Viele der von uns beobachteten Unternehmen, die sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen, wurden mit 1 oder 2 Sternen bewertet. Unsere Bewertungen waren bereits auf einen derartigen Rückschlag eingestellt, da wir Schwierigkeiten hatten, die mit diesen Bewertungen verbundenen Umsatzsteigerungen zu rechtfertigen. Wir betrachten den aktuellen Rückschlag als gesund, auch wenn wir das langfristige Potenzial der künstlichen Intelligenz weiterhin positiv einschätzen. Wir haben unsere Fair-Value-Schätzungen für die betroffenen Unternehmen beibehalten.
Wir gehen davon aus, dass wir nach der Veröffentlichung von DeepSeeks R1 schlankere, effizientere KI-Modelle sehen werden, die nicht auf riesige Cluster von KI-GPUs und entsprechender Hardware angewiesen sind. Nur so kann das Ökosystem langfristig eine große Anzahl von Anwendungsfällen abdecken.
Wir glauben, dass niedrigere Kosten, die KI billiger und wirtschaftlicher machen, die Zahl der Anwendungsfälle erhöhen, für die sie in Frage kommt, und damit auch die Nachfrage. Dies ist derselbe Weg, den die PC-Revolution beschritten hat, als die Rechenleistung so billig wurde, dass Millionen von Menschen die Technologie zu erschwinglichen Kosten nutzen konnten. Dasselbe geschah mit der Cloud- und SaaS-Revolution, bei der die zusätzlichen Kosten für neue Nutzer gegen Null tendierten. Wir glauben, dass eine Zukunft, in der KI sowohl unerschwinglich teuer ist als auch “die Welt erobert”, unwahrscheinlich ist. Daher betrachten wir die Fortschritte von DeepSeek als vielversprechend und gesund für das gesamte Ökosystem.
Gewinner und Verlierer der neuen KI-Landschaft
Wir sehen Unternehmen, die ausschließlich auf die Monetarisierung großer Sprachmodelle angewiesen sind, als die größten Verlierer an (dies sind in der Regel private Unternehmen), da es schwierig ist, in diesem Bereich einen Burggraben zu schaffen. Langfristig sehen wir LLMs als Handelsware, deren wichtigste Fortschritte leicht replizierbar sind, und die großen Gewinner werden die Anbieter von Cloud-Infrastrukturen sein, zusammen mit denjenigen, die Integrations- und Leistungsvorteile auf der Anwendungsebene bieten können.
Die Unternehmen, die die Hardware an die Cloud-Anbieter, die Gerätehersteller und die vom Energieverbrauch abhängigen Unternehmen verkaufen, befinden sich irgendwo in der Mitte. Wir sehen in diesem Bereich auch in den kommenden Jahren noch eine gesunde Nachfrage, aber wir geben zu, dass die Unsicherheit und die Risiken für diesen Teil der Wertschöpfungskette zugenommen haben. Niemand weiß, wo genau sich der Kompromiss zwischen Effizienzvorteilen und erhöhter Nachfrage einpendeln wird.
Wir glauben, dass ein Bärenfall dramatische Kostensenkungen bei minimalen Leistungsverbesserungen in Betracht ziehen muss. Hyperscaler müssten ihre künftigen Investitionsausgaben senken, da sie sich für den Aufbau von KI mit geringerer Kapitalintensität entscheiden. Wir halten dies nicht für wahrscheinlich. Stattdessen gehen wir davon aus, dass US-amerikanische und europäische Modellbauer für künftige Modelliterationen weiterhin auf teure, aber leistungsstarke “KI-Fabriken” (wie Jensen Huang, CEO von Nvidia, sie nennt) setzen werden. Diese Unternehmen werden den Vorteil haben, mehr erstklassige KI-Beschleuniger und -Infrastrukturen einzusetzen, um Fortschritte zu erzielen.
Der Autor/Autorin oder die Autoren besitzen keine Aktien der in diesem Artikel erwähnten Wertpapiere. Informieren Sie sich über die Redaktions-Richtlinien von Morningstar.
