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Themenanlagen

Digitale Umwälzung: künstliche Intelligenz

September 2017

Künstliche Intelligenz (KI) ist einer der wachstumsstärksten Bereiche der digitalen Technologie und revolutioniert unser Leben – und unsere Anlageportfolios.

Roboter übernehmen die Welt. Und zwar nicht mithilfe einer Armee von Cyborgs, sondern durch eine sanftere und subtilere Infiltration intelligenter Technologie.

Mit den neuesten Geräten von Amazon, Microsoft, Google und Co kann man bereits das Licht anschalten, die Wettervorhersage ansehen, seinen Kalender aufrufen, Musik hören, einen Wasserkocher anstellen oder ein Taxi bestellen – und das alles per Sprachbefehl.1 Bald wird die KI – also die Nachbildung von Handlungen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, durch Computer – noch sehr viel mehr können. Unterstützt wird diese Entwicklung durch die Investitionen digitaler Unternehmen, die die Systeme des maschinellen Lernens inzwischen als eine Hauptquelle für künftiges Wachstum ansehen.

Der KI-Markt ist schon jetzt gross. Aber Prognosen zufolge dürfte er noch sehr viel grösser werden. Schätzungen zufolge wird er von USD 2 Milliarden im Jahr 2015 auf USD 127 Milliarden im Jahr 2025 wachsen.2 Derzeit spielen die USA und China eine führende Rolle, wobei der Grossteil der Investitionen aus den Sektoren High-Tech, Telekommunikation und Finanzdienstleistungen dieser Länder kommt.

Wegbereiter für alle Sektoren

Für die weltweite Wirtschaft könnte das Billionen von Dollar zusätzliches Wachstum bedeuten, sowohl durch höhere Produktivität als auch über eine Ankurbelung des Konsums, wenn die Verbraucher wieder mehr Geld für neue oder verbesserte Waren und Dienstleistungen ausgeben.
SCHNELLES WACHSTUM
Weltweite KI-Einnahmen
Quelle: Bank of America Merrill Lynch

Die KI-Revolution wird sich nicht nur auf eine Branche beschränken. Es handelt sich um eine grundlegende und überall einsetzbare Technologie, die den Gewinn von einigen Unternehmen vervielfachen, aber gleichzeitig den Untergang anderer Unternehmen in vielen verschiedenen Bereichen auslösen wird. In zahlreichen Fällen könnte der Erfolg oder das Scheitern eines Geschäfts davon abhängen, wie effizient und schnell die Firmen KI einsetzen.

Für die meisten Unternehmen bedeutet eine effiziente Nutzung von KI die Fähigkeit, Daten zu analysieren – und zwar sehr viele Daten. Bis 2025 dürften wir Prognosen zufolge jährlich 163 Billionen Gigabytes Daten produzieren, d.h. 10 Mal so viel wie noch 2016.3

Durch maschinelles Lernen können Algorithmen historische Daten verwenden, um Muster auszumachen und zu prognostizieren, was in der Zukunft passieren könnte. Der nächste Schritt ist das tiefgehende Lernen („Deep Learning“). Hier lernen Computer aus ihren Fehlern und verfeinern Prognosen mit jedem neuen Informationsfragment. So werden die Computer immer besser im Erkennen von Bildern und Sprache sowie der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) – also darin, gesprochene und geschriebene Wörter so wie Menschen zu verstehen und im entsprechenden Kontext zu antworten.

KI macht sich bereits in den unterschiedlichsten Branchen wie Gesundheit, Finanzen und Einzelhandel bemerkbar. Im Gesundheitsbereich verbessert sie die medizinische Diagnostik und ebnet so den Weg für personalisierte Medizin. In der Transportbranche ist KI die Schlüsseltechnologie für selbstfahrende Autos. Und auch die Finanzbranche transformiert sie: Banken und Anlageberater erfahren eine existentielle Bedrohung durch Roboter-Beratung. Und wer KI als Einzelhändler ignoriert, tut dies ebenfalls auf eigene Gefahr. Maschinelles Lernen kann die Logistik verbessern und ermöglicht zudem eine umfassendere kundenspezifische Produktanpassung.

Genauso wie Unternehmen es sich nicht leisten können, KI zu ignorieren, könnten Unternehmen, die auf die Entwicklung von KI-basierter Technologie spezialisiert sind, von einer starken Umsatz- und Gewinnsteigerung profitieren. Dies stellt wiederum eine Anlagechance dar und ist der Grund, warum KI eines der Schlüsselthemen unserer digitalen Strategie ist.

Kleinere, intelligentere Chips

Für Anleger gibt es zwei direkte Wege, um Zugang zu AI-Anlagen zu haben: Hardware und Software.

Bei Hardware sind Halbleiter ein attraktiver Anlagebereich. Deep Learning, also das tiefgehende Lernen, benötigt generell 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 ermöglichen.

Fahrerlose Autos müssen z.B. noch viel lernen: sowohl über ihr direktes Umfeld als auch darüber, wie sie auf verschiedene Situationen reagieren sollen. Um diesem Bedarf besser Rechnung zu tragen, steigerte Tesla dank neuer GPUs jüngst die Rechenleistung seiner Autopilot-Systeme um das 40-Fache. Alle weiteren Technologieentwicklungen dürften von den Herstellern mit grossem Interesse aufgenommen werden.

Die Tatsache, dass der Grossteil der Produktion von GPU-Chips ausgelagert wird (GPU-Unternehmen konzentrieren sich eher auf das Design als auf die Herstellung), dürfte zu besseren Wachstumsaussichten in der Giessereiindustrie und bei der ausgelagerten Halbleitermontage und -prüfung (Outsourced Semiconductor Assembly and Testing, OSAT) führen.

Je ausgeklügelter die KI-Maschinen werden, desto mehr Speicherplatz dürften sie benötigen. So kann beispielsweise nur eine Sekunde autonomes Fahren bereits 1GB Daten generieren. All diese Informationen müssen irgendwie und irgendwo gespeichert werden. Dies dürfte die Nachfrage nach Speicherchips und Cloud-Speicherlösungen unterstützen.

Basierend auf unseren Gesprächen mit Schlüsselakteuren in der Halbleiterbranche könnten bis 2020 unseres Erachtens insgesamt rund 25 Prozent der gesamten Halbleiter-Nachfrage auf KI zurückgehen (heute: 10-15 Prozent).

Extrem leistungsfähige Software

Im Softwarebereich schreitet die durch KI angetriebene Transformation wohl noch schneller voran. Unserer Meinung nach werden digitale Software-Unternehmen am meisten von der KI-Ära profitieren, da sie sowohl durch Abonnements als auch durch neue Produkte wiederkehrende Einnahmen generieren können. Halbleiter-Unternehmen werden dagegen vor allem Nutzniesser eines Zyklus mit einmaligen Anschaffungen sein.

Unternehmen wie Facebook, Baidu, Salesforce.com und Medidata haben in ihren jeweiligen Tätigkeitsfeldern Zugang zu umfangreichen Konsumenten- und Unternehmensdaten und können ihren Kunden auf der Grundlage von KI Mehrwertdienste anbieten.4

Dem Einsatzbereich der datenverarbeitenden KI-Software sind praktisch keine Grenzen gesetzt und Unternehmen wissen deren Vorzüge bereits zu schätzen. So geht Netflix beispielsweise davon aus, dass es dank massgeschneiderter Suchergebnisse und Empfehlungen über USD 1 Milliarde potenzielle Einnahmeverluste aufgrund von gekündigten Abonnements vermeiden kann.5 Amazon konnte die Betriebskosten seiner Lagerhallen durch den Einsatz autonomer Roboter um mindestens ein Fünftel senken.

Nur wenn wir die Roboter-Revolution voll ausschöpfen, können wir weiterhin vorne mitspielen.

Andere Anwendungen, die derzeit entwickelt werden, nutzen Big Data u.a., um vorherzusagen, welche Versicherungsnehmer am wahrscheinlichsten grosse Versicherungsansprüche geltend machen, Bonitätsprüfungen bei Kreditanfragen zu digitalisieren oder in Sekundenschnelle Tatverdächtige in stundenlangem Filmmaterial von Überwachungskameras zu identifizieren.

Letztendlich wird der Geschäftserfolg in der digitalen Welt von der Fähigkeit abhängen, Daten zu nutzen und in Geschäftschancen zu verwandeln. Anleger können auf direktestem Wege von KI profitieren, indem sie die Technologiespezialisten ausmachen, die die beste Hard- und Software anbieten. Nur wenn wir die Roboter-Revolution voll ausschöpfen, können wir weiterhin vorne mitspielen.