Vor über hundert Jahren veränderte Henry Ford die Produktion mit seinem beweglichen Fließband grundlegend. Zwar erfand er das Automobil nicht, doch Ford entwickelte eine revolutionäre Methode der Massenproduktion, die Fahrzeuge für Millionen Menschen erschwinglich machte. Nach zahlreichen Versuchen gelang es Ford 1913, das bewegliche Fließband in seinem Werk in Highland Park einzuführen, sodass die Arbeit zu den Arbeitern kam – und nicht mehr die Arbeiter um das Fahrzeug herumgehen mussten.
Diese Innovation revolutionierte die Fertigung, indem sie die Massenproduktion von Automobilen mit bisher unerreichter Geschwindigkeit und Effizienz ermöglichte. Vor Fords Fließband arbeiteten qualifizierte Handwerker in mühsamer Handarbeit an der Montage. Fords Methode rationalisierte den Prozess, indem sie es den Arbeitern erlaubte, wiederholt bestimmte Aufgaben auszuführen – was die Produktionszeit und -kosten drastisch senkte.
1913 schrieb die Ford Motor Company Geschichte als erstes Unternehmen, das das bewegliche Fließband für die Automobilproduktion einsetzte. Das war ein Wendepunkt: Die Fertigungszeit für ein Fahrzeug sank von über 12 Stunden auf nur etwa 90 Minuten. Diese drastische Reduktion ermöglichte es, den Model T zu Preisen anzubieten, die auch für die Arbeiterklasse erschwinglich waren.
Heute entsteht eine neue Art von Fabrik – eine, die Intelligenz statt physischer Güter produziert. „Die Welt befindet sich in einem Wettlauf, modernste, groß angelegte KI-Fabriken zu bauen“, erklärte Jensen Huang, Mitgründer und CEO von NVIDIA, auf der jüngsten NVIDIA GTC 2025. „Eine KI-Fabrik aufzubauen ist eine außergewöhnliche Ingenieursleistung, die Zehntausende von Mitarbeitern aus Zulieferbetrieben, Architekturbüros, Bauunternehmen und Ingenieurteams erfordert, um fast 5 Milliarden Komponenten und über 200.000 Meilen Glasfaser zu bauen, zu liefern und zu montieren.“
Diese KI-Fabriken nutzen Foundation-Modelle, gesicherte Kundendaten und KI-Tools als Rohstoffe für die Produktion. Durch Inferenz-Serving, Prototyping und Feinabstimmung entstehen daraus leistungsfähige, maßgeschneiderte Modelle, die einsatzbereit sind. Sobald diese Modelle in realen Anwendungen eingesetzt werden, lernen sie kontinuierlich aus neuen Daten, die gespeichert, verfeinert und über ein Data-Flywheel wieder ins System eingespeist werden. Dieser Optimierungskreislauf sorgt dafür, dass KI adaptiv, effizient und fortlaufend verbessert wird – und so Unternehmensintelligenz in nie dagewesenem Maßstab ermöglicht.
In dieser Vision sind GPUs die Motoren, Daten das Rohmaterial und das Ergebnis ist kein physisches Produkt, sondern Vorhersagekraft in bisher unerreichter Größenordnung. Rechenkapazität wird zum strategischen Gut, und die Fähigkeit, KI-Modelle schneller weiterzuentwickeln, wird zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Diese Entwicklung führt zu einer neuen Kalkulation bei Investitionen in Rechenzentren, bei der die Kosten pro Token für Inferenz – also wie effizient ein System nutzbare KI-Ergebnisse liefert – zu einer entscheidenden Kennzahl werden und traditionelle Messgrößen wie PUE oder Rackdichte als Hauptindikatoren für die Performance ablösen.
Künstliche Intelligenz ist den revolutionären Innovationen Henry Fords nicht unähnlich. Sie ist eine neue Technologie, die weitreichende Effizienzgewinne bringen und gleichzeitig ganze Beschäftigungskategorien reduzieren oder überflüssig machen wird. Veränderungen dieses Ausmaßes sind schwer vorstellbar – und deshalb schwer nahtlos und profitabel zu bewältigen. Deshalb müssen wir unser Leben so weit wie möglich „zukunftssicher“ machen und gleichzeitig die einmaligen Investitionschancen im Blick behalten, die KI derzeit bietet.