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Autor: Thomas B. · Zuletzt aktualisiert: 17.04.23
WirtschaftFinanzenBörse/Aktien · 8 Min. Lesedauer
In Künstliche Intelligenz (KI) zu investieren wird zunehmend attraktiver, einschließlich ihrer Ableger Deep Learning, maschinelles Lernen und Robotik. Die Technologie nutzt Computer zur Ausführung von Aufgaben, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Computer waren schon immer hervorragend im Rechnen, aber nicht in den Dingen, die vielen Menschen leicht fallen: Sprachverarbeitung, visuelle Wahrnehmung, Manipulation von Objekten, Emotionen, logisches Denken, Planung und Lernen. Die Entwicklung geht rasant voran und kann Investoren zweistellige Renditen einbringen.
Künstliche Intelligenz umfasst die Begriffe Deep Learning und maschinelles Lernen und nutzt dazu Techniken aus der Informatik und Mathematik. Das Ziel ist es entweder das menschliche Denken und Verhalten nachzuahmen oder Aufgaben automatisiert zu erledigen.
In jüngster Zeit hat ChatGPT von OpenAI gezeigt, wie weit die "generative KI" fortgeschritten ist. Das Potenzial solcher großen Sprachmodelle ist enorm und kann schon heute Texte, Bilder, Töne und Ideen zu generieren. Ob der Hype um ChatGPT begründet ist, hinterfragen sowohl KI-Experten mit akademischem Hintergrund, als auch viele Redakteure aus der Nachrichtenwelt. Am 15.03.2023 hat OpenAI das neuere Modell GPT-4 veröffentlicht, das präzisere Antworten als der Vorgänger liefert. Italien hat ChatGPT wegen laufenden Ermittlungen wegen des Verdachts auf Datenschutz landesweit gesperrt, während Microsoft die neue Version GPT-4 schon durch Bing in der Windows 11 Suche integriert hat. Für eine Investition in die KI sind die Schlagzeilen hilfreich, da der Großteil die Aktienkurse anfeuert.
Einige Unternehmen profitieren auch direkt von der künstlichen Intelligenz, indem sie Hardware, Software, Dienstleistungen oder Fachwissen verkaufen, die die Technologie benötigt. Zu den Top 5 Aktien im Bereich der künstlichen Intelligenz in 2023 gehören die Folgenden (Börsensymbol in Klammern):
Als einer der größten Hersteller für Computerchips nimmt Nvidia eine führende Rolle bei der Herstellung von Computerchips für künstliche Intelligenz ein. Besonders für generative KI von OpenAI und Midjourney liefern die Nvidia-GPUs beeindruckende Ergebnisse, mit spezialisierten Chips für KI. Dazu beteiligt sich Nvidia an der Forschung von KI Projekten, z.B. in Partnerschaft mit Mercedes-Benz und Audi, Nvidia Canvas zur Bildgenerierung, Rechenzentren und liefert mit CUDA eine der meistgenutzten Grundlagen für KI-Software.
IBM ist für die eigens entwickelte KI Watson bekannt geworden, die nach eigenen Angaben bereits von 70 % der Bankinstitute verwendet wird. Das Unternehmen hilft bei der Integration und Automatisierung durch künstliche Intelligenz. IBM hat sich an der KI Forschung seit 1956 beteiligt und hat das erste KI-Programm „Logic Theorist“ auf den Markt gebracht.
Microsoft hat eine über mehrere Jahre milliardenschwere Investitionen in die Firma OpenAI getätigt, das Unternehmen hinter ChatGPT, DALL·E 2 und weitere. Die KI soll zukünftig in Office Anwendungen integriert werden und die Suche von Windows und Bing unterstützen. Microsoft verwendet für das Training eines einzelnen KI-Modells mehrere zehntausend Nvidia Grafikkarten, wodurch OpenAI erfolgreich werden konnte.
Amazon stellt neben Microsoft ebenfalls riesige Rechenzentren bereit und hat mit Amazon S3 oder Amazon Simple Storage Service eine der erfolgreichsten Infrastrukturlösungen der Welt geschaffen und bietet auch Lösungen für KI an. Der Sprachassistent Alexa wird in zahlreichen Geräten angeboten und wird häufig in Smart Homes verwendet. Mit Amazon Bedrock werden viele frei verfügbare und eigens entwickelte KIs für AWS Kunden angeboten, ohne ein tieferes Wissen für KI-Modelle zu benötigen. Dazu entwickelt Amazon selbst KI Modelle, um bessere Produktempfehlungen zu liefern, Werbung erfolgreicher zu platzieren und die Logistikzentren effizienter zu gestalten.
C3 AI ist ein vergleichsweise kleines Unternehmen für No-Code-Lösung, die einen einfachen Zugang zu analysefähigen Daten bieten soll. Die Geschäftsanalysten ohne Data-Science-Ausbildung ermöglicht es schnell Data-Science-Aufgaben wie die Erstellung, Konfiguration und das Training von KI-Modellen durchzuführen. Das Angebot richtet sich nur an größere Unternehmen, um KI generierte Analysen durchzuführen
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Die Gesamtausgaben für KI-Systeme im Jahr 2022 betrug 119,78 - 136,55 Milliarden US-Dollar, gegenüber 37,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019. Für den Fünfjahreszeitraum bis 2023 wird für den KI-Sektor eine jährliche Wachstumsrate von 28,4 % prognostiziert, während für den Zeitraum von 2023 bis 2030 ein Wachstum von 37,7 – 38,1 % vorhergesagt wird. In KI zu investieren, kann sich also lohnen. Einige Unternehmen nutzen KI, um ihren Umsatz zu steigern, forschen aber im Vergleich wenig an der KI Technologie selbst. Zu den erwähnenswerten Unternehmen, die nicht in der obigen Liste sind, zählen:
Alleine Apple hat in den letzten 5 Jahren in mehr als 25 Unternehmen investiert und aufgekauft, um von der KI Technologie zu profitieren und ein eigenes Portfolio von künstlicher Intelligenz aufzubauen. Da der KI-Markt bereits groß ist und weiterhin schnell wächst, können immer noch viele Unternehmen von KI profitieren. Obwohl die Auswahl von Aktien in einer Wachstumsbranche mit vielen Unsicherheiten verbunden ist, sind diese Top-KI-Aktien alle eine Überlegung wert. Auf der Seite der Hardwarehersteller finden die Entwicklungen langsamer statt, da Fabriken nicht so schnell entstehen können wie eine neue Software.
Ein ETF macht eine Investition im Allgemeinen einfacher für den Privatanleger mit wenig Zeit, so auch im Bereich KI. Anstatt sich mit einem einzelnen Unternehmen und Konkurrenten zu beschäftigen, kann man mit einem ETF in einen gesamten Markt investieren. Wie lange man einen ETF halten sollte, können Sie hier nachlesen. Die Technikbranche hat im letzten Jahr einen großen Rückschalg an der Börse erlebt, daher ist die Performance von den KI ETFs in den letzten 12 Monaten (12M in %) auch bei allen betrachteten ETFs negativ. In den letzten 6 Monaten sind Steigerungen von 20 bis 40 % zu sehen. Zu den größten, empfehlenswertesten und erfolgreichsten ETFs für künstliche Intelligenz (KI) gehören:
| ETF Name | Volumen in $ | Gebühr TER | 12M in % |
| Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF | 1,73 Mrd. | 0,69 % | -13,3 |
| ROBO Global Robotics and Automation Index ETF | 1,31 Mrd. | 0,95 % | -6,7 |
| iShares Robotics and Artificial Intelligence ETF | 0,27 Mrd. | 0,47 % | -9,3 |
| First Trust Nasdaq Artificial Intelligence ETF | 0,21 Mrd. | 0,65 % | -9,9 |
Der 2016 aufgelegte Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF (BOTZ) besteht aus Unternehmen, die mit Robotik und künstlicher Intelligenz in Verbindung stehen. Der ETF spezialisiert sich auf die Bereiche Industrierobotik, Automatisierung, nicht-industrielle Roboter und autonome Fahrzeuge und hält derzeit 44 Aktien.
Der ROBO Global Robotics and Automation Index ETF (ROBO) konzentriert sich auf Unternehmen, die "transformative Innovationen in den Bereichen Robotik, Automatisierung und künstliche Intelligenz" vorantreiben. ROBO investiert in Unternehmen, die sich hauptsächlich auf KI konzentrieren, zusätzlich zu Cloud Computing und anderen Technologieunternehmen.
Der iShares Robotics and Artificial Intelligence ETF (IRBO) wurde 2018 gegründet und zielt darauf ab, die Ergebnisse eines Indexes von Unternehmen aus Industrie- und Schwellenländern abzubilden, die von den langfristigen Chancen bei Robotikunternehmen und künstlicher Intelligenz profitieren könnten. Viele seiner Top-Bestände bieten Anlegern auch ein Engagement in schnell wachsenden Small-Cap-Unternehmen.
Der First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF (ROBT) wurde 2018 aufgelegt und zielt darauf ab, den Nasdaq CTA Artificial and Robotics Index abzubilden, der sich aus Unternehmen zusammensetzt, die sich mit künstlicher Intelligenz und Robotik in den Bereichen Technologie, Industrie und anderen Sektoren beschäftigen.
Science-Fiction (Sci-Fi) Filme geben eine Idee, was in Zukunft mit einer künstlichen Intelligenz alles möglich sein könnte. Ein persönlicher Assistent begleitet einen in allen Lebenslagen, eine weitere steuert das Auto oder Schiff, während globale KIs Empfehlungen für Politik und Industrie generieren. Wie Politiker und Richter schon heute in vielen Bereichen eine Expertenmeinung einholen oder ein Gutachten zu einem Thema erstellen lassen, da das eigene Wissen in vielen Bereichen einfach nicht ausreicht, werden einige Entscheidungsträger in Zukunft eine künstliche Intelligenz nach einem Rat fragen. Investoren nutzen KI und sogenannte Trading Bots, um Geld zu verdienen. Die Prognosen von fast 40 % Wachstum pro Jahr sind also nicht unrealistisch.
Neben der generativen KI, um Texte, Bilder, Ton und Ideen zu erzeugen, gibt es immer wieder „Testläufe“ mit künstlicher Intelligenz in der Öffentlichkeit, z.B. um ein Verbrechen vorherzusagen, bevor es überhaupt geschieht. Das sogenannte Predictive Policing wurden auch schon in Deutschland eingesetzt. In den USA wurden einige Projekte eingestellt, da es zu rassistischen Aussagen der KI bei der Verbrechensvorhersage kam.
In der Medizin erkennt die KI z.B. Krebs mit viel höhere Genauigkeit und vor allem früher, als Menschen es schaffen. Vorhersagen zu Krankheiten im Alter aufgrund der Vorgeschichte sind auch möglich. Zusätzlich hat die Google Tochter DeepMind mit AlphaFold ein Durchbruch in der medizinischen Forschung geschafft, indem die Zeit für die komplexe 3D-Modellierung von Proteinen um Jahre verkürzt wurde.
Möchte man in den Forschungsbereich der KI eintauchen und Meinungen von Experten aus aller Welt lesen, bietet sich dafür arxiv.org oder Google Scholar an. Um den akademischen Austausch zu verfolgen, ist jedoch ein gewisses Fachwissen nötig.
Journalismus wird Konkurrenz aus der KI Welt bekommen, da die journalistischen Texte durch eine KI wie ChatGPT sehr viel schneller generiert werden können. Als Experiment hat CNET, eine der größten Webseiten für Technik, im letzten November einen Selbsttest gestartet und über 75 Artikel klammheimlich von einer KI schreiben lassen. Die Texte wurden trotzdem noch von einem Menschen überprüft, wie es auch bei jedem anderen Artikel vor der Veröffentlichung geschieht. Inhalt und Zahlen mussten sehr häufig korrigiert werden
Selbstfahrende Fahrzeuge sind schon heute Realität und könnte schon als Roboter gezählt werden. Boston Dynamics macht immer wieder mit Videos von humanoiden Roboter auf sich aufmerksam. Ein menschenähnlicher Roboter läuft einen Parcours und macht sogar einen Salto, während ein hundeähnlicher Roboter das Militär begleiten kann. Forscher im KI Bereich der Robotik stehen aber immer noch vor einem großen Problem, dem Moravec’sche Paradox. Maschinen fallen komplexe Berechnung einfach und umgekehrt stoßen Menschen schnell an ihre Grenze oder machen Fehler. Dagegen erkennen Menschen Emotionen sehr viel besser als Maschinen es können.
Thomas B.
Redakteur
Master-Student im Fach Physik mit besonderem Interesse an Technik- und Finanzthemen.
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