Megatrend: Warum Blackrock viele Künstliche-Intelligenz-Aktien für unterbewertet hält

Mit der Künstlichen Intelligenz (KI) befindet sich ein wichtiger Megatrend auf dem Weg vom Konzept zur Kommerzialisierung. Für die noch immer am Anfang ihrer Entwicklung stehende KI-Branche dürfte 2024 laut Blackrock die Einführung in Unternehmen, eine schnellere Datenverarbeitung und innovative Hardware im Fokus stehen. Anlagechancen wittert der weltgrößte Vermögensverwalter auch deshalb, weil man viele KI-Aktien als relativ günstig bewertet einschätzt.

Die Einschätzungen von Blackrock haben an den Börsen Gewicht. Zu verdanken ist das nicht zuletzt dem Umstand, dass sich das US-Institut zum größten private Vermögensverwalter der Welt gemausert hat. Mit Blick auf das Anlagejahr 2924 sieht der Riese die Messlatte höher liegen: Ein volatileres Makro-Umfeld und relativ hohe Zinsen könnten bedeuten, dass Anleger eine höhere Entschädigung für das Eingehen von Aktienrisiken verlangen müssen.

Diesen Performancevorteil können sie erreichen, indem sie gezielt Anlagechancen ansteuern. Ein unsicheres Umfeld bedeute jedenfalls nicht, dass es an Anlagechancen fehle. Der US-Vermögensverwalter glaubt vielmehr, dass durch die anhaltende Makro-Volatilität die Performance-Schere auf Einzeltitelebene weiter aufgehen könnte. Ein ähnliches Phänomen sei bereits 2023 zu beobachten gewesen, als Titel aus dem Bereich Künstliche Intelligenz (KI) den Tech-Sektor als Ganzes hinter sich ließen.

Auch im Aublick auf das Jahr 2024 verspricht man sich bei Blackrock thematisch gesehen weiter positive Impulse vom Wachstum der KI. In unserer schnelllebigen Zeit mit volatilen Märkten könnten sich langfristige strukturelle Trends, die kurzfristig von bestimmten Faktoren verstärkt werden, als entscheidender Vorteil für eine überdurchschnittliche Performance erweisen, heißt es dazu unter anderem zur Begründung für diese Erwartungshaltung.

Künstliche Intelligenz vom Konzept zur Kommerzialisierung

2023 war laut Blackrock außerde das Jahr, in dem der Hype um die KI losbrach. Die zuständigen Analysten glauben aber, dass ihr Siegeszug gerade erst beginnt. Im neuen Jahr werden die Einführung von KI in Unternehmen und ihre Einbindung in Produkte rasant an Fahrt aufnehmen. Multimodale KI wird immer komplexer und realitätsnäher, und Hardware-Innovationen werden über Grafikprozessoren (GPUs) hinauswachsen, so das Urteil.

70 % der Führungskräfte weltweit wollen 2024 mehr Ressourcen für KI bereitstellen. Als Hauptgrund nennen sie Kosteneinsparungen. Beispiele für den Einsatz von KI sind demnach Analysen juristischer Schriftsätze, die Automatisierung repetitiver Aufgaben wie etwa Dokumentationspflichten im Gesundheitswesen sowie der Umgang mit Kunden. Mittelfristig erwartet man, dass Künstliche Intelligenz durch die Einbindung in bestehende Produkte zusätzliche Umsätze generieren wird. Dafür gibt es bereits erste Beispiele wie den Microsoft Office 365 Copilot.

Kosteneinsparungen sind einer der Hauptgründe für die weltweite Einführung von KI in Unternehmen

Quellen: Bank of America, "AI Evolution: Reality Justifies the Hype”, 11. Oktober 2023. Basierend auf den Antworten von fundamentalen Aktienanalysten.

Was die Grafik zeigt: Das Tortendiagramm zeigt die Ergebnisse einer Umfrage zu den wichtigsten Gründen für die Umsetzung von KI-Strategien in Unternehmen. Demnach sind die wichtigsten Faktoren: Kosteneinsparungen (60 %), neue Umsatzquellen (29 %) und Transformation (5 %). 6 % gaben an, keine Strategie zu haben.

Blackock geht davon aus, dass der Löwenanteil der globalen Investitionen 2024 auf die Erhöhung der Rechenleistung entfallen wird, das heißt auf den Einsatz von spezieller Hardware, die die Datenverarbeitung beschleunigt, wobei für die Bündelung regelmäßig wiederkehrender Aufgaben häufig Parallelverarbeitung eingesetzt wird. Bei diesen Aufgaben kommen meist Grafikprozessoren (GPUs) zum Einsatz. Accelerated Computing ist schnell, kostengünstig und energieeffizient. Ein einzelner GPU-Knoten kann die Leistung einer zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) mit 16 Knoten um 33 % übertreffen und gleichzeitig die Rechenkosten um 70 % senken. Bei der KI-Inferenz ist die Energieeffizienz von GPUs um den Faktor 42 höher als die von CPUs.

Multimodale KI gibt es laut Blackrock bereits: Darunter versteht man generative KI, die in mehreren Dimensionen wie Text, Ton, Video und mehr gleichzeitig arbeiten kann. Mit ihrer Hilfe können etwa ChatGPT-Nutzer nicht nur über Text mit dem Sprachmodell kommunizieren, sondern auch Bilder und Sprachnachrichten hochladen. Weitere Module werden folgen, wie die Möglichkeit, aus Textbeschreibungen oder sogar Videospielen und Filmen hochwertige dreidimensionale Modelle zu generieren.

ie Veränderungen durch KI machen auch vor der Vermögensanlage nicht halt. Dies unterstreicht Jeff Shen, Co-CIO und Co-Head of Systematic Active Equity bei BlackRock: "Anleger können nicht nur in Künstliche Intelligenz investieren, sondern sie auch als neuartiges Instrument für ihre Vermögensanlage nutzen. Sie kann unstrukturierte Textdaten analysieren, um Anlageerkenntnisse zu gewinnen, oder auf Portfolioebene dazu dienen, kombinierte Indikatoren für anvisierte Anlageergebnisse auszuwerten und zu optimieren. Wir denken, dass in der KI-gestützten Anlage – also in der Kombination von Big Data und großen Datenmodellen mit menschlichen Erkenntnissen – die Zukunft der Vermögensverwaltung liegt."

Inferenz ist die nächste Stufe der generativen KI

Die nächste Stufe der generativen KI ist nach Einschätzung von Blackrock die Inferenz, bei der KI-Modelle auf der Grundlage neuer Inputs eigenständige Ergebnisse bereitstellen. Bei der Inferenz geht es darum, gelerntes Wissen schnell und effizient anzuwenden. Wenn Training das Erlernen neuer mathematischer Lösungswege im Unterricht meint, entspricht Inferenz dem selbstständigen Lösen mathematischer Aufgaben auf einem Arbeitsblatt.

Grafikprozessoren spielen beim Training von KI-Modellen eine wichtige Rolle, für Inferenzen sind sie aber nicht der effizienteste Weg. Dafür eignen sich hingegen CPUs sowie anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs). Netzwerkhardware ist ebenfalls sehr wichtig für eine schnellere Datenübertragung zwischen Servern, auf denen generative KI-Modelle und -Anwendungen laufen. Außerdem werden Chips für das Energiemanagement benötigt, um die Energieeffizienz zu optimieren. Auch leistungsstarke SSD-Festplatten werden voraussichtlich im KI-Bereich stark an Bedeutung gewinnen.

KI-Systeme werden zunehmend auf unternehmens- und personenbezogene Daten zurückgreifen, sodass es in der Folge immer wichtiger wird, digitale Informationen zu schützen. Tatsächlich könnte KI ein effektives Instrument sein, um KI-generierte Daten zu schützen. Algorithmen können große Datensätze analysieren und Anomalien und Schwachstellen für potenzielle Sicherheitslücken in Echtzeit erkennen. Zudem können KI-gestützte Schutzmechanismen Muster erkennen, die schädlich sein könnten und die menschliche Spezialisten möglicherweise übersehen würden.

Vertretbare Bewertung des NYSE FactSet Global Robotics and AI Index im relativen Vergleich

2023 kürte der Markt einige globale Tech-Giganten zu den KI-Gewinnern: Die sogenannten Glorreichen Sieben fuhren eine enorme Rendite ein und schlugen den Markt um Längen. Verglichen mit den Tech-Giganten legte der NYSE FactSet Global Robotics and AI Index deutlich weniger zu. Hier dürften sich laut Blackrock Möglichkeiten bieten für Investoren, die in die Übernahme von KI in Unternehmen und deren Produkte, in Fortschritte bei der multimodalen KI und in erweiterte Hardwaremöglichkeiten investieren möchten.

Kleine und mittelgroße Unternehmen könnten 2024 nach Einschätzung des US-Vermögensverwalters für Anleger interessant sein, die nach attraktiv bewerteten KI-Titeln suchen. Dass die Bewertungen nach wie vor angemessen sind, lässt sich am NYSE FactSet Global Robotics and AI Index ablesen. Dessen Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) liegt bei 19,7 und damit unter dem des S&P 500 Information Technology Index von 29,0 (Morningstar, Stand: 31.Oktober 2023.), heißt es in einer in der Vorwoche verbreiteten Publikation. 

Das Kurs-Gewinn-Verhältnis ist bekanntlich eine Bewertungskennzahl, die das Verhältnis zwischen dem Aktienkurs eines Unternehmens und seinem Gewinn pro Aktie (earnings per share) misst. Mit anderen Worten bringt das Blackrock zu dem folgenden Schluss: Einmal abgesehen von den oben erwähnten Glorreichen Sieben scheinen viele KI-Aktien verglichen mit Mega-Caps und dem Technologiesektor als Ganzem unterbewertet.