Künstliche Intelligenz: Die große WelleKünstlicheIntelligenz:DiegroßeWelle

WAS IST GENERATIVE KI?

Generative künstliche Intelligenz (generative KI) ist ein Teilbereich der KI-Technologie. Generative KI kann neue und einzigartige Inhalte schaffen, darunter Texte, Bilder, Videos, Musik und Computercode. Diese Inhalte sind oft nicht von Inhalten zu unterscheiden, die von Menschen erstellt werden. Im Gegensatz dazu sind traditionelle oder prädiktive KI-Systeme überwiegend deterministisch und regelbasiert. Sie eignen sich dazu, explizite Richtlinien zu befolgen, um Aufgaben zu erfüllen, aber der traditionellen KI fehlt die Fähigkeit, kreative oder „neuartige“ Ergebnisse zu schaffen.

Ein großer Durchbruch gelang der generativen KI im November 2022, als OpenAI ein „Large Language Model“ (LLM) names ChatGPT-3.5 veröffentlichte, das die Leistungsfähigkeit der generativen KI für Nutzer zugänglich machte.

SO INVESTIERT MAN HEUTE IN KI

Halbleiter, Halbleiterausrüstung und EDA-Software

Wir glauben, dass Halbleiter und die Infrastruktur für das Training von KI-Modellen und den Betrieb von skalierten KI-fähigen Anwendungen heute die besten Möglichkeiten bieten, in generative KI zu investieren. Grafikprozessoren (GPUs) sind die Kerntechnologie, die modernste Halbleiter und maßgeschneiderte Software kombiniert, um Berechnungen parallel auszuführen.

Die zunehmende Nachfrage nach Halbleitern hat die Nachfrage nach Unternehmen für Halbleiterausrüstungen angekurbelt, die die anspruchsvolle Hardware für die Chipfertigung entwickeln.

EDA-Unternehmen (Electronic Design Automation) schreiben die Software, die die Chips effizienter und effektiver für kundenspezifische Aufgaben macht. Mit der zunehmenden Miniaturisierung und Komplexität der Chips und den Anforderungen an Leistungseffizienz hat die Bedeutung dieser Software immer weiter zugenommen.

Cloud-Anbieter/Hyperscaler

Hyperscale-Cloud-Anbieter stellen Cloud-Computing-Infrastruktur bereit. Sie scheinen gut positioniert zu sein, um die wachsende Nachfrage von kleineren und mittleren Unternehmen (KMUs) nach generativer KI zu befriedigen. KMUs können es sich nicht leisten, ihre eigenen Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu betreiben. Diese Anbieter arbeiten aber auch mit großen Unternehmen zusammen, die die Flexibilität und unbegrenzte Skalierbarkeit der öffentlichen Cloud schätzen.

Basismodelle und Infrastruktur-Software

Basismodelle („Foundational Models“) sind große Maschinenlern-Modelle, die mit umfangreichen Datensätzen trainiert werden, deren Parameterzahlen häufig im zweistelligen Milliardenbereich liegen. Sie sind „foundational“, weil sie an eine Vielzahl von Aufgaben/Funktionen angepasst werden können, wie z. B. Ausbildung, Bilderstellung und Codierung. Basismodelle können auch multimodal sein – sie können mehrere Arten von Daten interpretieren und erzeugen. Ein multimodales Modell könnte beispielsweise eine Telefonkonferenz aufzeichnen, den Ton in Text umwandeln, die Redezeit der einzelnen Teilnehmer graphisch darstellen, die Diskussionsthemen auflisten und die Dauer der Telefonkonferenz berechnen.

Die Infrastruktursoftware umfasst die Tools und Datenverwaltungssysteme, die Softwareentwickler zur Erstellung ihrer eigenen generativen KI-Anwendungen nutzen. Diese Unternehmen stellen die „technologische Infrastruktur“ bereit, die es Unternehmen ermöglicht, Anwendungen und Dienste für generative KI-Funktionen zu betreiben und ihre Datenanalytik zu verbessern.

Anwendungssoftware

Anwendungssoftware wird von Endanwendern genutzt, um bestimmte Aufgaben auszuführen oder ein bestimmtes Problem zu lösen.

Geschäftsanwendungen für generative KI sind bereits in der gesamten Wirtschaft im Einsatz und die Entwicklung boomt. Generative KI steigert die Produktivität von Softwareunternehmen, da Programmierer generative KI zum Schreiben von Computerprogrammen einsetzen. Kundendienstabteilungen bearbeiten eingehende Anrufe, E-Mails und Sprachanfragen mithilfe von Modellen, die sich auf die internen Richtlinien und das Wissen des Unternehmens stützen. Produktdesigner könnten einfach beschreiben, was sie entwerfen wollen. Die generative KI-Anwendung kann dann verschiedene Optionen generieren, die vom Designer in Betracht gezogen und überarbeitet werden können.

Große Banken und Versicherungsunternehmen nutzen generative KI, um das Risiko-Underwriting durch die Analyse großer Datensätze und Verbrauchsmuster zu verbessern, wobei der Schwerpunkt auf Verbraucherrisiken und Betrug liegt. Unterhaltungsunternehmen können generative KI nutzen, um Musik zu komponieren, erste Entwürfe von Drehbüchern zu schreiben und bewegte Bilder mit Dialogen zu erstellen. In der Medizin kann die KI Testergebnisse scannen, Krankheiten diagnostizieren und Behandlungen empfehlen. Generative KI kann auch Ineffizienzen aufdecken, die Arzneimittelentwicklung beschleunigen (und neue Moleküle generieren) und die Planung und Durchführung klinischer Studien verbessern.

Für den einzelnen Verbraucher könnte der transformative Moment dann kommen, wenn generative KI-Anwendungen wirksam mit Anwendungen wie Browser, Kalender, E-Mail, Office- und Unterhaltungsanwendungen interagieren können. Apps können den Nutzer bei der Erledigung persönlicher oder geschäftlicher Aufgaben unterstützen: beim Verfassen eines Memos, beim Organisieren einer Tabellenkalkulation oder beim Erstellen einer Präsentation. Letztendlich wird der Endnutzer dadurch produktiver, was wiederum die Nachfrage nach generativer KI und der entsprechenden Infrastruktur erhöht – der Kreis schließt sich und die Welle beginnt von vorne.

EINE HISTORISCHER TRANSFORMATION – EINE HISTORISCHE CHANCE

Ein transformativer Strukturwandel findet in der Wirtschaft nicht jeden Tag statt – es gilt dabei zu sein, wenn das geschieht. Wir beobachten die KI-Revolution sehr genau. Zum jetzigen Zeitpunkt ist es schwierig, die Unternehmen zu identifizieren, die erfolgreich die nächste Generation von generativen KI-Anwendungen für Endnutzer entwickeln werden. Wir glauben, dass es viele Misserfolge geben wird, dass aber die Unternehmen, die generative KI erfolgreich einsetzen, außerordentliche Vorteile haben werden. Wir wenden unseren Ansatz für Wachstumsinvestitionen seit mehr als fünf Jahrzehnten an und sind davon überzeugt, dass wir aufgrund unserer Betonung von Fundamentaldaten, unserer umfangreichen Ressourcen und unserer Erfahrung mit Investitionen in mehreren wirtschaftlichen Transformationszyklen gut positioniert sind, um die nächste Generation erfolgreicher Innovatoren zu identifizieren.