Der heutige Technologieboom wird durch echte Effizienzgewinne angetrieben – ein Vergleich mit der Dotcom-Blase scheint unangebracht.
Künstliche Intelligenz (KI) sorgt für viel Wirbel und das aus gutem Grund. Neue Formen des maschinellen Lernens haben das Potenzial, die Produktivität zu steigern. Dabei werden viele Anwendungsfelder gerade erst entdeckt. Doch schießt die Begeisterung, die der Markt aktuell für diese neue Technologie zeigt, eventuell über das Ziel hinaus? Einige Experten ziehen die ersten Parallelen zur Dotcom-Blase. Hier hatten zu Beginn der Internet-Ära Telekommunikations- und Kabelanbieter Milliarden in die Web-Infrastruktur investiert, während die günstige Finanzierung und die Anlegereuphorie die Kurse der Tech-Aktien in neue Höhen trieben. Doch es zeigte sich schnell, dass die Geschäftsmodelle, die zur Nutzung dieser Infrastruktur erforderlich waren, noch nicht ausgereift waren. Die Bewertungen der Tech-Aktien überstiegen deren Fundamentaldaten. Schließlich waren sehr viele Start-ups überbewertet, das Kapital versiegte und die Blase platzte.
Substanz versus Spekulationen
Manche Analysten erinnert der heutige Aufbau von KI-Server-Kapazität an die Blütezeit der Dotcoms, die bekanntermaßen für die Anleger nicht gut ausgegangen war. Immerhin werden bis Ende 2024 mehr als 100 Milliarden US-Dollar von Unternehmen, Cloud-Firmen und Staaten in die KI-Infrastruktur investiert werden. Doch damit enden die Ähnlichkeiten auch: So sind im Gegensatz zu vielen Unternehmen der Dotcom-Ära die Mega-Caps, die hinter dem aktuellen Ausbau der Cloud-Infrastruktur stehen, bereits profitabel. Mit Cloud-Infrastruktur werden beträchtliche Umsätze erzielt, von Cloud-Anwendungs- und Infrastruktursoftware bis hin zu Werbung in sozialen Medien. Das spiegelt sich in der Cloud-Kapitalintensität (Investitionsausgaben als Prozentsatz der Gesamteinnahmen) wider. Weil die aufgebaute Infrastruktur bereits durch die Nachfrage unterstützt wird (Abbildung), haben diese sich zuletzt stabil entwickelt.
Anstatt das nächste große Produkt zu prognostizieren – eine fehlgeschlagene Taktik des Dotcom-Booms – investieren die profitablen KI-Unternehmen von heute in erster Linie in die Cloud-Infrastruktur, um Effizienz zu steigern. Tatsächlich ist das vielleicht die beste Art, Künstliche Intelligenz zu betrachten – als Effizienzsteigerung.
Warum der Gipfel noch nicht zu sehen ist
Der aktuelle Ausgabenboom konzentriert sich auf den Aufbau der nächsten Ebene der digitalen Infrastruktur – bekannt als „Accelerated Compute“ (beschleunigte Datenverarbeitung), wo Generative Künstliche Intelligenz (GKI) nur eine von vielen Anwendungen ist. „Accelerated Compute“ ist eine effizientere Form der Recheninfrastruktur, die sowohl Künstliche Intelligenz als auch Nicht-KI-Arbeitslasten unterstützt – von Empfehlungen für Social-Media-Inhalte über probabilistisches Targeting bis hin zu Simulationen für die Medikamentenentwicklung. Die sich daraus ergebenden Effizienzgewinne führen zu einer weitaus schnelleren Verbreitung von Künstlicher Intelligenz als dies von vielen Experten erwartet wurde. Die beschleunigte Datenverarbeitung stellt ein neues Paradigma dar, mit dem sich Arbeitslasten bewältigen lassen, die zuvor unpraktisch waren. Das Simulationsunternehmen ANSYS schätzt etwa, dass die Ausführung einer High-End-Aerodynamiksimulation auf beschleunigten Rechnern die Simulationszeit um das 33-Fache beschleunigen könnte.
Und es gibt noch jede Menge weiteres Potenzial: Derzeit werden jährlich zwischen 10 und 15 Millionen CPUs ausgeliefert, verglichen mit weniger als einer Million beschleunigter Server. Wir schätzen, dass weniger als 25 Prozent der weltweit installierten Rechenleistung beschleunigt ist (Abbildung), während es vor zwei Jahren noch fast null waren.
Bewertungen deutlich unter dem Niveau der Dotcom-Ära
Die Chance auf einen Quantensprung in der Produktivität ist real. Die Einführung und Anwendung der Technologie wird sich jedoch über Jahre hinziehen, und es wird einige Zeit dauern, bis die Anleger die langfristigen geschäftlichen Nutznießer dieses dramatischen technologischen Paradigmenwechsels identifizieren können. Wir befinden uns in einem Wandel, der Anfang der 1990er-Jahre begann – eine Reise, die uns vom Schmalband über das Breitband zum Mobilfunk und nun zur Generativen Künstlichen Intelligenz geführt hat. Anstatt diese Phase der technologischen Entwicklung mit der Dotcom-Blase zu vergleichen, halten wir es für sinnvoller, sie als eine Erweiterung des Web 3.0 zu betrachten – ein wesentlich effizienteres, dezentralisiertes Internet, das durch Peer-to-Peer-Netzwerke verbunden ist und durch maschinelles Lernen angetrieben wird. In diesem Zusammenhang liegt die Einschätzung nahe, dass ein gutes Maß an Marktübertreibungen bereits im Jahr 2022 abgebaut wurde, als Technologieaktien stark fielen. Obwohl sich die Technologieaktien von diesem Schock teilweise erholt haben, glauben wir nicht, dass sie so überbewertet sind, wie einige Anleger glauben – und sie sind sicherlich nicht auf dem Niveau, das sie in der Dotcom-Ära erreicht hatten (Abbildung).
Erdbebenartige Technologiezyklen bringen unweigerlich Höhen und Tiefen mit sich. Doch unabhängig von den Marktbedingungen sind wir der Meinung, dass Unternehmen, die durch Künstliche Intelligenz einen differenzierten Wettbewerbsvorteil aufbauen, das Potenzial haben, den Anlegern ein langfristiges Gewinnwachstum zu bescheren. Wir befinden uns heute in einem sehr frühen Stadium eines transformativen digitalen Infrastruktur-Upgrade- und Produktzyklus. Die Branchentrends deuten darauf hin, dass es sich nicht um eine weitere Technologieblase handelt. Aktienanleger mit einem geduldigen und disziplinierten Ansatz sollten Unternehmen mit nachhaltigen KI-Geschäftsmodellen identifizieren können, die auf echter Profitabilität und nicht auf falschen Versprechungen basieren.
Bild:Lei Qiu, International Technology
Quelle:redRobin. Strategic Public Relations GmbH
