Einblicke
Geschlossene Systeme: Auch der späte Vogel fängt den (KI-)Wurm
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Global Equity Observer
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Oktober 30, 2023
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Geschlossene Systeme: Auch der späte Vogel fängt den (KI-)Wurm
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Oktober 30, 2023
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Geschlossene Systeme: Auch der späte Vogel fängt den (KI-)Wurm
Geschlossene Systeme: Auch der späte Vogel fängt den (KI-)Wurm |
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2023 wurde der Markt von künstlicher Intelligenz (KI) geprägt. Die "glorreichen Sieben"1 dominierten in den USA und erzielten in diesem Jahr 85% der Renditen des S&P 500 Index. Diese sieben Unternehmen erzielten in den ersten neun Monaten des Jahres gemeinsam eine Rendite von 43%, während die übrigen 493 Unternehmen gerade einmal 3% Rendite erwirtschafteten. 2 Dieser Erfolg überrascht wohl nicht.
Wie wir in unserem Global Equity Observer im Juni 2023 („Unbeirrte Kapitalvermehrung in Zeiten des Hypes”) beschrieben haben, waren die ersten Gewinner des "KI-Goldrausches" die heutigen „Schaufel-Verkäufer“, also die Halbleiteranbieter und die Cloud-"Hyperscaler", die für die Infrastruktur verantwortlich sind, die für den Einsatz von generativer KI benötigt wird. Zu dieser Infrastruktur gehören insbesondere enorme Speicherkapazitäten und Rechenleistung. Diese Unternehmen profitieren bereits von der neuen Welle. Das Extrembeispiel ist ein multinationales US-Technologieunternehmen mit Sitz in Santa Clara, dessen Gewinnprognosen sich in diesem Jahr verdreifacht haben. Etwas weniger spektakulär entwickelte sich der von uns gehaltene Software- und Cloud-Computing-Anbieter, der im letzten Quartal bereits ein 2%-iges Wachstum von Azure verkündete. Dieser frühzeitige Umsatzanstieg erlaubt einen Einblick in die voraussichtlich deutlich wachsende Nachfrage der Cloud-Dienste der Hyperscaler. Dieser wird jedoch von erheblich höheren Investitionsausgaben begleitet, während Unternehmen die benötigte Kapazität aufbauen.
Neben den offensichtlichen Nutznießern derzeit gibt es unseres Erachtens auch andere Unternehmen – die sogenannten"Spätentwickler" –, für die sich die Vorteile generativer KI, und KI im Allgemeinen, zwar noch entfalten, die aber im Lauf der Zeit beträchtlich sein könnten. Diese Unternehmen werden wahrscheinlich eher Nutzer der Modelle sein anstatt Pioniere, auch wenn sie natürlich an der Entwicklung von Anwendungsfällen beteiligt sein werden. Diese Spätentwickler müssen mit generativer KI Wert für ihre Kunden schaffen und/oder ihre eigenen Kosten reduzieren und vor allem über die nötige Preismacht verfügen, um einen nennenswerten Anteil der daraus entstehenden Gewinne an ihre Aktionäre weiterzugeben. Die Chancen liegen darin, die bestehenden Wettbewerbsvorteile der Unternehmen zu nutzen und mit Hilfe der generativen KI den bereits hervorragenden Geschäftsmodellen einen weiteren Mehrwert zu verleihen. Würde generative KI hingegen den Wert für die Kunden erhöhen oder die Produktionskosten in einer kommerziellen Branche reduzieren, würden eher die Kunden, und nicht die Aktionäre, davon profitieren. Der Wettbewerbsdruck würde die Unternehmen dazu zwingen, die Gewinne der Technologie an die Kunden weiterzugeben, sei es in Form von unbelohnter höherer Qualität oder niedrigeren Preisen.
Modelle und geschlossene Systeme
Im Mai dieses Jahres behauptete ein anonymes durchgesickertes Memo (angeblich von einem Forscher einer globalen Suchmaschine), dass intern entwickelte KI-Modelle keinen Wettbewerbsvorteil bei generativer KI bieten3 Grund dafür ist, dass neue Open-Source-Modelle, die auf öffentlich verfügbaren Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) basieren, schneller, flexibler, privater und vor allem auch kostenlos sind. Warum würden Kunden für ein eingeschränktes Modell bezahlen, wenn uneingeschränkte Alternativen bei Qualität und Preisen mithalten können? Ein multinationales Technologie-Konglomerat und bedeutender Player hat den Code für sein KI-Tool im Internet frei verfügbar gemacht, nachdem er durchgesickert war. Die Tatsache, dass Player, die keine Open-Source-Systeme haben (und damit implizit auch ihre Anleger), inzwischen für eine staatliche Lizenzierung von hochmodernen Modellen argumentieren, verrät, dass sie den Wettbewerbsdruck zu spüren bekommen. Denn normalerweise reagiert der US-Technologiesektor gegen jeglichen staatlichen Eingriff allergisch.
Selbst wenn Modelle der generativen KI relativ kommerziell werden, sind die Herausforderungen bei einem Einsatz im großen Maßstab keineswegs trivial. Angesichts der erheblichen Rechen- und Speicherkosten in großen Sprachmodellen ist Effizienz grundlegend, abgesehen von den Herausforderungen im Zusammenhang mit den KI- „Halluzinationen” (bei denen die Modelle einfach etwas erfinden, was es gar nicht gibt). Bei der Integration von generativer KI in Suchmaschinen geht es um weit mehr als nur um das Modell. In relativ geschlossenen Systemen, den sogenannten „Walled Gardens“, ist die Sache wesentlich einfacher. Hier kommen die meisten der Unternehmen, um die es uns in diesem Artikel geht, ins Spiel. Es gibt beträchtliche Möglichkeiten für Unternehmen, die über proprietäre Daten in ihrem System verfügen, entweder in reiner Form oder in Kombination mit öffentlich zugänglichen Daten. Viele von ihnen nutzen schon seit Jahren traditionelle oder prädiktive KI bei ihren Daten, um Einblicke zu gewinnen oder die Automatisierung voranzutreiben, und ergänzen dies nun um das Element der generativen KI.
Generative KI im Portfolio
Ein relativ früher Nutznießer ist eine US-Kreditrating-Agentur, die wir in unseren globalen Portfolios halten. Deren Analysegeschäft verwendet schon seit langem prädiktive KI, beispielsweise im KYC-Geschäft („Know Your Customer”), um Warnsignale und potenzielle Betrugsfälle zu identifizieren. Das Unternehmen ist eine Partnerschaft mit einem multinationalen Software- und Cloud-Computing-Unternehmen aus den USA eingegangen, das wir ebenfalls halten. Inzwischen setzt es einen ChatGPT- „Forschungsassistenten” im Geschäft ein, um Kunden bei der Navigation des Systems zu helfen. Das Unternehmen erwartet, dass dies erhebliche Effizienzsteigerungen für Kunden bedeuten wird, da diese ihre Analysen wesentlich schneller durchführen können. Große Teile ihrer Anlageberichte werden mit nur wenigen Stichworten automatisch verfasst. Das Unternehmen verwendet nur Daten aus seinen eigenen Datenbanken, und alle Aussagen werden durch Quellen belegt, um die Gefahr von Halluzinationen zu begrenzen (und um eine zusätzliche Umsatzmöglichkeit zu bieten, wenn Kunden auf diese Quellen keinen Zugang haben). Das Gebührenmodell wird derzeit noch geprüft. Das Unternehmen ist aber besonders an wertorientierter Preisbildung interessiert – es erhält schon jetzt einen zusätzlichen Umsatz von durchschnittlich 7% pro Jahr über bestehende Kunden durch Cross-Selling, Upgrades und Preisgebung. 4 Außerdem hat das Unternehmen seinen 14.000 Mitarbeitenden die CoPilot-App zur Verfügung gestellt. Damit sollen Ideen generiert werden, um das Geschäft zu verbessern. Aktuell liegt der Schwerpunkt auf den Umsatzmöglichkeiten, im Laufe der Zeit kann aber mit erheblichen Kosteneinsparungen gerechnet werden.
Ähnlich ist es auch für ein von uns gehaltenes Finanzdaten- und Softwareunternehmen aus den USA. Das Unternehmen hat ebenfalls eine generative KI-Schnittstelle eingeführt, damit Kunden dem System Fragen stellen oder Aufgaben geben können. Die Schnittstelle kann sogar beim Programmieren von Python helfen. Dadurch werden die Datensätze des Unternehmens nützlicher und bieten Wert für die Kunden, was zur Kundenbindung und einem besseren Preis beiträgt. Mittelfristig sind auch erhebliche Effizienzsteigerungen im Kundenservice zu erwarten, da die generative KI bei der Bearbeitung von Kundenanfragen und der Sammlung von Inhalten hilft - dem Bereich, in dem rund 50% der Mitarbeiter tätig sind - und die Erfassung und Bereinigung von wichtigen Daten beschleunigt.
Die Chancen ergeben sich nicht nur dann, wenn ein Unternehmen proprietäre Daten besitzt. ei einem europäischen Software-Unternehmen, das bei der Unternehmensressourcenplanung (ERP) führend ist, ist das beispielsweise der Fall. Im Grunde besitzt es das Gebäude, in dem die Daten seiner Kunden gespeichert und analysiert werden. Wie auch andernorts ist KI schon länger ein wichtiger Katalysator für Analysen und Automatisierung und wird bereits von 26.000 Geschäftskunden eingesetzt. Beispiele hierfür sind intelligentes Inkasso im Finanzwesen, Reduzierung der Zeit zwischen Rechnung und Zahlung, oder die prädiktive Wiederauffüllung und automatische Wiederbestellung von Materialien. 5 Jetzt wird ein generativer KI-Co-Pilot eingeführt, damit dem System in natürlicher Sprache Fragen gestellt werden können, um Analysen von Finanzen, des Personalbereichs oder der Lieferkette zu verbessern. Generative KI kann auch in der Personalabteilung eingesetzt werden, um Stellenausschreibungen und Fragen für das Vorstellungsgespräch zu generieren oder um Prozessmodelle und Dokumentation im Bereich Prozesstransformation zu entwickeln. Neben der Gebührenerhebung für spezifische Anwendungsfälle plant das Unternehmen auch, Ende des Jahres eine generative KI-Version seines öffentlichen Cloud-Produkts mit einem Preisaufschlag von 30% auf den Markt zu bringen. Hohe Wechselkosten erschweren es für Kunden, das Ökosystem des Unternehmens zu verlassen. Der großflächige Einsatz von KI wird den Verbleib im Unternehmen attraktiver machen und zusätzliche Monetisierungsmöglichkeiten bieten, noch bevor man die Vorteile berücksichtigt, die generative KI durch eine effizientere Kodierung bieten kann, was die Margengewinne aus der laufenden Cloud-Umstellung beschleunigen könnten.
In allen drei Fällen sind die Chancen bei generativer KI evolutionär, nicht revolutionär. Sie stützen das Umsatzwachstum und die Margengewinne von Unternehmen, die bereits erfolgreich sind und rentabel wachsen. Es gibt viele weitere Beispiele von Unternehmen im Portfolio, für die die Integration von KI angesichts ihrer wertvollen Datensätze sinnvoll wäre, beispielsweise Kreditbüros, Verleger, Versicherungsmakler oder ein Anbieter von Gesundheitsdaten und klinischen Diensten. Außerdem gibt es Player in Sektoren wie Basiskonsumgüter, die gegenüber den Mitbewerbern einen beträchtlichen Vorteil aufweisen, da sie intensiv in ihre Daten investiert haben und so einen Analysevorteil haben. Accenture zufolge sind nur 10% seiner Kunden dank dieser Investitionen in der Lage, die Chancen von KI voll auszunutzen. Das bedeutet, dass diejenigen Unternehmen, die diese Reise hinter sich haben, einen erheblichen Vorteil aufweisen.
Ungewisse Zeiten
Der Markt hat eine Kehrtwende eingelegt und hat in den letzten beiden Monaten seit der ausgeprägten Erholung im September 2022 um 7% nachgegeben. 6 Wie schon auf dem Weg nach oben, lässt sich der Rückgang auf die Bewertungen zurückführen, anstatt auf die Gewinne, die im Wesentlichen unverändert blieben. Der Rückgang trat trotz der besseren makroökonomischen Prognosen in den USA (jedoch nicht in Europa und China) ein. Pessimisten verweisen jedoch auf erste Warnzeichen, wie die Beschäftigten im Güterfrachtverkehr und bevorstehende Hausverkäufe. Der Katalysator für den fallenden Markt scheint der unerbittliche Anstieg der Rendite zu sein. Die zehnjährigen US-Staatsanleihen erreichten Ende September nahezu 4,6%, was einem Anstieg von 73 Basispunkten im Quartal und 46 Basispunkten innerhalb eines Monats entspricht, 5 } und das, obwohl sich der Zinsanhebungszyklus der US-Notenbank (Fed) dem Ende neigt. Über den Grund dieses plötzlichen Anstiegs der Renditen wird wild spekuliert, seien es die längerfristig höheren Zinsen oder die besseren Wachstumsaussichten. Es ist jedoch wahrscheinlich, dass es hier einfach um Angebot und Nachfrage ging. Das Angebot von Treasuries ist hoch. Die USA weisen ein Defizit von nahezu 8% des BIP auf, und dies trotz einer Arbeitslosenquote von unter 4% und Anleihen im Wert von 7,6 Bio. US-Dollar, die im nächsten Jahr fällig werden7. Außerdem ist durchaus fraglich, wie groß die Nachfrage der beiden bislang größten Käufer, China und die Fed, derzeit ist.
Diese höheren Renditen stellen den Aktienmarkt auf zwei Arten in Frage. Erstens: Kann das hochverschuldete System mit erheblich teureren Krediten umgehen, ohne das etwas platzt? Denken Sie an die LDI-Strategien (Liability-Driven Investment) in Großbritannien und die Silicon Valley Bank im Frühling. Zweitens: Welche Auswirkungen haben die Renditen auf die relative Bewertung und Attraktivität des Aktienmarkts gegenüber Anleihen? Der Abstand zwischen den Gewinnrenditen des Markts und des „risikofreien” Zinssatzes ist auf das niedrigste Niveau in 20 Jahren gefallen und liegt damit trotz dem Rückgang am Aktienmarkt sogar niedriger als vor zwei Monaten. Selbst wenn wir die festverzinsliche Alternative ignorieren, macht die Forward-Kennzahl des MSCI World Index vom derzeit 16-fachen keinen günstigen Eindruck – insbesondere, weil sie auf einer recht optimistischen Annahme eines Gewinnwachstums von 10% für 2024 basiert. Für das Jahr wird inzwischen mit einer wirtschaftlichen Abkühlung gerechnet, selbst wenn die Behörden es schaffen, eine sanfte Landung hinzulegen. 5 Es gibt keine Anzeichen dafür, dass der Markt die Wahrscheinlichkeit einer Abkühlung in seinen Kennzahlen oder bei den Gewinnen einpreist. Unserer Überzeugung nach werden Preismacht und wiederkehrende Erträge, zwei der wichtigsten Kriterien für die Aufnahme in unsere Portfolios, erneut ihre Bedeutung unter Beweis stellen, wenn es tatsächlich zu einer Wirtschaftsflaute kommen sollte. Außerdem denken wir, dass der Markt bei einer unter Druck stehenden Wirtschaft Unternehmen mit widerstandsfähigen Gewinnen erneut den Vorzug geben wird. Somit stellt Qualität in diesen unsicheren Zeiten einen relativ sicheren Hafen dar.
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Managing Director
International Equity Team
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