Zürich, 18. Juni 2024 – Die Einführung von ChatGPT markierte einen Wendepunkt für die KI und ihre Anwendungfelder. Ausserdem wächst das Spektrum der Probleme, die mit KI gelöst werden können, in rasantem Tempo weiter. In ihrer neuen Studie "Artificial Intelligence: Sizing and seizing the investment opportunity" skizziert das CIO von UBS GWM einen wertkettenorientierten Rahmen für das investierbare KI-Universum und beschreibt die Wertschöpfung in der KI-Branche aus einer Bottom-up-Perspektive.

Der Studie zufolge ist es wahrscheinlich, dass die verschiedenen Teile der Wertschöpfungskette selbst in einer schnell wachsenden Branche unterschiedlich erfolgreich sein werden. Dies aufgrund der raschen Innovation, der sich entwickelnden Wettbewerbsdynamik und der sich ändernden Anlegerstimmung. Es werden drei Ebenen identifiziert, die sich gegenseitig vertikal antreiben:

  • Wegbereiter-Ebene: Unternehmen, die die Grundlagen der KI-Entwicklung bieten. Dies reicht von der Halbleiterproduktion über Chipdesign, Cloud- und Rechenzentren bis hin zu Unternehmen, die zur Stromversorgung beitragen. Bis 2027 wird erwartet, dass sich die Wertschöpfung auf USD 185 Milliarden beläuft.
  • Intelligenz-Ebene: Unternehmen, die die Rechenleistungen und die Energieressourcen aus der Wegbereiter-Ebene in Intelligenz umwandeln, z. B. Entwickler grosser Sprachmodelle ebenso wie Unternehmen, die Datenbestände besitzen, die in Intelligenz umgewandelt werden können. Angesichts der tiefen Ausganslage wird diese Ebene bis 2027 wahrscheinlich das stärkste Wachstum aufweisen.
  • Anwendungs-Ebene: Unternehmen, die die Instrumente aus der Intelligenz-Ebene in konkrete Anwendungsfälle integrieren. Diese Schicht bietet im Laufe der Zeit wahrscheinlich das grösste Monetarisierungspotenzial, das jedoch in diesem frühen Stadium schwer zu quantifizieren ist. Derzeit geht die Studie von einem direkt adressierbaren Markt von USD 395 Milliarden an Umsatzmöglichkeiten für die Anwendungs-Ebene bis 2027 aus.

Die wirtschaftliche Wertschöpfung nach Ebenen liefert wichtige Informationen, da jede Schicht genügend wirtschaftlichen Wert schaffen muss, um die Kosten der vorangehenden Schicht zu rechtfertigen. Eine der wichtigsten Kennzahlen, die es zu beachten gilt, ist daher das Verhältnis des Monetarisierungspotenzials der Anwendungs-Ebene und den Kosten für die Wegbereiter- und Intelligenz-Ebene. Dies wird wahrscheinlich eine wichtige Kennzahl für die künftigen Anlagerenditen.

Auswirkungen der KI auf Branchen und nachhaltige Entwicklung
Obwohl sich KI in den meisten Sektoren neutral bis positiv auf den Unternehmensgewinn und die Betriebsmargen auswirken dürfte, stellt die Studie fest, dass die Preissetzungsmacht in mehreren Branchen leiden könnte, sollte KI deflationäre Auswirkungen auf Produkte und Preise haben. Bestimmte Branchen sind technologische Umbrüche gewohnt, für andere wird KI eine grössere Herausforderung darstellen. Unternehmen werden ihre Geschäftsmodelle schnell anpassen müssen, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Viele dieser KI-gesteuerten Veränderungen könnten sich auch auf die nachhaltige Entwicklung auswirken, da die Technologie es der Gesellschaft ermöglicht, Ressourcen effizienter zu nutzen und dringend benötigte Produkte und Dienstleistungen an abgelegene und/oder unterversorgte Gemeinschaften zu liefern.

Wie Sie heute in die Zukunft von KI investieren können
Das Marktpotenzial der künstlichen Intelligenz ist enorm. Die Studie schätzt, dass sich die Wertschöpfung durch KI bis 2027 auf fast USD 1,2 Billionen belaufen könnte und stellt vier wichtige Überlegungen für Investoren vor, um diese Investitionsmöglichkeit zu nutzen:

  • Ausreichend investiert sein. Viele Anleger haben in den letzten Monaten zumindest ein gewisses Engagement in KI aufgebaut. Doch das schiere Wachstumstempo der Branche führt dazu, dass viele Anleger insgesamt eine zu geringe Allokation aufweisen.
  • Engagement eher auf die Wegbereiter-Ebene ausrichten. Es besteht zwar das Risiko, dass Befürchtungen über Überkapazitäten auf der Wegbereiter-Ebene zu Volatilität führen könnten, doch gemäss den Ergebnissen der Studie bietet das Segment derzeit den besten Mix aus attraktiven und vorhersehbaren Gewinnwachstumsprofilen, einer starken Wettbewerbsposition, Reinvestitionsspielraum und angemessenen Bewertungen.
  • Mega Caps stehen im Zentrum der KI-Story. Von der KI-Euphorie haben bisher vor allem die grössten Technologieunternehmen profitiert. Dies ist eher ein Merkmal als ein Fehler der neuen KI-Investmentlandschaft, da die Studie davon ausgeht, dass der KI-Markt von einem Oligopol vertikal integrierter «Auftragsfertiger» und monolithischer Akteure entlang der Wertschöpfungskette dominiert wird.
  • Dabei dreht sich nicht alles um die USA. Chinas Technologieriesen werden immer noch zu ähnlichen Bewertungen gehandelt wie vor der Einführung von ChatGPT. Doch auch sie investieren massiv in KI. Letztendlich wird erwartet, dass China ein KI-Ökosystem entwickelt, das sich vom Rest der Welt unterscheidet, was zu einem erheblichen Monetarisierungspotenzial führen dürfte.
     

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