram gehören, glaubt nicht daran. Er sagte, dass LLMs „nur ein sehr begrenztes Verständnis von Logik haben . . . die physische Welt nicht verstehen, kein dauerhaftes Gedächtnis haben, nicht in der Lage sind, in irgendeiner vernünftigen Definition des Begriffs zu argumentieren und nicht . . . hierarchisch planen können“. [16]
LLMs sind Modelle, die nur dann lernen, wenn menschliche Ingenieure eingreifen, um sie mit diesen Informationen zu trainieren, und nicht, wenn die KI wie Menschen organisch zu einem Schluss kommt.
„Für die meisten Menschen sieht es sicherlich wie logisches Denken aus, aber in Wirklichkeit wird hier hauptsächlich das gesammelte Wissen aus vielen Trainingsdaten genutzt.“ Aron Culotta, außerordentlicher Professor für Informatik an der Tulane University, drückte es anders aus: ‚Der gesunde Menschenverstand war der KI lange Zeit ein Dorn im Auge‘, und es sei schwierig, Modellen Kausalität beizubringen, wodurch sie ‚anfällig für unerwartete Ausfälle‘ seien.[17]

Noam Chomsky fasste die Grenzen der KI im Vergleich zur menschlichen Intelligenz zusammen: „Der menschliche Geist ist nicht wie ChatGPT und Konsorten, eine schwerfällige statistische Maschine für den Musterabgleich, die sich an Hunderten von Terabyte an Daten labt und die wahrscheinlichste Gesprächsbeteiligung oder Antwort auf eine wissenschaftliche Frage extrapoliert. Im Gegenteil, der menschliche Geist ist ein überraschend effizientes und sogar elegantes System, das mit kleinen Informationsmengen arbeitet; er versucht nicht, grobe Korrelationen zwischen Datenpunkten abzuleiten, sondern Erklärungen zu finden. Hören wir auf, es künstliche Intelligenz zu nennen, und nennen wir es beim Namen: „Plagiatssoftware“, denn sie erschafft nichts als Kopien bestehender Werke, von Künstlern, und verändert sie so stark, dass sie dem Urheberrecht entgehen."[18]

Geschäftsmodell für KI im Kapitalismus

Big Tech hat einen besonderen Ansatz in Bezug auf Wirtschaft und Technologie, der sich auf den Einsatz von Algorithmen konzentriert, um Menschen zu ersetzen. Es ist kein Zufall, dass Unternehmen wie Google weniger als ein Zehntel der Anzahl an Arbeitnehmern beschäftigen, die große Unternehmen wie General Motors in der Vergangenheit beschäftigt haben. Dies ist eine Folge des Geschäftsmodells von Big Tech, das nicht auf der Schaffung von Arbeitsplätzen, sondern auf deren Automatisierung basiert.

Das ist das Geschäftsmodell für KI im Kapitalismus. Nur wenn das Profitmotiv ersetzt wird, können Automatisierung und Robotik echte Vorteile in Form kürzerer Arbeitszeiten und mehr sozialen Gütern bringen. Bei kooperativen, in Gemeinschaftsbesitz befindlichen automatisierten Produktionsmitteln gibt es viele KI-Anwendungen, die stattdessen die menschlichen Fähigkeiten erweitern und neue Aufgaben in den Bereichen Bildung, Gesundheitswesen und sogar in der Fertigung schaffen könnten.
Acemoglu schlägt vor, dass „wir KI nicht für die automatische Benotung, Hausaufgabenhilfe und zunehmend für den Ersatz von Lehrern durch Algorithmen einsetzen sollten, sondern in die Nutzung von KI für die Entwicklung individuellerer, schülerzentrierter Lehrmethoden investieren sollten, die auf die spezifischen Stärken und Schwächen verschiedener Schülergruppen abgestimmt sind. Solche Technologien würden dazu führen, dass mehr Lehrer eingestellt werden und die Nachfrage nach neuen Lehrerkompetenzen steigt – und damit genau in die Richtung gehen, neue Arbeitsplätze zu schaffen, die sich auf neue Aufgaben konzentrieren.“

Und anstatt Arbeitsplätze und die Lebensgrundlagen von Menschen zu reduzieren, könnte KI in gemeinsamem Besitz und gemeinsamer Planung die Arbeitsstunden für alle reduzieren.

Quellen:

[1] https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/why-is-productivity-slowing-down

[2] https://thenextrecession.wordpress.com/2019/01/08/assa-2019-part-2-the-radical-profitability-growth-and-crises/

[3] https://thenextrecession.wordpress.com/2017/12/10/capitalism-without-capital-or-capital-without-capitalism/

[4] https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/is-the-solow-paradox-back

[5] https://www.left-horizons.com/2023/05/30/acemoglu-ai-and-automation/

[6] https://www.gspublishing.com/content/research/en/reports/2023/03/27/d64e052b-0f6e-45d7-967b-d7be35fabd16.html

[7] https://www.lulu.com/shop/michael-roberts/engels-200/paperback/product-y9pzdr.html?page=1&pageSize=4

[8] Grundrisse.

[9] https://www.worldbank.org/en/news/press-release/2024/01/09/global-economic-prospects-january-2024-press-release

[10] https://www.imf.org/en/News/Articles/2024/04/11/sp041124-outlook-global-economy-policy-priorities-kristalina-georgieva

[11] https://www.nber.org/papers/w32487

[12] https://www.congress.gov/116/meeting/house/111002/witnesses/HHRG-116-BU00-Wstate-AcemogluD-20200910.pdf

[13] https://www.pwc.co.uk/press-room/press-releases/research-commentary/artificial-intelligence--ai--exposed-sectors-see-a-fivefold-incr.html

[14] Filippucci, F, P Gal, A Leandro, C Jona-Lasinio und G Nicoletti (2024), „The impact of Artificial Intelligence on productivity, distribution and growth: Key mechanisms, initial evidence and policy challenges“, OECD Artificial Intelligence Papers, Nr. 15, Paris: OECD Publishing.

[15] https://www.ft.com/content/774901e5-e831-4e0b-b0a1-e4b5b0032fb8

[16] https://www.ft.com/content/23fab126-f1d3-4add-a457-207a25730ad9

[17] https://www.ft.com/content/23fab126-f1d3-4add-a457-207a25730ad9

[18] https://www.nytimes.com/2023/03/08/opinion/noam-chomsky-chatgpt-ai.html

 

Zusätzlicher Hinweis auf die bereits veröffentlichten Sequenzen der Serie Digitalisierung

Setzt China künftig die Standards für Künstliche Intelligenz? (I) : Wolfgang Müller:  https://www.isw-muenchen.de/online-publikationen/texte-artikel/5295-setzt-china-kuenftig-die-standards-fuer-kuenstliche-intelligenz

 

 

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