Generative KI: Umgestaltung von Investitions-
landschaften 

Das neue Wettrüsten im Technologiesektor 

Die Zeit wird es zeigen, aber der 30. November 2022 könnte ein ebenso bedeutender Moment in der Geschichte der Technik sein wie Steve Jobs' Vorstellung des iPhone im Jahr 2007. An diesem entscheidenden Tag wurde ChatGPT von OpenAI, einem Unternehmen aus San Francisco, vorgestellt. ChatGPT erlangte schnell weltweite Aufmerksamkeit, dank seiner Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung und generativen Algorithmen. Diese KI-Komponenten ermöglichten es ChatGPT, Informationen aus dem Internet zu sammeln, sie in den Kontext laufender Unterhaltungen zu stellen und sie neu zu organisieren, um Antworten zu generieren- ein Sprung über frühere KI-Fähigkeiten, die sich auf die Unterstützung des menschlichen Verständnisses konzentrierten. 

Die schnelle Akzeptanz von ChatGPT war beispiellos: Innerhalb einer Woche nach dem Start am 30. November 2022 hatte es über 1 Million Nutzer, und innerhalb von zwei Monaten erreichte es Berichten zufolge 100 Millionen Nutzer und übertraf damit die Wachstumsraten anderer beliebter Anwendungen wie Instagram. 

Dom Rizzo, Portfoliomanager, stellte fest, dass die großen Technologieunternehmen von der überwältigenden Reaktion der Verbraucher auf ChatGPT überrascht wurden. Dies löste ein "Wettrüsten" zwischen diesen Unternehmen aus, um KI-Fähigkeiten zu erwerben und zu verfeinern, wie er es nannte.  

Die wichtigsten Innovationen der generativen KI 

Unsere Manager waren sehr neugierig auf die möglichen Auswirkungen der KI. Und sie haben mehrere wichtige Innovationen, die für den Aufbau von ChatGPT und anderen grundlegenden Modellen entscheidend sind, genau beobachtet und in sie investiert. Dazu gehören das Cloud Computing und die Anhäufung schierer Rechenleistung, die durch immer schnellere Chips und Prozessoren ermöglicht wird. Wichtig ist auch, dass sie die Entwicklung der "Plattform"-Struktur der Branche widerspiegelt, bei der Unternehmen externen Entwicklern erlauben, neue Anwendungen auf der Grundlage ihres geistigen Eigentums zu entwickeln. 

Außerdem wird angenommen, dass eine Reihe von Unternehmen, unabhängig von ihrer Größe, von der Entwicklung von KI-Anwendungen profitieren können. Die künftige KI-Landschaft könnte aus einer kleinen Gruppe massiver Basismodelle bestehen, die zwischen vielen spezialisierten KI-Modellen und Benutzeroberflächen angesiedelt sind. 

Die Entwicklung der generativen KI bedeutet eine Verlagerung von der bloßen Wahrnehmung und dem Verständnis von Daten hin zur Schaffung völlig neuer Ergebnisse. Diese Leistung umfasst die Analyse von Benutzereingaben, das Abrufen relevanter Informationen aus den Trainingsdaten, das Erkennen der Angemessenheit und das Generieren von Antworten - ein großer Sprung in den Fähigkeiten des maschinellen Lernens. 

Erkundung des Problemlösungspotenzials 

Die Entwicklung der KI hin zu generativen Fähigkeiten hat ihre Wurzeln im tiefen Lernen durch neuronale Netze, wie das Beispiel von DeepMinds AlphaZero zeigt, das 2018 das komplexe Spiel "Go" meisterte, indem es Millionen von Spielen gegen sich selbst spielte. Dies war ein wichtiger Meilenstein in der Entwicklung des maschinellen Lernens.  

Die Anfänge des maschinellen Lernens reichen bis in die 50er Jahre zurück, und der Sieg von Deep Blue gegen den Schachgroßmeister Garry Kasparov im Jahr 1997 war ein Beispiel für die frühen Fortschritte beim maschinellen Lernen. Diese Systeme waren jedoch in erheblichem Maße von menschlicher Anleitung abhängig und wurden für bestimmte Zwecke entwickelt. 

Giganten als Vorreiter in der Entwicklung  

Die Tech-Giganten haben erhebliche Fortschritte bei der Weiterentwicklung der KI-Grundmodelle gemacht. Allerdings sind die mit der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Anwendungen verbundenen Kosten aufgrund ihrer zunehmenden Komplexität enorm gestiegen. Zum Beispiel verursacht das Training dieser Modelle erhebliche Kosten. Eine Schätzung besagt, dass OpenAI pro 30-Wort-Antwort, die von ChatGPT generiert wird, einen Penny ausgibt - eine scheinbar kleine Summe, die sich aber schnell summiert, wenn das System ein hohes Nutzeraufkommen hat. 

Darüber hinaus wird erwartet, dass die ausufernden Kosten für das Inferencing, d. h. die Ausführung des Modells zur Bearbeitung von Benutzeranfragen, in Zukunft die Kosten für das Training des Modells übersteigen werden, wodurch sich KI von herkömmlichen Softwaremodellen unterscheidet. Diese schnelle Skalierung kommt zwar größeren Unternehmen zugute, ist aber mit erheblichen finanziellen Belastungen verbunden. Unternehmen wie Alphabet, Microsoft, Meta und Amazon benötigen möglicherweise erhebliche Investitionen, um ihre KI-Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. 

Alphabets Vormachtstellung und mögliche Herausforderungen 

Trotz seiner innovativen KI-Bemühungen sah sich Alphabet nach dem Start von ChatGPT einer kritischen Marktbeobachtung ausgesetzt, unter anderem aufgrund von Bedenken hinsichtlich einer potenziellen Konkurrenz für Googles Suchdominanz. Es gibt jedoch Anzeichen dafür, dass Google sich anpasst, indem es fortschrittliche KI-Funktionen in seine Suchmaschine und andere Produkte einbaut und gleichzeitig seine große Nutzerbasis und seinen Vertriebsvorteil nutzt. 

Dennoch bleiben Fragen hinsichtlich der Monetarisierung und der Kostenfolgen der Implementierung rechenintensiver großer Sprachmodelle für KI-generierte Antworten bestehen. Die Anpassung von Werbemodellen bei gleichzeitiger Abwägung der gestiegenen Kostenbelastung bleibt eine Herausforderung für Google. 

Microsofts KI-Integration und Rolle bei der KI-Förderung  

Microsofts Partnerschaft mit OpenAI hat seine Fortschritte im Bereich der KI vorangetrieben und Chatbots in die Suchmaschine Bing und die Office-Suite integriert. CEO Satya Nadella plant die weitere Integration von OpenAI in das Software-Ökosystem von Microsoft. Zusammen mit Microsofts KI-Vergangenheit machen diese Schritte das Unternehmen zu einem ernstzunehmenden Akteur im KI-Rennen.   

Investitionen in die Dreh- und Angelpunkte 

Während sich die KI-Landschaft weiterentwickelt, konzentriert sich der T. Rowe Price Portfoliomanager Dom Rizzo auf Unternehmen, die für die KI-Entwicklung von zentraler Bedeutung sind, insbesondere auf solche, die unverzichtbare Tools anbieten. Er vergleicht sie mit Anbietern während des kalifornischen Goldrausches, die bereit sind, von der KI-Ausgabenwelle zu profitieren.  

Er hebt Halbleiterunternehmen wie NVIDIA und AMD als Dreh- und Angelpunkt hervor, da sie eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von KI-gestützten Systemen spielen. NVIDIA, das für seine ursprünglich für Spiele konzipierten Grafikprozessoren bekannt ist, hat sich zu einem führenden Unternehmen in der KI-Entwicklung entwickelt. Seine Parallelverarbeitungsfähigkeit trägt wesentlich zum Aufbau komplexer neuronaler Netze bei, die für eine schnelle Datenabfrage unerlässlich sind.  

Darüber hinaus zeichnet sich Advanced Micro Devices (AMD) durch seinen innovativen MI300-Chip aus, der die Stärken von CPUs und GPUs vereint. Dieser Durchbruch birgt ein großes Potenzial für die Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten

Die wachsende Rolle der KI in der Chiptechnologie  

Der wachsende Bedarf an KI-Rechenressourcen hat erhebliche Auswirkungen auf die Chipindustrie, da KI-Server mehr DRAM und Speicherplatz benötigen als herkömmliche Server. Unternehmen wie die Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation (TSMC) spielen eine zentrale Rolle bei der Schaffung kleinerer Prozessknoten, die für den Einbau von mehr Transistoren in Chips entscheidend sind. Die Extrem-Ultraviolett (EUV)-Lithographieanlagen der ASML Holding haben maßgeblich zu den Fortschritten von TSMC beigetragen.     

Synopsys, ein führendes Unternehmen im Bereich Chipdesign, nutzt KI, um schnellere und energieeffizientere Chips zu entwickeln, und fügt der komplexen Beziehung zwischen KI und Chip eine weitere Ebene hinzu.  

Disruption geht über den technischen Bereich hinaus  

Die Auswirkungen der KI gehen weit über die Technologiebranche hinaus und stellen herkömmliche Paradigmen auf den Kopf. Tools wie ChatGPT beschleunigen das Schreiben von Code und können eine neue Generation von hochproduktiven Softwareentwicklern hervorbringen. Dies könnte die Hindernisse für die Softwareentwicklung verringern und die Innovationsrate in der Branche verändern.  

Das Gesundheitswesen hat bahnbrechende Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz erlebt, insbesondere Googles DeepMind, das die dreidimensionale Struktur fast aller menschlichen Proteine vorhersagt. Dieser Durchbruch birgt ein immenses Potenzial für die Arzneimittelentwicklung und die Genomforschung, da er Einblicke in Krankheitsmechanismen und mögliche Behandlungen bietet.  

Unsere kontinuierliche Analyse   

Die Analysten und Manager von T. Rowe Price erforschen aktiv die Auswirkungen von KI in verschiedenen Sektoren und stellen intelligente Fragen, um die richtigen Antworten auf diesen aufstrebenden Bereich zu erhalten. Das beispiellose Tempo der KI-Entwicklung birgt Ungewissheiten, aber auch immense Chancen.  

Die sich abzeichnende Revolution in der KI birgt ein enormes Potenzial und verlangt von Investoren und Branchen gleichermaßen scharfsinnige Beobachtung, Neugierde und Anpassungsfähigkeit. 

Die Nennung und Beschreibung einzelner Wertpapiere erfolgen ausschließlich zu Informationszwecken und sind nicht als Empfehlung zu verstehen. Informationen zu den Beständen der T. Rowe Price-Portfolios finden Sie im Anhang. Die Ergebnisse der Vergangenheit sind kein verlässlicher Indikator für künftige Ergebnisse.  

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Aktienrisiko -Aktien sind im Allgemeinen mit höheren Risiken verbunden als Anleihen oder Geldmarktinstrumente.  
Geografisches Konzentrationsrisiko - Indem Maße, in dem ein Portfolio einen großen Teil seiner Vermögenswerte in einem bestimmten geografischen Gebiet anlegt, wird seine Wertentwicklung stärker von Ereignissen in diesem Gebiet beeinflusst.   
Absicherungsrisiko -Die Versuche des Portfolios, bestimmte Risiken durch Absicherung zu verringern oder auszuschalten, funktionieren möglicherweise nicht wie beabsichtigt. 
Portfoliorisiko - Die Anlage in Portfolios ist mit bestimmten Risiken verbunden, die ein Anleger bei einer direkten Anlage an den Märkten nicht eingehen würde.  
Managementrisiko - Der Anlageverwalter oder seine Beauftragten können zuweilen feststellen, dass ihre Verpflichtungen gegenüber einem Portfolio mit ihren Verpflichtungen gegenüber anderen von ihnen verwalteten Anlageportfolios in Konflikt geraten (obwohl in solchen Fällen alle Portfolios gleich behandelt werden).  
Operatives Risiko - Operative Ausfälle könnten zu Störungen des Portfoliobetriebs oder zu finanziellen Verlusten führen.    

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