Künstliche Intelligenz als Ökosystem

Es wird vermutlich einer der größten Börsengänge der Geschichte: Anthropic, das Unternehmen hinter dem KI-Assistenten Claude, strebt nach Medienberichten im November an die Börse und peilt dabei eine Bewertung von bis zu zwei Billionen US-Dollar an. Bei einem Investorentreffen Mitte Oktober nannte Anthropic einen Umsatz von 16,8 Milliarden US-Dollar für das dritte Quartal bei gleichzeitig hohen Wachstumsraten. Konkurrent OpenAI hat seinen Börsengang dagegen auf frühestens 2027 verschoben und dies mit Fragen der KI-Sicherheit begründet.

Wie kapitalintensiv der Wettlauf um künstliche Intelligenz ist, zeigt ein Blick auf die großen US-Cloud-Konzerne, die sogenannten Hyperscaler. Ihre Investitionen, vor allem in Rechenzentren, dürften in diesem Jahr nahezu alles aufzehren, was das laufende Geschäft an Geld einbringt. Die sogenannten Free Cash Flows sinken deutlich gegen Null oder teilweise sogar in den negativen Bereich.

Einen wachsenden Teil ihrer Investitionen finanzieren die Konzerne deshalb inzwischen über den Anleihemarkt. Damit ist das KI-Thema mittlerweile auch am Anleihenmarkt angekommen.

Wie ein Kuchen aus fünf Schichten

Das sind nur die neuesten Entwicklungen des seit Ende 2022 beherrschenden Themas an den globalen Kapitalmärkten. Zum besseren Verständnis dieses sehr dynamischen und für viele Anleger unübersichtlichen Marktsegments lohnt ein genauerer Blick auf das Ökosystem, in dem sich die künstliche Intelligenz bewegt. Denn in der öffentlichen Diskussion über KI werden häufig sehr unterschiedliche Branchen und Unternehmen undifferenziert unter dem Oberbegriff KI zusammengefasst, obwohl sie sich hinsichtlich ihrer Geschäftsmodelle und ihrer Bewertung teils erheblich unterscheiden. Das birgt die Gefahr, sowohl Übertreibungen als auch attraktive Anlagechancen zu übersehen.

Ein hilfreicher Orientierungsrahmen ist das von Jensen Huang, CEO von Nvidia, beschriebene Modell der KI-Wertschöpfungskette, die sich aus aufeinander aufbauenden Software- und Technologiekomponenten zusammensetzt. Huang nennt das seinen „Five Layer Cake“, also als Kuchen mit fünf Schichten. Diese Vorstellung hilft, die verschiedenen Bereiche des KI-Ökosystems systematisch voneinander abzugrenzen und mögliche spekulative Übertreibungen ebenso wie langfristig attraktive Investmentchancen zu identifizieren.

Abbildung: Wie eine fünfstöckige Torte: Das KI-Ökosystem.

5 Schichten der KI Systeme in einer Schichtgrafik, von unten nach oben:

Energy

Chips

Infrastructure

Models

Applications

Quelle: Allianz Global Investors. ¹

Anwendungen

Auf der Anwendungsebene bewegt sich künstliche Intelligenz zunehmend neben der digitalen auch in die physische Welt. Fortschritte bei Robotik, Automatisierung und autonomen Systemen ermöglichen immer mehr industrielle und kommerzielle Einsatzgebiete.

Besonders humanoide Roboter und intelligente Automatisierungslösungen werden von vielen Experten als die nächste große Wachstumswelle der KI angesehen. Alternde Bevölkerungen, Arbeitskräftemangel und Bemühungen zur Stärkung der Lieferketten treiben die Nachfrage nach Automatisierung an. Gleichzeitig ermöglichen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), sinkende Rechenkosten und eine verbesserte maschinelle Bildverarbeitung den Einsatz von Robotern bei immer komplexeren Aufgaben. Diese strukturellen Trends könnten das Gewinnwachstum im gesamten Robotik- und Automatisierungs-Ökosystem nachhaltig stützen – weit über den Bereich humanoider Roboter hinaus.

Large Language Modelle (LLM)

Die Profitabilität von KI-Modellen zählt zu den größten Unsicherheitsfaktoren innerhalb des KI-Ökosystems. Der Wettbewerb zwischen führenden Modellanbietern, der Aufstieg effizienterer und kostengünstigerer Open-Source- bzw. Open-Weight-Architekturen sowie die sich verändernden Kosten für das Training von Modellen werfen wichtige Fragen hinsichtlich der Preissetzungsmacht und der künftigen Marktstruktur auf.

Die zentrale Frage ist daher, welche Frontier-Modelle – also Modelle an der Spitze der technologischen Entwicklung – den nachhaltigsten Wettbewerbsvorteil besitzen. Gleichzeitig könnte ein Teil des Marktes zur austauschbaren Standardware werden, bei der sich Anbieter hauptsächlich über den Preis differenzieren.

Für Anleger stellt sich zudem die Frage, wie sie an der Entwicklung dieses Marktsegments partizipieren können. Führende Anbieter wie OpenAI und Anthropic sowie zahlreiche chinesische Modellanbieter sind bislang nicht börsennotiert, sodass ein direktes Aktieninvestment in diese Unternehmen nicht möglich ist. Über börsennotierte Technologiekonzerne lässt sich jedoch indirekt an der Entwicklung partizipieren: Google und Meta entwickeln eigene KI-Modelle, während Microsoft an OpenAI beteiligt ist. Über einen global diversifizierten Aktienfonds können Anleger somit mittelbar an der Entwicklung führender Large Language Modelle teilhaben.

Infrastruktur

Die Infrastruktur besteht aus den speziell konzipierten, hochmodernen Produktionsstätten, deren einziger Zweck es ist, kontinuierlich digitale Intelligenz in Echtzeit zu produzieren. Sie bildet das Bindeglied zwischen den reinen Halbleitern (Chips) und den eigentlichen KI-Modellen. Dazu gehören Grundstücke, Gebäude, Stromversorgung, Kühlungssysteme, Netzwerke und die Systeme, die Zehntausende von Prozessoren zu einer einzigen Maschine orchestrieren. Jensen Huang: „Diese Systeme sind KI-Fabriken. Sie sind nicht dafür ausgelegt, Informationen zu speichern. Sie sind dafür ausgelegt, Intelligenz zu erzeugen."

Zum Ökosystem der KI gehören somit auch die Unternehmen, die zum Aufbau und Betrieb dieser KI-Fabriken beitragen, also auch viele eher klassische Industrieunternehmen (wie z.B. Siemens oder Siemens Energy), Versicherer (insoweit Versicherungsschutz gegeben wird), Immobilienunternehmen, usw.

Wachsende Nachfrage nach Chips und Energie

Ein Blick auf die Chip-Ebene zeigt ebenfalls die Dynamik des Booms: Führende Halbleiterhersteller in Taiwan und Südkorea profitieren von einer explosionsartig steigenden Nachfrage nach KI-Chips und Hochleistungsspeicher, entsprechend verzeichnen viele Unternehmen außergewöhnlich hohe Umsatz- und Gewinnwachstumsraten. Hinzu kommt die wachsende Konkurrenz aus China, welche die Märkte zunehmend beschäftigt.

Auch die Energie-Ebene gewinnt zunehmend an Bedeutung. Der Strombedarf der neuen Rechenzentren steigt rasant und entwickelt sich zu einem zentralen Engpass der KI-Industrie. Zudem dauert der Anschluss eines Rechenzentrums an das Stromnetz derzeit mitunter sehr lang. Daher gewinnt die Energieerzeugung direkt am Rechenzentrum an Bedeutung, beispielsweise durch Gasturbinen oder Pilotprojekte mit Small Modular Reactors (SMRs). Durchaus interessant sind auch die Perspektiven für die erneuerbaren Energien. Es ist zu erwarten, dass diese einen Teil der zusätzlichen Stromnachfrage decken werden, weil sie mittlerweile auch ohne staatliche Subventionen ökonomisch arbeiten und zudem relativ schnell installiert (bspw. Solar) und in Betrieb genommen werden können.

Renditechancen für Anleger

Die aktive Anlagestrategie von Allvest investiert unter anderem in vier ETFs mit besonderem Bezug zum KI-Ökosystem: Der Global Robotics and Automation ETF setzt auf Anwendungsbereiche, die besonders von KI profitieren könnten. Der MSCI Semiconductors, der MSCI Korea (mit seinem Schwerpunkt auf dem südkoreanischen Halbleitersektor) und der Global Clean Energy Transition ETF bilden dagegen Bereiche ab, die wichtige Voraussetzungen für die weitere Entwicklung der KI schaffen – von der Halbleiterproduktion über den Chipsektor bis hin zur Energieversorgung.

Damit verfolgt das Management von Allvest Active Invest das Ziel, an den Wachstumschancen der künstlichen Intelligenz teilzuhaben und zugleich die Diversifikation des Portfolios zu stärken. Durch die gezielte Streuung über unterschiedliche Bereiche der KI-Wertschöpfungskette soll insbesondere eine zu starke Konzentration auf große US-Technologiekonzerne vermieden werden. So lässt sich das Renditepotenzial des KI-Ökosystems nutzen, ohne Klumpenrisiken zu schaffen.

Für Kundinnen und Kunden von Allvest ergeben sich interessante Möglichkeiten, von den Renditechancen der künstlichen Intelligenz zu profitieren.

¹ Gregor Hirt/Martin Lubojanski/Sebastian Lukas: Chancen entlang der KI-Wertschöpfungskette finden. Allianz Global Investors, Themen und Märkte. Die Darstellung von Jensen Huang findet sich unter anderem hier: Nvidia Blog.