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Januar 2020

Künstliche Intelligenz – wie es unsere Ökonomie verändert, wie man sie kommerzialisiert und investierbar macht

© Pictet Asset Management

Einer der derzeit in der Finanzwelt und den Medien am häufigsten verwendeten Begriffe ist die « Künstliche Intelligenz » (KI) beziehungsweise die englischsprachige Entsprechung « Artificial Intelligence » (AI). Es ist geradezu ein Hype um diese innovative Technologie entstanden, wobei sich Begeisterung und Weltuntergangs-Prophezeiungen die Waage halten. Warum ist die mediale Aufmerksamkeit so stark gestiegen? Und wie kann man als Anleger von Investitionen in KI profitieren?

 

Die KI holt schnell gegenüber menschlichen Fähigkeiten auf:  Nachdem Computer bzw. KI den Menschen bereits vor einigen Jahren  spektakulär im Schach und Go geschlagen haben, übertreffen die neuesten  KI-Systeme den Menschen nun auch in der Sprach- bzw. Objekterkennung.  (Quelle: Artificial Intelligence Index, Electronic Frontier Foundation,  KI progress metrics).

Der Siegeszug der Künstlichen Intelligenz steht aber vor allem in  engem Zusammenhang mit der breiteren Digitalisierung unserer Wirtschaft  und unserer Konsumwelt. Elektronische Geräte erzeugen gigantische  Datenmengen, und dieses Wachstum der Datengenerierung beschleunigt sich  noch. Die Menge der erzeugten Daten pro Jahr wächst exponentiell und  könnte bis 2025 sage und schreibe 163 ZB (Zettabytes, wobei 1 ZB = 1  Billion Gigabyte sind) erreichen, gegenüber 12 ZB im Jahr 2015 (Quelle:  IDC). Beispielsweise wird ein autonomes Fahrzeug alleine täglich rund  4.000 GB Daten produzieren. (Quelle: BofA ML, Data Capital).

Überraschend ist, dass die meisten dieser generierten Daten noch  nicht strukturiert oder von Unternehmen analysiert und genutzt werden.  Im Jahr 2015 waren lediglich 9% der generierten Daten strukturiert, bis  2025 soll der Wert auf rund ein Drittel ansteigen. Wirtschaftlich  betrachtet kann es jedoch sehr sinnvoll sein, diese Daten zu  strukturieren, da sie relevante Informationen über  Verbraucherpräferenzen, Konsummuster, Gesundheitszustand einer  bestimmten Bevölkerung, Möglichkeiten zur Optimierung von  Produktionsprozessen usw. enthalten. Um aus dieser enormen Masse von  Daten "Big Data" die relevanten Informationen zu extrahieren, bedarf es  daher einer neuen Generation leistungsfähiger intelligenter Anwendungen.

Die Künstliche Intelligenz (KI) wird dabei den Weg zur Strukturierung  und Analyse dieses riesigen Datensatzes weisen. Bald wird KI gewisse  Tätigkeiten, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, durch  Computer ersetzen und damit in viel kürzerer Zeit viel mehr erreichen  können. Unterstützt wird dieser Trend durch Investitionen digitaler  Unternehmen, die heute Maschinen-Lernsysteme « Machine Learning » als  eine wichtige Quelle für zukünftiges Wachstum sehen.

Der KI-Markt ist schon jetzt groß. Aber gemäß Prognosen dürfte er  noch sehr viel größer werden. Schätzungen zufolge wird er von etwa 9  Mrd. USD im Jahr 2018 auf jährlich etwa 120 Mrd. USD im Jahr 2025  wachsen. Derzeit spielen die USA und China eine führende Rolle, wobei  der Großteil der Investitionen aus den Bereichen Hightech,  Telekommunikation und Finanzdienstleistungen dieser Länder stammt.

Technologieriesen wie Alphabet oder Baidu gaben 2016 zwischen 20 und  30 Milliarden Dollar für KI aus, davon 90% für Forschung und 10% für  KI-Akquisitionen (Quelle: McKinsey, AI, The next digital frontier). Für  die Weltwirtschaft könnte das ein zusätzliches Wachstum von Billionen  von US-Dollar bedeuten, sowohl durch eine erhöhte Produktivität als auch  durch einen Anstieg des Konsums, wenn die Verbraucher wieder mehr Geld  für neue oder verbesserte Waren und Dienstleistungen ausgeben. Nach  Ansicht des Beratungsunternehmens PwC (Sizing the Price, Juli 2017)  könnte künstliche Intelligenz bis 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar  zur Weltwirtschaft beisteuern, was einem Anteil von 14% des globalen BIP  entspricht. Die Branchen, die bis 2030 am meisten von den  Konsumauswirkungen profitieren sollten sind u.a. Gesundheitswesen  (Pandemieerkennung, bildgebende Diagnostik), Automobile (autonomes  Fahren) und Finanzdienstleistungen (Betrugserkennung, Kreditanträge,  Backoffice-Prozessautomatisierung).

Für Anleger gibt es zwei große Wirtschaftsbereiche, um an dem  erwarteten langfristigen Wachstum der führenden Unternehmen mit  signifikantem KI- Bezug zu profitieren: Hardware und Software.

Im Bereich Hardware sind Halbleiterproduzenten und -zulieferer ein  aussichtsreicher Markt. Deep Learning, also das tiefgehende Lernen,  erfordert in der Regel eine hohe Rechenleistung. Daraus ergibt sich eine  Nachfrage nach leistungsfähigen Grafikprozessoren (GPUs), die  Parallelverarbeitung unterstützen und den Computern so die Analyse und  Nutzung großer Datenmengen möglichst schnell und kostengünstig  ermöglichen.

Fahrerlose Autos müssen zum Beispiel noch viel lernen: sowohl in  Bezug auf ihr direktes Umfeld als auch darüber, wie sie auf verschiedene  Situationen reagieren sollen. Um dem besser gerecht zu werden,  steigerte Tesla dank neuer GPUs kürzlich die Rechenleistung seiner  Autopilot-Systeme um das 40-fache(!). Basierend auf unseren Gesprächen  mit Schlüsselakteuren in der Halbleiterbranche könnten unseres Erachtens  insgesamt rund 25 % der gesamten Halbleiternachfrage bis zum Jahr 2020  auf KI zurückgehen, verglichen mit 10 bis 15 %  heute.

Im Softwarebereich schreitet die KI-gesteuerte Transformation wohl  noch schneller voran. KI dringt in nahezu alle Bereiche vor: Über die  nächsten Jahre wird jede App, jede Softwareanwendung und jede  Dienstleistung mehr oder weniger stark ausgeprägte KI-Komponenten  beinhalten. Das Analysehaus Gartner erwartet, dass bis 2021 40% aller  neuen Unternehmenssoftware-Anwendungen die von Dienstleistern  implementiert werden, KI-Technologien einsetzen. Wir glauben, dass  digitale Software-Unternehmen am meisten von der KI-Ära profitieren  werden, da sie sowohl wiederkehrende Einnahmen aus Abonnements als auch  aus neuen Produkten erzielen können. Halbleiter-Unternehmen werden  dagegen vor allem Nutznießer eines Zyklus mit einmaligen Anschaffungen  sein.

Unternehmen wie Alphabet, Facebook, Baidu, Salesforce.com oder  Medidata Solutions haben in ihren jeweiligen Tätigkeitsfeldern Zugang zu  umfangreichen Konsumenten- und Unternehmensdaten und können ihren  Kunden auf der Grundlage von KI Mehrwertdienstleistungen anbieten.

Investition in viel KI-Technologie

Für den Anleger bedeutet dies, dass er in diese viel versprechenden  Technologien investieren kann, dies aber « indirekt » über führende  Software- und Hardwarehersteller erfolgen muss. Es gibt aktuell noch  keine « reinen KI-Unternehmen », die man an der Börse erwerben könnte.  Dabei sollte man als Anleger jedoch auch stets beachten, dass sich der  technologische Wandel immer schneller vollzieht und heute führende  Unternehmen ohne kluge Investitionen und Innovationen morgen schon durch  neue, innovativere Firmen mit neuen, besseren Lösungen und  Dienstleistungen vom Markt verdrängt werden könnten. Aus Rendite-  Risiko-Überlegungen eignen sich daher insbesondere Fondslösungen aus den  Bereichen Digitalisierung, Robotik und Sicherheitstechnik, da der Bezug  zu KI bei Unternehmen aus diesen Segmenten zumeist am höchsten ist.

Wichtiger rechtlicher Hinweis

Bildquelle: Pictet Asset Management

Copyright/Quelle/Zuerst erschienen bei: https://www.netfonds.de/


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