Gewinner gewinnen mehr, als Verlierer verlieren. Künstliche Intelligenz: Zu hohe Ausgaben, zu geringer Nutzen?

Chart der Woche

Das Diagramm ist zwar schon einige Jahre alt, aber nach wie vor sehr eindrucksvoll. Es zeigt die Phasen steigender Märkte (Bullenmärkte, grün) und die Phasen fallender Märkte (Bärenmärkte, rot) von 1956 bis 2018.

Warum das wichtig ist

Wie man leicht erkennen kann, überwiegen die Phasen steigender Märkte (grün) die Phasen fallender Märkte (rot) bei weitem.

Kunden fragen uns oft, warum wir zu 80–90 % investiert bleiben, obwohl wir die Märkte derzeit als überbewertet ansehen. Das obige Diagramm zeigt den Grund. Es ist besser, die roten Phasen zu riskieren, als während der grünen Phasen zu früh auszusteigen.

Fazit: Langfristig zahlt es sich aus, investiert zu bleiben. In Zeiten fallender Märkte sollte die Anlagestrategie nicht komplett geändert werden. In negativen Marktphasen versuchen wir, das Risiko durch höhere Barreserven etwas zu reduzieren, aber mittel- und langfristig streben wir an, investiert zu bleiben.

Künstliche Intelligenz: Zu hohe Ausgaben, zu wenig Nutzen?

Eine Studie, die vor wenigen Tagen von Goldman Sachs veröffentlicht wurde, trug diesen Titel. Goldman Sachs ist eine der renommiertesten Investmentbanken der Vereinigten Staaten. Sie ist auch für ihre engen Verbindungen zur US-Regierung bekannt. In fast jeder US-Regierung finden sich ein oder zwei Kabinettsmitglieder, die zuvor bei Goldman Sachs gearbeitet haben.

Bisher waren Studien zum Thema künstliche Intelligenz überwiegend positiv. Wenn nun eine so renommierte Bank einen eher negativen Bericht vorlegt, könnte dies ein Zeichen für einen bevorstehenden Trendwechsel sein.

Die Kernaussage der Studie ist, dass zwar sehr viel Geld in Anwendungen der künstlichen Intelligenz investiert wird, die Unternehmen, die diese KI-Anwendungen nutzen, ihre Umsätze jedoch nicht entsprechend steigern können.

ChatGPT ist in aller Munde, und viele Menschen haben es bereits schätzen gelernt. Microsoft, das ChatGPT in sein Tool Copilot integriert hat, schreibt: „Eine neue Ära der KI beginnt.“ Leider hat Microsoft Copilot überwiegend negative Nutzerbewertungen erhalten. Hier ist ein Beispiel: „Copilot ist in seinem jetzigen Zustand nicht einmal eine nette Spielerei, sondern leider noch fast unbrauchbar und das Geld nicht wert.“

Aber lassen Sie uns nicht missverstehen. Künstliche Intelligenz wird unser aller Leben und die Gesellschaft als Ganzes verändern – nur eben noch nicht jetzt. Derzeit klafft noch eine große Lücke zwischen den Erwartungen an Unternehmen, die von der Technologie profitieren wollen, und der Realität.

Gartner ist ein hoch angesehenes Unternehmen, das Zukunftstrends identifiziert und Unternehmen entsprechend berät. Das Diagramm zeigt, dass sich viele Anwendungen der künstlichen Intelligenz noch in einem frühen Entwicklungsstadium befinden, in dem die Erwartungen oft überschätzt werden. In den meisten Fällen ist es ratsam, erst in der vierten Phase (Pfad der Erleuchtung) in einen Trend zu investieren – also sobald die anfängliche Ernüchterung verarbeitet ist.

Was wir derzeit sehen, sind alles Tools, die in die Kategorie der generativen KI fallen. Dies ist die erste Stufe der KI-Entwicklung. ChatGPT zum Beispiel ist ein guter Chatbot, der durch optimierte Modelle bessere Antworten liefert als bisherige Suchmaschinen, aber mit „Intelligenz“ hat das noch wenig zu tun. Die Ergebnisse werden durch ausgefeiltes Training und massive Rechenleistung erzielt – Rechenleistung, die ihren Preis hat:

Die Rechenzentren, die für Suchanfragen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz wie ChatGPT genutzt werden, verbrauchen mehr Strom als ganze Länder wie Italien, Taiwan oder Australien. Eine einzige Anfrage an ChatGPT kann bis zu 25-mal mehr Energie erfordern als eine typische Google-Suche.

Die Grafik zeigt eine Schätzung von Goldman Sachs. Bis 2030 wird der Einsatz künstlicher Intelligenz den Energiebedarf in Europa voraussichtlich um mehr als 40 % steigern. Dies steht im Widerspruch zu den aktuellen Zielen, den Energieverbrauch zu senken und bis 2030 oder 2040 Klimaneutralität zu erreichen.

Die Grafik zeigt die Bewertung von Aktien aus dem Bereich künstliche Intelligenz (schwarze Linie, ein von Goldman Sachs zusammengestellter Korb von KI-Aktien) im Vergleich zum S&P 500 (gelbe Linie). Als Bewertungsmaßstab dient das Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV). Die Bewertung der KI-Aktien liegt deutlich über der der übrigen Titel im Vergleichsindex S&P 500. Wie die Studie von Goldman Sachs nahelegt, ist diese Bewertung möglicherweise nicht gerechtfertigt.

Eine Korrektur dieser Aktien in naher Zukunft wäre daher keine Überraschung.