Zum ersten Mal entdeckten die Menschen die Fähigkeit, mit einer Maschine in natürlicher Sprache zu kommunizieren und schnelle Antworten mit einem noch nie dagewesenen Grad an Raffinesse zu erhalten. Die bahnbrechende Leistung verbreitete sich wie ein Lauffeuer. Im Januar 2023 hatte die App bereits 100 Millionen Nutzer erreicht. Microsoft tätigte eine milliardenschwere Investition in OpenAI. Google kündigte Pläne an, seine Suchmaschine umzukrempeln. ChatGPT löste tiefgreifende wirtschaftliche und soziale Folgen aus. Pädagogen befürchten, dass es bald schwierig sein könnte, echte Schülerarbeiten von computergenerierten Aufsätzen zu unterscheiden.
Ist das die nächste „Killer-App“?
Das steigende Interesse der Öffentlichkeit hat den Optimismus wiederbelebt, dass diese Innovation die „Killer-App“ des Cloud-Computings sein könnte. Während die anfängliche Begeisterung über AR/VR-Spiele, Kryptowährungen und das Metaversum abgeklungen ist, bietet das sogenannte Inferencing in Industriequalität ein transformatives Potenzial für Produktivität und Wirtschaftswachstum.
Der letztjährige Abschwung ließ viele Anleger befürchten, dass der Tech-Produktzyklus zu Ende sei. Einige sehen die jüngste Erholung nur als Zwischenhoch in einer Baisse. Doch Innovation ist ein Kontinuum: Heute erleben wir eine „Übergabe“ der Marktführerschaft vom mobilfunkbasierten Ökosystem zum cloudbasierten Hochleistungsrechnen (Hyperscale-Computing). Gleichzeitig weicht der digitale Wandel in der Verbrauchertechnologie der letzten Jahre einem Durchbruch bei der Produktivität im industriellen Maßstab. Die Bereitstellung eines barrierefreien, funktionalen KI-Tools, das eine leistungsstarke Rechenleistung in großem Maßstab erfordert, war in einer Welt des lokalen Computings bisher unmöglich. Jetzt wird die Fülle an billigen und leistungsstarken Rechnern, die in den letzten sieben Jahren durch den Aufbau von Hyperscale-Clouds geschaffen wurde, neue Einsatzmöglichkeiten eröffnen.
Dieser Prozess sollte den Optimismus der Anleger für den Technologiesektor wiederbeleben. Die Gewinne in den Bereichen Technologie und Kommunikation haben in den letzten zwei Jahrzehnten zunehmend zu den Gewinnen des breiteren US-Marktes beigetragen (Abbildung). Infolgedessen machen diese beiden Sektoren fast ein Drittel der Marktkapitalisierung des S&P 500 aus. Aus historischer Sicht halten wir es für unwahrscheinlich, dass der jüngste Abschwung den langfristigen Trend stoppen wird, vor allem, wenn das „nächste große Ding“ schon gefunden ist.
Tatsächlich erweisen sich Tech-Börsenkorrekturen oft als Phasen des Führungswechsels (Abbildung). Nach dem Platzen der Dotcom-Blase nahm die Mobilität 2002 Fahrt auf. Zu Beginn der weltweiten Finanzkrise wurde das erste iPhone auf den Markt gebracht.
Künstliche Intelligenz an sich ist nicht neu. Die Technologie basiert auf mehreren Entwicklungen, darunter tiefen neuronalen Netzen. ChatGPT basiert auf GPT-3, dem Large Language Model (LLM) der dritten Generation, das von OpenAI entwickelt und 2020 eingeführt wurde, eine der erfolgreichsten Anwendungen der Transformations-Modelle.
ChatGPT zeigt, wie jahrelange Forschung und Entwicklung in einer bahnbrechenden Technologie gipfeln kann, die Türen zu neuen Anwendungen öffnet. Dank der Beschleunigung des Hyperscale-Computings seit 2016 generieren die neuen Modelle Texte und Bilder auf fast menschliche Weise. Chatbasierte Abfragen können der Internetsuche einen enormen Mehrwert verleihen. Künstliche Intelligenz kann die ersten Entwürfe von 80 % des Computercodes schreiben oder Geschäftsanwendern beim Schreiben von E-Mails helfen. Fällt es Ihnen schwer, Ihre Gedanken in Worte zu fassen? KI kann Ihnen dabei helfen, Ideen für Aufsätze und Blogbeiträge zu formulieren, wobei die Benutzer zwischen „lustigen“, „professionellen“ oder „enthusiastischen“ Sprachstilen wählen können.
Strategische Geschäftsdiskussionen beginnen
Große technologische Durchbrüche setzen immer Diskussionen in der Unternehmensführung in Gang. Wir glauben, dass KI strategisch genauso wichtig werden wird wie Mobilität oder Digitalisierung. Die Unternehmen werden sich darum bemühen, zu definieren, wie sie künstliche Intelligenz in ihre Produkte integrieren wollen. Das geschieht zu einem Zeitpunkt, an dem die Welt mit einer hohen Inflation und einem akuten Arbeitskräftemangel aufgrund der Deglobalisierung zu kämpfen hat.
Microsoft hat bereits angekündigt, die Modelle von OpenAI in seine Bing-Suchmaschine zu integrieren, und von Google wird erwartet, dass es bald seine eigene Version der KI-gestützten Suche auf den Markt bringt. Microsoft erhebt außerdem monatliche Gebühren für Softwareentwickler, um auf das GitHub-Tool zur Codeerstellung zugreifen zu können, während OpenAI Gebühren für Entwickler erhebt, die auf seinen neuesten Sprachmodellen aufbauen.
Wie kann künstliche Intelligenz Produktivitätsgewinne ermöglichen?
Das ist erst der Anfang. In den kommenden Jahren erwarten wir viele weitere produktivitätssteigernde Innovationen, die wir uns heute kaum vorstellen können. Künftige Anwendungen könnten die Automatisierung von Entwicklern, Callcentern und Expertenassistenten in Bereichen wie der Rechtsberatung und dem Gesundheitswesen umfassen.
Wenn eine bahnbrechende Innovation zum ersten Mal auftritt, können wir ihr Potenzial oft nicht vollständig einschätzen. In früheren Zyklen wurden zuerst die technologischen Voraussetzungen geschaffen. Dann wurde ein ganzes Ökosystem aufgebaut, das den Bedarf an weiteren Innovationen antreibt und oft zu einem positiven Kreislauf führt. Unternehmen wie NVIDIA, AMD und Arista Networks könnten von dem Bestreben profitieren, die Kosten zu senken und gleichzeitig die Qualität von KI-Abfragen zu verbessern, die derzeit viel teurer sind als die herkömmliche Google-Suche.
Wendepunkt für Technologie und Anleger
Eines lässt sich bereits mit Sicherheit sagen: Wir sind an einem Wendepunkt bei der Einführung des nächsten Computerparadigmas angelangt, in dem Hyperscale-Computing der neue Standard ist. Die Investitionsmöglichkeiten gehen bereits über den Bereich des Risikokapitals und der Start-up-Unternehmen hinaus.
Für Anleger im Technologiesektor ist es nicht zu früh, sich mit den potenziellen langfristigen Nutznießern eines möglichen KI-getriebenen Booms zu beschäftigen. Es wird überraschende Gewinner und Verlierer geben, und um die Chancen zu erkennen, sind Geschick, Weitsicht und Fachwissen erforderlich. Es ist dennoch eine erfrischende Abwechslung für den Sektor, nachdem die Märkte seit Ende 2021 auf Geldpolitik, Inflation, Energieknappheit und Krieg fixiert waren. Das ist das Schöne an Technologie und disruptiver Innovation: Transformationsbedingte Umwälzungen überdauern Konjunkturzyklen, öffnen Unternehmen neue Türen und neue Wege, um Erträge zu erwirtschaften.
Von Lei Qiu, Portfolio Manager - Disruptive Innovation Equities bei Alliance Bernstein
