Die wachsende Datenmenge, die zu immer ausgefeilteren KI-Modellen führt, wird das Tempo des Wandels noch massiv beschleunigen.

Nur für professionelle Kunden. Kapital im Risiko.

Von Aanand Venkatramanan, Head of ETFs, EMEA und Aude Martin, Senior ETF Investment Specialist, LGIM

Daten sind der Treibstoff, der das Wissen befeuert. Diese einfache Feststellung erklärt das Potenzial der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Produktivitätssteigerung in praktisch allen Branchen, mit entsprechend grossen Auswirkungen auf die Gesamtproduktivität. 

Die US-Bank Goldman Sachs* schätzt, dass generative KI das globale Bruttoinlandprodukt (BIP) in den kommenden zehn Jahren um 7 Prozent steigern könnte, während das Beratungsunternehmen PwC* davon ausgeht, dass KI im Jahr 2030 bis zu 15,7 Billionen Dollar zur Weltwirtschaft beitragen könnte.

In einer wissenschaftlichen Arbeit aus dem Jahr 2023 wurden die Auswirkungen der generativen KI auf mehr als 5'000 Kundenbetreuer aus dem wirklichen Leben analysiert. Dabei wurde eine Produktivitätssteigerung von 14 Prozent, gemessen an den pro Stunde gelösten Problemen und eine höhere Kundenzufriedenheit festgestellt. Für Investoren stehen verständlicherweise die vorgelagerten Voraussetzungen für KI im Mittelpunkt ihres Interesses.

Doch wie können wir die KI-Revolution konzeptionell einordnen und diese Unternehmen identifizieren?

Eine symbiotische Beziehung

Da KI immer ausgefeilter wird und die Datenmengen immer grösser werden, sind diese beiden Bereiche zu einer Symbiose geworden. So wie der Mensch auf ein breites Spektrum an Erfahrungen zurückgreift, um Antworten zu formulieren, brauchen KI-Systeme ein riesiges Übungsfeld, um lernen zu können.

Dieses «Übungsgelände» ist inzwischen so gross geworden, dass es nur mit KI fassbar ist. Die symbiotische Beziehung zwischen Daten und KI wird zunehmend anerkannt1 und wir glauben, dass sie einen nützlichen Rahmen für die Ermittlung der wichtigsten Segmente in diesem Bereich bieten könnte.

Compute: die Kraft hinter KI

Die Rechenintensität der heutigen KI-Systeme bedeutet, dass die KI-Geschichte unweigerlich eine Hardware-Geschichte ist. Die Aufgabe, diese Daten zu verarbeiten, fällt heute den Grafikprozessoren und Googles Tensor Processing Units zu.

In Zukunft wird die für das Training von KI-Systemen erforderliche Rechenleistung exponenziell ansteigen, was bedeutet, dass wir an die Grenzen der heutigen Computer stossen werden. Dieses Problem hat zu verstärkten Investitionen in Quantencomputer geführt, deren grundlegend andere Architektur eine neue Ära für KI-Berechnungen einläuten könnte.

  
(Grafik anklicken für grosse Ansicht)

Big Data: Trennung von Signal und Rauschen

Big Data bezieht sich auf Datensätze, die mit herkömmlichen Berechnungsmethoden nicht in einem erträglichen Zeitrahmen erfasst, kuratiert oder verarbeitet werden können. Die Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt, lassen sich am besten mit den «drei Vs» beschreiben:

  • Volumen: Die schiere Menge der erzeugten Daten führt zu Problemen bei der Speicherung
  • Schnelligkeit: Die Geschwindigkeit, mit der neue Informationen erzeugt werden, nimmt rapide zu
  • Vielfältigkeit: Daten werden in immer mehr verschiedenen Formaten erstellt 

KI-Teilsektoren

Ermöglicher und Entwickler von KI-Systemen und -Fähigkeiten, einschliesslich Unternehmen, die an der Spitze des KI-Ökosystems stehen:

  • Grosse Daten/Analytik: Unternehmen, die Lösungen für das wachsende Ausmass und den Umfang von Daten anbieten
  • Cloud-Anbieter: Öffentliche und private Clouds sind die Lösung für die Speicherung der riesigen Datenmengen, die für die KI-Entwicklung benötigt werden
  • Halbleiter: Eine neue Generation von Chip-Architekturen zielt auf die hochparallele Verarbeitung ab, die für Anwendungen des maschinellen Lernens erforderlich ist
  • Netzwerke und Sicherheit: Da der Wert der Daten weiter zunimmt, sind ausgeklügelte Lösungen erforderlich, um zu verhindern, dass sie in die Hände von Cyberkriminellen fallen
  • Kognitives Rechnen: Computerplattformen, die einen Teil der Funktionen des menschlichen Geistes nachbilden
  
   

*Nur zur Veranschaulichung. Die Erwähnung eines bestimmten Wertpapiers erfolgt auf historischer Basis und bedeutet nicht, dass das Wertpapier derzeit in einem LGIM-Portfolio gehalten wird oder werden wird. Die obigen Informationen stellen keine Empfehlung zum Kauf oder Verkauf eines Wertpapiers dar.

1Quelle: Siehe zum Beispiel die Kommentare der EU zur Bedeutung offener Daten für die regionale KI-Entwicklung.

Patrick Lutz ist Head of Wholesale Distribution, Schweiz bei Legal & General Investment Management. Er arbeitet in der neuen LGIM-Niederlassung in Zürich und ist verantwortlich für die Kundenakquise und -betreuung bei Privatbanken, globalen Finanzinstituten, Kantonalbanken, unabhängigen Vermögensverwaltern, Multi-Family Offices und Wealth Managern. Patrick verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Schweizer Vermögensverwaltungs- und Bankenbranche. 

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