Die Konzepte, die der KI zugrunde liegen, gab es schon lange bevor die meisten Investoren auf der Welt waren. Doch jetzt erst ist dieses Gebiet, das bisher die Informatiker für sich beanspruchten, zum Mainstream geworden.
Aber auch wenn Technologieaktien eine starke Rally erlebten, steckt die KI-Revolution noch in den Kinderschuhen.
Die grundlegenden Modelle – die neuronalen Netze der KI, denen riesige Datenbestände antrainiert werden – werden immer größer und von Mal zu Mal besser und produktiver. Es wird interessant sein zu sehen, inwieweit das neue Gemini-Modell von Google, das im Herbst herauskommen soll, eine Verbesserung der aktuellen großen Sprachmodelle (LLMs) darstellt.
Die große Welle an Interesse gegenüber generativer KI ist ein Beleg für die Attraktivität des Technologiesektors und seine Fähigkeit, neue Wachstumsquellen zu erschließen.
Der Innovationsschub, der gerade stattfindet, weist in vielerlei Hinsicht Parallelen zum Aufstieg des Internets in den 1990er Jahren auf. Das Internet nahm relativ langsam Fahrt auf, da es Zeit brauchte, die Welt zu vernetzen. 1990 waren gerade mal 0,5 Prozent der Weltbevölkerung online. Heute haben die meisten Menschen ein Smartphone und einen Internetanschluss. ChatGPT hatte nach zwei Monaten mehr Nutzer als es 1996 Internetnutzer gab.
Wo liegen die Chancen?
Die Welle, die die generative KI ausgelöst hat, hat gerade erst begonnen. In den kommenden Jahren werden sich dadurch Chancen im gesamten digitalen Anlageuniversum eröffnen. Bill Gates von Microsoft erkannte schnell, wie bedeutsam LLMs sind: „Ich wusste in dem Moment, das ist die größte technologische Neuerung seit der grafischen Benutzeroberfläche.“
Genau wie damals mit dem Internet fließt der Großteil des Geldes, das in KI investiert, derzeit in die Infrastruktur. Unternehmen wie Google, Microsoft, Amazon, Meta und Tesla werden durch die mangelnde Verfügbarkeit von leistungsstarken Grafikprozessoren (GPUs) gebremst, die sowohl für das Trainieren der Modelle als auch die Interferenz benötigt werden. Nach unserer Einschätzung werden Investitionen mit der Zeit über reine Infrastruktur hinausgehen, da die Intelligenz dieser KI-Modelle nach und nach die verschiedenen Anwendungsbereiche erfasst.
Die potenzielle Breite dieser Anwendungsmöglichkeiten erscheinen heute schon unbegrenzt. Arzneimittelforschung und Diagnostik, Bildung, Kunst, Finanzwesen – KI wird mit der Zeit alles auf den Kopf stellen. Und das wiederum treibt die Nachfrage in anderen Technologiesektoren wie Software, Hardware und Halbleitern nach oben.
Der Microsoft GitHub Copilot (für die Codegenerierung) ist eines der erfolgreichsten Beispiele für eine skalierte Nutzung von KI. Globale Unternehmen berichten von einer Steigerung der Entwicklereffizienz um 20–40 Prozent durch die Nutzung von Copilot, der sie gerade mal 230 USD pro Jahr kostet. Bald werden wir Copilots für alles haben.
Eine Sache ist in diesem Investitionszyklus allerdings anders – wir glauben, dass dieser Technologiezyklus eher den etablierten Unternehmen als Marktneulingen nutzen wird. Etablierte Technologieunternehmen sind häufig diejenigen, die führend im Bereich KI sind. KI benötigt große Datenmengen und das Trainieren von KI-Modellen ist extrem teuer. Beides ist für große, skalierte Unternehmen einfacher zu realisieren als für Start-ups. Zudem kann jeder LLMs integrieren – Start-ups haben hier keinen natürlichen Vorteil. Zu guter Letzt profitieren Unternehmen mit einer großen Nutzerbasis am meisten von KI, da neue KI-gestützte Produktfeatures einfacher in etablierte Produkte mit vielen Nutzern eingeführt werden können. Und was bedeutet das für Investoren? Es gibt viele attraktive Chancen, sich über gut investierte, gut geführte börsennotierte Technologieunternehmen in das Thema KI einzubringen.
Hindernisse auf dem Weg
Auch wenn generative KI langfristig vielversprechend ist, sprach die Technologieberatungsagentur Gartner kürzlich vielen Beobachtern (und Investoren) aus der Seele, als sie sagte, dass dieser Technologiebereich gerade auf dem „Gipfel überzogener Erwartungen“ stehe.
Wir gehen davon aus, dass die Investoren im Laufe der Zeit wählerischer werden. Es wird immer wichtiger, die Art der einzelnen Produkte und die Positionierung der verschiedenen Unternehmen zu verstehen. Wir sind auch der Meinung, dass die Time-to-Revenue, also wann tatsächlich geschäftliche Vorteile erzielt werden, ein wichtiges Thema ist. Auf diese Aspekte konzentrieren wir uns als Team – wir filtern Unternehmen heraus, deren Anlagerenditen auch über den Hype hinaus solide sind.
Wir stehen natürlich noch am Anfang des nächsten großen technologischen Wandels, der die meisten Technologie- und auch die Nicht-Technologiemärkte im Laufe der Zeit verändern wird. Es ist inspirierend zu sehen, wie schnell sich Unternehmen anpassen, um Nutzen aus der KI zu ziehen. Wir sind gespannt, welche bahnbrechenden Produkte diese neue KI-Ära definieren werden.
Von John Gladwyn, Senior Investment Manager bei
