Strategische Investitionen im Zeitalter der KI-Revolution

Derzeit zeichnen sich aus Investorensicht verschiedene Investmentmöglichkeiten ab, die sich zunächst primär auf verschiedene Subkategorien des Technologiesektors konzentrieren. Um die enormen Datenmengen zu verarbeiten und die KI-Modelle zu trainieren, ist der Kapazitätsausbau von Rechenzentren erforderlich. Dabei profitieren insbesondere ausgewählte Halbleiterhersteller, die im Umfeld einer sehr hohen Nachfrage eine enorme Preissetzungsmacht haben.

Investoren sollten diese außergewöhnliche Situation allerdings nicht fortschreiben, denn die Wettbewerbsintensität und auch die Produktverfügbarkeit dürften allmählich zunehmen. Hinzu kommt, dass Großkunden bereits auch auf eigene Chipdesigns setzen. Neben den Halbleiterherstellern gelten auch Netzwerkausrüster als Profiteure des KI-Trends, da der Datentransfer stark zunehmen sollte.

Strukturell profitieren auch die Cloud-Anbieter vom KI-Boom. Sie bieten zum einen Zugang zu eigenen KI-Modellen oder stellen in ihrem Ökosystem KI-Lösungen von Partnern bereit. Zum anderen treiben KI-Anwendungen die Nachfrage nach Rechen- und Speicherdienstleistungen in der Cloud an. Die Kombination aus Skalenvorteilen, spezifischer Expertise und den hohen Anforderungen an die Leistung der Rechenzentren führt dazu, dass selbst Großunternehmen für ihre KI-Projekte lieber die Dienste der Cloudanbieter nutzen als selbst Investitionen in diesem Bereich zu tätigen. Trotz der aktuell erhöhten Kapitalintensität der Cloud Geschäftsmodelle sehen wir in diesem Segment attraktive Investitionsmöglichkeiten.

Derzeit wird an einer Vielzahl von Projekten in den unterschiedlichsten Sektoren gearbeitet – etwa der Optimierung komplexer Transportnetze oder der Verbesserung von Chat-Bots für die Kundenkommunikation in Call-Centern – und wir erwarten zahlreiche Ankündigungen konkreter KI-Anwendungen in der näheren Zukunft.

Damit sich das Investmentthema künstliche Intelligenz auf Dauer etabliert, ist es entscheidend, ökonomisch sinnvolle Anwendungen zu entwickeln, die von Anbietern monetarisiert werden und bei den Nutzern zu erheblichen Produktivitätszuwächsen führen. Nur dann werden die zahllosen Projektdiskussionen auch zu entsprechenden

Geschäftspotenzialen führen. Basierend auf einigen ersten Anwendungsbeispielen sind wir an dieser Stelle zuversichtlich für das Potenzial der künstlichen Intelligenz: Beispielsweise können Software-Anbieter mit KI-Erweiterungen die Funktionalität erhöhen, was zu entsprechenden Preisanhebungen führen kann. Auch ließ sich in ausgewählten Arbeitsprozessen die Produktivität von Wissensarbeitern durch die Nutzung von KI-Tools, sogenannten Co-Piloten, um bis zu 30 Prozent steigern.

Ein weiteres Beispiel für einen zukunftsträchtigen Anwendungsbereich der KI ist die Suche nach neuen Wirkstoffen in der Pharmaforschung. In diesem datenintensiven Umfeld verspricht die Nutzung künstlicher Intelligenz erhebliche Vorteile. Bisher glich diese Forschung der Suche nach der sprichwörtlichen Nadel im Heuhaufen, zudem war sie sehr langwierig, kostspielig und mit hohen Misserfolgsquoten versehen.

KI-Modelle können nun dabei helfen, den ersten Teil des Forschungsprozesses – der aus unzähligen Versuchen und vielen Irrtümern besteht – zu beschleunigen, um einen passenden Wirkstoff mit zahlreichen Spezifikationen zu identifizieren. Diese Beschleunigung im F&E-Bereich ist unseres Erachtens sehr vielversprechend – die künstliche Intelligenz kann hier sowohl wirtschaftlich als auch gesellschaftlich wertvolle Beiträge liefern.

Vor diesen Hintergründen sehen wir verschiedene langfristige Investitionsmöglichkeiten im Kontext der künstlichen Intelligenz für globale Aktieninvestoren. Dabei lassen wir uns jedoch nicht vom Thema an sich leiten, sondern verarbeiten die Potenziale der neuen Technologie bei der Beurteilung zukünftiger Umsatz- und Gewinnaussichten für die jeweiligen Geschäftsmodelle.