Tim Garratt, Investment Specialist, Partner, Baillie Gifford
Wie bei jeder Investition besteht ein Risiko für Ihr Kapital.
2008 verblüffte Facebook die Beobachter, als es nur viereinhalb Jahre brauchte, um 100 Millionen Nutzer zu gewinnen. Letztes Jahr schaffte Deepseek das in nur sieben Tagen. ChatGPT ist auf dem besten Weg, eine Milliarde Nutzer zu erreichen.
Mit erstaunlichen Fortschritten in den Fähigkeiten des maschinellen Lernens beschleunigen sich die Annahmeraten weiterhin. In den nächsten zehn Jahren werden Geschäftsmodelle auf eine Weise revolutioniert, die wir uns heute noch nicht vorstellen können.
Indexanleger befinden sich in einer Zwickmühle. Ihre Portfolios sind zunehmend den kapitalintensivsten Bereichen des Wettrüstens um Künstliche Intelligenz ausgesetzt. Mit den großen Hyperscalern – Alphabet, Microsoft und Meta – die darum konkurrieren, sich gegenseitig zu überbieten, stehen sie vor einem Dilemma: bei den Giganten bleiben, in der Hoffnung auf weitere Gewinne, oder sich anderswo umsehen?
Die Konzentration auf bestimmte Indizes birgt Risiken und wirft Fragen auf, ob es eine Blase im Bereich der Künstlichen Intelligenz gibt. Die Realität ist, dass niemand es genau weiß. Nach drei Jahren erstaunlicher Fortschritte und enormer Ausgaben herrscht wenig Klarheit über die zukünftige Struktur des Marktes und darüber, wo der Wert entstehen wird, insbesondere wenn KI-Modelle zu Massenware werden und sich die Monetarisierung schwer realisieren lässt.
Während Indexanleger mit Herausforderungen konfrontiert sind, können aktive Anleger Chancen abseits der überlaufenen Handelsplätze suchen und sich auf Unternehmen konzentrieren, die weniger von diesen wettbewerbsintensiven Dynamiken betroffen sind – insbesondere, wenn sie eine langfristige Perspektive einnehmen.
Also, wo können wir erkunden, was der Markt in der KI übersieht?
1. Engpässe und Engstellen
Die Geschichte zeigt, dass der größte Wert neuer Technologien oft den Unternehmen zufällt, die kritische Engpässe im System beseitigen. In dieser Hinsicht nehmen sowohl TSMC als auch ASML beneidenswerte Positionen in der Lieferkette ein und fungieren als die Motoren der modernen Technologie. Über 90 % der weltweit fortschrittlichsten Chips werden in den Fabriken von TSMC produziert, Chips, die 20.000 Mal dünner sind als ein menschliches Haar.
Die hochentwickelten ultravioletten Lithografiegeräte von ASML sind ebenfalls entscheidend für das Ätzen dieser winzigen Halbleiter. Ohne diese beiden Unternehmen würde es keine Künstliche Intelligenz (KI) geben.
Energie ist ein weiterer strategischer Engpass. Über Jahrzehnte hinweg verdoppelte sich die Energieeffizienz von Computern etwa alle anderthalb Jahre. Doch kürzlich hat sich diese Rate verlangsamt. Der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren ist stark angestiegen, wobei die Stromkosten in drei Jahren um das Fünfzehnfache gestiegen sind. Heute wird die Rechenkapazität in Watt statt in Bytes gemessen.
Dies hat tiefgreifende Auswirkungen. In den USA bleiben die Investitionen in erneuerbare Energien und Netzaufrüstungen zurück, während China einen Vorsprung hat und Unternehmen wie CATL davon profitieren, die durch ihre Batterie- und Energiesysteme gut positioniert sind. Die Energiespeicherung von CATL könnte einen wesentlich größeren Teil ihres Umsatzes ausmachen.
2. Geschäftsmodelle, die auf KI-Grundlagen basieren
Über die Kerninfrastruktur für KI hinaus entsteht eine neue Generation von Unternehmen, die ihre Geschäftsmodelle auf den Grundlagen der KI aufbauen.
Cloudflare verbessert die Web-Performance und Sicherheit und könnte eine Schlüsselrolle in der KI-Governance übernehmen. Die „Crawl Control“-Software ermöglicht es Online-Publishern, den Zugriff auf ihre Daten zu steuern und maschinelle Mikrozahlungen in großem Umfang durchzuführen.
Samsara nutzt Künstliche Intelligenz, um die Abläufe von Lastwagen und Industrieanlagen zu transformieren. Dank prädiktiver Analysen sind sie zur richtigen Zeit am richtigen Ort, was den Kunden jährlich Millionen von Dollar spart.
Duolingo setzt generative KI ein, um sein Bildungsangebot zu erweitern und das Lernen individuell anzupassen – in diesem Jahr werden über 150 neue Kurse eingeführt. Ohne den Einsatz von KI dauerte es mehr als ein Jahrzehnt, die ersten hundert Kurse zu entwickeln. Das maschinelle Lernmodell von Duolingo, „Birdbrain“, bewertet kontinuierlich das Wissen jedes Lernenden und ordnet Übungen einem Schwierigkeitsgrad zu, der das Engagement maximiert.
Applovin verwendet KI-gestützte Werbezielgruppenansprache und Analysen, um App-Entwickler dabei zu unterstützen, Nutzer zu gewinnen und Apps zu monetarisieren, indem es Millionen von Anzeigenentscheidungsanfragen pro Sekunde verarbeitet.
Intuitive Surgical vertieft seinen Wettbewerbsvorteil durch KI-gestützte chirurgische Roboter und Datenanalysen, die sowohl die Patientenergebnisse als auch die Kapitalrendite für Krankenhäuser verbessern.
3. Weiter östlich
China wird von vielen Investoren nach wie vor übersehen, registriert jedoch jeden Monat Hunderte neuer generativer KI-Tools. Ein sich verbesserndes Geschäftsumfeld und die globale Mobilität chinesischer Technologietalente bedeuten, dass China eine maßgebliche Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der KI spielen wird.
Einheimische Infrastruktur- und Softwareunternehmen wie Enflame, Moore Threads, Meta X, Biren, Kunlunxin und Minimax haben bedeutende Fortschritte erzielt. Gleichzeitig werden chinesische Robotikunternehmen wie Unitree weithin als ihren westlichen Gegenstücken weit voraus angesehen.
Chinesische Elektrofahrzeughersteller wie BYD haben ihre Marken und Qualitätsstandards erheblich weiterentwickelt. Es bleibt spannend zu beobachten, wie BYD seine Fähigkeiten im Bereich des autonomen Fahrens und bei der Entwicklung von Premium-Modellen ausbauen wird.
Abenteuer und Fantasie
Diese Beispiele verdeutlichen die Vielfalt der Chancen, die durch KI entstehen. Die Geschichte zeigt, dass die Gewinner der Zukunft selten mit denen der Vergangenheit identisch sind. Diejenigen, die die zentralen Trends ermöglichen, unterstützen und um sie herum Innovationen schaffen, scheinen am besten positioniert zu sein, um davon zu profitieren.
Für alle, die sich vor einer KI-Blase fürchten, liegt die Lösung nicht darin, sich von globalen Aktien zurückzuziehen, sondern über den Tellerrand des Index hinauszuschauen. Die größten Renditen entstehen selten durch das Mitlaufen mit der Masse, sondern durch kreative, mutige und geduldige Erkundungen.
Tim Garratt, Investment Specialist, Partner
Tim trat 2007 bei Baillie Gifford ein und wurde 2016 Partner. Als Investmentspezialist betreut er institutionelle Kunden in der Long Term Global Growth-Strategie, einem der fokussiertesten globalen Aktienportfolios des Unternehmens. Tim führt auch das Kundenspezialisten-Ökosystem von Baillie Gifford an und spielte eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung des Büros in Shanghai. Seine Karriere begann bei Arthur Andersen und AT Kearney, wo er an Private-Equity-Projekten arbeitete. Er besitzt einen MEng in Luftfahrttechnik von der University of Bristol.
Weitere Informationen finden Sie auf der Website von Baillie Gifford.
Wichtige Informationen
Dieser Artikel stellt keine unabhängige Analyse dar und unterliegt nicht den Schutzmaßnahmen, die für solche Forschungen gelten. Baillie Gifford und seine Mitarbeiter könnten in die betreffenden Investitionen involviert gewesen sein. Die geäußerten Ansichten sind keine Tatsachenbehauptungen und sollten nicht als Beratung oder Empfehlung zum Kauf, Verkauf oder Halten einer bestimmten Investition betrachtet werden.
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