KI: Was Investoren über die Zukunftsbranche wissen müssen
Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, sind eine der interessantesten Investitionsmöglichkeiten des aktuellen Jahrzehnts. Doch welche Unternehmen sind für die nahe Zukunft besonders gut aufgestellt? Mehr dazu weiß Frank Schwarz, Portfoliomanager bei MainFirst Asset Management.
"Jeder Einzelne hat einen Vorgeschmack bekommen, wie sich die Welt durch KI in naher Zukunft verändern könnte. Nachdem es über Jahrzehnte zwar immer wieder forscherische Vorstöße und zukunftsweisende Ideen gegeben hatte, um eine künstliche Intelligenz zu entwickeln, hat sich das Blatt in den vergangenen Jahren gewendet", schreibt Frank Schwarz, Portfoliomanager bei MainFirst Asset Management im Team Global Equities/Absolute Return Multi Asset, in einem "Institutional Money" exklusiv vorliegenden Beitrag.
Zuvor sind die Entwicklungen stets an mangelnder Rechnerkapazität und letztlich der Finanzierung gescheitert. Mit technologischen Neuentwicklungen und insbesondere kleineren und leistungsfährigeren Chips ist die Marktreife für viele Anwendungen mittlerweile gelungen. Ein neuer Deep-Learning-Ansatz hat seit 2012 enorme Fortschritte in den Bereichen Spracherkennung, automatisierte Übersetzung, medizinische Diagnose und autonomes Fahren ermöglicht und eine Welle von Innovationen ausgelöst.
Durchbruch in der Mensch-Computer-Kommunikation
Größte Aufmerksamkeit im Jahr 2023 erhielten die Large-Language-Models (LLMs), mit dem Modell ChatGPT von OpenAI als Hauptdarsteller. „GPT“ steht für Generative Pre-trained Transformer und ist eine Art Architektur für maschinelles Lernen, die für die Verarbeitung von sequenziellen Daten wie Texten entwickelt wurde. "Abstrahiert betrachtet sind LLMs Statistikmodelle, die versuchen, den erzeugten Text sinnvoll fortzusetzen. Was sinnvoll ist, ergibt sich aus Milliarden von Texten, Webseiten, Blogposts und ähnlichem, die das Modell im Rahmen des Trainings gelesen hat. Was daran bahnbrechend ist: Die Modelle ermöglichen es erstmals, in menschlicher Sprache mit Computern zu kommunizieren. Das ist ein bedeutender Schritt in Richtung tatsächlicher künstlicher Intelligenz und eröffnet bisher unvorstellbare Möglichkeiten", merkt Schwarz an.
Alltagstaugliche Co-Piloten, die Nutzer bei verschiedensten Aufgaben unterstützen, werden Schwarz zufolge schon bald Realität sein: "Ähnlich wie eine Art übernatürliche Alexa oder Siri werden sie auf dem Smartphone oder Laptop oder in der Cloud verfügbar sein. Im Bereich der Cyber-Security wird KI ebenso zu einem Werkzeug für Betrüger wie für ihre Abwehr."
Auch die Basis stimmt inzwischen: GPUs steigern die Rechenleistung
Die Steigerung der Rechenleistung und Datenverarbeitung war einer der wichtigsten Schritte in der Entwicklung der KI, da durch die moderne Hardware die Verarbeitung großer Datenmengen in kurzer Zeit überhaupt erst möglich ist. Im Vordergrund stehen Grafikprozessoren (GPUs), deren Bedeutung für KI mehrere Aspekte hat:
GPUs bieten enorme Rechenleistung und parallele Verarbeitungsfähigkeiten. Im Gegensatz zu herkömmlichen zentralen Prozessoren (CPUs) sind GPUs darauf spezialisiert, viele rechenintensive Aufgaben parallel auszuführen. Dies ist besonders wichtig für KI-Anwendungen wie neuronale Netze und Deep Learning, die intensive Berechnungen erfordern. Die parallele Datenverarbeitung in GPUs ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Mengen von Trainingsdaten und somit den Trainingsprozess komplexer KI-Modelle.
Revolution für den Dienstleistungssektor
Während die traditionelle KI dazu diente, Vorhersagen über Ergebnisse zu treffen, geht es bei der generativen KI darum, Inhalte wie Texte, Videos, Bilder oder Computercodes zu generieren. Diese neuen Möglichkeiten werden im Dienstleistungssektor sowie anderen Branchen und Bereichen des Lebens zu Produktivitätssteigerungen führen. "Ein Beispiel ist die hochkomplexe Erforschung neuer Materialien: Das Google DeepMind-Modell GNoME hat bereits über 2,2 Millionen neue Materialstrukturen entdeckt, von denen aktuell 700 im Labor hergestellt und getestet werden können", merkt Schwarz an.
"Die Hauptprofiteure der neuen Technologie sind Teil der Wertschöpfungskette und üben durch eine Investition den größten Hebel aus. Die klaren Gewinner stammen aus der Halbleiterbranche: Dazu zählen Nvidia, SK Hynix, TSMC und ASML. Im Bereich der GPUs und KI-Chips ist Nvidia unangefochtener Marktführer. Das Unternehmen investiert ständig in Forschung, um die Grenzen der KI-Technologie zu erweitern und bietet trotz des starken Umsatzwachstums im Jahr 2023 enormes Potenzial für die Zukunft", hält Schwarz fest.
Blick auf die KI-Wertschöpfungskette: Das sind die Gewinner
Die Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) ist bekannt für die Fertigung von Hochleistungs-Chips mit immer kleineren Strukturbreiten – maßgeblich für Leistung und Effizienz von KI-Systemen. Nvidia benötigt TSMC-Komponenten für die Produktion. Das niederländische Unternehmen ASML wiederum ist mit seinen Lithografiesystemen Zulieferer für TSMC.
Im Cloud-Bereich, der Infrastruktur, Rechenleistung und Software (SaaS) bereitstellt, sind Amazon, Microsoft, Snowflake und Datadog führend. In der Cyber-Security-Branche, die ihre Produktpalette durch KI maßgeblich erweitert und verbessert, sind Zscaler und Crowdstrike als Innovateure zu nennen. Zscaler nutzt KI, um große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und ungewöhnliche Muster oder Aktivitäten zu entdecken – potenzielle Angriffe können dadurch früh erkannt und verhindert werden. (aa)
