Cloud Computing: Unverzichtbar für die Erschließung des Potenzials generativer KI

Warum Cloud Computing für die Zukunft der KI von zentraler Bedeutung ist  

Die transformative Kraft der künstlichen Intelligenz (KI) und die bereits spürbaren tiefgreifenden Entwicklungen und Veränderungen, die sie derzeit in verschiedenen Lebens- und Arbeitsbereichen auslöst, werden erhebliche Rechenleistung und Infrastrukturen erfordern, nicht nur um KI-Modelle zu trainieren, sondern auch um Unternehmen dabei zu helfen, diese zu nutzen.

KI ist ein Oberbegriff, der eine Vielzahl von Technologien und Lerntechniken (NLP, virtuelle Agenten, robotergestützte Prozessautomatisierung, Deep Learning, maschinelles Lernen usw.) umfasst.

Sie alle benötigen riesige Mengen an Daten und enorm hohe Rechenkapazitäten, um ihre Modelle zu trainieren und auszuführen. Nur die größten Akteure auf dem Public-Cloud-Markt, die sogenannten Hyperscaler, können diese enormen Datenmengen bewältigen. (Allein für das Training des GPT-4-Modells sind Hardware Kosten von schätzungsweise 100 Mio. USD angefallen.¹ ) Doch selbst die Cloud-Giganten werden noch weiter expandieren müssen, da Menge und Komplexität der Daten weiter zunehmen wird.

Das gilt auch für generative KI-Technologien, kurz Gen-AI, bei denen es sich vorwiegend um große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) handelt. Das maschinelle Lernmodell, auf dem ChatGPT basiert, wurde mit einer Textmenge von 45 Terabyte (TB) trainiert. Das entspricht einem etwa 305.000 Meter langem Bücherregal. Dabei verwendeten die Entwickler rund 175 Milliarden Modellparameter (Konfigurationsvariablen). Da die Anzahl der Parameter bei der Modellentwicklung zunimmt, erhöht sich die Genauigkeit der Ausgabe, und die Möglichkeiten zur Anpassung an die Bedürfnisse von Unternehmen werden erheblich erweitert (Abbildung 1). Die Datenmengen, mit denen Gen-AI-Modelle arbeiten, werden zweifellos noch größer werden. Schon heute werden jeden Tag etwa 2,5 Trillionen Bytes (1 Trillion ist eine 1 mit 18 Nullen - 1018) Daten erzeugt - eine Menge, die sich voraussichtlich alle zwei bis drei Jahre verdoppeln wird.² Die wahre Stärke von Gen-AI liegt in ihrer Fähigkeit, diese Daten in ein nützliches Werkzeug für Unternehmen und Verbraucher umzuwandeln.

Aus einem einfachen Grund: Mit dem Wachstum der generativen KI-Anwendungen müssen fast alle erforderlichen Daten durch die Hyperscaler geleitet werden. In Anbetracht der Leistungsfähigkeit und vielfältigen Einsatzmöglichkeiten der Technologie in Unternehmens- und Verbraucheranwendungen muss jedoch eine neue Palette an nativen Gen-AI-Anwendungen entwickelt werden, um die schiere Anzahl der möglichen Anwendungsfälle zu adressieren, einschließlich derjenigen, an die aktuell noch niemand denkt.

Warum KI und Cloud Computing für Anleger wichtig sind  

Obwohl prognostiziert wurde, dass die Ausgaben für Cloud-Dienste bis auf Weiteres zweistellig wachsen würden, waren sich die meisten Investoren einig, dass die Branche in der Mitte ihres Lebenszyklus angekommen ist. GPT-spezifische Modelle werden zwar bereits seit 2017/18 entwickelt und trainiert. Erst mit ChatGPT und Bildanwendungen wie DALL-E und Midjourney aber wurde das unmittelbare Potenzial generativer KI schockartig deutlich und Verbraucher und Unternehmen realisierten, wie transformativ und disruptiv diese Technologie höchstwahrscheinlich sein wird.

Umso intensiver wird jetzt analysiert, welche Unternehmen sich bereits seit längerem auf diese Momente vorbereiten, welche noch wenig Erfahrung mit Gen-AI haben, aber trotzdem in der Lage sein werden, von der neuen Technologie zu profitieren, und welche entweder mit Verspätung aktiv werden oder diese Chance vorüberziehen lassen.

Aus diesem Grund bezeichnen einige Branchenbeobachter den jüngsten Entwicklungssprung der Gen-AI auch als „iPhone-Moment“. Mit der Einführung seines Flaggschiff-Produktes hatte Apple im Jahr 2007 nicht nur eine technologische Zeitenwende in der Hardware- und Softwareentwicklung eingeleitet, sondern auch einen drastischen Wandel des Konsumverhaltens und der Vorlieben verschiedener Generationen von Konsumenten angestoßen.

Vom „iPhone-Moment“ der KI werden unserer Ansicht nach nicht nur die Bereiche Technologie-Hardware (fortschrittliche Grafikprozessoren, Rechenzentren, Edge Computing), Software (Cloud-Service-Provider, SaaS, Customizing) und Sicherheit (Datenschutz, Datenaudits, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften) profitieren. Die generative KI wird auch die Art und Weise verändern, wie Verbraucher Audio-, Bild- und Textinformationen kreieren und aufnehmen.

Darüber hinaus dürfte Gen-AI – weitaus mehr als das iPhone – beeinflussen, wie Unternehmen KI nutzen, um ihre Produktivität und die Effizienz ihrer Arbeitsabläufe zu steigern. Nachdem sich Cloud-Services im Jahr 2006 mit der Einführung von Amazon Web Services im Mainstream etabliert haben, könnte generative KI der nächste große Wachstumstreiber des Cloud Computing werden.

Wie der Allianz Global Artificial Intelligence Fonds positioniert ist

Der heutigen generativen KI ist zwar eine jahrzehntelange iterative Entwicklung vorausgegangen. Mit konkreten Anwendungen wie ChatGPT und DALL-E sind jetzt jedoch wichtige Meilensteine erreicht worden, insbesondere im Bereich des unüberwachten maschinellen Lernens und der Deep-Learning-Anwendungen.

„In den fast 30 Jahren, die wir jetzt schon im Technologiesektor investieren, haben wir noch keinen Technologiezyklus mit derartigen Entwicklungssprüngen erlebt wie jetzt bei der generativen KI“, sagt Sebastian Thomas, Lead PM des Allianz Global Artificial Intelligence Fund. „Wir sehen uns an einem Wendepunkt, an dem die Unternehmen den Einsatz von KI-Anwendungen schneller vorantreiben werden, um ihre Geschäftsmodelle zu transformieren.“

Die Nutzung praktischer KI-Tools wie GPT-Plugins und Chatbots hat in den vergangenen Monaten bereits stark zugenommen – genauso wie die Diskussionen über die Auswirkungen auf Unternehmen, Arbeitnehmer und Investoren. Während ihrer Telefonkonferenzen zum ersten Quartal wurde das Wort „KI“ von US-amerikanischen und europäischen Unternehmen bis Mitte Mai fast 1.600 Mal erwähnt – ein mit großem Abstand neuer Rekord.  

In einer im Mai veröffentlichten Studie stellten die Strategen von Goldman Sachs fest, dass US-amerikanische Unternehmen ihre Nettogewinnmarge durch den Einsatz unterschiedlicher KI-Technologien – vor allem generativer KI-Anwendungen – in den nächsten zehn Jahren um fast 400 Basispunkte steigern könnten.

In einer vor kurzem von Grassroots Research® durchgeführten Umfrage unter 300 IT-Verantwortlichen⁵ wurde KI als die Technologie genannt, die nach Ansicht der Befragten in den nächsten fünf Jahren den größten Einfluss auf ihr Unternehmen haben wird.

Darüber hinaus gaben 49% der Befragten an, dass ihr Unternehmen generative KI für Arbeitsaufgaben einsetzt; 29% loten derzeit entsprechende Möglichkeiten aus. Unter den Befragten, die bereits generative KI-Anwendungen genutzt haben, verwenden 56% diese für die Analyse von Daten und Informationen, 52% für die Kundenbetreuung und 48% für das Brainstorming und die Ideengenerierung. Bei den kurzfristigen Ausgabenschwerpunkten steht Cloud.

Computing an zweiter Stelle. Die Ergebnisse dieser Studie untermauern unsere Einschätzung, dass generative KI an einem Scheidepunkt steht und KI-Infrastruktur und KI-Anwendungen die kurzfristig größten Anlagechancen bieten.

KI-gestützte Branchen könnten die großen Gewinner des Wachstumsschubs durch generative KI sein

Generative KI verändert die Technologielandschaft so schnell und grundlegend wie noch keine technologische Neuerung zuvor. Davon sollten Halbleiter- und Komponentenhersteller profitieren, da die Rechenanforderungen der großen Sprachmodelle, die generativen KI-Systemen zugrunde liegen, die Kapazitäten der bestehenden Infrastruktur um ein Vielfaches übersteigen. Unterdessen haben viele Softwareunternehmen generative KI-Module auf den Markt gebracht, die den Kunden helfen, Routineaufgaben zu automatisieren und wertvolle neue Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Längerfristig halten wir KI-gestützte Branchen für den großen Gewinner dieser Entwicklung, wenn sie Large Language Models nutzen, um ihre betriebliche Effizienz zu steigern und ihr Geschäft auf die profitabelsten Bereiche auszurichten. Angesichts des – vor allem kurz- und mittelfristig – enormen transformativen Potenzials generativer KI für viele Bereiche der Wirtschaft sollten Investoren von einem diversifizierten Engagement in diesem vielfältigen Anlageuniversum profitieren können.

Was genau ist generative KI?

Generative KI bezeichnet eine als „Deep Learning“ bekannte Form des maschinellen Lernens (ML). Diese Form der KI umfasst Maschinen, die anhand von Datensätzen darauf trainiert werden, ohne menschliche Anleitung bestimmte Aufgaben auszuführen und/ oder Vorhersagen zu treffen. Eine wichtige technologische Neuerung ist der Übergang vom überwachten zum unüberwachten Lernen.

Die meisten ersten ML-Modelle basierten auf überwachtem Lernen, bei dem Menschen Daten klassifizieren oder „markieren“ mussten – zum Beispiel ein Bild als „Hund“ oder einen Social-Media-Post als „politisch“ identifizieren. Diese Art von ML gibt es immer noch. Die jüngsten Entwicklungen in der generativen KI sind jedoch Beispiele für unüberwachtes Lernen, bei dem das Modell seine eigenen Vorhersagen auf der Grundlage großer Mengen von Trainingsdaten trifft.

Mittlerweile sind Maschinen jetzt nicht mehr nur in der Lage ist, den Hund auf einem Bild zu identifizieren, sondern können selbst ein Bild eines Hundes erzeugen. Weitere Beispiele sind Dall-E, das Bilder aus Textbeschreibungen erschafft und dabei nur seinen riesigen Bestand an Bilddaten nutzt, sowie ChatGPT, das Wirtschaftskommentare oder Computercodes schreibt. Die zunehmende Größe und Komplexität der Datensätze führen zu mehr Anwendungsfällen für ML-Tools (z.B. ChatGPT) im Geschäftsbetrieb und in der Entwicklung.

^{1 Me, Myself and AI — Artificial Intelligence Primer, Bank of America, Februar 2023.
2 Bank of America, Februar 2023.
3 Software and Internet Applications of Generative AI and Chat GPT, RBC Capital Markets, 16. März 2023.
4 https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-05-17/goldman-strategists-say-ai-is-biggest-potential-boost-to-margins, as of 17 Mai 2023.
5 Grassroots Research „Global IT Spending Survey,“ Mai 2023. Auf Basis einer Befragung von 300 IT-Experten von Unternehmen mit 100 oder mehr Beschäftigten.}