Im zweiten Teil befassen wir uns mit den strukturellen Herausforderungen, strategischen Kompromissen und Wettbewerbsdruck, die unserer Meinung nach darüber entscheiden werden, wie KI letztlich wirtschaftliche Vorteile bringt. Das Verständnis von KI als universelle Technologie hilft, sowohl ihre disruptive Kraft als auch die Hindernisse zu verstehen, die die Renditen verzögern oder abschwächen können.

Universelle Technologien: Unsichtbare Motoren, ungewisse Renditen

KI ist das neueste Kapitel in der langen Geschichte der universellen Technologien, deren Durchbrüche jeweils den Grundstein für eine transformative technologisch-wirtschaftliche Revolution gelegt haben.

So revolutionierte beispielsweise die Druckerpresse die Massenproduktion von Texten und beeinflusste Bildung, Religion, Wissenschaft und Politik tiefgreifend; die Dampfmaschine trieb Fabriken, Züge und Bergbau an, ermöglichte die Massenproduktion und veränderte den Transport; Elektrizität versorgte Industriemaschinen, Haushaltsgeräte und moderne Kommunikationsmittel mit Strom und veränderte Produktion, Konsum und Interaktion; und Computer und das Internet transformierten Handel, Kommunikation und Innovation durch die Verarbeitung und Übertragung von Informationen. Jede dieser Technologien hat die Gesellschaft neu definiert, indem sie vielseitige Plattformen für Massenproduktion, Verbreitung und Konnektivität geschaffen hat.

Für sich genommen bringen allgemeine Technologien keine greifbare Rendite.

Heute beruht die allgemeine Leistungsfähigkeit der KI auf ihrer Fähigkeit, verschiedene Arten von Daten in numerische Darstellungen zu übersetzen und Ähnlichkeiten zwischen ihnen zu berechnen, wodurch sie in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden kann. Durch die Nutzung umfangreicher Datensätze und ausgefeilter Algorithmen zur Extraktion versteckter Muster und zur Unterstützung der Entscheidungsfindung entwickelt sich die KI zu einer allgemeinen Technologie, die wirtschaftliche Strukturen neu definieren, Innovationen in allen Branchen vorantreiben und gesellschaftliche Funktionen neu gestalten wird.

Null ROI

Für sich allein genommen bringen allgemeine Technologien keine greifbare Kapitalrendite. Wie Paul David[1] in seiner Analyse technologischer Transformationen verdeutlicht, sind zwei Prinzipien von entscheidender Bedeutung. Erstens erstreckt sich die Entwicklung der um diese Technologien herum aufgebauten techno-ökonomischen Systeme oft über Jahrzehnte – Renditen stellen sich zwar irgendwann ein, jedoch erst nach einer langen Vorlaufzeit. Zweitens erfordern allgemeine Technologien eine Reihe von ergänzenden Produkten, Infrastrukturen, Schulungen und organisatorischen Veränderungen, um ihren vollen wirtschaftlichen Wert zu entfalten.

Dieser zweite Punkt unterstreicht die inhärente Komplexität der Einführung breiter Technologien. Anbieter der Technologie investieren daher in die Förderung komplementärer Innovationen, die sie manchmal auch intern entwickeln. Frühe Elektrizitätsversorgungsunternehmen wie die Edison Electric Company (Vorläufer von General Electric) und Westinghouse Electric erkannten, dass Rohstrom wenig Nutzen hatte, solange er nicht in Verbraucherprodukten genutzt wurde, die wiederum die Nachfrage ankurbelten. Heute folgt Jensen Huang, CEO von Nvidia, diesem bewährten Konzept, da er erkannt hat, dass Grafikprozessoren (GPUs) ohne ergänzende Software nur einen begrenzten Wert haben. Im vielschichtigen Ökosystem der KI trainieren GPUs KI-Modelle, die in weitere ergänzende Anwendungen integriert werden müssen.

Investoren müssen sich bewusst sein, dass der Weg zu einer Wertschöpfung der KI in Höhe von Billionen Dollar sowohl komplex als auch langwierig ist.

KI an sich bietet keinen unmittelbaren Gewinn; nur durch die Entwicklung ergänzender Produkte – seien es digitale Anwendungen, autonome Fahrzeuge oder humanoide Roboter – kann ihr volles Potenzial ausgeschöpft werden. ChatGPT mag als Glühbirne der KI gedient haben, aber während wir uns weiter in das Informationszeitalter vorwagen, arbeiten Erfinder noch immer mit Hochdruck daran, die Toaster, Waschmaschinen und Kühlschränke der KI-Ära zu entwickeln.

Hier ist ein sich selbst verstärkender Kreislauf am Werk: Jeder Sprung in der KI spornt zu innovativen Antworten an, die wiederum weitere technologische Fortschritte beschleunigen. Ich glaube, dass sich das Potenzial der KI allmählich entfalten wird, abhängig von der Reifung ergänzender Produkte und umfassenderen gesellschaftlichen Veränderungen, einschließlich der Umstrukturierung der Arbeitswelt und sogar politischer Neuanpassungen als Reaktion auf sich wandelnde Beschäftigungslandschaften.

Investoren müssen sich bewusst sein, dass der Weg zu den Billionen Dollar, die KI einbringen wird, sowohl komplex als auch langwierig ist – eine Transformation, die sich so allmählich vollzieht wie die Entwicklung von einer einzelnen Lampe zu einem komplett eingerichteten Haus mit allen notwendigen Geräten. Dieser stetige Fortschritt kollidiert jedoch oft mit einem Markt, der Vermögenswerte aufgrund sich ändernder Narrative schnell neu bewertet – eine dynamische Spannung, die ständige Herausforderungen mit sich bringt.

Darwin, Fermat und Pascal: Warum KI möglicherweise nicht zu Rentabilität führt

Im Jahr 1859 stellte Charles Darwin fest: „Es ist nicht die stärkste Spezies, die überlebt, auch nicht die intelligenteste, sondern diejenige, die am besten auf Veränderungen reagiert.“[2]

Und 1994 griff ein anderer Charles, nämlich Charles Munger, diesen Gedanken auf, dass man Komplexität mit einer anderen Brille betrachten muss, und bemerkte:

„Das Fermat/Pascal-System steht in dramatischem Einklang mit der Funktionsweise der Welt. Und es ist eine grundlegende Wahrheit. Man muss also einfach die Technik beherrschen ... Einer der Vorteile eines Mannes wie Buffett, mit dem ich all die Jahre zusammengearbeitet habe, ist, dass er automatisch in Entscheidungsbäumen und der elementaren Mathematik von Permutationen und Kombinationen denkt.“[3]

Beide weisen auf dieselbe Realität hin: Überleben und Erfolg hängen von der Fähigkeit ab, Risiken einzuschätzen, sich anzupassen und zu handeln. Und ich glaube, dass die potenziellen Auswirkungen der KI unter diesem Gesichtspunkt betrachtet werden müssen.

Für viele Unternehmen wird KI wahrscheinlich eher eine strategische Investition als eine wirtschaftliche Investition sein.

Die potenziellen Auswirkungen der KI sind enorm. Wir befinden uns in einem Informationszeitalter, das sich seit mehr als 50 Jahren entwickelt. Die tatsächlichen Auswirkungen der KI werden von den Unternehmen abhängen, die sie integrieren, von den Innovatoren, die ihren Return on Investment (ROI) innerhalb digitaler Ökosysteme steigern, und von den Managern, die komplexe strategische Entscheidungen treffen, deren Ergebnisse letztlich außerhalb ihrer Kontrolle liegen.

Wenn ein Unternehmen durch KI eine Million Dollar einspart oder zusätzlich generiert, bleibt die Frage: Fließt dieser Vorteil direkt in die Gewinnzone oder wird er durch den Wettbewerbsdruck an die Verbraucher weitergegeben? Investoren, die davon ausgehen, dass jeder Dollar die Rentabilität steigert, könnten enttäuscht werden, wenn die Marktdynamik diese Gewinne an anderer Stelle anfallen lässt. Für viele Unternehmen wird KI wahrscheinlich eher eine strategische als eine wirtschaftliche Investition sein, da sie nicht in KI investieren, um sofortige Einnahmen oder Kosteneinsparungen zu erzielen, sondern einfach, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der folgende Entscheidungsbaum spiegelt einige der Entscheidungswege wider, vor denen Unternehmen stehen.

Wie die obige Grafik zeigt, stehen Manager bei der Entscheidung über Investitionen in KI vor einem verzweigten Entscheidungsbaum. Wenn ein Unternehmen über einen starken Wettbewerbsvorteil verfügt, ist die Rechnung einfach: KI kann zusätzliche Einnahmen und/oder verbesserte Margen generieren, wodurch bestehende Vorteile potenziell gestärkt und die Erwartungen der Aktionäre erfüllt werden können. In diesen Szenarien können Unternehmen von verbesserten Produkten und niedrigeren Kosten profitieren, wodurch sie einen größeren Anteil am Wert gewinnen können.

Eine neue universelle Technologie wie die transformatorbasierte KI gestaltet das digitale Ökosystem neu.

In stärker umkämpften Märkten hingegen können sich Unternehmen mit schwachen Wettbewerbsvorteilen keine Dominanz leisten. Hier antizipieren Wettbewerber Verbesserungen schnell und gleichen sie aus, sodass Manager in KI investieren müssen, um im Geschäft zu bleiben – auch wenn sich diese Investitionen nicht direkt in höheren Umsätzen oder einer höheren Rentabilität niederschlagen. KI kann zwar die Gesamtkosten senken, wenn die Kosteneinsparungen die Investitionen übersteigen, aber ob sich dies in höheren Margen niederschlägt, hängt von der Elastizität der Nachfrage und dem unerbittlichen Wettbewerbsdruck ab. Wie bei steigenden Einsätzen beim Poker muss jeder Spieler mehr Ressourcen einsetzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, wobei die Vorteile oft an die Kunden weitergegeben werden und nicht in die Gewinnzone fließen. Ich glaube, dass die meisten Unternehmen sich in diesem Wettbewerbsumfeld wiederfinden werden, in dem erhebliche KI-Ausgaben trotz ihrer vielversprechenden Aussichten letztlich aus den Bilanzen verschwinden – eine deutliche Erinnerung daran, dass in vielen wettbewerbsintensiven Umfeldern das Überleben wirtschaftliche Opfer auf dem Altar der Innovation erfordert.

Diese wettbewerbsorientierte Marktdynamik spiegelt die allgemeine Magie des Kapitalismus wider, in dem bessere Produkte zu niedrigeren Preisen entstehen und der unerbittliche Wettbewerbsdruck die Gewinnmargen über jede einfache ROI-Berechnung hinaus schmälert. So wie Pfauen Kosten für ihre aufwendigen Balzrituale auf sich nehmen oder Costco in Löhne und Qualität investiert, anstatt Gewinne abzuschöpfen, können Unternehmen KI einsetzen, um Stärke zu signalisieren, ihre Marktposition zu sichern oder einfach nur ihr Überleben zu sichern – unabhängig von unmittelbaren Renditen.

Vorsichtige Investoren müssen eine Sicherheitsmarge einbauen und bei ihren Prognosen umfassendere strategische Überlegungen anstellen.

Eine neue universelle Technologie wie die transformatorbasierte KI gestaltet das digitale Ökosystem neu und erinnert an die Umwälzungen, die Karl Marx in politischen und wirtschaftlichen Ökosystemen durch Erfindungen wie Schießpulver oder die Druckerpresse hervorgerufen hat. Manager müssen Wettbewerb, Kundenmacht und interne Dynamiken abwägen und gleichzeitig akzeptieren, dass die Aktionäre möglicherweise nicht an erster Stelle stehen, wenn es um die Vorteile der KI geht.

Spieltheoretische Probleme, wie sie sich in den Entscheidungsbäumen von Managern zeigen – beispielsweise das Gefangenendilemma (ohne Kooperation investiert jeder aus Eigeninteresse), Pascals Wette (unsichere Nachteile machen Investitionen zur sichereren Option) oder die Dollarauktion (ein Nullsummenspiel führt zu eskalierenden Kosten) – unterstreichen die kurzfristig rationalen, langfristig jedoch manchmal suboptimalen Wege, die Unternehmen einschlagen können.

Keine einzelne Prognose oder kein einzelnes Modell kann alle Nuancen dieser strategischen Entscheidungen erfassen, aber umsichtige Anleger müssen eine Sicherheitsmarge einbauen und bei ihren Prognosen umfassendere strategische Überlegungen abwägen. Tatsächlich hat sich die Landschaft verändert, und diejenigen, die sich nicht anpassen, seien es Unternehmensleiter oder Investoren, riskieren ihren eigenen Untergang.

Asymmetrien für öffentliche Investoren: Gewinner und Verlierer der KI

Die Geschichte der Investitionen in technologischen Wandel zeigt eine interessante Asymmetrie: Oft ist es einfacher, die Verlierer als die Gewinner zu identifizieren. Wie Alasdair Nairn in seinem Buch „Engines that Move the Markets” (Motoren, die die Märkte bewegen) darlegt, war es bei der Ablösung der Kanäle durch die Eisenbahn leichter zu erkennen, dass die Kanalwerte einbrechen würden, als vorherzusagen, welche Eisenbahn sich letztendlich durchsetzen würde. Ebenso signalisierte der Übergang vom Pferd zum Auto eindeutig das Ende des Pferdetransports, auch wenn es schwierig war, das Ford Model T als endgültigen Gewinner zu bestimmen. In der Dotcom-Ära war es zwar schwierig, den Aufstieg von Amazon vorherzusagen, aber es war unverkennbar, dass der traditionelle stationäre Einzelhandel ins Straucheln geraten würde. In ähnlicher Weise zeigen die Übergänge von Videotheken zu Netflix und von traditionellen Taxidiensten zu Uber, dass es zwar schwierig ist, den konkreten Sieger zu identifizieren, aber eine ganze traditionelle Branche wegbrechen kann.

Letztendlich hängt der Erfolg von einem multidimensionalen Rahmen ab: Produkt-Markt-Passung, Wettbewerbsstärke und die Fähigkeit, Wert zu schaffen, anstatt ihn einfach an die Verbraucher weiterzugeben.

Dieses Muster entsteht, weil etablierte Unternehmen, die auf veralteten technologischen Grundlagen aufgebaut sind, nicht nur gegen ein einzelnes Unternehmen konkurrieren, sondern gegen eine sich ständig verändernde technologische Grenze, die den Standard kontinuierlich erhöht. KI ist eine universelle Technologie, deren Auswirkungen letztendlich von den ergänzenden Anwendungen und Produkten abhängen, die sich parallel dazu entwickeln. Welches Unternehmen sich jedoch mit zunehmender Reife der Technologie und dem Entstehen neuer Geschäftsmodelle durchsetzen wird, ist noch weitgehend ungewiss, insbesondere im digitalen Bereich, wo die Dynamik und Komplexität der Geschäftsmodelle ausgeprägter sind als in der physischen Welt.

Letztendlich hängt der Erfolg von einem multidimensionalen Rahmen ab: Produkt-Markt-Passung, Wettbewerbsstärke und die Fähigkeit, Wert zu schaffen, anstatt ihn einfach an die Verbraucher weiterzugeben. Es ist schwierig, die genauen Gewinner in jedem Sektor zu benennen, doch in traditionellen Bereichen – sei es Software, Transport oder Online-Werbung – müssen die Wettbewerbsvorteile der etablierten Akteure neu bewertet werden. In einem derart wettbewerbsintensiven und sich ständig weiterentwickelnden Umfeld hängt der Erfolg von Anlegern nicht nur davon ab, die wenigen Gewinner zu identifizieren, sondern vor allem davon, die weitaus größere Zahl der wahrscheinlichen Verlierer zu vermeiden.

Heute sehen sich Anleger an öffentlichen Märkten mit einer weiteren Asymmetrie konfrontiert: dem Aufstieg des privaten Kapitals. Anders als in der Dotcom-Blase, als Unternehmen überwiegend über öffentliche Märkte Kapital beschafften, was zu volatilen Aktienkursen führte, bleiben moderne Unternehmen tendenziell länger privat und bevorzugen Risikokapital und Private Equity. Infolgedessen bleiben viele KI-native Unternehmen, die den nächsten technologischen Paradigmenwechsel vorantreiben werden, für öffentliche Anleger unerreichbar. Während viele KI-native Start-ups weiterhin unerreichbar bleiben, könnten öffentliche Investoren, die ein differenziertes Verständnis dafür entwickeln, wie KI etablierte Unternehmen verändert – indem sie identifizieren, welche etablierten Unternehmen über die Kultur, das Management und den Wettbewerbsvorteil verfügen, um diese Technologien potenziell zu nutzen –, dennoch lohnende Chancen finden.

Fazit

Insgesamt bestätigt die Entwicklung der KI als allgemeine Technologie, dass eine echte wirtschaftliche Transformation nur dann stattfindet, wenn innovative ergänzende Produkte und gesellschaftliche Veränderungen ins Spiel kommen – ein Prozess, der sowohl schrittweise als auch unvermeidlich ist. Während das Versprechen von Billionen an Wert Innovationen vorantreibt, ist der Weg dorthin mit Unsicherheiten, Wettbewerbsdruck und strukturellen Veränderungen gepflastert, die herkömmliche ROI-Kennzahlen in Frage stellen. Erschwerend kommt hinzu, dass KI im Gegensatz zu physischen Vermögenswerten immaterieller Natur ist, sodass Anleger ebenso sehr auf Vertrauen wie auf Fakten angewiesen sind. Da das digitale Zeitalter unaufhaltsam voranschreitet, ist Anpassung überlebenswichtig.

Wenn Sie weitere Informationen darüber wünschen, wie wir KI in unseren Portfolios berücksichtigen, wenden Sie sich bitte an unsere Vertriebskontakte.

Gurvir Grewal ist globaler Research-Analyst im globalen Aktienteam von William Blair.

[1] Paul A. David (1990), The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox. [2] Charles Darwin (1859), On the Origin of Species. [3] Charles T. Munger (1994), „A Lesson on Elementary Worldly Wisdom As It Relates To Investment Management & Business” (Vortrag an der USC Business School).