Monetarisierung von künstlicher Intelligenz (KI) benötigt Zeit

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Humberto Nardiello, Fondsmanager Fundamental Equity bei DPAM, erläutert, warum er und sein Team sich trotz der Marktturbulenzen weiterhin für Künstliche Intelligenz (KI) begeistern:

Die jüngsten Marktturbulenzen sind auf gesamtwirtschaftliche Entwicklungen zurückführen. Stilrotationen sind die Folge – von Growth zu Value, von Large- zu Small-Cap, von internationalen zu heimischen Investments. Langfristige Anlagen wie Unternehmen, deren Cashflows eher in der Zukunft und nicht kurzfristig entstehen, neigen in einem solchen Umfeld dazu, gegenüber dem Markt zurückzufallen. Dazu zählen Unternehmen aus dem Themenbereich KI, deren Cashflows zu großen Teilen in fernerer Zukunft liegen.

Investments in Innovation
Wir konzentrieren unsere Investments auf Innovationen, also auf Unternehmen, die aufregende und überlegene neue Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, die unabhängig vom Konjunkturumfeld Nachfrage auf sich ziehen werden. Innovation erzeugt Umsatzwachstum und höhere Gewinne. Auf lange Sicht bestimmen sie die Aktienkursentwicklung. Genau darum ist KI ein spannendes Thema.

Hohe Investitionen, (noch) niedrige Umsätze
Zuletzt wurde am Markt nicht nur über die Konjunktur, sondern auch über die Erträge dieser KI-Investments diskutiert. Nehmen wir Big Tech (Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta): Deren jährliche Gesamtinvestitionen steigen 2024 im Vergleich zum Vorjahr um 75 Mrd. USD auf etwa 200 Mrd. USD an. Dieser Zuwachs ist deutlich höher als der jährliche Anstieg von 10 Mrd. USD, der in den vergangenen zehn Jahren zu beobachten war. Und dennoch gibt es keine Umsatzentwicklung bei KI, die diese Investitionen rechtfertigen würde. Die „Killer-App“ muss erst noch entwickelt werden. OpenAI, der Eigentümer von ChatGPT und das prominenteste Unternehmen bzw. Produkt in der KI-Landschaft, erwirtschaftet etwa 3 Mrd. USD Umsatz.

Darin liegt jedoch keine Fehlentwicklung. Noch nie in der Geschichte des Kapitalismus gingen riesige Investitionen sofort mit beträchtlichen Einnahmen (und Gewinnen) einher. Da unterscheidet sich Big Tech nicht von dem, was vor zehn bis 15 Jahren bei Microsoft oder Amazon in den frühen Tagen der Migration in die Cloud zu beobachten war. Nur geschieht es jetzt sehr konzentriert in kürzerer Zeit, da jeder bei den Ersten sein will, um schnell Skaleneffekte zu erzielen.

Es braucht einfach Zeit, um Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, die einen Paradigmenwechsel herbeiführen. Netscape, für viele der Webbrowser, der das Internet erst möglich gemacht hat, wurde 1994 auf den Markt gebracht. Erst vier Jahre später wurde Google (heute Alphabet) gegründet, das erfolgreichste und profitabelste Internetunternehmen. Das erste iPhone kam 2007 auf den Markt, Uber wurde zwei Jahre später gegründet. Es dauerte elf Jahre, bis TikTok aufkam. Die Dinge brauchen ihre Zeit.

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KI-Monetarisierung auf zweierlei Art
Zudem ist die KI-Monetarisierung unklar definiert. Der Markt konzentriert sich auf die Umsätze, die unter dem Label KI generiert werden. Diese strenge Definition ist schwierig. KI ist in viele Produkte eingebettet und verbessert entweder deren Angebot und/oder vermeidet Kosten. Wenn man einen Schritt zurückgeht, gibt es heute zwei starke Anwendungsfälle für KI: einen sehr deterministischen Ansatz und, ganz am Ende des Spektrums, einen nicht-deterministischen. Alles dazwischen befindet sich noch in der Konzeptphase. Der deterministische KI-Anwendungsfall liegt heute hauptsächlich in der Programmierung. Softwareentwickler können ihre Produktivität durch den Einsatz KI-gestützter Tools erheblich steigern. Dieser Einsatz ist deterministisch, denn entweder funktioniert eine bestimmte Software-Zeile oder sie funktioniert nicht. Das Feedback ist schnell und exakt. Am anderen Ende der Skala stehen Meta (Facebook/Instagram) und Alphabet (Google), die ihr Umsatzwachstum massiv beschleunigen, indem sie KI einsetzen, um Empfehlungen für Nutzer (zum Beispiel Newsfeeds) und Werbetreibende (zum Beispiel für besseres Matching) zu verbessern. Die KI wird hier eingesetzt, indem die enorme Menge an Echtzeitdaten, die von Milliarden täglicher Nutzer stammen, genutzt wird. Es handelt sich um den größten Test zur Bewertung von Systemvarianten aller Zeiten.

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Die Bewertungen sind immer noch recht angemessen – die großen Technologieunternehmen werden zu Kennzahlen gehandelt, die nicht allzu weit vom breiten Markt entfernt sind. Und das bei überdurchschnittlichem Wachstum und besseren Bilanzen (weniger Schulden).

Noch befinden wir uns in den Anfängen der KI. Die Entwicklung wird nicht geradlinig verlaufen. Viel wahrscheinlicher wird sie schrittweise erfolgen und langwierig sein.

Humberto Nardiello, DPAM

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