Das Jahr der generativen KI
Während Open AI kürzlich das einjährige Bestehen von ChatGPT feierte, wurde die Ankunft der generativen künstlichen Intelligenz (GenKI) von den Kapitalmärkten begeistert aufgenommen. Die Marktkapitalisierung des Grafikkarten-Hersteller Nvidia, dessen Aktienkurs beim Krypto-Crash 2022 noch um mehr als die Hälfte eingebrochen war, hat sich seit Anfang 2023 verfünffacht und liegt nun bei fast 2 Billionen Dollar. Andere Magnificient-7-Unternehmen, die stark in die GenAI-Entwicklung involviert sind, haben in diesem Zeitraum ebenfalls eine hervorragende Performance erzielt: Microsoft, Meta, Apple, Alphabet, Amazon und Tesla haben zusammen eine Marktkapitalisierung von 4,5 Billionen Dollar erreicht.
Daten Regieren die Welt
Es ist der neue Goldrausch. So sagt man, man soll Unternehmen kaufen, die Hacken und Schaufeln herstellen. Zugegeben, es bedarf dreier Zutaten, um KI überhaupt erst möglich zu machen: Rechenleistung, Code und Daten. Während sich der Markt vor allem für die beiden ersten Punkte zu begeistern scheint, glauben wir, dass Daten der wahre König sind.
Jensen Huang, CEO von Nvidia, sprach Anfang des Jahres vom „iPhone-Moment für KI“. Wir sehen das genauso. Generative KI kann für zahlreiche Branchen ein Gamechanger sein. Dabei haben wir gerade erst angefangen, das volle Potenzial dieser Large Language Models (LLMs) zu erschließen. Aus unserer Sicht hat der Markt hier jedoch die Bedeutung von Daten übersehen, die im Zeitalter von KI selbst eine echte Goldmine sind. Denn das Verhalten der großen Sprachmodelle wird nicht unbedingt von der Architektur, Parametern oder Optimierungen bestimmt. Es sind vielmehr die Datensätze, die für das Training dieser Modelle verwendet werden.
ChatGPT hat immer noch die Nase vorne, weil es früher als andere Chatbots anhand von Texten aus dem gesamten offenen Internet trainiert wurde. Bard, unterstützt von Gemini, nutzt die Daten von Google, um schnell nachzuziehen. Und auch Grok von X.AI, dem jüngsten KI-Projekt von Elon Musk, konnte inzwischen dank des Echtzeitzugriffs auf die Informationen bei der Plattform Twitter (jetzt X und im Privatbesitz) seine soziale Interaktionsfähigkeit beweisen.
Angesichts der hohen Investitionen in Rechenleistung und die schnelle Code-Optimierung sind wir davon überzeugt, dass proprietäre Daten schon bald durch vertikale LLMs oder auch kleine, flinke Modelle nahe beim Endnutzer1 glänzen werden.
Wir spekulieren nicht über die Zukunft, wir gestalten sie
Um an der Entwicklung dieser frühen KI-Ära zu partizipieren, investieren wir in Big Data. Beim Edmond de Rothschild Fund Big Data ist unser Anlagestil weitgehend frei von Beschränkungen hinsichtlich Sektor, Region und Marktkapitalisierung. Investiert wird entweder in thematische Pure Player, also Unternehmen, die einen erheblichen Teil ihrer Umsätze mit Datenanalysen oder Dateninfrastruktur erwirtschaften, oder in Unternehmen, die Daten – und im heutigen Kontext auch KI – nutzen, um die digitale Transformation Voranzutreiben und einen Wettbewerbsvorsprung gegenüber ihren Mitbewerbern zu erlangen.
Seit seiner Auflegung im Jahr 2015 hat der Fonds sein Ziel erreicht, seinen Referenzindex zu übertreffen. Dabei ist uns sehr wichtig, die Konzentrationsrisiken zu streuen und eine zu große Abhängigkeit von einzelnen Sektoren zu vermeiden. Wir achten außerdem auf Bewertungskennzahlen, um für Wachstum nicht zu viel zu bezahlen. Dass wir so vorgehen, liegt insbesondere an unserer Anlagekultur, in der die Vermögenserhaltung als zentraler Anlagegrundsatz fest verankert ist.
