Was bedeutet Deepseek für die Zukunft der KI?

Chinas "Sputnik" Moment?

Im Januar 2025 stellte das chinesische KI-Unternehmen DeepSeek sein R1-Modell vor, das weniger Ressourcen verbrauchen soll als führende amerikanische KI-Modelle wie ChatGPT von OpenAI. Bisherige Annahmen der Investoren über die Zukunft der KI werden damit in Frage stellt.

Aus Sicht unseres China-Investmentteams stellt DeepSeek einen Schlüsselmoment für die Verbreitung der KI-Nutzung in China dar. In der Vergangenheit waren chinesische Nutzer, einschließlich jener in Hongkong, vom Zugang zu führenden globalen KI-Tools wie ChatGPT und Google Gemini ausgeschlossen. Dadurch konnten sie das transformative Potenzial von KI im täglichen Leben und bei der Arbeit nur begrenzt nutzen. DeepSeek ist das erste einheimische KI-Modell, das mit den weltweit führenden Anbietern konkurriert und diese Barriere durchbricht. Auf Unternehmensseite beginnen führende Unternehmen der Branche, mit DeepSeek zusammenzuarbeiten, um spezielle KI-Anwendungen zu entwickeln. Kurz gesagt: Das neue Tool erschließt ein neues, dynamisches Terrain in Chinas KI-Landschaft und eröffnet somit eine Reihe neuer Möglichkeiten und Innovationen.

Abbildung 1. Chinesische Technologiewerte haben den Nasdaq 100 seit Anfang 2025 übertroffen

_{Quelle: Financial Times}

Die Markteinführung des Unternehmens hat auch den chinesischen Tech-Aktien Auftrieb gegeben: Der Hang Seng Tech-Index, in dem die größten Tech-Giganten Hongkongs vertreten sind, übertraf im vergangenen Monat die Performance des Nasdaq 100 (siehe Abbildung 1).¹ Aus unserer Sicht zeigt DeepSeeks Markteintritt, dass chinesische Ingenieure in der Lage sind, trotz US-Technologieverboten KI-Modelle auf Weltklasseniveau zu entwickeln. Dennoch ist es aus unserer Sicht noch zu früh, um seit Ende Januar wesentliche fundamentale Verbesserungen des Gewinns je Aktie (EPS) innerhalb unserer Comgest China Aktienstrategie zu erkennen. Wir werden die weiteren, langfristigen Entwicklungen weiterhin genau beobachten.

Bessere Chips = weniger Chips?

Auch das Comgest US-Portfolioteam erwartet, dass Unternehmen in Zukunft die gleiche Rechenleistung mit weniger Chips werden erbringen können. Das R1-Modell von DeepSeek verkörpert nicht nur diesen Trend, sondern geht noch einen Schritt weiter: Es nutzt weniger und gleichzeitig schwächere Chips, um beeindruckende Ergebnisse zu erzielen (siehe Abbildung 2): So hatte DeepSeek aufgrund der US-Exportkontrollen keinen Zugang zu den Spitzenchips von Nvidia und war daher gezwungen, mit begrenzten Ressourcen Innovationen zu entwickeln.² Das R1-Modell des Unternehmens verwendet weniger fortschrittliche Chips als die, die hinter OpenAIs ChatGPT und Googles DeepMind stehen.³ Kurzum: Durch die Einführung eines wettbewerbsfähigen KI-Modells, das nicht auf die Spitzentechnologie von Nvidia zurückgreift, hat DeepSeek die bisher dominierende Position des Chipherstellers aus dem Silicon Valley innerhalb der KI-Lieferkette ins Wanken gebracht.

Das R1-Modell von DeepSeek könnte die Datenverarbeitungskosten senken und die KI-Integration für Unternehmen jeder Größe erleichtern. Als Open Source-Anwendung ist sein Innenleben öffentlich zugänglich und kann von jedermann genutzt oder angepasst werden.⁴ Diese Zugänglichkeit bedeutet, dass jeder, der einen Computer und eine Internetverbindung hat, das R1-Modell nutzen kann.

Abbildung 2. Preis der Produktion, USD pro Million Token

_{Quelle: The Economist}

So könnte zum Beispiel Apple eines Tages R1 - oder ein anderes Open-Source-KI-Modell - in seine iPhones integrieren. Und wenn Unternehmen in anderen Branchen wie dem Gesundheitswesen oder der Unterhaltungsindustrie KI integrieren, könnte die Nachfrage nach KI-Produkten noch stärker ansteigen. Dies würde wiederum den Bedarf nach mehr Rechenleistung anheben und den gesamten Markt für KI vergrößern.

Ist ein Maserati wirklich notwendig?

Die Chips von Nvidia sind also gegebenenfalls kein Muss für die Zukunft der KI mehr. Obwohl DeepSeek auf einem kleineren Sprachmodell läuft und weniger leistungsfähige Chips verwendet, hat es das Programm geschafft, ChatGPT von OpenAI innerhalb einer Woche nach Einführung als die weltweit am häufigsten heruntergeladene kostenlose Anwendung im App Store von Apple zu überholen.⁵

Insgesamt sind die Abwägungen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz mit jenen bei einem Autokauf vergleichbar: Wenn das Ziel darin besteht, einfach nur von A nach B zu kommen, braucht man dann wirklich einen 240.000 Dollar teuren Maserati, oder würde ein 44.000 Dollar teurer Chrysler Pacifica Minivan ausreichen? Ähnlich verhält es sich mit der Frage, ob Unternehmen wirklich mehr als 30.000 Dollar für einen einzigen Spitzen-Grafikprozessor von Nvidia ausgeben müssen, oder ob sie ihre KI-Ambitionen auch mit einem kostengünstigeren Ansatz erreichen können.⁶

_{Quelle: https://www.caranddriver.com/chrysler/pacifica} 

Aus unserer Sicht werden künftige KI-Anwendungen nicht immer die fortschrittlichsten oder teuersten Chips erfordern. Stattdessen könnten "passable"-Prozessoren - im Gegensatz zur Spitzenklasse - bis zu 80% der KI-Anwendungsfälle abdecken.⁷ Angesichts dieser Verschiebung glauben wir, dass die Vorhersage des jährlichen Absatzes von Nvidia-GPUs - oder anderen Chips – schwieriger werden wird.

Vom Chipkrieg zum Cloud-Wettlauf

Wir von Comgest ziehen es vor, in Unternehmen mit einer etablierten, diversifizierten Nutzerbasis zu investieren. Angesichts des steigenden globalen Dateneinsatzes sind wir der Meinung, dass nur wenige Unternehmen so gut positioniert sind wie Microsoft, um eine Reihe von Dienstleistungen in verschiedenen Bereichen anzubieten, darunter Produktivitätstools, IT-Netzwerke, Spiele und Virtuelle Realität (VR). Microsoft hat über viele Jahre seine Kundenbeziehungen aufgebaut, unter anderem durch Schulungen zu Daten und Produktivitätswerkzeugen. Ein Beispiel dafür ist die Microsoft 365-Suite mit über 400 Millionen Nutzern.⁸

Microsofts Wettbewerbsvorteil bei Software und Cloud-Diensten wird weiter dadurch gestärkt, dass fortschrittliche Modelle nahtlos in das Ökosystem des Unternehmens integriert werden. Azure, die Cloud-Plattform des Unternehmens, bringt den Copilot-Chatbot und große Sprachmodelle in Schwung, was zu einem sprunghaften Anstieg der Benutzeraktivität führt.⁹ Die jüngsten Microsoft-Ergebnisse zeigen, dass sich die täglichen Nutzer von Microsoft Copilot im Vergleich zum Vorquartal mehr als verdoppelt haben und die Nutzungsintensität im Vergleich zum Vorquartal um mehr als 60% gestiegen ist.¹⁰

Da Künstliche Intelligenz für immer mehr Menschen nutzbar wird, verlieren einzelne Modelle ihre Alleinstellungsmerkmale. Die Branche bewegt sich von der Trainingsphase zur Inferenzphase, in der KI ihr Wissen für praktische Anwendungen nutzt.¹¹

Das DeepSeek R1-Modell könnte helfen, die Kosten für diese Prozesse zu senken, was besonders für große Tech-Unternehmen wie Microsoft wichtig ist. Meta zum Beispiel bedient mit seinen Plattformen täglich über drei Milliarden Nutzer, von denen über 700 Millionen mit seinem KI-Chatbot kommunizieren. Durch den Einsatz von KI und seiner umfangreichen Bibliothek von Nutzerdaten kann Meta die Suchfunktionalität verfeinern und seine Werbung besser platzieren.

Wir glauben generell, dass große Unternehmen am meisten von KI profitieren können. Auch wenn die Nachfrage nach KI schwankt, können Cloud-Anbieter sie nutzen, um ihre Abläufe zu verbessern und gleichzeitig KI-Dienste zu verkaufen. Das unterscheidet sie von reinen KI-Firmen, die nur spezialisierte Hardware anbieten. Unternehmen mit vielen Mitarbeitern, hohen Betriebskosten und einer breiten Kundenbasis haben aus unserer Sicht die besten Chancen, das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sie eigene Sprachmodelle entwickeln. So investieren große Cloud-Anbieter wie Oracle und Amazon in Sprachmodelle wie Anthropic und Mistral AI, um sich abzusichern: Sie verhindern so, dass ein Konkurrenzmodell zum Standard wird. Dabei ist für uns sowohl das Training neuer KI-Modelle als auch die Optimierung ihrer Nutzung entscheidend. Auch chinesische Anbieter wie Tencent und Alibaba könnten durch DeepSeek profitieren, aber aus unserer Sicht ist es noch zu früh für eine klare Einschätzung.

Neue Debatte über Open-Source und Closed-Source

Das Auftauchen von DeepSeek hat die Debatte zwischen Open-Source- und Closed-Source-KI-Modellen neu entfacht. Befürworter des Open-Source-Modells argumentieren, dass es die Innovation durch Kostensenkung und breiteren Zugang fördert, während die meisten großen amerikanischen Technologieunternehmen - wie Googles DeepMind, Microsofts OpenAI und Amazons Anthropic - ihre KI-Baupläne weiterhin unter Verschluss halten wollen.

Metas Llama ist dabei eine bemerkenswerte Ausnahme unter den Silicon-Valley-Giganten. Befürworter, darunter der leitende KI-Wissenschaftler von Meta, Yann LeCun, behaupten, dass Open-Source-Modelle weitere Innovationen auslösen können, indem sie KI erschwinglicher und zugänglicher machen.¹² Open Source setzt sich zwar für die Weitergabe von Wissen ein, doch dürfen wir die zugrunde liegende Machtdynamik nicht außer Acht lassen. Meta beispielsweise verlangt eine Gewinnbeteiligung von Partnern wie Google, die einen Umsatz von über 750 Millionen Dollar nachweisen können.¹³ In der Praxis dürfte die Ressourcenteilung, zum Beispiel über die sogenannte „Destillation“ - bei der kleinere KI-Modelle von größeren lernen - wahrscheinlich weiterhin vorherrschend bleiben. OpenAI hat kürzlich behauptet, dass das R1-Modell von DeepSeek mit den firmeneigenen Modellen trainiert wurde, was die Lage weiter verkompliziert.¹⁴ Und Arthur Mensch, Mitbegründer des französischen KI-Start-ups Mistral, hat ebenfalls argumentiert, dass kleinere und quelloffene KI-Modelle es den Nutzern ermöglichen, sie vor Ort zu betreiben, wodurch die Daten lokal bleiben und die Sicherheit erhöht wird.¹⁵

Liang Wenfeng, der 40-jährige Gründer von DeepSeek, hat Open-Source genutzt, um eine Reihe junger chinesischer Ingenieure an Bord zu holen.¹⁶

Open-Source-Projekte versprechen oft einen globalen Wandel, da sie jedem, der über einen Internetanschluss verfügt, den Zugang zu Spitzentechnologie ermöglichen. Je mehr diese Projekte jedoch reifen, desto stärker treten finanzielle Erwägungen in den Vordergrund, wie wir bei OpenAI gesehen haben. Aus unserer Sicht bleibt abzuwarten, wie DeepSeek, Liang und die chinesische Regierung in den kommenden Jahren mit dieser wachsenden Popularität umgehen werden.

Langfristiger Blick auf Entwicklungen

DeepSeek hat die Erwartungen der Investoren zum KI-Wettlauf zwischen China und den USA durcheinandergewirbelt. Doch es ist noch zu früh, um Gewinner und Verlierer zu bestimmen. Es gibt weiterhin offene Fragen zur Arbeitsweise von DeepSeek, etwa zu seinem Team, seinen Rechenkapazitäten und seinem generellen Umgang mit Daten. Die Produkteinführung fällt mit Trumps Amtseinführung zusammen, was auf eine strategische Planung hindeuten könnte. Zudem entspricht das Modell den Zensurvorgaben Chinas, was Sorgen über eine mögliche Beeinflussung von Nutzern weckt.

Comgest-typisch verfolgen wir bei unserem Marktansatz weiterhin eine langfristige Perspektive, indem wir Unternehmen, ihre Lieferketten, Kunden und Wettbewerber gründlich untersuchen. Unser Ziel ist es, Portfolios zu konstruieren, die aus unserer Sicht qualitativ hochwertige Unternehmen mit robusten und nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen umfassen. Im ständigen Dialog mit den Analysten und Portfoliomanagern von Comgest auf der ganzen Welt, insbesondere in China und den USA, werden wir die Entwicklungen im Bereich der KI genau beobachten und beurteilen, wie die hier tätigen Unternehmen langfristig das zukünftige Wachstum unserer Portfolios gestalten können.

_{Wichtige Informationen:}

_{Dieses Material dient nur zu Informationszwecken und stellt keine Anlageberatung dar. Sie sollten nicht als Aufforderung zum Kauf oder als Angebot zum Verkauf eines Wertpapiers betrachtet werden. Sie berücksichtigen nicht die besonderen Anlageziele, Strategien, den steuerlichen Status oder den Anlagehorizont eines jeden Anlegers. Alle Meinungen und Einschätzungen geben unsere Einschätzung zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Dokuments wieder und können ohne vorherige Ankündigung geändert werden. Investitionen sind mit Risiken verbunden, einschließlich des möglichen Verlusts des Kapitals. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit lässt keine Rückschlüsse auf zukünftige Erträge zu.}

_{Quellenangaben:}

_{1 Alim, Arjun Neil. “China’s tech stocks enter bull market after DeepSeek breakthrough.” Financial Times, 12-Feb-2025.}

_{2 Freifield, Karen. “US Looking into Whether DeepSeek Used Restricted AI Chips, Source Says.” Reuters, 1-Feb-2025.}

_{3 Goh, Brenda und Yuhan Lin. “Chinese Chip Makers, Cloud Providers Rush to Embrace Homegrown DeepSeek.” Reuters, 5-Feb-2025.}

_{4 Adebayo, Kolawole Samuel. “The Biggest Winner in the DeepSeek Disruption Story Is Open Source AI.” Forbes, 29-Jan-2025.}

_{5 Field, Hayden. “China’s DeepSeek Ai Dethrones Chatgpt on App Store: Here’s What You Should Know.” CNBC, 27-Jan-2025.}

_{6 Leswing, Kif. “Nvidia’s Latest AI Chip Will Cost More than $30,000, CEO Says.” CNBC, 19-Mar-2024.}

_{7 Comgest Analysten-Research}

_{8 Stradling, Colton. “Office365 Tops 400 Million Paid Users. Microsoft Credits Copilot AI for Office Growth.” Yahoo!, 31-Jan-2024.}

_{9 Dezen, Nicole. “From Vision to Reality: Microsoft’s Partners Embrace AI to Deliver Customer Value.” Microsoft, 3-Apr-2024.}

_{10 Microsoft FY25 Q2 Ergebnisbericht/Comgest Analystengesprächsnotizen, 29-Jan-2025.}

_{11 Hanbury, Peter und Jue Wang. “DeepSeek: A Game Changer in Ai Efficiency?” Bain & Company, 5-Feb-2025.}

_{12 Uddin, Rafe und Stephen Morris. “Big Tech Lines up over $300bn in AI Spending for 2025.” Financial Times, 7-Feb-2025.}

_{13 Perrigo, Billy. “Yann LeCun On How An Open Source Approach Could Shape AI.” Time, 7-Feb-2024.}

_{14 Barkley, Warren. “Llama 3.2 Meta’s New Generation Models Vertex AI.” Google, 26-Sept-2024.}

_{15 Silva, João da und Graham Fraser. “OpenAI Says Chinese Rivals Using Its Work for Their Ai Apps.” BBC News, 29-Jan-2025.}

_{16 “Mistral CEO Arthur Mensch on AI Tech Race, Open- vs. Closed-Source LLM and AI Partnerships.” CNBC, 26-Jul-2024.}

_{17 Olcott, Eleanor uns Zijing Wu. “Liang Wenfeng, the DeepSeek founder panicking the tech world.” Financial Times, Jan-31-2025.}