Der zukünftige Wirkungskreis der Künstlichen Intelligenz: Welche Branchen sind am meisten davon betroffen?

Die Einführung künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen mag noch in den Kinderschuhen stecken, schreitet jedoch mit Riesenschritten voran, selbst im Vergleich zu früheren Innovationen wie Computern und Smartphones. Dies ist auf die Verfügbarkeit und Benutzerfreundlichkeit von generativen KI-Apps (GenAI) wie ChatGPT zurückzuführen, die auf Large Language Models (LLMs) basieren. Ihre Benutzerfreundlichkeit hat Unternehmen in vielen Branchen und Sektoren dazu ermutigt, mit der Einführung zu experimentieren. Dies beruht jedoch eher auf der rationalen Erkenntnis potenzieller Effizienzgewinne als auf einer irrationalen Angst, zu spät auf einen fahrenden Zug aufzuspringen.

In der McKinsey Global Survey vom Mai 2024 gaben 65% der Befragten an, dass ihr Unternehmen regelmässig GenAI verwendet. Das sind fast doppelt so viele wie in der McKinsey-Umfrage des Vorjahres. In den letzten sechs Jahren lag die Einführung jeglicher Art von KI in den Unternehmen der Umfrageteilnehmer bei rund 50%. Innerhalb von zehn Monaten ist diese Zahl auf 72% angestiegen.

Unternehmen, die KI in mindestens einer Geschäftsfunktion eingeführt haben (in % der Befragten)
Quelle: McKinsey

Die Teilnehmer der McKinsey-Umfrage gaben an, dass ihre Erwartungen hinsichtlich der Auswirkungen von GenAI unverändert seien. Drei Viertel der Befragten gehen davon aus, dass die Technologie in ihren Branchen in den kommenden Jahren erhebliche oder sogar bahnbrechende Veränderungen bewirken wird.

GenAI ist ein Tool, das in nahezu jeder Rolle die Geschwindigkeit und Effizienz steigern kann und die Arbeitswelt schon jetzt neu definiert. Sie ist nicht nur in der Lage, die Effizienz zu steigern, sondern lässt sich in nahezu jeder Situation und in jeder Branche flexibel einsetzen.

Persönliche Erfahrung mit generativen KI-Tools nach Branchen in den Jahren 2023–2024 (in % der Befragten)
Quelle: McKinsey

Heute ist die KI, ob generativ oder nicht, allgegenwärtig. Viele von uns sind im Kundenservice schon auf Chatbots gestossen, relativ einfache KI-gesteuerte Anwendungen. Diese Entwicklungen reichen noch viel weiter, bis hin zu wesentlich komplexeren Anwendungen wie beispielsweise die selbstfahrenden Taxis („Robotaxis“), die in den USA und in China auf den Strassen zu sehen sind.

Auch in Suchmaschinen und in den sozialen Medien wie Google und Facebook ist die Technologie weit verbreitet. Sie bewertet und fasst Suchergebnisse zusammen und erstellt Themenlisten, die auf die wahrgenommenen Vorlieben und Interessen der Benutzer zugeschnitten sind.

Im Gegensatz zu den frühen Phasen der Computerisierung in der Wirtschaft und im Handel wurde die Einführung von GenAI durch die breite Unterstützung und das Engagement in vielen Unternehmen begünstigt. Für sie verläuft der Prozess sowohl von oben nach unten (also vom Management angetrieben) als auch von unten nach oben (also von Mitarbeitern gesteuert).

Validierte, experimentelle und konzeptionelle GenAI-Anwendungsfälle in allen Bereichen des Gesundheitswesens
Quelle: BCG

Im Folgenden sind einige Beispiele aufgeführt, wie die KI zum Nutzen von Personal und Patienten eingesetzt werden könnte:

KI wird bereits verwendet, um bei CT-Scans, MRTs und Röntgenaufnahmen Bilder zu analysieren oder Mediziner bei klinischen Studien und der Diagnostik zu unterstützen. Sie revolutioniert den notorisch langwierigen, teuren und fehleranfälligen Prozess der Erforschung und Entwicklung neuer Medikamente. Bain & Company stellt fest: „The technology could lower administrative costs, speed biomedical research and drug development, improve claims management, and help develop next-generation diagnostic equipment.“

Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) geht davon aus, dass bis 2030 weltweit 10 Millionen Gesundheitsfachkräfte fehlen werden. Generative KI soll helfen, diesen Mangel zu beheben, vor allem durch höhere Effizienz, die es weniger Fachkräften ermöglicht, mehr Patienten zu versorgen. Infolgedessen wird der weltweite Markt für GenKI im Gesundheitswesen voraussichtlich bis 2032 beeindruckende USD 21,74 Milliarden erreichen und damit durchschnittlich um 35,14% pro Jahr wachsen.

Mögliche Auswirkungen der generativen KI auf den Branchenumsatz (in USD Milliarden)
Quelle: Statista

Branche #3.1: Halbleiterfertigung

Laut Franklin Templeton, einer führenden Investmentmanagement-Gruppe, treiben die Rechenleistungs-Anforderungen für das Training von LLMs die Nachfrage nach Grafikprozessoren (GPUs) an. Im Vergleich zu den zentralen Prozessoren (CPUs), auf denen die Betriebssysteme von Computern laufen, sind GPUs für die Art von massiven, parallel laufenden Operationen mit hohem Datenfluss optimiert, die beim Training generativer KI-Modelle verwendet werden.

Der Anstieg der Nutzung von GenAI beschleunigt die Nachfrage nach GPUs und kommt den dahinter stehenden Unternehmen zugute. Derzeit ist NVIDIA mit einem geschätzten Marktanteil von über 90% der dominierende Hersteller. Bei steigender Nachfrage nach GenAI wird erwartet, dass das Unternehmen seine Marktführerschaft aufgrund seiner Full-Stack-Computing-Plattform, der hohen Leistung seiner Prozessoren, seines Kostenvorteils gegenüber der Konkurrenz und seines Vorsprungs bei der Software, die die Einführung in Grossunternehmen erleichtert, wie z. B. branchenspezifische Bibliotheken und vortrainierte Modelle behält.

Die gestiegene Nachfrage kommt auch Halbleiterherstellern zugute, die führende Anbieter von Cloud-Technologien mit anderen Produkten im Zusammenhang mit KI-Infrastrukturen beliefern. Zu diesen führenden Unternehmen gehören Entwickler von kundenspezifischen Chips und Netzwerklösungen, Halbleiter-Foundries und Hersteller von Halbleiterteilen, die für die Herstellung der für KI erforderlichen Chips von entscheidender Bedeutung sind. McKinsey schätzt, dass die Anwendung dieser Technologien der Wirtschaft langfristig USD 85 bis USD 95 Milliarden einbringen kann.

Einführung der GenAI in Finanzdienstleistungen in Form einer S-Kurve
Quelle: BCG

Laut McKinsey wird die Integration von GenAI im Bankensektor zu einem grundlegenden Wandel in der Funktionsweise von Finanzdienstleistungen führen und potenzielle zusätzliche Einnahmen zwischen USD 200 und 340 Milliarden pro Jahr ermöglichen. Dies ist ein erheblicher Anstieg des Gesamtumsatzes der Branche zwischen 2,8% und 4,7%, der vor allem auf die Produktivitätssteigerung zurückzuführen ist.

UBS hingegen glaubt, dass die generische KI für Finanzdienstleistungen noch in den Kinderschuhen steckt. Sie wird eingesetzt, um Kosten zu senken, indem Mitarbeiter von Routineaufgaben befreit werden. Viele Unternehmen haben begonnen, KI-Tools zur Automatisierung von zeitraubenden und mühsamen Aufgaben einzusetzen, bei denen Mitarbeiter früher unstrukturierte Informationen auswerten mussten.

Veraltete Technologien und der Fachkräftemangel könnten die Einführung generativer KI im Finanzsektor verlangsamen, jedoch nur vorübergehend. Viele Unternehmen, insbesondere Banken und Versicherungen, verfügen über veraltete IT- und Datenstrukturen, die für den Einsatz moderner Anwendungen ungeeignet sind. In den letzten Jahren hat sich das Problem dank der Digitalisierung gemildert und wird sich auch weiterhin entspannen. Dennoch wird der globale Markt für generative KI im Bank- und Finanzwesen laut Precedence Research bis 2032 voraussichtlich rund USD 12,34 Milliarden erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33% über 10 Jahre hinweg entspricht.

Durch KI geschaffener Wert nach Segment und Funktion (in USD Milliarden)
Quelle: McKinsey

Was die Zukunft bringt: Robotik und Datenerfassung

Neben diesen vier grossen Branchen macht GenAI auch in mehreren anderen Sektoren bedeutende Fortschritte, insbesondere in der Robotik und der Datenerfassung.

In der Robotik hat die KI dabei geholfen, den Sim-to-Real-Transfer zu ermöglichen, bei dem Roboter vor dem Einsatz in der realen Welt umfassend in simulierten Umgebungen trainiert werden. Dies ermöglicht ein schnelles und umfassendes Training ohne die mit Tests in der realen Welt verbundenen Risiken und Kosten. Beispielsweise hat der Roboter Dactyl von OpenAI das Lösen eines Zauberwürfels vollständig in der Simulation gelernt, bevor er die Aufgabe erfolgreich in der Realität ausführte.

Bei der Datenerfassung können generative Modelle synthetische Trainingsdaten erstellen, um die mit der Erfassung realer Informationen verbundenen Herausforderungen zu überwinden. Dies ist insbesondere dann wertvoll, wenn die Erfassung ausreichender und vielfältiger empirischer Daten schwierig, zeitaufwendig oder teuer ist.

NVIDIA verwendet generative Modelle, um abwechslungsreiche und realistische Trainingsdatensätze für autonome Fahrzeuge zu erstellen. Die Modelle simulieren eine Reihe von Lichtverhältnissen, Hindernissen und Fahrbahnen, bereichern den Trainingsprozess und verbessern die Zuverlässigkeit und Vielseitigkeit von KI-Systemen. Sie stellen sicher, dass sich Systeme an unterschiedliche reale Szenarien anpassen können, indem sie kontinuierlich neue und abwechslungsreiche Datensätze generieren und so die Performance verbessern.

Marktgrösse für generative KI in der Robotik nach Komponenten von 2022 bis 2032 (in USD Milliarden)
Quelle: MarketResearch.biz

GenAI und Investment – Der Exponential-Effekt

Ob bei der Einführung in Unternehmen oder im öffentlichen und privaten Portfoliomanagement – ​​die Investitionen in KI sind explosionsartig gestiegen. Die bereits erwähnte McKinsey-Umfrage vom Mai 2024 ergab, dass die meisten Befragten (67%) davon ausgehen, dass ihre Unternehmen in den nächsten drei Jahren mehr in KI investieren werden.

Anteil des digitalen Budgets der Unternehmen, der für generative KI ausgegeben wird (in % der Befragten)
Quelle: McKinsey

Es sollte nicht überraschen, dass die Anleger dies bemerkt haben. Das gestiegene Interesse an KI löste im Jahr 2023 eine grosse Rallye bei Technologieaktien aus, wobei eine konzentrierte Gruppe grosser US-Unternehmen den Markt anführte. Diese sogenannten „Magnificent 7“ waren zusammen für 70% der absoluten Performance des Nasdaq Composite Index und für rund zwei Drittel (62,2%) der jährlichen Gewinne des S&P 500 im Jahr 2023 verantwortlich.

Magnificent 7-Performance im Vergleich zum S&P 500-Index und S&P 493 (Indexperformance abzüglich der sieben grössten Unternehmen nach Marktkapitalisierung)
Quelle: Goldman Sachs

Der S&P 500 Index erzielte im Jahr 2023 eine Rendite von 26%. Ohne diese sieben Technologieführer wäre er nur um 8% gestiegen. Die Dominanz dieser Namen, die hauptsächlich auf grosse, durch KI bedingte Gewinnsteigerungen (und die Erwartung weiterer Steigerungen) zurückzuführen ist, hielt auch im ersten Halbjahr 2024 an.

Die Hauptnutzniesser der KI sind die sogenannten „Enabler“, wie Goldman Sachs sie nennt. Zu dieser Kategorie gehören Unternehmen, welche die notwendige KI-Infrastruktur aufbauen, wie etwa Hersteller von Halbleitern und Halbleiter-Investitionsgütern („Semi-Cap“). Das Aufkommen kommerziell zugänglicher LLMs wie ChatGPT erfordert erhebliche Rechenleistung und Speicher. Dies hat zu einer erhöhten Nachfrage nach Hochleistungschips geführt, die derzeit nur eine Handvoll Unternehmen entwickeln oder herstellen können.

Der prominenteste dieser Enabler ist wie oben schon erwähnt NVIDIA, dessen Marktwert 2023 erstmals die Marke von USD 1 Billion überschritten hat und 2024 USD 3 Billionen erreichte. Der Anstieg der Aktien von NVIDIA kann schlichtweg als schwindelerregend bezeichnet werden.

Anzahl Monate, die ein Unternehmen brauchte, um die Marktkapitalisierung von USD 2 Billionen zu erreichen, nachdem es die Marke von USD 1 Billion überschritten hatte
Quelle: Reuters

Laut Fortune trug der „AI stock frenzy“ dazu bei, dass die Zahl der amerikanischen Millionäre bis 2023 um 600’000 auf 7,5 Millionen stieg und damit die Zahl in jeder anderen Region der Welt bei weitem übertraf. Dennoch ist die Aufregung um die KI an der Wall Street noch nicht abgeebbt, denn Goldman Sachs, Citi und Barclays haben ihre Börsenprognosen angehoben.

Private Märkte und der Boom der generativen KI

Abseits der Öffentlichkeit ist auch die Welt der Private Equity und des Venture Capitals von dieser Euphorie erfasst worden. Ergebnisse von CB Insights zeigen, dass die privaten KI-Investments im Jahr 2023 im Vergleich zum Vorjahr um das Fünffache gestiegen sind, während die Zahl der Transaktionen um 66% zunahm. Das Jahr 2023 war ein Rekordjahr für Investitionen in generative KI-Start-ups, wobei die Eigenkapitalfinanzierung bei 426 Deals die Summe von USD 21,8 Milliarden überstieg. Es gibt bereits 36 private GenAI-Unternehmen, die den Status eines Unicorns erreicht haben.

Generative KI-Investitionsfinanzierungen und -Deals bis 2023
Quelle: CB Insights

Sowohl Privatanleger als auch institutionelle Investoren wie Private-Equity-Firmen haben verstärkt investiert. Laut den Daten von S&P Global Market Intelligence erreichten die Investitionen in generative KI von Private-Equity-Unternehmen im Jahr 2023 USD 2,18 Milliarden gegenüber USD 1 Milliarde im Vorjahr. Der Kapitalschub erfolgte trotz des Rückgangs der gesamten Private-Equity-gestützten Fusionen und Übernahmen in allen Branchen im Jahr 2023.

Globale PE/VC-gestützte Investitionen in generative KI von 2018 bis Februar 2024
Quelle: S&P Global Market Intelligence

Laut CB Insights befinden sich etwa zwei Drittel (67%) der GenAI-Unternehmen noch in der Frühphase. Das eröffnet vorausschauenden Investoren ein breites Spektrum an Möglichkeiten in den privaten Märkten. Mehrere Giganten wie Alphabet (Google) und Amazon sowie viele kleinere Akteure erhöhen ihre Investitionen in private Unternehmen, um Zugang zu speziellen Technologien zu erhalten und ihre eigene Entwicklung voranzutreiben.

Prozentsatz privater GenAI-Unternehmen nach ihrer letzten veröffentlichten Finanzierungsrunde
Quelle: CB Insights

Fazit

Laut Analysten von T. Rowe Price ist „Generative AI is not a bubble. It is a genuine breakthrough, and a business upcycle due to AI is already underway.“ Moonshot teilt diese Ansicht, weshalb unser Anlageportfolio für unsere Mitglieder mit OpenAI, Anthropic und xAI bereits drei prominente KI-Unternehmen und auch diverse andere KI-Anlagemöglichkeiten umfasst. Die Optionen wachsen ständig und bieten Moonshot Circle-Mitgliedern exklusiven Zugang zu den begehrtesten privaten GenAI-Unternehmen.

Entwicklung von Input und Output von 1980 bis heute
Quelle: T. Rowe Price

Im aktuellen, sich rasch verändernden Umfeld der GenAI nutzen erfahrene Investoren die spannenden Gelegenheiten auf dem öffentlichen und privaten Markt. Die Zukunft ist bereits da und wartet darauf, wahrgenommen zu werden.