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Die KI-Revolution: Wer profitiert bereits von generativer KI?

In unserer Serie zur KI-Revolution sprechen unsere Experten über das dynamische Thema der künstlichen Intelligenz. In diesem Q&A diskutieren Mitglieder unserer Public- und Private-Equity-Teams, welche Arten von Tech-Unternehmen am besten aufgestellt sein könnten, um von den Entwicklungen zu profitieren.

27.07.2023
Computer generated image of person working at laptop with AI pop-up

Was ist KI und warum ist gerade jetzt das Interesse so groß?

Jonathan McMullan, Global Sector Specialist, Public Equities: „Künstliche Intelligenz (KI) ist im Grunde jede Technologie, die es Computern ermöglicht, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Das Konzept der KI gibt es schon lange. Als Geburtsjahr könnten wir das Jahr 1950 festmachen, als Alan Turing den Turing-Test für Maschinenintelligenz entwickelte. Wie bei vielen anderen konzeptionellen Technologien verlief der Fortschritt nicht gerade linear. Die Entwicklung der KI zeichnet sich durch abwechselnde Phasen großer Aufregung und anschließender Enttäuschung aus.

Wir begegnen KI in unseren Alltagsleben bereits ständig, oft ohne uns dessen bewusst zu sein – denken Sie an die Stimm- oder Bilderkennung auf Ihrem Smartphone oder die Fernsehsendungen, die Netflix Ihnen empfiehlt. Generative KI – und insbesondere die Einführung von ChatGPT Ende letzten Jahres – hat die Fantasie der Menschen angeregt.

Was generative KI letzten Endes wirklich von anderen umjubelten Technologien der letzten Jahre, wie Kryptowährungen oder das Metaverse, unterscheidet, ist ihr greifbares, praktisches Wesen. KI ist nicht nur eine abstrakte Idee. Generative KI wird bereits in alltäglichen Arbeitsflüssen eingesetzt, und wir müssen uns gar nicht besonders anstrengen, um ihr Transformationspotenzial zu erkennen.“

Die KI-Revolution: Wer profitiert bereits von generativer KI?

Michael White, Global Sector Specialist, Public Equities: „Der Erfolg von ChatGPT war wirklich erstaunlich. Die Plattform erreichte 100 Millionen Benutzer schneller als jede andere Technologie und weist inzwischen rund 170 Millionen Benutzer auf. Die Geschwindigkeit, mit der dieser Meilenstein erreicht wurde, spricht dafür, dass sich um den Einsatz von textbasierter generativer KI bereits gesellschaftliche Gewohnheiten formen, und dass sich daran auch nichts ändern wird.“

Die KI-Revolution: Wer profitiert bereits von generativer KI?

Was steckt hinter der neuen Welle generativer KI-Apps?

Paddy Flood, Global Sector Specialist, Public Equities: „Zum Auftreten generativer KI trugen mehrere Faktoren bei, darunter:

  1. (Relativ) Neue Architektur: Es gibt viele verschiedene architektonische Ansätze für KI, aber 2017 führte Google eine neue Architektur basierend auf Transformern ein. Diese Architektur ist ein wichtiger Baustein für die großen Sprachmodelle (LLM) von heute, denn sie bedeutet unter anderem, dass Modelle ganze Fragen (im Gegensatz zu isolierten Wörtern oder Phrasen) kontextualisieren können und dass sie schneller trainiert werden können.
  2. Größere Rechenkraft: Halbleiter sind sowohl kleiner als auch leistungsstärker geworden. Das bedeutet, dass Aufgaben schneller und effizienter durchgeführt werden können. Außerdem hat sich das Cloud-Computing durchgesetzt, was es Unternehmen erlaubt, ihre IT-Infrastruktur an Dritte auszulagern. Ohne die Cloud hätten Unternehmen auf der ganzen Welt in teure KI-Infrastruktur investieren müssen, wodurch sich die Annahme generativer KI möglicherweise hinausgezögert hätte.
  3. Daten: Die zunehmende Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Daten, ein wichtiger Bestandteil von LLMs, ist ein weiterer Grund. Die Welt generiert Unmengen von Daten, und neue Technologien wie Cloud-Computing bedeuten, dass Zugriff auf sie und ihre Speicherung immer einfacher wird.
  4. Direkte KI: Letztlich gibt es inzwischen auch Technologien, die KI näher heranholen. Das bedeutet, dass KI-Berechnungen auf dem Gerät stattfinden, auf dem die Daten generiert werden, anstatt in einem weit entfernten Rechenzentrum. Für Anwendungen wie autonomes Fahren ist es unerlässlich, dass Datenanweisungen unmittelbar und ohne Latenzzeit ausgeführt werden.“

Welche Arten von Unternehmen sind im Segment generative KI tätig?

Ankur Dubey, Investment Director, Private Equity: „Wir müssen den Technologie-Stack, also die verschiedenen Technologien, die für die Entwicklung einer generativen KI-Anwendung erforderlich sind, verstehen. Dieser Stack besteht aus vier Ebenen:

  1. Die Rechnerebene ist der Grundstein des Stack. Generative KI-Systeme erfordern eine hohe Rechenleistung und große Speicherkapazitäten, um die Modelle zu trainieren und betreiben. Hardware (Halbleiterchips) bietet die Rechenleistung, und Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform bieten Dienste wie virtuelle Maschinen und Speicherung.
  2. Als nächstes kommt die Ebene des Basismodells. Basismodelle sind Systeme mit vielfältigen Kapazitäten, die dann an verschiedene, spezifischere Zwecke angepasst werden können. Das ist wahrscheinlich die wichtigste Ebene des generativen KI-Tech-Stack. Diese Basismodelle sind große statistische Modelle, die mit hochentwickelten Algorithmen des maschinellen Lernens erstellt werden und aus großen Datenmengen, auf denen sie trainiert wurden, menschenähnliche Reaktionen erzeugen. Bei Basismodellen unterscheidet man zwischen Closed-Source- und Open-Source-Modellen. Closed-Source-Modelle sind proprietär. Das bedeutet, dass nur das Unternehmen, das es besitzt, Änderungen vornehmen kann. Open-Source-Codes sind hingegen öffentlich verfügbar und können von Programmierern geändert werden.
  3. Die Infrastrukturebene. Das sind die Tooling-/Infrastrukturunternehmen für Apps, die kein proprietäres Basismodell anwenden. Solche Apps brauchen die Infrastrukturunternehmen, um die verfügbare Technologie auf der Ebene des Basismodells vollumfänglich zu nutzen. Apps mit proprietären Modellen (wie ChatGPT) sind auf der Ebene der Infrastruktur oder der Basismodelle nicht von Drittparteien abhängig.
  4. Die letzte Ebene des Technologie-Stack ist schließlich die Anwendungsebene, also die Software, über die Benutzer mit der zugrunde liegenden KI-Technologie interagieren. Beispiele sind ChatGPT von OpenAI oder das KI-Produkt Genie, das intern von Schroders entwickelt wurde.“
Die KI-Revolution: Wer profitiert bereits von generativer KI?

Welche Arten von Unternehmen werden mit generativer KI am meisten Geld verdienen?

Ankur Dubey: „Es ist noch nicht klar, welche dieser Ebenen den größten Wert generieren wird. Die Technologie steckt schließlich noch in den Kinderschuhen. Bislang jedoch liegt die Rechnerebene vorne. Die Tatsache, dass der Aktienkurs von NVIDIA seit Jahresbeginn um etwa 190 % gestiegen ist (FactSet, 30. Juni), zeigt, dass der Markt das auch so sieht.

Allerdings ist fraglich, ob die hochmoderne Technologie, die heute von NVIDIA entwickelt wird, im Laufe der Zeit standardisiert werden kann.“

Michael White: „Vorerst sieht es danach aus, dass die innovativen Unternehmen der Rechnerebene dank ihrer dominierenden Position die Gewinner sind. Wenn die Anwendungsfälle von generativer KI zunehmen, wird auch die Nachfrage nach Chips wachsen. NIVIDA ist ein Experte mit dominantem Marktanteil für GPUs (Grafikprozessoren), die für KI unerlässlich sind.

Was hingegen die Cloud betrifft, so ist der Markt für Cloud-Computing ein Oligopol. Zumindest vorerst werden die großen Akteure wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform wahrscheinlich ihren Wettbewerbsvorteil behalten, da sie in den letzten Jahren erheblich in Infrastruktur investiert und Kundenbeziehungen aufgebaut haben.

Wir dürfen jedoch nicht vergessen, dass neue Technologien neue Wege eröffnen und völlig neue Unternehmen hervorbringen. Beispielsweise profitierte Netflix vom Internet und wurde erfolgreich, weil sein Angebot besser war als traditionelles Pay-TV, was eine Gefahr für etablierte Medienunternehmen darstellte.

Auch das Geschäftsmodell von Uber ist nur möglich, weil es Smartphones und das mobile Internet gibt. Es macht sicherlich den Eindruck, dass diese spannende neue Technologie neue Vorgehensweisen ermöglicht, aber es ist vielleicht noch zu früh für neue Unternehmen, die daraus entstehen – darauf warten wir jetzt.“

Mike McLean, Senior Investment Director, Private Equity: „Außerhalb der Technologieindustrie selbst ist möglich, dass Unternehmen, die viele Daten generieren, beispielsweise weil sie große Mengen an proprietären benutzergenerierten Inhalten besitzen, einfach deshalb wertvoll sein werden, weil ihre Daten in KI-Modelle eingespeist werden.

Was das Wagniskapital betrifft, so sind die Zuflüsse in KI-Unternehmen in den letzten Jahren dramatisch gestiegen, wie die Abbildung unten zeigt. Und die Zuflüsse in KI-Unternehmen wachsen um ein Vielfaches schneller als der Wagniskapitalmarkt insgesamt. Letztes Jahr sanken die Investitionen in US-Dollar im KI-Bereich, was aber einen kurzfristigen Rückgang am Wagniskapitalmarkt insgesamt widerspiegelt.

Wichtig ist, dass KI ein immer wesentlicheres Element der Arten von Unternehmen ist, die heute gegründet werden.“

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