![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Archit-Maheshwari.jpg\")
GenAI: ein Markt im Aufschwung<\/h2><\/div>Generative KI hat sich schnell von einer experimentellen Technologie zu einem entscheidenden Vorteil f\u00fcr Unternehmen in verschiedenen Sektoren entwickelt. Einem Bericht von Bloomberg Intelligence zufolge wurde der globale Markt f\u00fcr generative KI im Jahr 2023 auf etwa 40 Milliarden USD gesch\u00e4tzt, was einer Verzehnfachung seit 2020 entspricht. Es wird prognostiziert, dass er bis 2032 auf einen Markt von 1,3 Billionen USD anwachsen wird, mit einer voraussichtlichen j\u00e4hrlichen Wachstumsrate von 42%<\/a>. In \u00e4hnlicher Weise sch\u00e4tzt Fortune Business Insights, dass der globale GenAI-Markt bis 2032 ~USD 1 Billion erreichen wird, mit einer j\u00e4hrlichen Rate von 40% von seinem derzeitigen Wert von ~USD 43 Milliarden wachsen<\/a>.<\/p>\n<\/div>NVIDIA und Open AI, die oft als Aush\u00e4ngeschilder der KI angesehen werden - NVIDIA mit seinen Computerchips und Open AI mit seinen KI-Modellen und -L\u00f6sungen - haben einen starken Anstieg ihrer Bewertungen erlebt. NVIDIA wurde im Juni 2022 mit ~USD 400 Milliarden bewertet, ~USD 1 Billion im Juni 2023, und ~3 Billionen im Juni 2024<\/a>. OpenAI hat in seiner j\u00fcngsten Finanzierungsrunde seine Bewertung auf 157 Milliarden US-Dollar mehr als vervierfacht, Anstieg von 29 Milliarden USD im Jahr 2023<\/a>. Zu den Investoren, die diese Unternehmen unterst\u00fctzen, geh\u00f6ren nicht nur VCs, sondern auch gro\u00dfe Branchenakteure wie Microsoft und NVIDIA.<\/p>\n<\/div>Diese Bewertungen verdeutlichen den rasanten Anstieg des Vertrauens in GenAI. Die Akteure sind begierig darauf, sich einen Anteil an dem zu sichern, was mittelfristig zu einer Multi-Billionen-Dollar-Industrie werden k\u00f6nnte. GenAI wurde als das \u201cn\u00e4chste gro\u00dfe Ding nach dem Internet\u201d bezeichnet.<\/p>\n<\/div>
Ist dies nur ein \u201cHype\u201d?<\/h2><\/div>Ist GenAI nur ein euphorischer \u201cHype\u201d? Seit dem Platzen der Dot-Com-Blase in den 2000er Jahren sind Anleger bei aufstrebenden Technologien vorsichtig geworden - und das zu Recht, denn die meisten dieser Technologien haben sich nicht bew\u00e4hrt. Ist der derzeitige Enthusiasmus um GenAI also nur ein weiterer \u201cHype\u201d oder steckt hinter dem rasanten Wachstum echte \u201cSubstanz\u201d?<\/p>\n<\/div>
Um dies zu untersuchen, k\u00f6nnen wir uns die Aktie von NVIDIA ansehen, einem der Vorzeigekinder der KI mit seinen Computerchips, und sie mit der Bewertung von CISCO w\u00e4hrend der Internetblase Anfang der 2000er Jahre vergleichen.<\/p>\n<\/div>
![\"Forward](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/article-Archit-image-1.png\" "\\"Forward")
<\/span><\/div>Abbildung 1: Forward P\/E Multiple von Cisco (links, w\u00e4hrend der Dot-Com-Blase) und NVIDIA (rechts, Ende Juni 2024)<\/a><\/em><\/p>\n<\/div>Der obige Vergleich deutet darauf hin, dass KI keine Blase ist. Anders als bei der Dot-Com-Blase der 2000er Jahre steht hinter dem Wachstum Substanz: Der Aufstieg von Cisco in den sp\u00e4ten 1990er und fr\u00fchen 2000er Jahren wurde in erster Linie durch die Ausweitung der Multiplikatoren getrieben, w\u00e4hrend das Wachstum von NVIDIA durch starke Umsatz- und Gewinnsteigerungen und nicht durch einen Anstieg der Bewertungsmultiplikatoren aufgrund irrationaler Euphorie angetrieben wird.<\/p>\n<\/div>
Vor nicht allzu langer Zeit, im Jahr 2007, \u00fcberraschte Apple die Wall Street mit der Einf\u00fchrung des iPhone. Die Gewinne des Unternehmens stiegen, w\u00e4hrend das KGV unver\u00e4ndert blieb. Heute ist Apple das wertvollste Unternehmen der Welt. Dies ist ein weiterer Beweis daf\u00fcr, dass hinter dem steilen Wachstum ein echter Verdienst steckt, und es unterstreicht die Substanz, die das Potenzial der KI unterst\u00fctzt.<\/p>\n<\/div>
Au\u00dferdem hat es in der (wenn auch kurzen) Geschichte der Technologie noch nie eine Technologie gegeben, in die alle Top 7-8 Tech-Unternehmen, einschlie\u00dflich der FAANGs, Millionen von Dollar investiert haben, au\u00dfer in GenAI!<\/p>\n<\/div>
Ist der Hype \u201cgestorben\u201d?<\/h2><\/div>Nachdem wir nun festgestellt haben, dass Generative KI nicht nur ein \u201cHype\u201d ist, lassen Sie uns den Teil mit dem \u201cSterben\u201d angehen.<\/p>\n<\/div>
Dies ist ein klassischer Fall von Wahrnehmung und Realit\u00e4t!<\/h3><\/div>Einige reports vermuten, dass das Interesse an GenAI nach der anf\u00e4nglichen Begeisterung nachl\u00e4sst. Gartner verfolgt die Entwicklung aufstrebender Technologien \u00fcber ihren gesamten Lebenszyklus hinweg in seinem renommierten \u201cHype Cycle for Emerging Technologies\u201d, der als anerkannter Ma\u00dfstab f\u00fcr die Messung des Hypes um neue Technologien dient. In den letzten 20 Jahren wurden mehr als 200 einzigartige Technologien in dieser Analyse erfasst. Dem Hype Cycle zufolge folgen Technologien in der Regel einer Reifekurve, die f\u00fcnf Phasen durchl\u00e4uft: Innovationsausl\u00f6ser, H\u00f6hepunkt der aufgebl\u00e4hten Erwartungen, Tiefpunkt der Desillusionierung, Anstieg der Erleuchtung und Plateau der Produktivit\u00e4t.<\/p>\n<\/div>
Der Bericht 2024 weist darauf hin, dass GenAI wahrscheinlich eintritt oder bereits eingetreten ist, die Phase \u201cTal der Entt\u00e4uschung\u201d.<\/a>. Diese Phase ist durch ein nachlassendes Interesse gekennzeichnet, da Experimente und Implementierungen die Erwartungen nicht erf\u00fcllen. In dieser Phase k\u00f6nnen die Hersteller der Technologie Schwierigkeiten haben oder scheitern, und Investitionen werden nur dann fortgesetzt, wenn die \u00fcberlebenden Anbieter ihre Produkte zur Zufriedenheit der fr\u00fchen Anwender verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>![\":](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/article-Archit-image-2.png\" "\\":")
<\/span><\/div><\/div><\/div>![\":](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/article-Archit-image-3.png\" "\\"Artikel")
<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>Abbildung 2: Gartner Hype Cycle f\u00fcr aufkommende Technologien - August 2023 (links) und August 2024 (rechts)<\/a><\/em><\/p>\n<\/div>data zeigt jedoch, dass das Interesse und die Akzeptanz von GenAI robust bleiben. Laut einer McKinsey-Umfrage<\/a>, geben 65% der Befragten an, dass ihre Unternehmen regelm\u00e4\u00dfig GenAI einsetzen, fast doppelt so viele wie bei der gleichen Umfrage im letzten Jahr.<\/p>\n<\/div>Der Einsatz von KI in den Unternehmen der Befragten lag in den letzten Jahren bei 50%, ist aber nun auf 72% im Jahr 2024 gestiegen.<\/p>\n<\/div>
Dieser Trend zur Einf\u00fchrung ist global. Im Jahr 2023 hat die Umfrage ergeben, dass der Einsatz von KI noch in keiner Region 66% erreicht hat. Im Jahr 2024 geben jedoch mehr als 66% der Befragten in fast allen Regionen an, dass ihre Unternehmen KI in ihren Gesch\u00e4ftsaktivit\u00e4ten einsetzen.<\/p>\n<\/div>
Dar\u00fcber hinaus setzen Unternehmen KI jetzt in mehr Bereichen ihres Gesch\u00e4fts ein. 50% der Befragten geben an, dass ihr Unternehmen KI in zwei oder mehr Gesch\u00e4ftsbereichen einsetzt, gegen\u00fcber weniger als 33% der Befragten im Jahr 2023.<\/p>\n<\/div>
Es gibt auch aufregende neue Produkte und Modelle, die auf den Markt kommen. GPT-4 hat bemerkenswerte F\u00e4higkeiten bewiesen, darunter fortgeschrittenes logisches Denken, Probleml\u00f6sung und kreatives Schreiben. Es gibt immer mehr Hinweise darauf, dass GenAI sich der K\u00fcnstlichen Allgemeinen Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) n\u00e4hert - Maschinen mit menschen\u00e4hnlicher Intelligenz, die in der Lage sind, jede intellektuelle Aufgabe zu erlernen - und GPT-4 gilt als das Modell, das diesem Ziel am n\u00e4chsten kommt. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen neue Open-Source-Bildmodelle wie Flux und Stable Diffusion XL sehr detaillierte und realistische Bilder erstellen, selbst bei komplexen Eingabeaufforderungen.<\/p>\n<\/div>
Der CEO von Anthropic glaubt, dass AGI bis 2026 erreicht sein wird<\/a>. Elon Musk sieht das \u00e4hnlich und meint, dass die KI die menschliche Intelligenz zum gleichen Zeitpunkt \u00fcbertreffen wird. Mark Zuckerberg hat auch gesagt, dass \u201cSelbst wenn der Fortschritt bei den Basismodellen jetzt zum Stillstand k\u00e4me, was ich nicht glaube, h\u00e4tten wir noch f\u00fcnf Jahre Zeit f\u00fcr Produktinnovationen, um herauszufinden, wie wir alle bisher erzielten Fortschritte am effektivsten nutzen k\u00f6nnen.<\/a>\u201c.<\/p>\n<\/div>Es gibt viele sichtbare Anzeichen f\u00fcr Fortschritte bei dieser Transformation, wobei verschiedene Produkte bereits eine hohe Akzeptanz und Produkt-Markt-Fit aufweisen. Die quelloffenen Llama-Modelle von Meta wurden bis heute 350 Millionen Mal heruntergeladen, 10x mehr Downloads als im August 2024<\/a>. Die monatliche Nutzung (Token-Volumen) von Llama hat sich von Januar bis Juli 2024 verzehnfacht. Co-Pilot, angetrieben durch GenAI, ist das am schnellsten wachsende Produkt f\u00fcr GitHub, das Berichten zufolge 40% des Wachstums ausmacht und Hunderte von Millionen an Einnahmen generiert, obwohl es erst im Oktober 2021 ver\u00f6ffentlicht wurde. Viele Unternehmen steigern ihren Umsatz oder senken ihre Kosten mit Hilfe von GenAI-Produkten. Photoroom zum Beispiel erreichte im M\u00e4rz 2024 einen ARR von 65 Mio. USD, was einem Anstieg von 195% im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Das Unternehmen nutzt GenAI, um Bilder f\u00fcr E-Commerce-Unternehmen zu erstellen, obwohl einige Kritiker behaupten, dass GenAI f\u00fcr ernsthafte Anwendungen unn\u00f6tig ist. Auch Klarna macht gro\u00dfe Fortschritte mit KI - 66% seiner Kundenanfragen werden jetzt von KI bearbeitet, was der Arbeit von 700 Vollzeitagenten entspricht, was zu Kosteneinsparungen in H\u00f6he von ~USD 40 Millionen f\u00fchrt<\/a>. Im Marketing setzt Klarna KI f\u00fcr Aufgaben wie Bilderstellung und \u00dcbersetzung ein, was zu Kosteneinsparungen von 37% oder etwa 10 Millionen USD pro Jahr f\u00fchrt.<\/a>!<\/p>\n<\/div>Es wird viel in den Ausbau der KI-F\u00e4higkeiten und der Infrastruktur investiert. Tech-Giganten wie Google, Microsoft und andere geben jedes Quartal \u00fcber 50 Milliarden USD f\u00fcr digitale Infrastrukturen aus.<\/a>, einschlie\u00dflich Grafikprozessoren f\u00fcr KI, ohne dass eine kurzfristige Abschw\u00e4chung zu erwarten ist.<\/p>\n<\/div>Glauben Sie, dass der KI-Zug bei all diesen Aktivit\u00e4ten langsamer wird oder an Schwung verliert?<\/p>\n<\/div>
Aber es ist nicht alles rosig!<\/h2><\/div>OpenAI sah sich k\u00fcrzlich einer Kontroverse ausgesetzt, die durch die pl\u00f6tzlichen Abg\u00e4nge und schnellen Neueinstellungen von Schl\u00fcsselpersonen, darunter CEO Sam Altman, Chief Scientist Ilya Sutskever und Senior Researcher Jan Leike, gekennzeichnet war. Unstimmigkeiten \u00fcber die Ausrichtung des Unternehmens, insbesondere in Bezug auf die Sicherheit von KI, die ethische Verwendung von data (z.B. die Verwendung von urheberrechtlich gesch\u00fctztem und sensiblem data zum Trainieren von Modellen) und die Sorge, dass kommerzielle Interessen Vorrang vor ethischen Erw\u00e4gungen haben k\u00f6nnten, haben sowohl interne als auch \u00f6ffentliche Debatten ausgel\u00f6st.<\/p>\n<\/div>
Um die Bedenken hinsichtlich ethischer KI-Praktiken auszur\u00e4umen, haben Unternehmen begonnen, offizielle Lizenzvereinbarungen und Partnerschaften mit data platforms einzugehen. So hat Reddit beispielsweise eine Lizenzvereinbarung mit Google geschlossen, um Zugang zu seinen nutzergenerierten Inhalten f\u00fcr KI-Trainingszwecke zu erhalten. In \u00e4hnlicher Weise ist Shutterstock eine Partnerschaft mit mehreren gro\u00dfen Technologieunternehmen eingegangen, darunter Meta, OpenAI, Amazon und Apple, um seine umfangreiche Bibliothek von Bildern und Videos f\u00fcr das KI-Training zu lizenzieren. Au\u00dferdem hat Reuters seine Nachrichteninhalte an KI-Unternehmen lizenziert, um deren Modelle zu trainieren.<\/p>\n<\/div>
Es besteht jedoch nach wie vor die Sorge, dass KI-Modelle je nach dem data, auf dem sie trainiert wurden, voreingenommen und diskriminierend sein k\u00f6nnten. Wie Andrew Ng, ein Pionier auf dem Gebiet der KI, sagt: \u201cKI ist nur so unvoreingenommen wie das data, auf dem sie trainiert wird. Wenn wir sie mit verzerrten data f\u00fcttern, erhalten wir verzerrte Ergebnisse.\u201d Das EU-KI-Gesetz und \u00e4hnliche Verordnungen zielen zwar darauf ab, die ethische Entwicklung und Nutzung von KI sicherzustellen, stehen aber vor der Herausforderung, Innovation und Kontrolle in Einklang zu bringen. Einerseits f\u00f6rdern sie Transparenz, Rechenschaftspflicht und Risikominderung und helfen so, Vertrauen in KI-Technologien aufzubauen. Auf der anderen Seite k\u00f6nnten diese Vorschriften die Innovation hemmen, insbesondere in Bereichen, in denen klare Regeln schwer zu definieren sind, und den Unternehmen, insbesondere kleineren, einen erheblichen Befolgungsaufwand aufb\u00fcrden.<\/p>\n<\/div>
Zus\u00e4tzlich zu diesen Bedenken gibt es erhebliche technische Herausforderungen im Zusammenhang mit KI. Es wird zwar viel in die KI-Infrastruktur investiert, aber die Aufrechterhaltung der f\u00fcr diese Systeme erforderlichen Rechenleistung verbraucht viel Energie. Zum Beispiel verbraucht das Training eines Modells wie GPT-3 etwa 1.300 MWh Strom, genug, um 130 US-Haushalte ein Jahr lang zu versorgen. Eine einzige ChatGPT-Anfrage verbraucht 2,9 Wattstunden, was deutlich mehr ist als die 0,3 Wattstunden, die eine Google-Suche verbraucht. Wenn ChatGPT alle 9 Milliarden t\u00e4glichen Google-Suchanfragen bearbeiten w\u00fcrde, w\u00fcrde der j\u00e4hrliche Strombedarf um 10 Terawattstunden steigen, was dem gesamten j\u00e4hrlichen Stromverbrauch von 1,5 Millionen EU-Einwohnern entspricht.<\/a>. Die IEA sch\u00e4tzt, dass sich der Energiebedarf f\u00fcr KI und verwandte Technologien bis 2026 verdoppeln und damit ein Niveau erreichen k\u00f6nnte, das mit dem gesamten j\u00e4hrlichen Stromverbrauch Japans vergleichbar ist. F\u00fcr weitere KI-Modelle werden auch gr\u00f6\u00dfere GPU-Farmen, fortschrittlichere Modelle und immer gr\u00f6\u00dfere Mengen an data zur Verarbeitung ben\u00f6tigt.<\/p>\n<\/div>Warum ist jetzt die beste Zeit zum Bauen?<\/h2><\/div>Rund 75% der globalen CEOs halten KI-F\u00fchrung f\u00fcr unerl\u00e4sslich, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten<\/a>. In der Tat sind etwa 64% der CEOs bereit, gr\u00f6\u00dfere Risiken einzugehen als ihre Konkurrenten, um nicht ins Hintertreffen zu geraten. W\u00e4hrend die Tech-Giganten offensichtlich den Weg vorgeben, haben auch Wirtschaftsf\u00fchrer aus dem Nicht-Tech-Sektor die Bedeutung der Integration von KI in den Arbeitsplatz hervorgehoben.<\/p>\n<\/div>Andrew Witty, ehemaliger CEO von GlaxoSmithKline, sagte: \u201cKI hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, von der Arzneimittelforschung bis zur personalisierten Medizin. Sie kann uns helfen, die Entwicklung neuer Behandlungen zu beschleunigen und die Ergebnisse f\u00fcr die Patienten zu verbessern.\u201d<\/p>\n<\/div>
Doug McMillon, CEO von Walmart, sagte: \u201cKI transformiert den Einzelhandel. Sie hilft uns, unsere Lieferkette zu optimieren, das Einkaufserlebnis zu personalisieren und den Kundenservice zu verbessern.\u201d<\/p>\n<\/div>
Mary Barra, CEO von General Motors, sagte: \u201cKI ist ein wichtiger Motor f\u00fcr Innovationen in der Automobilindustrie. Sie erm\u00f6glicht es uns, selbstfahrende Autos zu entwickeln, die Fahrzeugsicherheit zu erh\u00f6hen und das Fahrerlebnis insgesamt zu verbessern.\u201d<\/p>\n<\/div>
Es gibt so viele solcher Beispiele in verschiedenen Sektoren, die die Begeisterung und die M\u00f6glichkeiten widerspiegeln, die GenAI bei den F\u00fchrungskr\u00e4ften ausgel\u00f6st hat. Die Innovation in diesem Bereich floriert - es werden st\u00e4ndig neue Modelle entwickelt und auf den Markt gebracht, wie z.B. LLaMA und Mistral von Meta. Dar\u00fcber hinaus entstehen Unternehmen, die diese Modelle nicht nur entwickeln, sondern auch die darauf aufbauenden Dienstleistungen bereitstellen und anbieten. Beispiele wie Photoroom, Greenlite und Permitflow sind nur einige dieser Unternehmungen. 2015 hatte allein Google \u00fcber 2.700 aktive KI-Projekte<\/a>.<\/p>\n<\/div>Die Integration von KI in Ihre Gesch\u00e4ftsprozesse bietet einen signifikanten First-Mover-Vorteil und weitere Vorteile. KI kann die Entscheidungsfindung erheblich verbessern. Laut einer Gartner-Umfrage haben Unternehmen, die KI einsetzen, eine Verringerung der Entscheidungsfehler um 37% erfahren. Sie kann auch die betriebliche Effizienz verbessern. Untersuchungen von Accenture zeigen, dass KI das Potenzial hat, die Produktivit\u00e4t der Mitarbeiter um bis zu 40% zu steigern, und Unternehmen wie Klara sparen durch KI bereits ~USD 50 Millionen j\u00e4hrlich. Au\u00dferdem kann KI das Kundenerlebnis ver\u00e4ndern<\/a>. Laut einer Analyse von McKinsey und WEF wird erwartet, dass GenAI bis 2040 j\u00e4hrlich zwischen 2,6 Billionen und 4,4 Billionen USD zur Weltwirtschaft beitragen wird. Dies stellt eine betr\u00e4chtliche Chance dar, und es ist f\u00fcr Unternehmen entscheidend, sich so zu positionieren, dass sie einen Anteil an diesem entstehenden Wert f\u00fcr sich beanspruchen k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>
Generative KI hat sich schnell von einer experimentellen Technologie zu einem entscheidenden Vorteil f\u00fcr Unternehmen in verschiedenen Sektoren entwickelt. Einem Bericht von Bloomberg Intelligence zufolge wurde der globale Markt f\u00fcr generative KI im Jahr 2023 auf etwa 40 Milliarden USD gesch\u00e4tzt, was einer Verzehnfachung seit 2020 entspricht. Es wird prognostiziert, dass er bis 2032 auf einen Markt von 1,3 Billionen USD anwachsen wird, mit einer voraussichtlichen j\u00e4hrlichen Wachstumsrate von 42%<\/a>. In \u00e4hnlicher Weise sch\u00e4tzt Fortune Business Insights, dass der globale GenAI-Markt bis 2032 ~USD 1 Billion erreichen wird, mit einer j\u00e4hrlichen Rate von 40% von seinem derzeitigen Wert von ~USD 43 Milliarden wachsen<\/a>.<\/p>\n<\/div> NVIDIA und Open AI, die oft als Aush\u00e4ngeschilder der KI angesehen werden - NVIDIA mit seinen Computerchips und Open AI mit seinen KI-Modellen und -L\u00f6sungen - haben einen starken Anstieg ihrer Bewertungen erlebt. NVIDIA wurde im Juni 2022 mit ~USD 400 Milliarden bewertet, ~USD 1 Billion im Juni 2023, und ~3 Billionen im Juni 2024<\/a>. OpenAI hat in seiner j\u00fcngsten Finanzierungsrunde seine Bewertung auf 157 Milliarden US-Dollar mehr als vervierfacht, Anstieg von 29 Milliarden USD im Jahr 2023<\/a>. Zu den Investoren, die diese Unternehmen unterst\u00fctzen, geh\u00f6ren nicht nur VCs, sondern auch gro\u00dfe Branchenakteure wie Microsoft und NVIDIA.<\/p>\n<\/div> Diese Bewertungen verdeutlichen den rasanten Anstieg des Vertrauens in GenAI. Die Akteure sind begierig darauf, sich einen Anteil an dem zu sichern, was mittelfristig zu einer Multi-Billionen-Dollar-Industrie werden k\u00f6nnte. GenAI wurde als das \u201cn\u00e4chste gro\u00dfe Ding nach dem Internet\u201d bezeichnet.<\/p>\n<\/div> Ist GenAI nur ein euphorischer \u201cHype\u201d? Seit dem Platzen der Dot-Com-Blase in den 2000er Jahren sind Anleger bei aufstrebenden Technologien vorsichtig geworden - und das zu Recht, denn die meisten dieser Technologien haben sich nicht bew\u00e4hrt. Ist der derzeitige Enthusiasmus um GenAI also nur ein weiterer \u201cHype\u201d oder steckt hinter dem rasanten Wachstum echte \u201cSubstanz\u201d?<\/p>\n<\/div> Um dies zu untersuchen, k\u00f6nnen wir uns die Aktie von NVIDIA ansehen, einem der Vorzeigekinder der KI mit seinen Computerchips, und sie mit der Bewertung von CISCO w\u00e4hrend der Internetblase Anfang der 2000er Jahre vergleichen.<\/p>\n<\/div> Abbildung 1: Forward P\/E Multiple von Cisco (links, w\u00e4hrend der Dot-Com-Blase) und NVIDIA (rechts, Ende Juni 2024)<\/a><\/em><\/p>\n<\/div> Der obige Vergleich deutet darauf hin, dass KI keine Blase ist. Anders als bei der Dot-Com-Blase der 2000er Jahre steht hinter dem Wachstum Substanz: Der Aufstieg von Cisco in den sp\u00e4ten 1990er und fr\u00fchen 2000er Jahren wurde in erster Linie durch die Ausweitung der Multiplikatoren getrieben, w\u00e4hrend das Wachstum von NVIDIA durch starke Umsatz- und Gewinnsteigerungen und nicht durch einen Anstieg der Bewertungsmultiplikatoren aufgrund irrationaler Euphorie angetrieben wird.<\/p>\n<\/div> Vor nicht allzu langer Zeit, im Jahr 2007, \u00fcberraschte Apple die Wall Street mit der Einf\u00fchrung des iPhone. Die Gewinne des Unternehmens stiegen, w\u00e4hrend das KGV unver\u00e4ndert blieb. Heute ist Apple das wertvollste Unternehmen der Welt. Dies ist ein weiterer Beweis daf\u00fcr, dass hinter dem steilen Wachstum ein echter Verdienst steckt, und es unterstreicht die Substanz, die das Potenzial der KI unterst\u00fctzt.<\/p>\n<\/div> Au\u00dferdem hat es in der (wenn auch kurzen) Geschichte der Technologie noch nie eine Technologie gegeben, in die alle Top 7-8 Tech-Unternehmen, einschlie\u00dflich der FAANGs, Millionen von Dollar investiert haben, au\u00dfer in GenAI!<\/p>\n<\/div> Nachdem wir nun festgestellt haben, dass Generative KI nicht nur ein \u201cHype\u201d ist, lassen Sie uns den Teil mit dem \u201cSterben\u201d angehen.<\/p>\n<\/div> Einige reports vermuten, dass das Interesse an GenAI nach der anf\u00e4nglichen Begeisterung nachl\u00e4sst. Gartner verfolgt die Entwicklung aufstrebender Technologien \u00fcber ihren gesamten Lebenszyklus hinweg in seinem renommierten \u201cHype Cycle for Emerging Technologies\u201d, der als anerkannter Ma\u00dfstab f\u00fcr die Messung des Hypes um neue Technologien dient. In den letzten 20 Jahren wurden mehr als 200 einzigartige Technologien in dieser Analyse erfasst. Dem Hype Cycle zufolge folgen Technologien in der Regel einer Reifekurve, die f\u00fcnf Phasen durchl\u00e4uft: Innovationsausl\u00f6ser, H\u00f6hepunkt der aufgebl\u00e4hten Erwartungen, Tiefpunkt der Desillusionierung, Anstieg der Erleuchtung und Plateau der Produktivit\u00e4t.<\/p>\n<\/div> Der Bericht 2024 weist darauf hin, dass GenAI wahrscheinlich eintritt oder bereits eingetreten ist, die Phase \u201cTal der Entt\u00e4uschung\u201d.<\/a>. Diese Phase ist durch ein nachlassendes Interesse gekennzeichnet, da Experimente und Implementierungen die Erwartungen nicht erf\u00fcllen. In dieser Phase k\u00f6nnen die Hersteller der Technologie Schwierigkeiten haben oder scheitern, und Investitionen werden nur dann fortgesetzt, wenn die \u00fcberlebenden Anbieter ihre Produkte zur Zufriedenheit der fr\u00fchen Anwender verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article> Abbildung 2: Gartner Hype Cycle f\u00fcr aufkommende Technologien - August 2023 (links) und August 2024 (rechts)<\/a><\/em><\/p>\n<\/div> data zeigt jedoch, dass das Interesse und die Akzeptanz von GenAI robust bleiben. Laut einer McKinsey-Umfrage<\/a>, geben 65% der Befragten an, dass ihre Unternehmen regelm\u00e4\u00dfig GenAI einsetzen, fast doppelt so viele wie bei der gleichen Umfrage im letzten Jahr.<\/p>\n<\/div> Der Einsatz von KI in den Unternehmen der Befragten lag in den letzten Jahren bei 50%, ist aber nun auf 72% im Jahr 2024 gestiegen.<\/p>\n<\/div> Dieser Trend zur Einf\u00fchrung ist global. Im Jahr 2023 hat die Umfrage ergeben, dass der Einsatz von KI noch in keiner Region 66% erreicht hat. Im Jahr 2024 geben jedoch mehr als 66% der Befragten in fast allen Regionen an, dass ihre Unternehmen KI in ihren Gesch\u00e4ftsaktivit\u00e4ten einsetzen.<\/p>\n<\/div> Dar\u00fcber hinaus setzen Unternehmen KI jetzt in mehr Bereichen ihres Gesch\u00e4fts ein. 50% der Befragten geben an, dass ihr Unternehmen KI in zwei oder mehr Gesch\u00e4ftsbereichen einsetzt, gegen\u00fcber weniger als 33% der Befragten im Jahr 2023.<\/p>\n<\/div> Es gibt auch aufregende neue Produkte und Modelle, die auf den Markt kommen. GPT-4 hat bemerkenswerte F\u00e4higkeiten bewiesen, darunter fortgeschrittenes logisches Denken, Probleml\u00f6sung und kreatives Schreiben. Es gibt immer mehr Hinweise darauf, dass GenAI sich der K\u00fcnstlichen Allgemeinen Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) n\u00e4hert - Maschinen mit menschen\u00e4hnlicher Intelligenz, die in der Lage sind, jede intellektuelle Aufgabe zu erlernen - und GPT-4 gilt als das Modell, das diesem Ziel am n\u00e4chsten kommt. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen neue Open-Source-Bildmodelle wie Flux und Stable Diffusion XL sehr detaillierte und realistische Bilder erstellen, selbst bei komplexen Eingabeaufforderungen.<\/p>\n<\/div> Der CEO von Anthropic glaubt, dass AGI bis 2026 erreicht sein wird<\/a>. Elon Musk sieht das \u00e4hnlich und meint, dass die KI die menschliche Intelligenz zum gleichen Zeitpunkt \u00fcbertreffen wird. Mark Zuckerberg hat auch gesagt, dass \u201cSelbst wenn der Fortschritt bei den Basismodellen jetzt zum Stillstand k\u00e4me, was ich nicht glaube, h\u00e4tten wir noch f\u00fcnf Jahre Zeit f\u00fcr Produktinnovationen, um herauszufinden, wie wir alle bisher erzielten Fortschritte am effektivsten nutzen k\u00f6nnen.<\/a>\u201c.<\/p>\n<\/div> Es gibt viele sichtbare Anzeichen f\u00fcr Fortschritte bei dieser Transformation, wobei verschiedene Produkte bereits eine hohe Akzeptanz und Produkt-Markt-Fit aufweisen. Die quelloffenen Llama-Modelle von Meta wurden bis heute 350 Millionen Mal heruntergeladen, 10x mehr Downloads als im August 2024<\/a>. Die monatliche Nutzung (Token-Volumen) von Llama hat sich von Januar bis Juli 2024 verzehnfacht. Co-Pilot, angetrieben durch GenAI, ist das am schnellsten wachsende Produkt f\u00fcr GitHub, das Berichten zufolge 40% des Wachstums ausmacht und Hunderte von Millionen an Einnahmen generiert, obwohl es erst im Oktober 2021 ver\u00f6ffentlicht wurde. Viele Unternehmen steigern ihren Umsatz oder senken ihre Kosten mit Hilfe von GenAI-Produkten. Photoroom zum Beispiel erreichte im M\u00e4rz 2024 einen ARR von 65 Mio. USD, was einem Anstieg von 195% im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Das Unternehmen nutzt GenAI, um Bilder f\u00fcr E-Commerce-Unternehmen zu erstellen, obwohl einige Kritiker behaupten, dass GenAI f\u00fcr ernsthafte Anwendungen unn\u00f6tig ist. Auch Klarna macht gro\u00dfe Fortschritte mit KI - 66% seiner Kundenanfragen werden jetzt von KI bearbeitet, was der Arbeit von 700 Vollzeitagenten entspricht, was zu Kosteneinsparungen in H\u00f6he von ~USD 40 Millionen f\u00fchrt<\/a>. Im Marketing setzt Klarna KI f\u00fcr Aufgaben wie Bilderstellung und \u00dcbersetzung ein, was zu Kosteneinsparungen von 37% oder etwa 10 Millionen USD pro Jahr f\u00fchrt.<\/a>!<\/p>\n<\/div> Es wird viel in den Ausbau der KI-F\u00e4higkeiten und der Infrastruktur investiert. Tech-Giganten wie Google, Microsoft und andere geben jedes Quartal \u00fcber 50 Milliarden USD f\u00fcr digitale Infrastrukturen aus.<\/a>, einschlie\u00dflich Grafikprozessoren f\u00fcr KI, ohne dass eine kurzfristige Abschw\u00e4chung zu erwarten ist.<\/p>\n<\/div> Glauben Sie, dass der KI-Zug bei all diesen Aktivit\u00e4ten langsamer wird oder an Schwung verliert?<\/p>\n<\/div> OpenAI sah sich k\u00fcrzlich einer Kontroverse ausgesetzt, die durch die pl\u00f6tzlichen Abg\u00e4nge und schnellen Neueinstellungen von Schl\u00fcsselpersonen, darunter CEO Sam Altman, Chief Scientist Ilya Sutskever und Senior Researcher Jan Leike, gekennzeichnet war. Unstimmigkeiten \u00fcber die Ausrichtung des Unternehmens, insbesondere in Bezug auf die Sicherheit von KI, die ethische Verwendung von data (z.B. die Verwendung von urheberrechtlich gesch\u00fctztem und sensiblem data zum Trainieren von Modellen) und die Sorge, dass kommerzielle Interessen Vorrang vor ethischen Erw\u00e4gungen haben k\u00f6nnten, haben sowohl interne als auch \u00f6ffentliche Debatten ausgel\u00f6st.<\/p>\n<\/div> Um die Bedenken hinsichtlich ethischer KI-Praktiken auszur\u00e4umen, haben Unternehmen begonnen, offizielle Lizenzvereinbarungen und Partnerschaften mit data platforms einzugehen. So hat Reddit beispielsweise eine Lizenzvereinbarung mit Google geschlossen, um Zugang zu seinen nutzergenerierten Inhalten f\u00fcr KI-Trainingszwecke zu erhalten. In \u00e4hnlicher Weise ist Shutterstock eine Partnerschaft mit mehreren gro\u00dfen Technologieunternehmen eingegangen, darunter Meta, OpenAI, Amazon und Apple, um seine umfangreiche Bibliothek von Bildern und Videos f\u00fcr das KI-Training zu lizenzieren. Au\u00dferdem hat Reuters seine Nachrichteninhalte an KI-Unternehmen lizenziert, um deren Modelle zu trainieren.<\/p>\n<\/div> Es besteht jedoch nach wie vor die Sorge, dass KI-Modelle je nach dem data, auf dem sie trainiert wurden, voreingenommen und diskriminierend sein k\u00f6nnten. Wie Andrew Ng, ein Pionier auf dem Gebiet der KI, sagt: \u201cKI ist nur so unvoreingenommen wie das data, auf dem sie trainiert wird. Wenn wir sie mit verzerrten data f\u00fcttern, erhalten wir verzerrte Ergebnisse.\u201d Das EU-KI-Gesetz und \u00e4hnliche Verordnungen zielen zwar darauf ab, die ethische Entwicklung und Nutzung von KI sicherzustellen, stehen aber vor der Herausforderung, Innovation und Kontrolle in Einklang zu bringen. Einerseits f\u00f6rdern sie Transparenz, Rechenschaftspflicht und Risikominderung und helfen so, Vertrauen in KI-Technologien aufzubauen. Auf der anderen Seite k\u00f6nnten diese Vorschriften die Innovation hemmen, insbesondere in Bereichen, in denen klare Regeln schwer zu definieren sind, und den Unternehmen, insbesondere kleineren, einen erheblichen Befolgungsaufwand aufb\u00fcrden.<\/p>\n<\/div> Zus\u00e4tzlich zu diesen Bedenken gibt es erhebliche technische Herausforderungen im Zusammenhang mit KI. Es wird zwar viel in die KI-Infrastruktur investiert, aber die Aufrechterhaltung der f\u00fcr diese Systeme erforderlichen Rechenleistung verbraucht viel Energie. Zum Beispiel verbraucht das Training eines Modells wie GPT-3 etwa 1.300 MWh Strom, genug, um 130 US-Haushalte ein Jahr lang zu versorgen. Eine einzige ChatGPT-Anfrage verbraucht 2,9 Wattstunden, was deutlich mehr ist als die 0,3 Wattstunden, die eine Google-Suche verbraucht. Wenn ChatGPT alle 9 Milliarden t\u00e4glichen Google-Suchanfragen bearbeiten w\u00fcrde, w\u00fcrde der j\u00e4hrliche Strombedarf um 10 Terawattstunden steigen, was dem gesamten j\u00e4hrlichen Stromverbrauch von 1,5 Millionen EU-Einwohnern entspricht.<\/a>. Die IEA sch\u00e4tzt, dass sich der Energiebedarf f\u00fcr KI und verwandte Technologien bis 2026 verdoppeln und damit ein Niveau erreichen k\u00f6nnte, das mit dem gesamten j\u00e4hrlichen Stromverbrauch Japans vergleichbar ist. F\u00fcr weitere KI-Modelle werden auch gr\u00f6\u00dfere GPU-Farmen, fortschrittlichere Modelle und immer gr\u00f6\u00dfere Mengen an data zur Verarbeitung ben\u00f6tigt.<\/p>\n<\/div> Rund 75% der globalen CEOs halten KI-F\u00fchrung f\u00fcr unerl\u00e4sslich, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten<\/a>. In der Tat sind etwa 64% der CEOs bereit, gr\u00f6\u00dfere Risiken einzugehen als ihre Konkurrenten, um nicht ins Hintertreffen zu geraten. W\u00e4hrend die Tech-Giganten offensichtlich den Weg vorgeben, haben auch Wirtschaftsf\u00fchrer aus dem Nicht-Tech-Sektor die Bedeutung der Integration von KI in den Arbeitsplatz hervorgehoben.<\/p>\n<\/div> Andrew Witty, ehemaliger CEO von GlaxoSmithKline, sagte: \u201cKI hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, von der Arzneimittelforschung bis zur personalisierten Medizin. Sie kann uns helfen, die Entwicklung neuer Behandlungen zu beschleunigen und die Ergebnisse f\u00fcr die Patienten zu verbessern.\u201d<\/p>\n<\/div> Doug McMillon, CEO von Walmart, sagte: \u201cKI transformiert den Einzelhandel. Sie hilft uns, unsere Lieferkette zu optimieren, das Einkaufserlebnis zu personalisieren und den Kundenservice zu verbessern.\u201d<\/p>\n<\/div> Mary Barra, CEO von General Motors, sagte: \u201cKI ist ein wichtiger Motor f\u00fcr Innovationen in der Automobilindustrie. Sie erm\u00f6glicht es uns, selbstfahrende Autos zu entwickeln, die Fahrzeugsicherheit zu erh\u00f6hen und das Fahrerlebnis insgesamt zu verbessern.\u201d<\/p>\n<\/div> Es gibt so viele solcher Beispiele in verschiedenen Sektoren, die die Begeisterung und die M\u00f6glichkeiten widerspiegeln, die GenAI bei den F\u00fchrungskr\u00e4ften ausgel\u00f6st hat. Die Innovation in diesem Bereich floriert - es werden st\u00e4ndig neue Modelle entwickelt und auf den Markt gebracht, wie z.B. LLaMA und Mistral von Meta. Dar\u00fcber hinaus entstehen Unternehmen, die diese Modelle nicht nur entwickeln, sondern auch die darauf aufbauenden Dienstleistungen bereitstellen und anbieten. Beispiele wie Photoroom, Greenlite und Permitflow sind nur einige dieser Unternehmungen. 2015 hatte allein Google \u00fcber 2.700 aktive KI-Projekte<\/a>.<\/p>\n<\/div> Die Integration von KI in Ihre Gesch\u00e4ftsprozesse bietet einen signifikanten First-Mover-Vorteil und weitere Vorteile. KI kann die Entscheidungsfindung erheblich verbessern. Laut einer Gartner-Umfrage haben Unternehmen, die KI einsetzen, eine Verringerung der Entscheidungsfehler um 37% erfahren. Sie kann auch die betriebliche Effizienz verbessern. Untersuchungen von Accenture zeigen, dass KI das Potenzial hat, die Produktivit\u00e4t der Mitarbeiter um bis zu 40% zu steigern, und Unternehmen wie Klara sparen durch KI bereits ~USD 50 Millionen j\u00e4hrlich. Au\u00dferdem kann KI das Kundenerlebnis ver\u00e4ndern<\/a>. Laut einer Analyse von McKinsey und WEF wird erwartet, dass GenAI bis 2040 j\u00e4hrlich zwischen 2,6 Billionen und 4,4 Billionen USD zur Weltwirtschaft beitragen wird. Dies stellt eine betr\u00e4chtliche Chance dar, und es ist f\u00fcr Unternehmen entscheidend, sich so zu positionieren, dass sie einen Anteil an diesem entstehenden Wert f\u00fcr sich beanspruchen k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>Ist dies nur ein \u201cHype\u201d?<\/h2><\/div>
<\/span><\/div>Ist der Hype \u201cgestorben\u201d?<\/h2><\/div>
Dies ist ein klassischer Fall von Wahrnehmung und Realit\u00e4t!<\/h3><\/div>
<\/span><\/div><\/div><\/div><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>Aber es ist nicht alles rosig!<\/h2><\/div>
Warum ist jetzt die beste Zeit zum Bauen?<\/h2><\/div>