Die Zukunft des Investierens: KI

BLACKROCK INSIGHTS

Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt bereits seit dem letzten Jahrhundert die Menschheit und Unternehmen. Dennoch können disruptive Innovationen wie ChatGPT ganze Branchen auf den Kopf stellen und damit spannende Möglichkeiten für Anleger schaffen.

Künstliche Intelligenz ist kein neues Phänomen

Zur KI zählen mehrere Bereiche, unter anderem Large Language Models (LLM; Große Sprachmodelle), Maschinelles Lernen und Automatisierung, die bereits seit Jahrzehnten eine Rolle spielen. Doch die jüngsten Fortschritte in der Computerhardware haben zusammen mit Innovationen beim Deep Learning 2022 in Forschung und Industrie einen Quantensprung ausgelöst, der sich mit der Einführung des iPhones vergleichen lässt. Auslöser war die Veröffentlichung von ChatGPT und DALL-E durch OpenAI. ChatGPT ist ein komplexes Großes Sprachmodell, das in der Lage ist, mit Nutzern über eine textbasierte Benutzeroberfläche zu interagieren, während DALL-E mit einer modifizierten Version der GPT-Technologie realistische Bilder erzeugen kann.

Es hat lange gedauert ...

Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz reicht weiter zurück, als viele denken!

1950

Turing-Test

Mit dem später nach ihm benannten Test entwickelt der Informatiker Alan Turing eine Möglichkeit, festzustellen, ob eine Maschine in der Lage ist, eine menschliche Unterhaltung zu imitieren.¹

1959

Unimate

General Motors entwickelt Unimate, den ersten Industrieroboter, der in der Automobilmontage zum Einsatz kommt.²

1997

Deep Blue

Der Schachcomputer von IBM besiegt den russischen Schachweltmeister Garry Kasparov.³

2011

Siri

Apple erwirbt Siri, die Entwicklerschmiede einer virtuellen Assistenten-App. Im Jahr darauf wird Siri in das iPhone 4S integriert.⁴

2022

ChatGPT und Dall-E2

Die beiden Deep-Learning-Modelle sorgen weltweit für helle Aufregung. Nur fünf Tage nach der Veröffentlichung hat ChatGPT eine Million Nutzer.⁵

¹ThinkAutomation, „The History of the Turing Test“ – „Die Geschichte des Turing Tests”. 26. September 2022.

²Automate.org, „The First Industrial Robot“ – „Der erste industrielle Roboter”, Seite besucht am 11. Juli 2024.

³History.com, „This day in history“ – „Dieser Tag in der Geschichte“. Seite besucht am 11. Juli 2024.

⁴TechCrunch, „Confirmed: Apple Buys Virtual Personal Assistant Siri“ – „Bestätigt: Apple kauft virtuellen persönlichen Assistenten Siri", 28. April 2010.

⁵Reuters, „ChatGPT sets record for fastest growing user-base“ – „ChatGPT stellt den Rekord für die am schnellsten wachsende Benutzerbasis auf". 2. Februar 2023.

Potenzial für beispiellose Produktivitätsgewinne

Künstliche Intelligenz kann arbeitsintensive Aufgaben automatisieren, riesige Datenmengen analysieren und helfen, neue Ideen zu entwickeln. Automatisierung kann die Produktivität enorm steigern, was einzelnen Unternehmen, aber auch ganzen Industriezweigen und Volkswirtschaften Vorteile verschaffen kann. Wir erwarten, dass das gesamte KI-Ökosystem mit der Zeit von diesem unablässigen Streben nach weiterer Automation profitieren wird. Aber die digitale Disruption hört bei KI nicht auf. Wir sehen weitere wichtige technologische Innovationen, die im Verbund mit KI die Konnektivität, Sicherheit und Automation vorantreiben.

Anzahl der Parameter in ausgewählten GPT-Modellen von OpenAI

Grafik: Anzahl der Parameter bei AI Modellen

BlackRock Investment Institute mit Daten von OpenAI, Cornell University, Semafor, JPMorgan und Reuters. November 2023.

Die Grafik zeigt die Zunahme der Parameter in den genannten Versionen der GPT-Modelle von OpenAI zwischen 2018 und 2023. GPT steht für Generative Pre-Trained Transformer. OpenAI hat keine Einzelheiten zu Trainingsdaten und Architektur von GPT 4, der neuesten Version, bekannt gegeben. Die Schätzungen basieren auf unabhängigen Analysen, Einschätzungen von Branchenbeobachtern und Medienberichten sowie veröffentlichten Berichten von Finanzdienstleistern, einschließlich JPMorgan. Parameter kann man sich als Stellschrauben vorstellen, die verändert werden, wenn das Modell lernt, Muster in Daten zu erkennen. Quelle: Cornell University, „Language Models are Few-Shot Learners“ – „Sprachmodelle sind Schnell-Lerner“. 22. Juli 2020.

Exponentielles Fortschritte:
Die nebenstehende Grafik zeigt, dass in nur fünf Jahren die Anzahl der sogenannten Parameter in den ChatGPT-Modell-Versionen (von GPT-1 bis GPT-4) sprunghaft angestiegen ist. Unter Parametern versteht man Elemente eines Modells, die dieses aus historischen Daten erlernt und die es ihm ermöglichen, auf eine Eingabe hin Text- oder Multimediainhalte zu generieren. Dabei gilt: Je höher die Zahl der Parameter, desto ausgefeilter das Verständnis des Modells für Muster und desto differenzierter seine Ergebnisse. Wir erwarten eine Fortsetzung dieses exponentiellen Wachstums, was darauf hindeutet, dass sich die Welt an der Schwelle zu einer KI-Revolution befindet.

Was bedeutet das für Anleger?

Quer durch die Technologiebranche werden zurzeit Geschäftsmodelle neu aufgestellt, um die Vorteile von KI zu nutzen – damit beginnt ein Wettlauf unter der Führung einer Handvoll Tech-Giganten.

Weil Chiphersteller die Bausteine für Computer liefern, gelten sie als unmittelbare Nutznießer dieser Entwicklung. Schon heute gibt es Software, die Übersetzungen, Zusammenfassungen, Textanalysen und ähnliche Aufgaben automatisiert und standardisiert. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologien kommen neue Fähigkeiten hinzu, sodass eine neue Generation von Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten entstehen könnte.

Unserer Ansicht nach wird derzeit noch unterschätzt, welche Bedeutung Daten für KI und für die potenziellen Gewinner dieser Entwicklung haben. Unternehmen mit riesigen eigenen Datenmengen können diese vermutlich schneller und leichter für die Entwicklung innovativer Modelle nutzen. Neue KI-gestützte Anwendungen könnten die „Datengoldminen“, auf denen einige Unternehmen sitzen, analysieren und nutzbar machen.

2023 versuchte der Markt, die Auswirkungen des disruptiven Wandels durch KI zu erfassen und zu bewerten. Aus Investorensicht begannen wir, KI als MegaForce zu verstehen, also als strukturelle Kraft, die in der Lage ist, Märkte und Portfolios grundlegend zu verändern. Wir denken, dass es einen differenzierten Ansatz braucht, um einzubeziehen, wie sich KI auf die Weltwirtschaft auswirken könnte. Denn MegaForces lassen sich nicht so einfach traditionellen Portfoliobausteinen zuordnen und überschreiten mitunter Sektor- und Ländergrenzen. Insgesamt aber erwarten wir, dass sich länder- und branchenübergreifend rund um KI ein Investitionszyklus herausbildet, der Umsätze und Margen ankurbeln wird. Aus der Interaktion von KI mit anderen Technologien und MegaForces könnten sich die stärksten Auswirkungen auf Vermögensanlagen ergeben. Darauf werden wir bei unserem Research künftig den Fokus richten. Wir glauben, dass erhebliche Infrastrukturinvestitionen erforderlich sind, um die Möglichkeiten der KI umfänglich nutzen zu können.

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