Künstliche Intelligenz – Diese Aktien profitieren von dem Trend

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence, AI) ist seit einigen Wochen in aller Munde. Die verblüffend natürlichen Antworten des Chatbot ChatGPT schienen ein Novum im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu sein und die öffentlichkeitswirksame Investition von Microsoft in OpenAI läutete eine neue Runde im Kampf um die AI-Krone ein. Ist der Hype um Artificial Intelligence gerechtfertigt oder erleben wir die Entstehung der nächsten Investment-Blase?

Was ist Artificial Intelligence?

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung intelligenter Maschinen und Softwaresysteme befasst. Diese Softwaresysteme sollen Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre, z. B. visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzung. Folglich zielt die KI-Forschung darauf ab, Algorithmen und Modelle zu entwickeln, die es Computern ermöglichen, bisher von Menschen ausgeführte Aufgaben mit einem hohen bzw. höheren Maß an Genauigkeit und Effizienz zu erledigen.

Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz

Innerhalb der KI gibt es mehrere Teilbereiche, die sich auf einen bestimmten Aspekt konzentrieren. Einige der wichtigsten Teilbereiche sind:

Maschinelles Lernen (Machine Learning): Beim maschinellen Lernen geht es um die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden.

Computer Vision: Dieser Bereich beschäftigt sich mit der Fähigkeit von Computern, visuelle Informationen wie Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen (z. B. Verkehrsbeobachtung).

Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP): NLP befasst sich mit der Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen (z. B. wie ChatGPT).

Robotik: Die Robotik konzentriert sich auf das Design, die Konstruktion und den Einsatz von Robotern. Dabei geht es um die Integration von KI-Techniken in physische Roboter, damit diese Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre.

Logisches Denken (Knowledge Representation and Reasoning, KRR): Dieser Teilbereich der KI befasst sich mit der Darstellung von Wissen und den Prozessen, die es einem Computer ermöglichen, auf der Grundlage dieses Wissens zu argumentieren, sowie Schlussfolgerungen und Entscheidungen zu treffen.

Künstliche neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANN): Künstliche neuronale Netze sind eine Art von maschinellen Lernalgorithmen, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind. ANNs sind darauf ausgelegt, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen und auf der Grundlage dieser Informationen Vorhersagen zu treffen. Diese werden wiederum für viele Aufgaben in anderen Teilgebieten der KI eingesetzt, darunter Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und sogar für Spiele wie Schach und Co.

Evolutionary Computing: Evolutionary Computing beschäftigt sich mit dem Einsatz evolutionärer Algorithmen (z. B. Reproduktion, Mutation und Selektion), um Lösungen für komplexe Probleme zu optimieren. Ein praktisches Beispiel für dieses Teilgebiet wäre die Inneneinrichtung eines Wohnzimmers. Das Programm würde damit beginnen, viele verschiedene Entwürfe mit einzigartigen Kombinationen der Anordnung des Mobiliars zu erstellen. Es würde dann jeden Entwurf danach bewerten, wie schön er ist und wie gut er in die Wohnung passt. Das Programm würde die besten Entwürfe behalten und sie verwenden, um noch bessere Entwürfe zu erstellen, indem es verschiedene Elemente mischt und aufeinander abstimmt. Dieser Prozess würde sich viele Male wiederholen, wobei das Programm mit jeder Iteration besser und besser in der Lage wäre, das beste Design zu finden.

Die jüngsten Ereignisse im Bereich AI / KI

Im November 2022 sorgte das amerikanische Forschungslabor OpenAI, welches u.a. von Tesla-Gründer Elon Musk ins Leben gerufen wurde, mit der Veröffentlichung des Chatbots ChatGPT für Aufsehen. ChatGPT ist der Prototyp eines Chatbots, welcher mittels Machine Learning für eine möglichst natürliche Benutzerinteraktion trainiert wurde.

Anfang Januar wurde bekannt, dass Microsoft eine milliardenschwere Beteiligung in OpenAI plant. Am vergangenen Dienstag hat Microsoft ein Überraschungsevent ausgerichtet, bei dem der Software-Gigant tiefere Einblicke in seine Beteiligung an OpenAI enthüllte und vorstellte, wie KI in die Software von Microsoft eingebettet werden soll.

Im Zuge dieses Events gab der Microsoft-CEO Satya Nadella bekannt, dass Bing jetzt auf der Technologie von OpenAI läuft, um Inhalte für die Suchmaschine zu generieren. Diese soll laut Nadella besser als die ursprüngliche Version von ChatGPT sein.

Nur einen Tag später, am Mittwoch, veranstaltete der bisherige “KI-Platzhirsch” Alphabet bzw. die Tochter Goolge eine Pressekonferenz in Paris, auf der das Unternehmen weitere Einzelheiten über seine Fortschritte bei der Integration Künstlicher Intelligenz in die Suche mitteilte. Seit einigen Tagen ist bekannt, dass Google an einer Art Chatbot namens Bard arbeitet. Einer der großen Vorteile, die Bard im Vergleich zu ChatGPT haben soll, ist die Fähigkeit, über aktuelle Ereignisse zu sprechen – ChatGPT wurde nur auf Grundlage von Daten bis Ende 2021 trainiert. Die Investoren waren von der Präsentation weitgehend unbeeindruckt und Bard machte mit einer falschen Antwort auf eine Frage nach neuen Entdeckungen des James-Webb-Weltraumteleskops keinen guten Eindruck.

Wachstum des Marktes für Künstliche Intelligenz

Der globale AI-Markt wächst in einem rasanten Tempo. Im Jahr 2022 lag die Marktgröße, je nach Schätzung, im Bereich um 70 – 110 Milliarden USD. Bis zum Jahr 2030 soll die Marktgröße auf 1.400 – 1.600 Milliarden USD anwachsen (Quellen: www.bloomberg.com, www.precedenceresearch.com). Das würde einem Wachstum des gesamten Marktes für Künstliche Intelligenz von rund 39 % pro Jahr entsprechen (CAGR).

Ohne Computerchips wäre KI undenkbar

Wie wichtig Computerchips in unserer technisch geprägten Welt sind, haben wir gesehen, als die Produkte im letzten Jahr knapp wurden. Lieferengpässe u.a. aufgrund von Covid-Restriktionen stellten Anbieter aus diversen Sektoren vor Schwierigkeiten. Auch für eine geeignete KI-Infrastruktur ist ausreichend Rechenpower notwendig. GPUs sind das Maß der Dinge für KI-Anwendungen. Nvidia gilt im Bereich der Hardwarelösungen für High-End-GPUs als Marktführer. Mit der Kombination aus GPU-Grafikprozessoren oder der GPU Cloud, bietet Nvidia die Ausstattung für Anwendungen im Bereich Deep-Learning und anderen KI-Applikationen. Der KI-Supercomputer den OpenAI zurzeit für ChatGPT nutzt ist eine Co-Produktion von Microsoft und Nvidia. Aktuell entwickeln die beiden Big-Techs ein Nachfolgemodell, das erheblich leistungsfähiger sein soll. Natürlich mit Quantum-Technologie und neuen Grafikprozessoren aus dem Hause Nvidia.

Dabei bespielt Nvidia als Chipdesigner nur einen Teil in der Chipherstellung. Denn die Entwicklung und Erstellung der Vorgaben für die Chips findet zwar bei Nvidia statt, der eigentliche Bau der Chips ist jedoch an eine sogenannte Foundry ausgelagert.

Die Foundrys, wie z.B. Taiwan Semiconductor (TSMC) oder Samsung Electronics sind weiterhin abhängig von der Zulieferung von Anlagenbauern und den Herstellern von Wafern. Weltmarktführer im Bereich der Anlagenbauer ist ASML. Wer auf der Suche nach Diversifikation auf Länderebene ist, dem sei ein Blick auf Shin-Etsu empfohlen. Der führende Hersteller von Wafern ist in Japan ansässig.

Wafer made in Germany

Die Nummer drei der weltweiten Wafer-Herstellung ist Siltronic mit Sitz in München. Das im MDax und TecDAX gelistete Unternehmen kam im Jahr 2022 (vorläufige Zahlen) auf einen Umsatz von 1,81 Milliarden EUR.

Mit Überschreiten der Widerstandszone im Bereich von 82 bis 83 EUR hat die Aktie ihre Bodenbildung in Form einer inversen Schulter-Kopf-Schulter-Formation abgeschlossen. Aktuell läuft mit dem allgemeinen Rücksetzer am Markt eine Konsolidierung. Die Intraday-Spikes im Rahmen der Konsolidierung könnten als Re-Test der Nackenlinie interpretiert werden. Ein solcher Re-Test könnte sich als Einstiegsmöglichkeit anbieten. Wer es etwas konservativer mag, wartet auf den Ausbruch aus der Range über 87 EUR ab.

Update vom 25.02.2023

Am Freitag (24.02.2023) veröffentlichte Siltronic ihre Prognose für 2023. Diese fiel sehr enttäuschend aus. Für Siltronic scheint 2023 ein Übergangsjahr zu werden. Die Aktie wurde vom Markt abgestraft und stand zwischenzeitlich rund 14 % tiefer bei 64,40 Euro. Das Kursniveau der rechten Schulter wurde unterboten und die Formation der iSKS ist dadurch nicht mehr in Takt. Damit ist auch die Trendidee erstmal hinfällig und es gilt auf ein neues Setup zu warten.

Die Infrastruktur um die Weiterentwicklung von KI

Für den Einsatz und die Weiterentwicklung von KI ist eine geeignete technische Ausstattung sowie Infrastruktur von Nöten. Unternehmen, die eine solche Basis schaffen. sind in verschiedenen Bereichen tätig.

Um eine Künstliche Intelligenz sinnvoll für die eigenen Bedürfnisse und vollumfänglich nutzen zu können, bedarf es eine große Menge an Daten. Und die Datenmenge wächst stetig mit den steigenden Fähigkeiten. Neben der Speicherkapazität und deren Skalierungsmöglichkeiten spielen bei der Überlegung zum passenden Speichermedium auch die Reaktionszeit und Zuverlässigkeit eine Rolle. Auch die Themen Sicherheit und Zugriffsschutz sind bei der Speicherung von sensiblen Daten wichtige Kriterien.

Die Cloud etabliert sich immer mehr als Speicherplatz erster Wahl. Die Schaffung von Content Delivery Networks (CDN), wie es z.B. auch Cloudflare als Anbieter bereitstellt, bieten dabei größtmögliche Flexibilität bei der Skalierung von Speicher- und Auslieferungskapazitäten, bei gleichbleibend optimalem Datendurchsatz auch bei großer Auslastung. Auch OpenAI vertraut auf das CDN von Cloudflare: ChatGPT läuft über ihre Plattform. Die großen Anbieter wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google bieten mit ihren Cloudservices ebenfalls entsprechende Speicherkapazitäten an, sind dabei aber noch nicht so auf das Thema KI-Anwendung spezialisiert. Aber auch der lokale Datenspeicher im hausinternen Rechenzentrum hat seine Vorteile. Insbesondere die Gefahr von Fremdzugriff kann dadurch einfacher reduziert werden. Diese könnten jedoch schnell an ihre Kapazitätsgrenzen stoßen.

Unabhängig von der Wahl der Art des Datenspeichers muss auch das unternehmensinterne Netzwerk den gesteigerten Anforderungen angepasst werden, denn die Vernetzung und Kommunikation innerhalb des Netzwerks sind Schlüsselkomponenten für Machine-Learning-Modelle und andere Algorithmen. Netzwerktechnik-Anbieter wie Arista Networks oder Cisco bieten geeignete Komponenten für das eigene Netzwerk. Darüber hinaus statten sie auch die Hochleistungscomputer in den Rechenzentren der großen Cloud-Anbieter aus.

Auch die Anforderungen an Mobilfunknetze steigen

Skywork Solutions ist ein Hersteller von Halbleitern für u.a. Funk- und Mobilkommunikationssysteme. Damit stellen sie einen weiteren Baustein in der Schaffung von Infrastruktur für die Nutzung von KI dar. Denn auch der Ausbau des Breitband- und Mobilfunknetzes wird mit der Leistungsanforderung, welche durch die Nutzung von KI-Anwendungen entstehen, Schritt halten müssen.

Die Aktie hat nach der Bekanntgabe der Zahlen zum Q4 am 6. Februar einen Sprung von 12 % nach oben gemacht. Dabei wurde das alte Verlaufshoch aus dem August 2022 überschritten. Damit hat sich das Chartbild erneut aufgehellt und eine Bodenbildung scheint endgültig abgeschlossen zu sein. Die letzten Tage kann die Aktie die Gewinne halten und konsolidiert auf einem hohen Niveau. Sollte die Konsolidierung nach oben über den Bereich von 123,60 USD aufgelöst werden, könnte eine neue Tradingchance entstehen.

Bereitstellungen von KI-Anwendung für den Kunden

Die oben aufgeführten Teilgebiete der KI vermitteln einen ersten Eindruck, in welchem riesigen Spektrum Unternehmen mögliche Anwendungen auf Grundlage von KI entwerfen und für Endverbraucher nutzbar machen können.

Im Natural Language Processing sind Microsoft und Alphabet derzeit in aller Munde. Microsoft integriert den Chatbot ChatGPT in die Suchmaschine Bing, Alphabet möchte mit der Integration von Bard in Google gleichziehen. Neben ChatGPT arbeitet OpenAI auch an einer Software namens DALL-E2, welche KI-generierte Kunst erstellt.

Als Vorreiter im Bereich des Machine Learning gilt Apple. Die Idee hinter der Integration von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz in Apple-Produkte ist hauptsächlich die Verbesserung der User Experience. Viele Nutzer profitieren bereits täglich von der integrierten KI, ohne es zu wissen: FaceID, Handschrifterkennung, Schlafüberwachung Übersetzungs-Apps oder Sound-Erkennung.

Computer Vision ist die Grundlage für den kamerabasierten Ansatz zum autonomen Fahren bei Tesla. Der “Autopilot” von Tesla nutzt eine Kombination aus Kameras, Radar, Ultraschallsensoren und GPS, um Daten über die Umgebung des Fahrzeugs zu sammeln. Diese Daten werden dann vom Bordcomputer des Fahrzeugs verarbeitet, um in Echtzeit Entscheidungen über die Bewegungen des Fahrzeugs zu treffen. Neben den großen “Platzhirschen” agieren auch viele kleine Unternehmen sehr erfolgreich im AI-Markt. Das Unternehmen Mobileye, ein Spin-Off von Intel, hat sich auf die Entwicklung von fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonomer Fahrtechnologie spezialisiert. Das Fahrerassistenzsystem von Mobileye setzt ebenfalls Kameras, Sensoren und fortschrittliche Algorithmen ein, um dem Fahrer Warnungen und Hilfestellungen zu geben.

Das Softwareunternehmen C3.ai konzentriert sich auf die Bereitstellung von KI-Lösungen für große Organisationen in verschiedenen Branchen, wie Energie, Fertigung, Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen und nutzt dafür unter anderem Künstliche neuronale Netze. So kann die Software von C3.ai beispielsweise große Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen.

Neben Anwendungen für die breite Masse, fokussieren sich einige Unternehmen auf weniger öffentlichkeitswirksame KI-Applikationen wie Software für Regierungen oder militärische Anwendungen. Eines der bekanntesten Unternehmen in diesem Bereich ist Palantir. Palantirs Gotham wird beispielsweise vom Verteidigungsministerium der Vereinigten Staaten zur Unterstützung der nachrichtendienstlichen Analyse eingesetzt, d. h. zum Sammeln, Verarbeiten und Verbreiten von Informationen, die für die nationale Sicherheit relevant sind. Neben Gotham bietet Palantir mit Foundry aber auch eine KI-Software, die vorrangig bei Hedgefonds, Banken und Finanzdienstleistern zur Anwendung kommt.

Abseits des AI-Mainstream bietet Adobe einen spannenden Chart

Den meisten Anlegern fällt Adobe nicht als erste Idee im Bereich der Künstlichen Intelligenz ein. Dabei bietet das Unternehmen mit Adobe Sensei eine Technologieplattform für KI und maschinelles Lernen, welche die Grundlage für viele der KI-gestützten Funktionen in den Software-Produkten von Adobe ermöglicht. Beispielsweise bietet Adobe Photoshop eine Text-to-Image-Funktion, die funktioniert wie DALL-E2 von OpenAI.

Adobe zeigte in den letzten Tagen ein konstruktives Chartbild. Vom Verlaufstief arbeitete sich der Kurs hoch und konnte Ende Januar auf Tages- und Wochenbasis (jeweils Schlusskurs) die Abwärtstrendlinie brechen, welche seit dem ATH Bestand hatte. Nach dem Überwinden der 200-Tage-Linie stützt diese und der Unterstützungsbereich 370-374 USD von unten. Der nächste große Widerstandsbereich ist bei rund 420 USD zu verorten.

Update vom 25.02.2023

Das Chartbild hat sich durch den Rücklauf des Kurses und das Zurückfallen unter die 50- und 200-Tages-Linie in den letzten Tagen etwas eingetrübt. Hier gilt es nun erstmal auf eine Stabilisierung zu warten um sich ein neues Setup zu erarbeiten.

Dienstleistungen in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz

Im Großen und Ganzen ist das Ziel von Unternehmen beim Einsatz von KI Einsparungspotenzial zu identifizieren, neue Geschäftsfelder zu entdecken oder bestehende Prozesse zu automatisieren und zu optimieren.

Digitalisierung und Prozessautomatisierung

Sowohl bei der Digitalisierung von Prozessschritten, z.B. dem Setzen einer elektronischen Unterschrift unter einen Vertrag wie mit Docusign, als auch bei der Automatisierung solcher steht die Zeitersparnis von Abläufen im Fokus. Gleichzeitig erhoffen sich Unternehmen durch die Reduzierung von manuellem Aufwand Kosteneinsparungen und idealerweise eine Fehlerreduzierung. Eine wichtige Voraussetzung für die Automatisierung ist eine saubere Datenqualität oder eben eine gut trainierte Künstliche Intelligenz.

Datenaufbereitung „Big Data“

Daten und Informationen stehen im heutigen Zeitalter im Überfluss zur Verfügung. Die große Masse an Daten zu sammeln, auszuwerten und zu komprimieren, ist oftmals manuell und mit herkömmlichen Methoden gar nicht mehr möglich.

Beispiele hierfür gibt es in allen Branchen. Sei es in der Finanzbranche bei Nutzungsdaten von Bank- und Bezahlkarten, in der Freizeit beim Tracking von Gesundheitsdaten via Wearables, der Nutzung von Sozialen Medien oder der Vernetzung von Autos und der Technik im Haus (Smart Home). Überall liegen unzählige Daten in verschiedensten Formen und Ausgestaltungen vor.

Mit Hilfe von KI erhofft man sich bei der Auswertung solcher Massendaten eine effizientere Bonitätsprüfung oder die Aufdeckung von fraudulenten Finanztransaktionen. Es sollen Zusammenhänge in der medizinischen Diagnostik entdeckt und Bewegungs- und Persönlichkeitsprofile erstellt werden können.

Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen bieten Lösungen

Die Einführung von IT-Systemen und Umsetzung von Schritten zur Digitalisierung und Automatisierung werden in den seltensten Fällen von Unternehmen eigenständig umgesetzt. Auch die initiale Erstellung und das Training von neuronalen Netzen, die im Wesentlichen bei der Bearbeitung von Massendaten verwendet werden, ist für ein Unternehmen schwer darstellbar.

Beratungsunternehmen stehen mit ihrer Expertise bei der Implementierung oder mit konkreten Lösungen zur Seite. Die Liste solcher Unternehmen ist lang: GFT Technologies, IBM, Infosys, Capgemini oder Nagarro. Der globale Marktführer im Bereich IT-Beratung & Implementierung ist Accenture.

Eine auf KI-basierende Plattform als Dienstleistung

Genpact Limited ist ein weiteres, auf Themen rund um die Digitalisierung spezialisiertes, Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen. Mit ihrer eigens entwickelten Plattform Genpact Cora, die auf Künstlicher Intelligenz basiert, versprechen sie Unternehmen Unterstützung bei der Entschlüsselung von Massendaten, einen eingebundenen Kundenservice und eine schnellere Finanzberichterstattung.

Der Kurs der Aktie läuft aktuell leicht abwärtsgerichtet. Die 50-Tages-Linie diente zuletzt als Unterstützung. Sollte der gebildete, kurzfristige Trendkanal nach oben verlassen werden, könnte ein neuer Versuch gestartet werden, die Widerstandszone im Bereich 48,50 bis 49,00 USD zu durchbrechen. Grundsätzlich gilt die Trendfortsetzung als wahrscheinlicher, daher sollte man den Ausbruch abwarten. Dann könnte sich jedoch eine gute Chance ergeben. Sollte die Widerstandszone nachhaltig überwunden werden, richtet sich der Blick weiter nach oben, denn das Allzeithoch ist “nur” etwa 15 % entfernt.

Fazit

Profiteure der Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz sind nicht nur die Nutzer solcher Anwendungen. Auch Produzenten, Entwickler, Softwareunternehmen oder Dienstleister in diversen Branchen können von dem Ausbau der Anwendungsbereiche und dem steigenden Markt profitieren. Neben den oben genannten Branchen und Unternehmen könnten darüber hinaus auch andere Sektoren, wie z.B. Cybersecurity oder Telekommunikation, mittelbar profitieren.

In kommenden Artikeln beleuchten wir die größten Profiteure der Chipbranche und weitere spannende Unternehmen aus dem KI-Bereich.

Die weiteren Artikel der Reihe

Teil 2: “Künstliche Intelligenz – Part 2: die Basis für eine erfolgreiche Zukunft”

Teil 3: “Künstliche Intelligenz – Part 3: Profiteure im Bereich der Hardwarelösungen”

Teil 4: “Künstliche Intelligenz – Part 4: Profiteure im Bereich der Softwarelösungen”

Sowie zwei weitere spannende Artikel zum Thema KI:

RadNet Inc. – Künstliche Intelligenz hilft bei der Bekämpfung von Brustkrebs

Künstliche Intelligenz: Diese Aktie ist ein Geheimtipp

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Offenlegung wegen möglicher Interessenkonflikte

Die Autoren sind in den folgenden besprochenen Wertpapieren bzw. Basiswerten zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Analyse investiert: Adobe, Siltronic.

Der Artikel ist keine Aufforderung zum Kauf und/oder Verkauf der Aktien. Es handelt sich hierbei um eine journalistische Arbeit.