Aussichten für die nächste AI-Revolution

Wir befinden uns in einer Zeit außergewöhnlicher Innovationen. Die Welt befindet sich in einem Wandel, der in Tempo und Ausmaß seinesgleichen sucht – und nirgendwo wird dies besser veranschaulicht als durch die beiden „AIs“ der künstlichen Intelligenz (KI) und der künstlichen Inkretine (auch bekannt als GLP-1-Rezeptoragonisten). Zusammen haben diese beiden Entwicklungen in den letzten Jahren die Investitionslandschaft verändert – und da sie eine ähnliche Dynamik und dasselbe Akronym aufweisen, bezeichnen wir sie gemeinsam als „AI²“.

Innovationen mit dem Potenzial, die Welt zu verändern, sind selten; dass zwei davon gleichzeitig auftreten, ist bemerkenswert. Wir sind jedoch davon überzeugt, dass sich KI als der größte Produktivitätssteigerer für die Weltwirtschaft seit der Elektrizität erweisen wird und dass GLP-1-Rezeptor-Agonisten die Voraussetzungen für ein neues goldenes Zeitalter im Gesundheitswesen schaffen. Entscheidend ist, dass der Aufstieg von KI und GLP-1s von hochprofitablen Unternehmen vorangetrieben wird, was auf eine nachhaltigere Investitionslandschaft hindeutet als einige schuldenfinanzierte Investitionsbooms der Vergangenheit.

Innovative Schlüsselunternehmen bieten die stärksten Wachstumsaussichten

Amazon, Microsoft, Google und Meta haben Milliarden in Investitionen gebunden

Stand: 28. Februar 2025. Die tatsächlichen Ergebnisse können erheblich von den Prognosen abweichen. Schätzungen können sich ändern. Quelle: Die Daten basieren auf Unternehmensmeldungen. Die Schätzungen basieren auf der T. Rowe Price-Analyse der Unternehmensprognosen.

Es sind jedoch nicht nur die Mega-Cap-Technologieunternehmen, die ihre eigenen LLMs entwickeln. Viele andere Firmen entwickeln maßgeschneiderte LLMs, um die Kommunikation zu verbessern, komplexe Aufgaben zu automatisieren und Effizienzsteigerungen zu erzielen. Interne LLMs dürften besonders für Unternehmen nützlich sein, die komplexe Daten verarbeiten, Informationen aus umfangreichen Datensätzen extrahieren und strenge branchenspezifische regulatorische Anforderungen erfüllen müssen. Die Zahl der Unternehmen, die proprietäre LLMs entwickeln, wird in den kommenden Jahren wahrscheinlich sprunghaft ansteigen, was die Nachfrage nach der von NVIDIA und anderen Chipherstellern produzierten Hardware weiter ankurbeln wird.

Die erste Phase des KI-Investitionszyklus, in der sich alles um Unternehmen drehte, die Infrastruktur bereitstellen, und um Unternehmen mit den unmittelbarsten KI-Anwendungsfällen, verlangsamt sich: Während die Investitionen in absoluten Zahlen weiter steigen, verlangsamen sich die schrittweisen Kapitalausgaben. Der Schlüssel zum erfolgreichen Navigieren durch die nächste Phase des Zyklus wird wahrscheinlich die Fähigkeit sein, die Unternehmen zu identifizieren, die in neuen säkularen Wachstumsmärkten innovativ sind. Die Verbesserung der Fundamentaldaten ist hier von entscheidender Bedeutung – Unternehmen mit steigenden Umsätzen, höheren operativen Margen und verbesserten freien Cashflows sind besonders genau zu betrachten.

Wenn man die Auswirkungen von KI auf den breiteren globalen Technologiebereich betrachtet, sollten Anleger die Halbleiterindustrie mit einbeziehen, in der neue Arten von Halbleitern wie kundenspezifische anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) für KI-Anwendungen entwickelt werden. Unter den Softwarefirmen sind Dateninfrastrukturunternehmen, Anbieter vertikaler Anwendungen und Cybersicherheitsunternehmen gut positioniert, um von den Fortschritten im Bereich KI zu profitieren. In der Finanztechnologie (Fintech) wird generative KI eingesetzt, um das Kundenerlebnis in Bereichen wie personalisiertes Banking, Betrugserkennung und Kreditrisikobewertung zu verbessern.

Mit steigenden Ausgaben für die KI-Infrastruktur erwarten wir auch weitere Innovationen bei KI-Anwendungen. Das Aufkommen von KI-Agenten ist in dieser Hinsicht besonders interessant. Diese fortschrittlichen KI-Systeme können autonom arbeiten, indem sie Aufgaben planen und ausführen, ähnlich wie ein Leitstrahl. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots, die von Menschen mitgesteuert werden, fungieren diese Agenten als virtuelle Mitarbeiter, die Aufgaben wie das Sammeln von Daten, das Treffen von Entscheidungen und die Ausführung von Vorgängen autonom erledigen können. Zu den weiteren KI-Anwendungen mit Wachstumspotenzial gehören Hörgeräte mit KI-Chips, selbstfahrende Autos und KI-gestützte Zahlungsplattformen.