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Franklin Equity Group Eine neue Ära: Generative künstliche Intelligenz und die bevorstehende Innovationsexplosion

Projektingenieure mit 3D- und Augmented-Reality-Anwendung
Projektingenieure mit 3D- und Augmented-Reality-Anwendung: Unternehmen, die GenAI einsetzen, erschließen sich Produktivitätssteigerungen und können ihr Umsatzwachstum erhöhen. | Foto: Imago Images / Westend61
Jonathan Curtis,
Franklin Equity Group

GenKI ist ein Paradigmenwechsel, der in seiner Bedeutung mindestens vergleichbar ist mit der Erfindung des Internets und von Webbrowsern. Mithilfe von GenKI können Maschinen nicht nur Daten anhand von selbst gesteuertem maschinellem Lernen (ML) analysieren, sondern sie können vielmehr ganz neue Dinge erschaffen, beispielsweise kreativen Text, Code, Bilder, Videos, Musik oder sogar wissenschaftliche Entdeckungen. Genau wie das Internet hat GenKI unseres Erachtens das Potenzial, alle Formen von kreativer und Wissensarbeit in allen Wirtschaftssektoren zu steigern und zu ergänzen. Damit wird inmitten der vierten industriellen Revolution ein Innovationszyklus freigesetzt, der die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und interagieren, durch den Einsatz von KI, dem Internet der Dinge (IoT), Robotik, Biotechnologie und vielen weiteren Neuerungen grundlegend ändern wird.

Tatsächlich wirkt sich GenKI bereits erheblich in vielen Bereichen aus, obwohl wir diese Technologie erst seit weniger als zwei Jahren nutzen. Man kann sich kaum vorstellen, welche faszinierenden und spannenden Entwicklungen vor uns liegen, wenn die aktuellen Skalierungsgesetze, die wir bei der Modellbildung beobachten können, auch weiterhin gelten. Forscher im Bereich GenKI stellen fest, dass der Zuwachs an Daten und Rechnerleistung zu immer leistungsstärkeren und vielseitigeren Modellen führt.

Grafik 1: Schlüsselthemen, die uns überzeugen. KI und ML beschleunigen den digitalen Wandel

Quellen: UBS, Unternehmensberichte, Franklin Templeton. Nur zur Veranschaulichung.
Die Logos sind eingetragene Marken der jeweiligen Unternehmen und werden lediglich zur Veranschaulichung verwendet. Die bereitgestellten Informationen stellen keine Empfehlung zum Kauf, Halten oder Verkauf eines Wertpapiers dar. Sie sind nicht als Unterstützung durch oder Zugehörigkeit zu Franklin Templeton zu verstehen.

Disruptive, transformative Technologien gewinnen in der Regel in einem unregelmäßigen Tempo an Fahrt, was uns daran erinnert, dass Ideen, die die Welt verändern, Zeit brauchen, bis sie ihre Wirkung in vollem Umfang entfalten und tragfähige Geschäftsmodelle realisiert werden können. Doch GenKI wirkt sich schon heute in erheblichem Maße positiv aus und führt zu wirtschaftlichen Gewinnen und unterstützenden Geschäftsmodellen in den folgenden Bereichen:

  • Erstellung von Inhalten: Die ersten GenKI-gestützten Tools erschaffen bereits höchst personalisierte Marketing-Kampagnen, spannende Nachrichtenartikel und faszinierende Drehbücher. Wir sehen auch die ersten Text-to-Video-Modelle, die uns zeigen, in welche Richtung sich das Show-Geschäft – und sogar das Bildungswesen – mit ML und Deep Learning-KI-Modellen entwickeln wird. Diese Modelle stellen einen immensen Fortschritt dar, bringen aber auch einzigartige Herausforderungen mit sich. Beispielsweise muss die räumliche und zeitliche Konsistenz innerhalb von Frames gewährleistet sein, und das erfordert hohe Rechenleistung. Deshalb sind diese Modelle notorisch schwer einzusetzen und zu skalieren, aktuell können sie nur in begrenztem Kontext und Umfang eingesetzt werden. Unternehmen, die diese Technologien für die Erstellung von Inhalten nutzen, können Projekte viel schneller und günstiger realisieren und vermarkten.
  • Softwareentwicklung: GenKI kann repetitive Codierungsaufgaben automatisieren, menschliche Fehler (Bugs) finden und reparieren, Entwicklungszyklen beschleunigen, völlig neue Funktionen konzipieren und Projekte entlang des Wegs vom Konzept zur Realität vorantreiben (z. B. durch die Verwandlung des Kontexts oder der Semantik von „Kritzeleien auf einer Serviette“ in eine Live-Website). Unsere Recherchen legen den Schluss nahe, dass Softwareentwickler, die GenKI-Tools als „Partner bei der Codierung“ nutzen, die Hälfte der Software, die sie entwickeln, mit diesen neuen Techniken und Tools erschaffen. Softwareentwickler spielen beim digitalen Wandel eine wichtige Rolle. Wenn hochbezahlte Entwickler – die häufig mehr als 100.000 USD pro Jahr verdienen – für weniger als 500 USD pro Jahr deutlich produktiver werden, dann bedeutet dies immense Effizienzsteigerungen und deutlich mehr Innovationen.
 
  • Wissenschaftliche Entdeckungen: ML und GenKI können immense Datensätze analysieren, um neue Arzneimittelkandidaten zu entdecken, wesentliche Eigenschaften vorherzusagen (prädiktive Modellierung), Modelle von Proteinstrukturen zu erstellen und wissenschaftliche Durchbrüche voranzutreiben. Im Bereich des molekularen Designs kann KI maßgeschneiderte neue Moleküle für Arzneimittel entwickeln und ihre Eigenschaften anhand von neuronalen Netzen vorhersagen. Sie kann Zielvorgaben, die Arzneimittel erfüllen sollen, validieren, Labortests automatisieren und sogar neue Einsatzmöglichkeiten für bestehende Arzneimittel finden. Auf diese Weise lassen sich in der Entwicklung Zeit und Ressourcen sparen. Unseres Erachtens stehen wir mit KI-Tools am Beginn einer neuen Ära tiefgreifender und beschleunigter – und genauerer – wissenschaftlicher Entdeckungen.
  • Kundenbetreuung: Wir sehen erste Anzeichen deutlicher Produktivitätszuwächse, wenn GenKI in die Arbeitsabläufe in der Kundenbetreuung und in Call-Centern eingebunden wird. Dazu gehört die Umstellung von Elementen der Kundenbetreuung auf automatisierte Agenten, die durch Stimme und textbasierten Chat eine menschliche Interaktion nachahmen. Bei diesen Anwendungen automatisiert KI Routineprozesse, beschleunigt Reaktionszeiten, prognostiziert das Kundenverhalten und die Kundenbedürfnisse anhand früherer Interaktionen und analysiert Call-Center-Daten, um Erkenntnisse und Strategien weiter zu verfeinern und so das Kundenerlebnis zu optimieren und die Support-Kosten zu reduzieren.

Dies sind nur einige wenige Beispiele entlang der Adoptionskurve. Grundlegende GenKI-Modelle fangen gerade an, die Erschaffung kleinerer, bereichsspezifischer Modelle zu unterstützen, die darauf trainiert sind, menschliche Argumentation und Entscheidungsfindung nachzuahmen. Tatsächlich legen unsere Untersuchungen den Schluss nahe, dass ein Großteil der Nachfrage nach Inferencing-Leistung von Computern3 in der weltweit installierten Basis von GPUs (Grafikprozessoren, entscheidend für KI- und ML-Aufgaben) auf große Technologieunternehmen entfällt, die mithilfe grundlegender Modelle fokussierte „Argumentationsmodelle“ erschaffen. Diese derivativen Modelle – darunter „Argumentations-Threads in natürlicher Sprache“ – werden die Relevanz der GenKI signifikant steigern.

Doch trotz unseres Optimismus sehen wir auch die Herausforderungen. Einige GenKI-Outputs können unsinnig oder zusammenhanglos sein. Darüber hinaus gibt es ethische Bedenken rund um eine potenzielle missbräuchliche Nutzung und die „algorithmische Voreingenommenheit“ der Technologie. Diese Punkte müssen sorgfältig geprüft werden, wenn komplexe Bedenken rund um Vertrauen und Datentransparenz zutage treten. Während des Dotcom-Booms der 1990er-Jahre gab es kaum staatliche Eingriffe. Dies steht in deutlichem Kontrast zu den Debatten, die heute geführt werden. Es wurden rasch neue Gesetze erarbeitet, darunter das KI-Gesetz der Europäischen Union. Im Zuge dieses Gesetzes wurde eine neue staatliche Stelle geschaffen, die für die Kontrolle der Entwicklung riskanter KI-Modelle zuständig ist, die vor ihrer Markteinführung genehmigt werden und bei denen laufende Verpflichtungen eingehalten werden müssen, wobei bei einer Nichteinhaltung die Lizenzen widerrufen werden können und Geldstrafen drohen. In den USA ist die Durchführungsverordnung von Präsident Biden aus dem Jahr 2023 aktuell die relevanteste Vorgabe. Wir gehen davon aus, dass weitere Regulierungsvorschriften auf den Weg gebracht werden. Dies könnte einige der Pioniere und die ersten Experimente etwas verlangsamen, aber der rasante Fortschritt von Open-Source-Modellen dürfte sich nur schwerlich regulieren lassen.

Das Fazit lautet, dass diese Technologien – genau wie die zugehörigen Regulierungen – kommen werden, und daraus ergeben sich konkrete und einzigartige Chancen.

 

Anders als in der Dotcom-Blase werden jetzt reale Werte geschaffen

Die Wild-West-Atmosphäre, die den Dotcom-Boom der 1990er-Jahre prägte, schuf die grundlegende Infrastruktur für das heutige digitale Zeitalter. Angefacht von der optimistischen Vision einer digital vernetzten Welt schnellten die Aktienbewertungen vieler Unternehmen in untragbare Höhen. Unternehmer und Investoren experimentierten mit einer breiten Palette an Geschäftsmodellen, die nachhaltige Wertschöpfung ermöglichen sollten. Die unvermeidbare Korrektur begann im März 2000 mit dem Platzen der Dotcom-Blase. Doch die Kernthese einer digital vernetzten Welt, die diese Begeisterung anfachte, hatte weiterhin Gültigkeit. Das Internet revolutionierte die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und kommunizieren, und es begründete eine neue Marktkapitalisierung in Höhe von Billionen von US-Dollar. Es brauchte nur einfach mehr Zeit, bis sich nach der Phase des Experimentierens die neuen Geschäftsmodelle und die wahren Gewinner aus den Trümmern heraushoben.

Grafik 2: Der Hype kommt bekannt vor, doch diesmal ist etwas anders. Im Vergleich zur Dotcom-Ära sind die Bewertungen im IT-Sektor laut S&P 500 niedriger und die Rentabilität (ROE) ist höher

Quellen: Franklin Templeton, Bloomberg. Daten aus der Dotcom-Ära vom 16. Juli 1999, laut S&P 500 Information Technology Index. Indizes werden nicht aktiv gemanagt und es ist nicht möglich, direkt in einen Index zu investieren. Gebühren, Kosten und Ausgabeaufschläge sind nicht berücksichtigt. Die Wertentwicklung der Vergangenheit ist kein Indikator für die zukünftigen Renditen

Diesmal ist die Marktdynamik zwar anders, aber wir wissen noch sehr genau, wie ein gehyptes Narrativ „weltverändernde“ Ideen verkauft, bei denen sich vorab kaum feststellen lässt, ob sie richtig oder falsch sind. Unternehmen, die GenKI einsetzen, verzeichnen bereits heute Produktivitätszuwächse. In einigen Fällen hat die Einführung von GenKI-Tools und -Erweiterungen sogar zu einem beschleunigten Umsatzwachstum geführt.

Beispielsweise profitiert Microsoft schon jetzt in drei seiner Kerngeschäftsbereiche von deutlichen Umsatzerhöhungen und erzielt gleichzeitig in vielen Bereichen seines Softwareentwicklungsgeschäfts Effizienzsteigerungen durch GenKI.

Identifizierung der GenKI-Gewinner in der Produktion und im Konsum

Wir sehen bei GenKI zwar ein immenses Potenzial, doch die Identifizierung der angebots- und nachfrageseitigen langfristigen Gewinner stellt eine erhebliche Herausforderung dar und erfordert intensiven Fokus, ein Verständnis der Innovationszyklen und der Elemente einer nachhaltigen Wertschöpfung. GenKI ist eine noch junge Technologie, und derzeit ist noch nicht vollständig klar, wie sie sich letztlich auf die verschiedenen Branchen und Wirtschaftszweige auswirken wird. Darüber hinaus haben viele Unternehmen kühne Thesen zu ihrer Entwicklung und ihren Kompetenzen im GenKI-Bereich aufgestellt, daher ist es unerlässlich, Hype von Realität zu trennen.

Anlegern, die sich im Bereich der GenKI-Transformation engagieren möchten, möchten wir einige wichtige Überlegungen vorstellen, die sie auf ihrer Suche nach den Gewinnern beachten sollten:

  • Daten sind Trumpf: Unternehmen, die Zugang zu einzigartigen, großen und wachsenden Datensätzen haben, haben von Natur aus einen Vorteil. Neben der reinen Verarbeitungskapazität ist die Verfügbarkeit von Daten der Kraftstoff, der GenKI-Modelle antreibt, sodass sie lernen und sich weiter verbessern können. Die Verbreitung von Big Data und das exponentielle Wachstum der Rechenleistung haben den KI-Boom in ungeahntem Ausmaß vorangetrieben.
  • Der Aufbau von Modellen ist teuer: Der Aufbau und das Trainieren von KI-Modellen erfordern immense und teure Computerressourcen. Unseren Schätzungen zufolge erforderte der Aufbau einiger bekannter grundlegender KI-Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) Computerressourcen im Wert von fast einer Milliarde US-Dollar. Wenn die Skalierungsgesetze weiter Gültigkeit haben, dann dürften die Kosten für den Aufbau und die Weiterentwicklung dieser Modelle kontinuierlich steigen. Unternehmen, die über ausreichend finanzielle Mittel verfügen, um die für die Nutzung dieser Möglichkeiten erforderliche Rechenleistung bereitzustellen, werden eher in der Lage sein, sich einen Spitzenplatz zu sichern.
  • Gewinnung knapper KI-Talente: Für Unternehmen ist es unerlässlich, führende KI-Experten anzuwerben und zu halten. Unternehmen mit starken Teams werden bei der Entwicklung und dem Einsatz von GenKI-Lösungen einen großen Vorteil haben. Laut unseren Schätzungen sind weltweit weniger als 200 führende GenKI-Forscher in der Lage, die fortschrittlichsten grundlegenden Modelle zu entwickeln.
  • Wertschöpfung: Nach unserer Auffassung hängt Erfolg davon ab, ob es Unternehmen gelingt, ihre GenKI-Fähigkeiten in konkreten Mehrwert für ihre Kunden umzuwandeln. Langfristig werden diejenigen Unternehmen die Sieger sein, die ganz klar eine Kapitalrendite (Return on Investment, ROI) nachweisen und dabei ein nahtloses Nutzererlebnis schaffen, das neue Umsatz- und/oder Produktivitätsquellen schafft. Die Anbieter von KI-gestützter Technologie sind unseres Erachtens besonders gut positioniert, denn sie können ihren Kunden nicht nur innovative neue Produkte und Lösungen verkaufen, sondern profitieren als „Early Adopters“ oder „Frühanwender“ auch davon, dass sie zuerst auf dem Markt präsent waren. Damit sind sie gut aufgestellt, um ein beschleunigtes Umsatzwachstum zu erzielen und ihre Arbeitskosten unter Kontrolle zu halten, was zu einem unterschätzten Anstieg ihrer Rentabilität führen wird. Auch auf der Nachfrageseite dürften diejenigen, die als Erste mit dieser neuartigen Technologie experimentieren, davon profitieren, insbesondere im Hinblick auf die Kosten.

Am Anfang steht die Infrastrukturebene, dann folgt die Anwendungsebene

Unseren Recherchen zufolge beginnt die Wertschöpfung in der Anfangsphase jeder neuen Chance mit den Anbietern der Infrastrukturebene, die die zugrunde liegenden Technologien, Tools oder Dienstleistungen bereitstellen, die für die Herstellung eines finalen KI-gestützten Produkts erforderlich sind. Diese Unternehmen stehen auf der untersten Ebene der Struktur von Halbleitern, Halbleiterherstellung und -design, Cloud-Computing, Infrastruktursoftware und Dateninfrastruktur. Ihre Gewinne können konstanter sein, sie schwanken nicht notwendigerweise in Abhängigkeit von den Umsätzen einer einzigen Branche. Mit einigen beachtenswerten Ausnahmen im Halbleiterbereich erleben diese Unternehmen gerade erst die erste Phase der Beschleunigung ihrer Modelle, da die „Aufbau- und Erprobungsphase“ von GenKI an Fahrt gewinnt.

Außerdem denken wir, dass sich Anleger auf die „Anwendungsphase“ der Technologie vorbereiten sollten. Sie wird auf jeden Fall Auswirkungen auf die grundlegenden Anbieter haben, aber auch auf Unternehmen in allen Branchen, die über die erforderlichen Daten verfügen und auf Wissensarbeiter angewiesen sind.

 

Die weitere Entwicklung: Gefordert sind Flexibilität und gutes Urteilsvermögen

Die GenKI-Revolution hat bereits begonnen und bringt unfassbar viele Chancen und Möglichkeiten mit sich. Schon heute sehen wir Unternehmen, die wissen, wie sie sowohl auf der Angebots- als auch auf der Nachfrageseite KI gewinnbringend nutzen – und wir investieren in diese Unternehmen. Anleger, die diese gerade erst im Entstehen befindlichen Anlagechancen meistern wollen, müssen unbedingt flexibel bleiben und umfassende Recherchen anstellen. Gut aufgestellte Unternehmen müssen ihre Bewertungen anhand von konkreten Vorteilen, die sie aus KI ziehen, rechtfertigen (zum Beispiel durch größere operative Effizienz, verbesserte strategische Entscheidungsfindung und die Schaffung neuer Umsatzmöglichkeiten). Anleger, die erfolgreich sein wollen, müssen sich unbedingt darauf konzentrieren, Qualität von Hype zu unterscheiden, und Unternehmen mit langfristigem Potenzial und mit angemessenen Bewertungen bevorzugen.

Die Lehren aus der Dotcom-Blase lauten, dass technologische Revolutionen zwar immensen Wert schaffen können, aber nicht alle Vorreiter am Ende auch wirklich zu den Gewinnern gehören werden. Sorgfältige Prüfungen sind von zentraler Bedeutung. Natürlich wird es auch immer wieder Misserfolge geben, doch der potenzielle Nutzen ist gigantisch. Und entgegen der ersten instinktiven Einschätzung werden „progressive Misserfolge“ letztlich unweigerlich Innovationen, Widerstandskraft, Anpassungsfähigkeit und kreative Lösungen vorantreiben, wenn GenKI langfristig auf immer breiterer Basis Akzeptanz findet. Anleger, die die wichtigsten Erfolgsfaktoren verstehen, einen umsichtigen Ansatz verfolgen und ein Portfolio von Unternehmen aufbauen, die entlang der Wertschöpfungskette von GenKI profitieren, können unseres Erachtens von dieser transformativen Technologie profitieren.

 

Dies ist eine Marketingmitteilung. Bitte lesen Sie vor jeder abschließenden Anlageentscheidung den Verkaufsprospekt des OGAW und das Basisinformationsblatt (BiB).

Alle Anlagen sind mit Risiken verbunden, ein Verlust des Anlagekapitals ist möglich. Der Wert von Anlagen kann fallen oder steigen, und Anleger erhalten möglicherweise nicht den vollen Anlagebetrag zurück. Anleihenkurse entwickeln sich im Allgemeinen gegenläufig zu den Zinsen. Wenn sich also die Anleihenkurse in einem Investmentportfolio den steigenden Zinsen anpassen, kann der Wert des Portfolios sinken. Veränderungen der Bonitätsbewertung einer Anleihe oder der Bonitätsbewertung oder Finanzkraft des Emittenten, Versicherers oder Garantiegebers der Anleihe können sich auf deren Wert auswirken.

 

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