Disruptive Technologie

Duale Dynamik: In und mit künstlicher Intelligenz investieren

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Laurene Azoulay
Global Co-Head of Client Portfolio Management, Quantitative Investment Strategies
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Sung Cho
Portfolio Manager, Fundamental Equity
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Brook Dane
Portfolio Manager, Fundamental Equity
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Dennis Walsh
Global Co-Head of Quantitative Investment Strategies (QIS)
Perspektiven
Dieser Artikel ist Teil unserer Perspektiven Serie
Wichtige Erkenntnisse
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In KI investieren
Künstliche Intelligenz entwächst den Kinderschuhen und entfaltet zunhemend seine Wirkung in den verschiedensten Bereichen des Lebens und der Wirtschaft. Dadurch ergeben sich zahlreiche Investmentchancen – von Unternehmen, die die notwendige KI-Infrastruktur aufbauen, bis hin zu denen, die die Macht der Daten nutzen, mit denen KI-Modelle trainiert werden.
2
Mit KI investieren
KI-Tools können eingesetzt werden, um an den Aktien- und Anleihemärkten einen Informationsvorsprung zu bekommen. Hier wird allerdings das Verständnis von Techniken zur Alpha-Generierung sowie der potenziellen Einschränkungen und Risiken von KI entscheidend sein.
3
Die KI-Zukunft meistern
Abgesehen von Faktoren, die direkt von Unternehmens- und Investmentmanagement-Teams kontrolliert werden, sollten sich Anleger auf überraschende Wendungen vorbereiten, einschließlich unerwarteter KI-Durchbrüche und geopolitischer Risiken.

Generative künstliche Intelligenz (KI) wurde 2023 zum Mainstream. Die Begeisterung über ihre möglichen Auswirkungen auf Volkswirtschaften ist stärker geworden. Debatten rund um die Auswirkungen von KI auf die Profitabilität von Unternehmen haben zugenommen. Wir gehen davon aus, dass KI 2024 von der Phase „Aufregung“ in die Phase „Einsatz“ übergehen wird, und sind überzeugt, dass sich zunehmend Investitionschancen bieten werden, während die Technologie ganze Branchen auf den Kopf stellt. Anleger benötigen klare Strategien, um die nächste Generation der KI-Gewinner zu identifizieren und die Technologie selbst zu verstehen und anzuwenden. Eine Kombination aus Investments in und mit künstlicher Intelligenz – zwei unterschiedliche, aber zusammenhängende Ansätze – kann eine langfristige Outperformance ermöglichen, aber der Weg dorthin wird vermutlich komplex sein und sich kontinuierlich weiterentwickeln.

Sind die Magnificent 7 weiterhin eine große Chance?

Das steigende Interesse an KI führte 2023 zu einer markanten Rally bei Technologieaktien, in der eine konzentrierte Gruppe großer US-Unternehmen den Markt anführte. Die sogenannten Magnificent 7 waren 2023 für insgesamt 70 % der absoluten Performance des Nasdaq Composite Index verantwortlich.1,2  Der S&P 500 Index erzielte 2023 eine Rendite von 26 %.3 Ohne die Magnificent 7 wäre der Index nur um 8 % gestiegen.4 Die Dominanz dieser Titel hat sich Anfang 2024 fortgesetzt, insbesondere aufgrund starker Gewinnsteigerungen durch KI. Andere Qualitätsmerkmale – einschließlich Bilanzstärke, Gewinnmargen und Größe – haben die Gruppe in den letzten zwei Jahren von den Auswirkungen steigender Zinssätze isoliert.

Die Magnificent 7 stehen hinter dem Großteil der IndexrenditenDie Magnificent 7 stehen hinter dem Großteil der Indexrenditen

Quelle: FactSet, Goldman Sachs Global Investment Research. Stand: 1. März 2024. Die im vorliegenden Dokument enthaltenen Konjunktur- und Marktprognosen dienen zu Informationszwecken und gelten zum Datum des vorliegenden Dokuments. Es gibt keine Gewähr dafür, dass die Prognosen auch tatsächlich eintreffen. Bitte beachten Sie die zusätzlichen Hinweise am Ende dieses Dokuments. Verweise auf ein bestimmtes Unternehmen oder Wertpapier stellen keine Empfehlungen dar, das betreffende Unternehmen oder dessen Wertpapiere zu kaufen, zu halten oder zu verkaufen oder sich direkt an dem Unternehmen zu beteiligen oder in dessen Wertpapiere zu investieren.

Die Magnificent 7 sind inzwischen jedoch bei Anlegern umstritten, was vor allem mit ihren gestiegenen Bewertungen zusammenhängt. Insgesamt werden die Aktien der Magnificent 7 zu einem Forward-Kurs-Gewinn-Verhältnis von ca. 30x gehandelt, verglichen mit ca. 18x für die verbleibenden 493 Unternehmen im S&P 500.5Es wird jedoch erwartet, dass das Gewinnwachstum dieser sieben Titel bis 2025 das der restlichen 493 Unternehmen um das Vierfache übersteigen wird.6Man kann davon ausgehen, dass die Magnificent 7 auch 2024 weiterhin die Schlagzeilen dominieren werden. Abgesehen von diesen großen Namen werden Anleger ihren Blickwinkel verbreitern müssen, um die nächsten KI-Gewinner zu identifizieren.

Investitionen im gesamten Marktkapitalisierungsspektrum – sowohl in Industrie- als auch in Schwellenländern – könnten sich 2024 als lohnend erweisen, um von immer schnellerer KI-Innovation und sich wandelnden makroökonomischen Bedingungen zu profitieren. So könnten beispielsweise weitere Fortschritte bei der Inflationssenkung und niedrigere Zinssätze ein positives Umfeld für bisher übersehene Technologieunternehmen schaffen, einschließlich Small-Cap-Aktien, deren Bewertungen sich auf dem tiefsten Stand seit Jahrzehnten befinden. Auch ein genauerer Blick auf die Auswirkungen von KI auf einzelne Sektoren, darunter neue Tools zur Stärkung der Cybersicherheit oder KI-gestützte Arzneimittelforschung im Gesundheitswesen, könnte einzigartige Chancen aufdecken.

Allgemeiner ausgedrückt könnte sich ein Schwerpunkt auf Länder, die ihre eigenen KI-Pfade erschließen, als lohnend erweisen. Indien und Japan werden beispielsweise voraussichtlich stark von ihren vorteilhaften makroökonomischen Positionen profitieren, während wir uns weiter in Richtung einer KI-Welt entwickeln. Verschiedene Regionen werden einzigartige Fähigkeiten besitzen, um die Entwicklung und Akzeptanz von KI zu gestalten, und die Risikotoleranz wird von Land zu Land variieren. Auch andere Faktoren werden die weitere Entwicklung von KI stark beeinflussen, darunter steigende geopolitische Risiken und globale Lieferketten, politische Ereignisse, die Einführung von Anreizen zur Steigerung von KI-Investitionen und regulatorische Reaktionen zur Eindämmung wahrgenommener KI-Risiken.

Investitionen in KI – Wegbereiter, Daten und Anwendungen

Während KI die Wirtschaft und ihre Branchen transformiert, wird sich das Spektrum an Chancen und Risiken erweitern und die Streuung zwischen Gewinnern und Verlierern wird zunehmen. Ein hilfreicher Ausgangspunkt für Anleger, die in KI-Chancen an den öffentlichen Aktienmärkten investieren möchten, kann die Kategorisierung potenzieller Profiteure in drei breitere Bereiche sein. Dabei sollte im Blick behalten werden, dass die Alpha-Generierung in jedem dieser Bereiche wahrscheinlich in einem Schwerpunkt auf Qualität, Bottom-up-Fundamentalanalyse und aktivem Management verwurzelt sein wird.

Die ersten KI-Profiteure sind die sogenannten „Wegbereiter“ oder „Enabler“. Diese Kategorie enthält Unternehmen, die notwendige KI-Infrastruktur aufbauen, beispielsweise Hersteller von Halbleitern und Halbleiterzubehör. Die Einführung kommerziell zugänglicher großer Sprachmodelle wie ChatGPT erfordert erhebliche Rechenleistung und Speichermengen. Das hat zu einer Explosion der Nachfrage nach leistungsstarken Chips geführt, die derzeit nur wenige Unternehmen entwickeln oder herstellen können. Wir glauben, dass Wegbereiter von höheren Investitionen durch Cloud-Anbieter, die ihre Versorgung mit KI-Chips diversifizieren möchten, sowie vom Aufbau auf KI spezialisierter Rechenzentren profitieren werden. Aktives Management ist der Schlüssel für Investitionen in diesen Bereich, denn Chancen entwickeln sich rasant weiter und die Risiko-Rendite-Dynamik unterliegt kontinuierlichem Wandel.

Wegbereiter sind die KI-Gewinner von heute Wegbereiter sind die KI-Gewinner von heute

Quelle: Statista. Stand: Februar 2024. Die im vorliegenden Dokument enthaltenen Konjunktur- und Marktprognosen dienen zu Informationszwecken und gelten zum Datum des vorliegenden Dokuments. Es gibt keine Gewähr dafür, dass die Prognosen auch tatsächlich eintreffen. Bitte beachten Sie die zusätzlichen Hinweise am Ende dieses Dokuments.

Wenn KI-Technologien weiter reifen und Investmentmöglichkeiten über „Wegbereiter“ hinaus wachsen, könnten die potenziellen Profiteure von morgen im Bereich „Daten und Sicherheit“ zu finden sein. Komplexe KI-Modelle sind von der Qualität der zugrunde liegenden Daten abhängig, mit denen diese Modelle trainiert werden. Neben großen Datenmengen lernen die leistungsfähigsten und präzisesten Modelle von organisierten, korrekten und sicheren Daten. Der Aufstieg generativer KI hat erhebliche Bedenken zu ihren Auswirkungen auf die Cybersicherheit ausgelöst und die Nachfrage nach hochmodernen Lösungen angekurbelt. Voraussichtlich wird im gesamten Tech-Ökosystem die Bedeutung von Unternehmen zunehmen, die andere dabei unterstützen, ihre Daten effektiv zu schützen und sinnvolle Erkenntnisse aus ihnen abzuleiten. Es werden Unternehmen profitieren, die mithilfe von Daten ihre betriebliche Effizienz steigern, ihre Kunden besser verstehen, personalisiertere Erfahrungen schaffen und fundiertere, datengestützte Entscheidungen treffen können.

Zu guter Letzt gehen wir davon aus, dass der Bereich „Anwendungen“ – Software- und andere Unternehmen in allen Sektoren, die KI nutzen, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern – in den kommenden Jahren von zunehmender Spezialisierung der KI auf verschiedene Domänen profitieren wird. Wenn Unternehmen neue Technologien nutzen möchten, werden Softwarehersteller, die ihnen mittels einer großartigen Kundenerfahrung bei der Anpassung und Maximierung ihres Mehrwerts helfen, gut aufgestellt sein. KI beginnt auch bereits, andere Branchen als nur den Tech-Sektor zu transformieren, beispielsweise im Gesundheitswesen, Einzelhandel und in der Fertigung. Viele Unternehmen haben erste Schritte hin zu einem Schwerpunkt auf KI-Integration gemacht, aber wir befinden uns hier in einem frühen Stadium und es liegt noch eine lange Wachstumsphase vor uns.

Investitionen mit KI – Das Potenzial für einen Vorsprung an den Aktienmärkten

Anleger können sich einerseits dafür entscheiden, von den neuesten Entwicklungen zu profitieren, indem sie Kapital direkt in KI-bezogene Gelegenheiten investieren. Sie können jedoch auch davon profitieren, wie KI-Durchbrüche dazu beitragen, Investmentmanagement-Prozesse und Anlageentscheidungen zu verbessern. Der Einsatz von KI bei systematischen Investments ist nicht neu, aber die neuesten Tools sind ungleich leistungsfähiger als zuvor. Große Sprachmodelle basieren auf der „Transformer“-Technologie – für diese steht das „T“ in „ChatGPT“ und in Googles „BERT“. Diese Technologie führt kontextbezogene Beziehungen zwischen Wörtern und Dokumenten in hocheffizienter und praktischer Form ein, und Anleger können jetzt Modelle mit viel mehr Daten trainieren, als es angesichts der eingeschränkten Rechenleistung in der Vergangenheit möglich war. Das Ergebnis ist tatsächlich eine schrittweise Steigerung bei der Leistung dieser Modelle.

Angesichts der bedeutenden Leistungssteigerung der neuesten Modelle im Vergleich zu vorherigen Technologien gehen wir davon aus, dass KI für Anleger ein zunehmend entscheidendes Werkzeug sein wird, um systematisch Informationen aus großen, komplexen und unstrukturierten Datensätzen zu extrahieren und Erkenntnisse für Anlageentscheidungen an den öffentlichen Aktienmärkten zu gewinnen. So werden beispielsweise Artikel zu Finanznachrichten, Niederschriften von Bilanztelefonkonferenzen, Analysten-Research und regulatorische Einreichungen häufig verwendet, um Finanzkennzahlen und Marktdaten zu ergänzen. Mit dem exponentiellen Wachstum dieser Datentypen sind auch neue und robuste Techniken nötig, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und einen Informationsvorsprung an den Märkten zu behalten. Sie können gerade an größeren, breit gestreuten Märkten wie Small-Caps oder Schwellenländeraktien nützlich sein, wo hartnäckigere Informationsineffizienzen vorhanden sind.

Da die Datenmenge weiterhin exponentiell wächst …
6,3 Millionen
6,3 Millionen

Google-Suchanfragen pro Minute7

20.800
20.800

Durchschnittliche Benutzer auf LinkedIn pro Minute8

455.000 USD
455.000 USD

Getätigte Amazon-Einkäufe pro Minute9

… gehen wir davon aus, dass KI für Anleger immer wichtiger sein wird, um systematisch Informationen aus großen, komplexen und unstrukturierten Datensätzen zu extrahieren und Erkenntnisse für Anlageentscheidungen an den öffentlichen Aktienmärkten zu gewinnen.

Verweise auf ein bestimmtes Unternehmen oder Wertpapier stellen keine Empfehlungen dar, das betreffende Unternehmen oder dessen Wertpapiere zu kaufen, zu halten oder zu verkaufen oder sich direkt an dem Unternehmen zu beteiligen oder in dessen Wertpapiere zu investieren. Nur zur Veranschaulichung. Die im vorliegenden Dokument enthaltenen Konjunktur- und Marktprognosen dienen zu Informationszwecken und gelten zum Datum des vorliegenden Dokuments. Es gibt keine Gewähr dafür, dass die Prognosen auch tatsächlich eintreffen. Bitte beachten Sie die zusätzlichen Hinweise am Ende dieses Dokuments. Hierbei handelt es sich um Werbung.  

Beispiele für neue KI-Tools in Aktion sind große Sprachmodelle, die darauf programmiert sind, während Telekonferenzen zu Finanzergebnissen die Stimmung der Teilnehmer anhand ihres Tonfalls zu analysieren. Mit anderen Worten: Signale erkennen nicht nur, „was das Management sagt“, sondern auch, „wie das Management es sagt“. Beispielsweise können Merkmale für Selbstvertrauen in der Tonlage eines Managers implizit auf positiven Ausblick für sein Unternehmen hinweisen. Ausweichendes Sprachverhalten kann ein Anzeichen dafür sein, dass jemand die Aufmerksamkeit von schlechten Unternehmensaussichten ablenken möchte. Die Entschlüsselung einer großen Menge existierender, unstrukturierter Daten kann auch dazu beitragen, unterschätzte thematische Trends und wirtschaftliche Beziehungen zwischen Unternehmen zu entdecken, von denen andere Anleger möglicherweise nichts wissen.

Um KI- und ML-Tools effektiv einzusetzen, sollten Fachleute die Anwendungsfälle so wählen, dass die zugrunde liegenden Datensätze die Notwendigkeit robusterer Datenanalysetechniken rechtfertigen. Entscheidend ist, dass der effektive Einsatz von KI das intellektuelle Kapital erfordert, um nicht nur eine Technologie zu nutzen, sondern auch die Daten zu verstehen und warum und wie sie verwendet werden sollten. Insgesamt erwarten wir, dass Anleger, die über Zugang zu Ressourcen und die nötige Infrastruktur verfügen, um Daten zu nutzen – einschließlich der Rechenleistung und Verarbeitungskapazitäten, um große Sprachmodelle zu trainieren – in den kommenden Jahren einen Wettbewerbsvorteil haben werden.

Die KI-Zukunft meistern

Abgesehen von Faktoren, die direkt von Unternehmens- und Investmentmanagement-Teams kontrolliert werden, können überraschende Wendungen in der KI-Entwicklung direkte Auswirkungen auf die makroökonomische und geopolitische Dynamik haben. Aus makroökonomischer Sicht hat KI zwar erhebliches Potenzial zur Steigerung von Wirtschaftswachstum und Produktivität, kann aber auch zur Verdrängung von Arbeitskräften, zunehmender Ungerechtigkeit und struktureller Arbeitslosigkeit führen. Der Zeitpunkt und das Ausmaß solcher makroökonomischen Effekte sind nach wie vor sehr unsicher und bekanntermaßen schwer vorherzusagen.

An geopolitischer Front besitzt KI das Potenzial, die Lieferkettenabläufe durch Effizienzsteigerungen zu revolutionieren, könnte aber auch das Misstrauen zwischen Ländern verstärken und die wirtschaftliche Fragmentierung beschleunigen, unter anderem zwischen den Tech-Ökosystemen in den USA und China. Während Länder um die wirtschaftlichen und geopolitischen Vorteile der KI konkurrieren, könnten Unternehmen, die sich erfolgreich an Unternehmens- und Regierungsbemühungen für höhere Sicherheit bei Lieferketten und Ressourcen sowie für nationale Sicherheit ausrichten, als langfristige Gewinner hervorgehen.

Ein kritisches Problem der Lieferkette besteht darin, dass der Großteil der weltweiten Halbleiterproduktionskapazität in Asien konzentriert ist. Taiwan dominiert die Fertigung von High-End-Chips, die für die nächste Generation von KI-Technologien entscheidend sind. Industrieländer wie die USA, die EU und Japan versuchen, die Entwicklung und Herstellung von Halbleitern ins eigene Gebiet oder zumindest in dessen Nähe zu holen. Dieser Schritt ist durch dank KI gesunkener Lohnkosten möglich geworden und wird Investmentchancen schaffen. Während uns generative KI-Tools in der Cybersicherheit unterstützen können, indem sie Sicherheitsrisiken schneller vorhersagen, identifizieren und darauf reagieren, erleichtern sie auch die Durchführung von Cyberangriffen und verstärken deren Schadenspotenzial um ein Vielfaches. Wir erwarten in den kommenden Jahren erhebliche Investitionen in robuste Verteidigungstechnologien und Cybersicherheitslösungen.

Die zerstörerischen potenziellen Auswirkungen von KI auf Wahlen sind ein weiterer Bereich, den Anleger im Blick behalten sollten. 2024 werden Wahlen in einer Rekordzahl von Ländern stattfinden. Dabei könnten Fehlinformationen und der Missbrauch von generativer KI zur Fälschung von Text-, Audio- und Videoinhalten die Ergebnisse wichtiger Urnengänge verändern, indem sie die öffentliche Meinung beeinflussen oder die gesellschaftliche Spaltung vorantreiben. Und da Demokratien gerade an mehreren Fronten zu kämpfen haben – unter anderem mit den andauernden Kriegen in der Ukraine und im Nahen Osten – wird uns dieses Jahr wahrscheinlich ein klareres Bild davon liefern, wie KI die Merkmale eines Krieges verändern kann und wie sich Demokratien verteidigen werden.

Blick in die Zukunft

Der schnelle Aufstieg und das transformative Potenzial von generativer KI und maschinellem Lernen (ML) könnten dazu führen, dass die Technologie zum Markenzeichen der modernen Wirtschaft und Finanzmärkte wird. Die Vorhersage der Gewinner und Verlierer sowie der optimale Einsatz von KI sind alles andere als unkompliziert, insbesondere in diesem frühen Stadium des Lebenszyklus einer neuen Technologie. Zudem gibt es weiterhin eine Vielzahl von Unbekannten, darunter geopolitische Risiken und das Potenzial für den Missbrauch von Modellen, komplizierte regulatorische Probleme, unsichere Zeitpläne für die Einführung von KI und aufstrebende Monetarisierungsmodelle, die sich noch beweisen müssen. Wir gehen davon aus, dass die Verbindung zwischen KI und Investments weiterhin enger wird, während die Gesellschaft und Volkswirtschaften sich mit der Technologie vertraut machen. Anleger, die Wege finden, um erfolgreich die duale Dynamik von Investitionen in und mit KI zusammenzuführen und sich in der unvorhersehbaren KI-Zukunft zurechtzufinden, werden vermutlich zu den langfristigen Gewinnern gehören.

1„Magnificent 7“ bezieht sich auf Nvidia, Microsoft, Google, Meta, Tesla, Apple und Amazon.

2FactSet, Goldman Sachs Asset Management. Stand: 31. Dezember 2023.

3FactSet. Stand: 31. Dezember 2023.

4Bloomberg, FactSet. Stand: 31. Dezember 2023.

5FactSet, Goldman Sachs Global Investment Research. Stand: 29. Februar 2024.

6Quelle: FactSet, Goldman Sachs Global Investment Research. Stand: 29. Februar 2024. Bottom-up-Konsens der jährlichen Gesamtwachstumsrate (CAGR) für Umsatz 2023–25E.

7LocaliQ. Stand: 4. Dezember 2023.

8LocaliQ. Stand: 4. Dezember 2023.

9Domo. Stand: 14. Dezember 2023.

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