Das KI-Zeitalter und sein langfristiges Anlagepotenzial

Einmal mehr bestimmen neue Technologien den Aktienmarkt. Der S&P 500 hat seit Jahresbeginn um etwa 19% zugelegt, aber der technologielastige NASDAQ Index liegt um bemerkenswerte 35% im Plus. Die Kurse von Schwergewichten wie Amazon, Alphabet, Microsoft, Apple und Google schnellten nach oben.¹

Entscheidend für die Erholung nach dem für Technologiewerte schwachen Jahr 2022 waren der jüngste Boom der Künstlichen Intelligenz (KI) und das ihr zugeschriebene enorme Langfristpotenzial.

2023 kam man an dem Thema kaum vorbei: Beachtliche 110 Unternehmen des S&P 500 sprachen in ihren Erstquartals-Telefonkonferenzen über KI, so viele wie seit mehr als zehn Jahren nicht.²

Die Allgegenwart der Künstlichen Intelligenz hat viel mit ChatGPT zu tun. Weltweit hat das im November 2022 eingeführte Programm sofort die Fantasie beflügelt. Eine KI, mit der man sich unterhalten kann, ist ein Meilenstein auf dem Weg zu echter Nutzerfreundlichkeit. Das Interesse war so groß, dass in gerade einmal fünf Tagen³ 1 Million Nutzer gewonnen wurden. Im Januar 2023 waren es dann über 100 Millionen.⁴

Tatsächlich ist KI aber schon jetzt allgegenwärtig, und das nicht erst seit Kurzem. Algorithmen bestimmen unser Leben, ob wir Musik und Filme streamen, im Internet Produkte empfohlen bekommen oder vieles andere tun. Entsprechend groß sind die Anlagechancen durch KI und die dafür nötige Infrastruktur. Profitieren können aber auch viele andere Sektoren: Schließlich bemühen sich zurzeit Firmen aus den unterschiedlichsten Branchen, mittels Künstlicher Intelligenz ihre Geschäftsmodelle zu optimieren.

Was ist KI?

Im Grunde ist eine KI eine klassische lernende Maschine – ein Programm, das denken und lernen kann, Aufgaben löst und kognitive Fähigkeiten hat, die wir gemeinhin nur Menschen zuschreiben. Künstliche Intelligenzen können lernen, indem sie mit großen Sprachmodellen Daten sammeln und Regeln formulieren – sogenannte Algorithmen. Nach diesen Regeln werten sie die Daten aus, was die Informationsverarbeitung weiter verbessert. Das gilt beispielsweise für Spotify und Netflix. KI kann gewissermaßen denken, also mithilfe von Algorithmen zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen und Informationen korrigieren.

Es gibt unterschiedliche Arten von KI. Auch virtuelle Assistenten für Haushalte und mobile Endgeräte sind lernende Maschinen, etwa Alexa von Amazon und Siri von Apple. Hier versucht ein neuronales Netz, den menschlichen Wissenserwerb zu simulieren – mit Algorithmen, die darauf trainiert wurden, aus Erfahrung zu lernen. Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinenlernens. Hier werden neuronale Netze so trainiert, dass sie die Struktur menschlicher Gehirne nachbilden. Meist bestehen neuronale Netze aus mehreren Ebenen. Man kann sie so trainieren, dass sie bestimmte Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung wahrnehmen. Typische Beispiele für Deep Learning sind Gesichtserkennung und autonomes Fahren.⁵

Generative KI wie ChatGPT geht aber noch wesentlich weiter. Sie kann Texte erstellen, aber auch Bilder, Videos und viele andere Inhalte – und damit zahlreiche Branchen grundlegend verändern.

Das Wachstumspotenzial

Viele glauben, dass vor allem die generative KI Welt und Wirtschaft in einer bislang unvorstellbaren Weise verändern kann. Sie kann dazu beitragen, Aufgaben zu automatisieren, etwa die Bearbeitung von Kundenanfragen. Dadurch werden Arbeitskräfte frei. Sie haben dann Zeit für strategischere und komplexere Aufgaben, was erhebliche Produktivitätsgewinne möglich machen kann. McKinsey rechnet hier mit einem Potenzial von mehreren Billionen US-Dollar für die Weltwirtschaft, wenn die generative KI Aufgaben automatisieren kann, die zurzeit gut 60% bis 70% der Arbeitszeit in Anspruch nehmen.⁶

PwC wiederum hat KI „die größte kommerzielle Chance der sich heute so schnell ändernden Wirtschaft“ genannt.⁷ Die Beratungsfirma erwartet, dass KI 2030 enorme 15,7 Billionen US-Dollar des Welt-BIP ausmacht und manche Volkswirtschaften mit ihrer Hilfe bis dahin um zusätzliche 26% wachsen können. Das größte Plus erwartet PwC für China und die USA.⁸

Und das Marktpotenzial? Eine Studie prognostiziert, dass sich das Volumen des KI-Marktes von zurzeit etwa 100 Milliarden US-Dollar bis 2030 verzwanzigfachen kann, auf knapp 2 Billionen US-Dollar.⁹ Doch so viel zurzeit über das Kurzfristpotenzial der KI geredet wird, so sehr dürften wohl vor allem die langfristigen Produktivitätsgewinne viele Sektoren verändern. Mit der Einführung von Computern und dem anschließenden Internetzeitalter ist die Produktivität enorm gestiegen. KI könnte für einen neuen Quantensprung sorgen.

In einer anderen Studie des Investment Institute von AXA Investment Managers analysieren wir die wirtschaftlichen Auswirkungen eines umfassenden KI-Einsatzes.

Zwar glauben wir, dass KI wegen ihres enormen Potenzials in den nächsten zehn Jahren – und danach – ein wichtiges Investmentthema wird, doch rechnen wir vor allem mit einer Reihe kleinerer Veränderungen.

Zurzeit profitieren vor allem Cloud-Computing, Datenzentren, Server- und Computerhersteller sowie die Produzenten von Halbleitern und Halbleitertechnik von generativer KI. Kurzfristig wächst nämlich der Bedarf an Rechenleistung, Speicherkapazität und Netzwerklösungen. Benötigt werden leistungsfähigere (Grafik-)Prozessoren und andere Spezialtechnik.

Der Chiphersteller NVIDIA zählt mittlerweile zum exklusiven Club der Firmen mit über 1 Billion US-Dollar Marktwert. Grund ist die enorme Nachfrage nach seinen Grafikprozessoren in diesem Jahr,¹⁰ die KI-Systeme trainieren. Ein weiterer Chiphersteller, Marvell Technology, verzeichnete nach sehr guten Quartalszahlen ebenfalls hohe Kursgewinne. Auch hier spielte die KI-Begeisterung eine wesentliche Rolle.¹¹

Infrastruktur und mehr

Ob Lieferkettenmanagement, Marketing, Analysen oder vieles andere mehr – überall wird KI in den nächsten Jahren eingesetzt werden. Bankwesen, Hochtechnologie und Lifesciences zählen zu den Branchen, in denen der Umsatzanteil der generativen KI am stärksten wachsen dürfte.¹²

Noch steht die Infrastruktur im Mittelpunkt. Irgendwann werden aber jene Unternehmen ins Blickfeld rücken, die Anwendungen programmieren, und hier scheint es keine Grenzen zu geben. Das Gesundheitswesen wird davon profitieren, die Diagnose von Krankheiten wird sich ebenso verbessern wie die Entwicklung neuer Behandlungskonzepte und die Patientenpflege. KI kann für mehr Energieeffizienz sorgen und neue Technologien für eine nachhaltigere Energiewirtschaft ermöglichen. Denkbar ist auch ein effizienterer und sichererer Verkehr, von Elektrofahrzeugen bis zum besseren Management der Verkehrsströme.

Schon jetzt nutzen softwarebasierte Servicedienstleister wie Five9 und Salesforce KI – und Beratungsfirmen wie Accenture, Capgemini und Globant beteiligen sich an der Entwicklung KI-gestützter Anwendungen unter Führung größerer Anbieter wie Amazon, Microsoft und Alphabet. So werden für Google neue KI-gestützte Features wie Search Generative Experience und ein neues großes Sprachmodell (LLM) für seinen Chatbot entwickelt.¹³

Es werden aber nicht nur Technologiefirmen aktiv. Die theoretischen Grundlagen der KI wurden bereits in den 1950ern entwickelt. Seitdem wurden für über 340.000 KI-gestützte Erfindungen Patente beantragt. In den letzten zehn Jahren war der Zuwachs hier enorm – von 2.560 im Jahr 2010 auf über 140.000 im Jahr 2021.¹⁴

Natürlich ist eine gewisse Vorsicht angebracht, da nicht jede KI-Innovation Erfolg haben wird. Viele wird der Hype an den Dotcom-Boom und die anschließende Krise kurz nach der Jahrhundertwende erinnern. Wir glauben aber, dass sich der Technologiesektor seitdem sehr verändert hat. Damals beruhten die Unternehmensbewertungen in vielen Fällen auf übertriebenen Hoffnungen und nicht auf etwas fundamental Greifbarem. Heute haben die Unternehmen aber echte Kunden, Umsätze und Gewinne. Auch im KI-Bereich wird es Gewinner und Verlierer geben. Viele Unternehmen profitieren von der aktuellen KI-Welle. Aber noch können wir nicht abschließend beurteilen, wie die Welt in fünf oder gar in 20 Jahren aussieht.

Die Digitalisierung geht weiter

Wie bei jeder Technologie müssen Probleme gelöst und Fragen beantwortet werden – Stichworte Sicherheit, Genauigkeit und Konsistenz. Die Regulierung wird eine wesentliche Rolle spielen. Schon jetzt entwickelt die Europäische Union ein KI-Gesetz, das „bessere Bedingungen für die Entwicklung und den Einsatz von KI“ gewährleisten soll, um Unternehmen und Verbraucher zu schützen.¹⁵

Angesichts des derzeitigen Hypes könnten viele KI-Anwendungen aber schon bald marktfähig werden, zumal sich viele Nutzer weltweit mit der neuen Technologie anzufreunden scheinen.

Wer schon jetzt kein Problem damit hat, mit Alexa, Siri, Google Assistant oder Roku Smart TV zu sprechen, wird auch die Unterhaltung mit einem KI-Nutzerinterface normal finden. Das dürfte dessen Verbreitung fördern und für neue strukturelle Veränderungen sorgen. Sie beschleunigen den Einsatz Künstlicher Intelligenz und stärken ihr langfristiges Investmentpotenzial.

Anlegern, vor allem Wachstumsinvestoren, bietet KI enorme Chancen auf höheres Gewinnwachstum. Andere Unternehmen dürften hingegen Marktanteile verlieren, wenn sie die Chancen leistungsfähigerer Computer nicht nutzen. Gerade für Industrieländer mit demografischen Problemen und Arbeitskräftemangel kann die Automatisierung vieler wirtschaftlicher Aktivitäten mittels KI – im Dienstleistungssektor wie der Güterproduktion – Wirtschaft und Gesellschaft revolutionieren. KI dürfte noch auf Jahre ein dominierendes Investmentthema bleiben.

Von Chris Iggo, CIO Core Investments, AXA Investment Managers

_{1 FactSet, Stand 31. August 2023 (in US-Dollar) / The Economist, 1. Juli 2023.}

_{2 FactSet, Highest Number of S&P 500 Companies Citing “AI” on Q1 Earnings Calls in Over 10 Years (factset.com)}

_{3 Mitteilung des CEO von OpenAI, Sam Altman, 5. Dezember 2022.}

_{4 Reuters.com, 2. Februar 2023.}

_{5 20 Deep Learning Applications in 2022 Across Industries | Great Learning (mygreatlearning.com)}

_{6 Economic potential of generative AI | McKinsey}

_{7 PwC's Global Artificial Intelligence Study | PwC}

_{8 PwC's Global Artificial Intelligence Study | PwC}

_{9 Artificial Intelligence market size 2030 | Statista Next Move Strategy Consulting}

_{10 Nvidia briefly joins $1 trillion valuation club | Reuters / Chipmaker Nvidia crushes quarterly expectations with $13.5bn in revenue | Quarterly results | The Guardian}

_{11 Marvell shares soar 32% after semiconductor firm beats on earnings (cnbc.com)}

_{12 Economic potential of generative AI | McKinsey}

_{13 Economic potential of generative AI | McKinsey / Alphabet}

_{14 Deutsche Bank Research, März 2023.}

_{15 EU AI Act: first regulation on artificial intelligence | News | European Parliament (europa.eu)}