S-Kurve

Die S-Kurve ist ein Diagramm, das eine Entwicklung über die Zeit zeigt. Ihr Name kommt von der Form: Die Linie sieht aus wie ein langgezogenes S. Am Anfang steigt sie kaum an, dann schießt sie steil nach oben, am Ende wird sie wieder flach. Ein gutes Beispiel sind Smartphones: Nach dem Jahr 2007 besaßen zuerst nur wenige Menschen eines, dann kaufte sie fast jeder, und heute hat in Deutschland kaum noch jemand keines. Der Markt ist gesättigt, weiteres Wachstum ist kaum möglich. Genau dieses Muster wiederholt sich bei sehr vielen Technologien.

Warum Prognosen so oft daneben liegen

Menschen denken gern in geraden Linien. Wenn etwas drei Jahre lang gleich schnell gewachsen ist, rechnen wir mit demselben Tempo für die nächsten drei Jahre. Die S-Kurve zeigt, warum das schiefgeht. In der flachen Anfangsphase unterschätzt man eine Technologie fast immer, weil sie so unbedeutend wirkt. In der steilen Phase überschätzt man sie, weil man das spätere Abflachen nicht einplant.

Für Anleger und Unternehmen hat das echte Folgen. Wer ein Produkt in der steilen Phase kauft, zahlt oft Preise, die ein ewiges Wachstum voraussetzen. Solches Wachstum gibt es aber nicht, weil irgendwann alle möglichen Kunden erreicht sind. Umgekehrt verpassen Firmen den Einstieg, wenn sie eine Technologie in der langweiligen Anfangsphase abschreiben. Kodak zum Beispiel hielt die Digitalkamera lange für eine Spielerei.

Rund um künstliche Intelligenz wird die S-Kurve deshalb ständig als Argument benutzt. Optimisten sagen: Wir stehen erst am Beginn des steilen Teils. Skeptiker sagen: Der steile Teil ist fast vorbei, das Abflachen kommt bald. Beide benutzen dieselbe Kurve und kommen zu gegensätzlichen Schlüssen. Welche Seite recht hat, weiß man sicher immer erst im Nachhinein.

Die drei Phasen und ihre Bremsen

Die erste Phase ist die Anlaufphase. Eine neue Technik ist teuer, unzuverlässig und nur für wenige Fachleute interessant. Es fehlt an Zubehör, an Wissen und an Vertrauen. Deshalb wächst hier fast nichts, obwohl die Erfindung im Prinzip schon funktioniert.

Dann kippt es. Die Technik wird billiger, Nachahmer steigen ein, und jeder neue Nutzer wirbt indirekt weitere Nutzer an. Dieses Sich-selbst-Verstärken erzeugt den steilen Anstieg. In der Mathematik heißt so ein Verlauf logistisches Wachstum. Er beschreibt auch, wie sich Krankheiten in einer Bevölkerung ausbreiten.

Am Ende bremst immer etwas. Bei Produkten ist es der Markt: Irgendwann sind alle möglichen Käufer versorgt. Bei Technologien sind es physikalische Grenzen, Rohstoffe oder Kosten, die schneller steigen als der Nutzen. Wichtig ist die Abgrenzung zum exponentiellen Wachstum. Exponentiell heißt: Es geht ewig immer steiler weiter. Eine S-Kurve sieht am Anfang genauso aus, hat aber eine eingebaute Obergrenze.

S-Kurven in Börsenberichten und Tech-News

In Quartalsberichten von Technologiefirmen taucht das Muster oft ohne den Namen auf. Wenn eine Firma meldet, das Nutzerwachstum verlangsame sich, beschreibt sie das obere Ende einer S-Kurve. Der Aktienkurs reagiert darauf häufig heftig, obwohl die Firma weiter wächst. Erwartet wurde eben der steile Teil, geliefert wurde der flache.

Auch bei KI-Modellen wird darüber gestritten. Jede neue Generation soll deutlich besser sein als die vorherige. Manche Forscher beobachten aber, dass der Zuwachs kleiner wird, obwohl Rechenleistung und Datenmengen stark steigen. Das wäre ein Hinweis auf ein Abflachen. Andere halten dagegen, dass eine neue Idee jederzeit eine zweite S-Kurve starten kann.

Dieses Aneinanderreihen ist der wichtigste Gedanke überhaupt. Der Fortschritt insgesamt besteht aus vielen S-Kurven hintereinander. Kutschen wurden von Autos abgelöst, Röhrenfernseher von Flachbildschirmen, CDs von Streaming. Jede einzelne Kurve endet, doch die nächste beginnt oft schon, bevor die alte ausläuft. Wer nur eine einzelne Kurve betrachtet, sieht deshalb schnell ein Ende, wo in Wahrheit ein Wechsel stattfindet.