Wenn wir unseren eigenen Alltag betrachten, erkennen wir schnell, dass die Integration digitaler Technologien die Art und Weise, wie wir kommunizieren, reisen, arbeiten, lernen und Geschäfte tätigen, grundlegend verändert.
Kernstück der fortschreitenden Digitalisierung sind Halbleiter, die für die Berechnung, Speicherung und Übertragung grosser Datenmengen ausgelegt sind. Die rasante Ausbreitung der Künstlichen Intelligenz (KI) steigert die Nachfrage nach leistungsfähigen Halbleiterchips noch weiter und drastischer.
Dieser Beitrag untersucht, wie sich der verstärkte Einsatz von KI auf den Halbleitersektor auswirkt, und welche Risiken und Chancen sich daraus insbesondere für Kleinunternehmen ergeben.
KI-gesteuerte Umsatzrevolution
Während die Nachfrage nach Halbleitern in der Vergangenheit von der persönlichen und mobilen Datenverarbeitung angetrieben wurde, sorgt heute eine neue Quelle für eine erhebliche Nachfragesteigerung: KI einschliesslich generativer KI (Gen-KI).
Bis 2030 könnte die Nachfrage nach mehr und immer leistungsfähigeren Halbleiterchips den Umsatz der weltweiten Halbleiterindustrie von heute 500 Milliarden Dollar auf eine Billion Dollar ansteigen lassen.1 Wie die nachstehende Grafik zeigt, hat der Markt mehr als 50 Jahre gebraucht, um diesen Punkt zu erreichen.
Umfang des weltweiten Halbleitermarktes
(in Milliarden Dollar; Quelle: Gartner, McKinsey, Besi (zum Vergrössern, Bild anklicken)
Potenzial der KI
Wie können wir dem oben dargestellten Umsatzwachstum überhaupt Rechnung tragen? Gen-KI ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der Muster in Trainingsdaten verwendet werden, um neue Texte, Videos, Bilder, Codes oder Musik zu erzeugen, die sich möglicherweise nicht von dem unterscheiden, was Menschen schaffen können.
Darüber hinaus liegt der Reiz darin, dass die Erstellung mit der Zeit schneller, billiger und mit weniger Fehlern erfolgen kann, als es Menschen jemals möglich wäre. Innerhalb des breiten Spektrums von Gen-KI hat die Untergruppe der Large Language Models (LLMs) in letzter Zeit stark an Popularität gewonnen.
LLMs werden speziell für die Erzeugung menschlicher Sprache trainiert. Ein beliebtes Beispiel ist ChatGPT.
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz
(Quelle: McKinsey; zum Vergrössern, Bild anklicken)
Wie bei vielen anderen aufstrebenden Technologien erfassen die ersten Anwendungsfälle nicht das gesamte Spektrum der möglichen zukünftigen Anwendungen. Die menschliche Sprache ist die Grundlage der Büroarbeit, was bedeutet, dass viele Arbeitsabläufe durch LLMs ersetzt oder ergänzt werden können.
Diese Vielseitigkeit macht sie in allen Bereichen, die in der nachstehenden Tabelle aufgeführt sind, zu einem potenziell leistungsstarken Instrument.
Automatisierungspotenzial von LLMs nach Beruf
(Quelle: McKinsey, Van Lanschot Kempen. (zum Vergrössern, Bild anklicken)
1Quelle: McKinsey, The semiconductor decade: A trillion-dollar industry, 1. April 2022
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