Im ersten Teil unserer neuen Serie „AI Alpha“ haben wir das enorme Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) als transformative Kraft untersucht. Doch neben diesen Chancen gibt es auch eine komplexere Realität. Im zweiten Teil untersuchen wir die strukturellen Herausforderungen, strategischen Kompromisse und Wettbewerbsdruck, die unserer Meinung nach darüber entscheiden werden, wie KI letztendlich wirtschaftliche Vorteile bringt. Das Verständnis von KI als Allzwecktechnologie hilft, sowohl ihre disruptive Kraft als auch die Hindernisse zu verdeutlichen, die die Renditen verzögern oder verwässern können.
Allzwecktechnologien: Unsichtbare Motoren, ungewisse Renditen
KI ist das neueste Kapitel in der geschichtsträchtigen Geschichte der Allzwecktechnologien, wobei jeder Durchbruch den Grundstein für eine transformative technologisch-wirtschaftliche Revolution gelegt hat.
So revolutionierte beispielsweise die Druckerpresse die Massenproduktion von Texten und beeinflusste Bildung, Religion, Wissenschaft und Politik tiefgreifend; die Dampfmaschine trieb Fabriken, Züge und Bergbaubetriebe an, ermöglichte die Massenproduktion und veränderte den Transport; Elektrizität versorgte Industriemaschinen, Haushaltsgeräte und moderne Kommunikationsmittel mit Strom und veränderte Produktion, Konsum und Interaktion; und Computer und das Internet veränderten Handel, Kommunikation und Innovation durch die Verarbeitung und Übertragung von Informationen. Jede dieser Technologien hat die Gesellschaft neu definiert, indem sie vielseitige Plattformen für Massenproduktion, Verbreitung und Konnektivität bereitstellte.
Heute beruht die allgemeine Einsatzfähigkeit der KI auf ihrer Fähigkeit, verschiedene Arten von Daten in numerische Darstellungen zu übersetzen und Ähnlichkeiten zwischen ihnen zu berechnen, wodurch ihre Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen ermöglicht wird. Durch die Nutzung umfangreicher Datensätze und ausgefeilter Algorithmen zur Extraktion versteckter Muster und zur Unterstützung der Entscheidungsfindung entwickelt sich die KI zu einer universellen Technologie, die wirtschaftliche Strukturen neu definieren, Innovationen in verschiedenen Sektoren vorantreiben und gesellschaftliche Funktionen neu gestalten wird.
Null ROI
Für sich genommen bieten allgemeine Technologien keine greifbare Kapitalrendite. Wie Paul David1 in seiner Analyse technologischer Transformationen darlegt, sind zwei Prinzipien von entscheidender Bedeutung. Erstens dauert die Entwicklung techno-ökonomischer Systeme, die auf diesen Technologien basieren, oft Jahrzehnte – Renditen stellen sich mit der Zeit ein – jedoch erst nach einer längeren Anlaufphase. Zweitens erfordern allgemeine Technologien eine Reihe von ergänzenden Produkten, Infrastrukturen, Schulungen und organisatorischen Veränderungen, um ihren vollen wirtschaftlichen Wert zu entfalten.
Dieser zweite Punkt unterstreicht die inhärente Komplexität der breiten Einführung von Technologien. Anbieter der Technologie investieren daher in die Förderung ergänzender Innovationen, die sie manchmal intern entwickeln. Frühe Elektrizitätsunternehmen wie die Edison Electric Company (Vorläufer von General Electric) und Westinghouse Electric erkannten, dass Rohstrom wenig Nutzen hatte, bis er durch Verbraucherprodukte genutzt wurde, die wiederum die Nachfrage ankurbelten. Heute folgt Jensen Huang, CEO von Nvidia, diesem bewährten Konzept, da er erkannt hat, dass Grafikprozessoren (GPUs) ohne ergänzende Software nur einen begrenzten Wert haben. Im vielschichtigen Ökosystem der KI trainieren GPUs KI-Modelle, die in weitere ergänzende Anwendungen integriert werden müssen.
KI an sich bietet keinen unmittelbaren Nutzen; nur durch die Entwicklung ergänzender Produkte – seien es digitale Anwendungen, autonome Fahrzeuge oder humanoide Roboter – kann ihr volles Potenzial ausgeschöpft werden. ChatGPT mag als Glühbirne der KI gedient haben, aber während wir uns weiter in das Informationszeitalter hineinbewegen, arbeiten Erfinder immer noch mit Hochdruck daran, die Toaster, Waschmaschinen und Kühlschränke der KI-Ära zu entwickeln.
Hier ist ein sich selbst verstärkender Kreislauf am Werk: Jeder Sprung in der KI spornt zu innovativen Reaktionen an, die wiederum weitere technologische Fortschritte beschleunigen. Ich glaube, dass sich das Potenzial der KI allmählich entfalten wird, abhängig von der Reifung ergänzender Produkte und umfassenderen gesellschaftlichen Veränderungen, einschließlich der Umstrukturierung der Arbeitswelt und sogar politischer Neukalibrierungen als Reaktion auf sich wandelnde Beschäftigungslandschaften.
Anleger müssen sich bewusst sein, dass der Weg zu den Billionen Dollar, die KI einbringen wird, sowohl komplex als auch langwierig ist – eine Transformation, die sich so allmählich vollzieht wie die Entwicklung von einer einzelnen Lampe zu einem komplett eingerichteten Haus mit allen notwendigen Geräten. Dieser stetige Fortschritt kollidiert jedoch oft mit einem Markt, der Vermögenswerte aufgrund sich ändernder Narrative schnell neu bewertet, was zu einer dynamischen Spannung führt, die ständige Herausforderungen mit sich bringt.
Darwin, Fermat und Pascal: Warum KI möglicherweise nicht zu Rentabilität führt
Im Jahr 1859 stellte Charles Darwin fest: „Es ist nicht die stärkste Spezies, die überlebt, auch nicht die intelligenteste, sondern diejenige, die am besten auf Veränderungen reagiert.“2
Und 1994 griff ein anderer Charles, nämlich Mr. Munger, diesen Gedanken auf, Komplexität mit einem anderen Blickwinkel zu betrachten, und stellte fest:
„Das Fermat/Pascal-System steht in dramatischem Einklang mit der Funktionsweise der Welt. Und es ist eine grundlegende Wahrheit. Man muss also einfach über die richtige Technik verfügen … Einer der Vorteile eines Mannes wie Buffett, mit dem ich all die Jahre zusammengearbeitet habe, ist, dass er automatisch in Entscheidungsbäumen und der elementaren Mathematik von Permutationen und Kombinationen denkt.“3
Beide weisen auf dieselbe Realität hin: Überleben und Erfolg hängen von der Fähigkeit ab, Risiken einzuschätzen, sich anzupassen und zu handeln. Und ich glaube, dass die potenziellen Auswirkungen der KI unter diesem Gesichtspunkt betrachtet werden müssen.
Die potenziellen Auswirkungen der KI sind enorm. Wir befinden uns im Informationszeitalter, das sich seit mehr als 50 Jahren entwickelt. Die tatsächlichen Auswirkungen der KI werden von den Unternehmen abhängen, die sie integrieren, von den Innovatoren, die ihren Return on Investment (ROI) innerhalb digitaler Ökosysteme aufbauen, und von den Managern, die komplexe strategische Entscheidungen treffen, deren Ergebnisse letztlich außerhalb ihrer Kontrolle liegen können.
Wenn ein Unternehmen durch KI eine Million Dollar einspart oder zusätzlich erwirtschaftet, bleibt die Frage: Fließt dieser Gewinn direkt in die Bilanz ein oder wird er durch den Wettbewerbsdruck an die Verbraucher weitergegeben? Investoren, die davon ausgehen, dass jeder Dollar die Rentabilität steigert, könnten enttäuscht sein, wenn die Marktdynamik dazu führt, dass diese Gewinne anderswo anfallen. Für viele Unternehmen wird KI wahrscheinlich eher eine strategische als eine wirtschaftliche Investition sein, da sie nicht in KI investieren, um sofortige Einnahmen oder Kosteneinsparungen zu erzielen, sondern einfach, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der folgende Entscheidungsbaum spiegelt einige der Entscheidungswege wider, vor denen Unternehmen stehen.
Wie die obige Grafik zeigt, stehen Manager bei der Entscheidung über Investitionen in KI vor einem verzweigten Entscheidungsbaum. Wenn ein Unternehmen über einen starken Wettbewerbsvorteil verfügt, ist die Rechnung einfach: KI kann zusätzliche Einnahmen und/oder verbesserte Margen generieren, wodurch bestehende Vorteile potenziell gestärkt werden und die Erwartungen der Aktionäre erfüllt werden können. In solchen Szenarien können Unternehmen von verbesserten Produkten und niedrigeren Kosten profitieren, wodurch sie einen größeren Anteil am Mehrwert erzielen können.
In stärker umkämpften Märkten hingegen können sich Unternehmen mit schwachen Wettbewerbsvorteilen keine Dominanz leisten. Hier antizipieren Wettbewerber Verbesserungen schnell und gleichen sie aus, sodass Manager gezwungen sind, in KI zu investieren, um im Spiel zu bleiben – auch wenn solche Investitionen nicht direkt zu höheren Umsätzen oder Rentabilität führen. Obwohl KI die Gesamtkosten senken kann, wenn die Kosteneinsparungen die Investitionen übersteigen, hängt es von der Elastizität der Nachfrage und dem unerbittlichen Wettbewerbsdruck ab, ob dies zu höheren Margen führt. Wie bei steigenden Blinds beim Poker muss jeder Spieler mehr Ressourcen einsetzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, wobei die Vorteile oft an die Kunden weitergegeben werden und nicht in die Gewinnzone fließen. Ich glaube, dass sich die meisten Unternehmen in diesem Wettbewerbsumfeld wiederfinden werden, in dem erhebliche KI-Ausgaben trotz ihrer vielversprechenden Aussichten letztendlich aus den Finanzberichten verschwinden – eine deutliche Erinnerung daran, dass in vielen Wettbewerbsumfeldern das Überleben wirtschaftliche Opfer auf dem Altar der Innovation erfordert.
Diese wettbewerbsorientierte Marktdynamik spiegelt die allgemeine Magie des Kapitalismus wider, in dem bessere Produkte zu niedrigeren Preisen entstehen und der unerbittliche Wettbewerbsdruck die Gewinnmargen über jede einfache ROI-Berechnung hinaus einschränkt. Ähnlich wie Pfauen Kosten für ihr prächtiges Federkleid in Kauf nehmen oder wie Costco in Löhne und Qualität investiert, statt kurzfristige Gewinne abzuschöpfen, setzen Unternehmen möglicherweise auf den Einsatz von KI – um Stärke zu demonstrieren, ihre Marktposition zu sichern oder schlichtweg zu überleben –, unabhängig von unmittelbaren Renditen.
Eine neue Basistechnologie wie KI auf Transformator-Basis verändert das digitale Ökosystem grundlegend – vergleichbar mit den Umwälzungen, die Karl Marx in politischen und ökonomischen Systemen durch Erfindungen wie das Schießpulver oder den Buchdruck beschrieben hat. Manager müssen Wettbewerb, Kundenmacht und interne Dynamiken abwägen und gleichzeitig akzeptieren, dass Aktionäre möglicherweise nicht an erster Stelle stehen, wenn es um die Vorteile der KI geht.
Spieltheoretische Probleme, wie sie sich in den Entscheidungsbäumen von Managern widerspiegeln – beispielsweise das Gefangenendilemma (ohne Zusammenarbeit werden Investitionen aus Eigeninteresse getätigt), Pascals Wette (unsichere Nachteile machen Investitionen zur sichereren Wahl) oder die Dollarauktion (ein Nullsummenrennen führt zu eskalierenden Kosten) – unterstreichen die kurzfristig rationalen, aber manchmal langfristig suboptimalen Wege, die Unternehmen einschlagen können.
Keine einzelne Prognose oder kein einzelnes Modell kann alle Nuancen dieser strategischen Entscheidungen erfassen, aber umsichtige Investoren müssen eine Sicherheitsmarge einbauen und bei ihren Prognosen umfassendere strategische Überlegungen abwägen. Tatsächlich hat sich die Landschaft verändert, und diejenigen, die sich nicht anpassen, seien es Unternehmensmanager oder Investoren, laden ihr eigenes Verderben ein.
Asymmetrien für öffentliche Investoren: Gewinner und Verlierer der KI
Die Geschichte der Investitionen in den technologischen Wandel zeigt eine interessante Asymmetrie: Oft ist es einfacher, die Verlierer als die Gewinner zu identifizieren. Wie Alasdair Nairn in seinem Buch „Engines that Move the Markets” darlegt, war es, als die Eisenbahn die Kanäle verdrängte, einfacher zu erkennen, dass die Bewertungen der Kanäle einbrechen würden, als genau zu bestimmen, welche Eisenbahn sich letztendlich durchsetzen würde. Ebenso signalisierte der Übergang vom Pferd zum Automobil eindeutig die Überflüssigkeit des Pferdetransports, auch wenn es schwierig war, das Ford Model T als den endgültigen Gewinner zu bestimmen. In der Dotcom-Ära war es zwar schwierig, den Aufstieg von Amazon vorherzusagen, aber es war unverkennbar, dass der traditionelle stationäre Einzelhandel ins Straucheln geraten würde. In ähnlicher Weise zeigen die Übergänge von Videotheken zu Netflix und von traditionellen Taxidiensten zu Uber, dass es zwar schwierig ist, den konkreten Sieger zu identifizieren, aber eine ganze traditionelle Branche wegbrechen könnte.
Dieses Muster entsteht, weil etablierte Unternehmen, die auf veralteten technologischen Grundlagen aufgebaut sind, nicht nur gegen ein einzelnes Unternehmen konkurrieren, sondern gegen eine sich wandelnde technologische Grenze, die den Standard kontinuierlich erhöht. KI ist eine universelle Technologie, deren Auswirkungen letztlich von den ergänzenden Anwendungen und Produkten abhängen, die sich parallel dazu entwickeln. Welche Unternehmen sich jedoch mit der Weiterentwicklung der Technologie und dem Entstehen neuer Geschäftsmodelle durchsetzen werden, ist nach wie vor weitgehend ungewiss, insbesondere im digitalen Bereich, wo die Dynamik und Komplexität der Geschäftsmodelle ausgeprägter ist als in der physischen Welt.
Der Erfolg hängt letztendlich von einem mehrdimensionalen Rahmen ab: Produkt-Markt-Passung, Wettbewerbsstärke und die Fähigkeit, Mehrwert zu schaffen, anstatt ihn einfach an die Verbraucher weiterzugeben. Es ist schwierig, die genauen Gewinner in jedem Sektor zu bestimmen, doch in traditionellen Bereichen – sei es Software, Transport oder Online-Werbung – müssen die Wettbewerbsvorteile der etablierten Akteure neu bewertet werden. In einem derart wettbewerbsintensiven und sich ständig weiterentwickelnden Umfeld hängt der Erfolg von Investoren nicht nur davon ab, die wenigen Gewinner zu identifizieren, sondern vor allem davon, die weitaus größere Zahl der wahrscheinlichen Verlierer zu vermeiden.
Heute sehen sich Investoren an den öffentlichen Märkten mit einer weiteren Asymmetrie konfrontiert: dem Aufstieg des privaten Kapitals. Anders als während der Dotcom-Blase, als Unternehmen überwiegend über öffentliche Märkte Kapital beschafften, was zu volatilen Aktienkursen führte, bleiben moderne Unternehmen tendenziell länger privat und bevorzugen Risikokapital und Private Equity. Infolgedessen bleiben viele AI-native Unternehmen, die bereit sind, das nächste technologische Paradigma voranzutreiben, für öffentliche Investoren unerreichbar. Während viele AI-native Startups unerreichbar bleiben, können öffentliche Investoren, die ein differenziertes Verständnis dafür entwickeln, wie AI etablierte Unternehmen umgestaltet – indem sie identifizieren, welche etablierten Unternehmen über die Kultur, das Management und den Wettbewerbsvorteil verfügen, um diese Technologien potenziell zu nutzen –, dennoch lohnende Chancen finden.
Fazit
Insgesamt bestätigt die Entwicklung der KI als Allzwecktechnologie, dass eine echte wirtschaftliche Transformation nur dann stattfindet, wenn innovative ergänzende Produkte und gesellschaftliche Veränderungen ins Spiel kommen – ein Prozess, der sowohl schrittweise als auch unvermeidlich ist. Während das Versprechen von Billionen an Wert die Innovation vorantreibt, ist der Weg dorthin mit Unsicherheiten, Wettbewerbsdruck und strukturellen Veränderungen verbunden, die herkömmliche ROI-Maßnahmen in Frage stellen. Erschwerend kommt hinzu, dass KI im Gegensatz zu physischen Vermögenswerten immaterieller Natur ist, sodass Anleger sich ebenso sehr auf Vertrauen wie auf Fakten verlassen müssen. Da das digitale Zeitalter unaufhaltsam voranschreitet, ist Anpassung überlebenswichtig.
Gurvir Grewal ist globaler Research-Analyst im globalen Aktienteam von William Blair.
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Weitere beliebte Meldungen:
1 Paul A. David (1990), The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox.
2 Charles Darwin (1859), On the Origin of Species.
3 Charles T. Munger (1994), “A Lesson on Elementary Worldly Wisdom As It Relates To Investment Management & Business” (talk delivered at USC Business School).
