Zentrale Erkenntnisse:
- Das rasante Tempo und Ausmaß der KI-Entwicklung stellt die Arbeitsweise von Regierungen und Unternehmen vor Herausforderungen und vergrößert die Streuung zwischen echten Nutznießern, übertriebenen Gewinnern und gefährdeten Verlierern in allen Sektoren.
- Regulierung, Sicherheit und Abhängigkeit beeinflussen zunehmend das Beschaffungswesen, die Preissetzungsmacht und die Kapitalflüsse und schaffen so sowohl dauerhafte Vorteile als auch versteckte Risiken für Unternehmen.
- Flexible Long/Short-Absolute-Return-Strategien sind gut geeignet, um Fehlbewertungen zu bewältigen, indem sie widerstandsfähige Unternehmen unterstützen und gleichzeitig den Hype in einer ungleichmäßigen, auf KI basierenden Landschaft herausfordern.
Vor Kurzem ergab sich für uns die Gelegenheit, im Rahmen eines Abendessens mit zwei ausgewiesenen Experten an der Schnittstelle von Cybersicherheit, Geopolitik und Politik einen vertiefenden Austausch zu führen. Anlass war eine Kundenveranstaltung von Janus Henderson zum Thema „Künstliche Intelligenz (KI)“ und deren Auswirkungen auf die heutigen Märkte.
Aus der Perspektive von Absolute-Return-Investoren waren bei der Diskussion vor allem zwei Dinge interessant: In welche Richtung werden sich KI-Innovationen entwickeln und wie werden sie die Wettbewerbsdynamiken, die Kapitalallokation und die Risiken in verschiedenen Sektoren verändern? KI ist längst über eine eng gefasste Technologielinse hinausgewachsen und zu einer strategischen Kraft geworden. Sie beeinflusst, wie Staaten agieren, wie Unternehmen Vorteile aufbauen und verteidigen und macht Bereiche deutlich, in denen die Märkte Mühe haben, mit dem rasanten Wandel Schritt zu halten.
Auch wenn die Investitionen in KI-bezogene Infrastruktur stark angestiegen sind und die „MAG7“-Technologiekonzerne bis 2026 voraussichtlich über 680 Mrd. US-Dollar in die Entwicklung und Infrastruktur von KI investieren werden, bleiben hinter diesen Schlagzeilen einige zentrale Fragen bestehen. Sie sind grundlegend dafür, wie sich die Geschichte der KI in den kommenden Jahren entfalten könnte. Wer kontrolliert diese Systeme? Wer wird damit beauftragt, sie zu betreiben? Und wie schaffen neue Formen technologischer Abhängigkeit Chancen und Risiken – sowohl auf der Long- als auch auf der Short-Seite – für Anleger?
Die neue Ära der KI-Geopolitik
Eine unserer wichtigsten Erkenntnisse war, wie stark der geopolitische Wettbewerb die Landschaft der künstlichen Intelligenz prägt. Insbesondere die Spannungen zwischen den USA und China haben sich zu einem entscheidenden Faktor für die globale Technologie-Landschaft entwickelt. Sie beeinflussen aktiv, wer was, wo und zu welchen Kosten bauen kann.
Es ist hilfreich, zu unterscheiden, in welchen Bereichen KI bereits sehr gut funktioniert und in welchen sie noch an ihre Grenzen stößt. Heute arbeitet KI äußerst effektiv in der „geschlossenen“ Welt der Software, Datenanalyse, Programmierung und digitalen Workflows. In der „physischen“ Welt – beispielsweise in der Robotik, bei autonomen Fahrzeugen oder bei Entscheidungen in der realen Umgebung – ist sie hingegen deutlich weniger verlässlich.
Für Anleger ist diese Unterscheidung wichtig, da sie Aufschluss darüber gibt, in welchen Bereichen die Disruption am schnellsten eintreten wird. In Bereichen, in denen Software eine große Rolle spielt, ist der Wettbewerb durch die Einführung verschiedener neuer KI-Tools schon spürbar. In physischen Industrien sind die Effekte hingegen bislang langsamer und ungleichmäßiger spürbar. Dies ist eher auf Regulierung oder gesellschaftliche Sicherheitsbedenken als auf die KI-Fähigkeiten selbst zurückzuführen.
Nun rückt die Politik in den Mittelpunkt: Sie prägt Geschäftsmodelle und Kapitalallokation und wird dabei von zahlreichen Faktoren beeinflusst – von Exportkontrollen und Subventionen über Industriepolitik bis hin zu Abhängigkeiten vom Ausland. Zwar können Beschränkungen beim Zugang zu fortschrittlichen Chips den Fortschritt in manchen Regionen verlangsamen, aber nicht vollständig stoppen. In der Praxis verändern sie lediglich den eingeschlagenen Weg und eröffnen die Möglichkeit für innovative Umgehungslösungen.
Zugleich wird deutlich, dass unterschiedliche Philosophien am Werk sind. In den USA dominiert weiterhin der „Model first“-Ansatz: Zunächst wird die fortschrittlichste KI entwickelt und anschließend die Monetarisierung geklärt. In China verfolgt man dagegen den „Deployment first“-Ansatz: KI wird als Versorgungsleistung begriffen, in großem Maßstab ausgerollt und schnell iteriert, um die Kosten zu senken und kommerzielle Märkte zu durchdringen.
Beide Ansätze haben unterschiedliche Stärken und Schwächen, doch beide Systeme stoßen auf bindende Restriktionen. In den USA sind es Infrastrukturengpässe: Die Stromnetze, Genehmigungsprozesse und die Wasserversorgung kommen mit der durch den Ausbau von Rechenzentren entstehenden Nachfrage kaum hinterher. In China bleibt der Zugang zu fortschrittlicher Rechenhardware ein Hemmnis – sowohl für die Weiterentwicklung als auch für den breiten Rollout. In China stellt der Zugang zu fortschrittlicher Computerhardware nach wie vor ein Hindernis sowohl für die Entwicklung als auch die Einführung dar.
Tech-Stacks als Strategie – warum KI kein einzelner Trade ist
Eine weitere wichtige Erkenntnis war der Perspektivwechsel hin zu „Tech-Stacks“ statt zu einzelnen Unternehmen oder Produkten. Die Märkte haben KI oft als einen einzigen Trade behandelt, während Investoren gleichzeitig in die sichtbarsten Chancen drängten. Doch KI ist ein mehrschichtiges System, das sich von der physischen Infrastruktur an der Basis bis hin zu Anwendungen und Services an der Spitze erstreckt.
Am unteren Ende des Stacks stehen Energie, Fläche, Kühlung und Rechenzentren. Darüber folgen Netzwerke, Halbleiter, Cloud-Plattformen und Daten, bevor die Distribution schließlich in reale Produkte und Dienstleistungen mündet. Wettbewerb, Margen und Engpässe sehen auf jeder Ebene anders aus. Die nachhaltigsten Chancen – oder jene Bereiche, die am stärksten von KI betroffen sein könnten – sind nicht unbedingt die sichtbarsten.
Gleichzeitig kann der Wettbewerb innerhalb eines Stacks sehr intensiv sein. Wo Technologie zur Kommodität wird oder stark subventioniert ist, können Margen sehr schnell wegkonkurriert werden. Zu verstehen, wo Wertschöpfung haften bleibt und wo sie abrutscht, wird immer wichtiger. Das Lernen über Feedback-Schleifen und das Senken von Kosten kann ebenso entscheidend sein wie technische Brillanz. In manchen Märkten können Lösungen, die „gut genug“ oder „günstig genug“ sind, teure und/oder langsam ausrollbare „Best-in-Class“-Technologien verdrängen.
KI ist nicht mehr ein einzelner Trade: Vertrauen, Geopolitik und Technologieentscheidungen fragmentieren die Märkte und vergrößern die Kluft zwischen Gewinnern und Verlierern.
Luke Newman, Portfoliomanager
Wie wichtig Vertrauen in die KI ist und warum sie so fragil ist
Vertrauen mag abstrakt klingen, doch bei KI ist es zunehmend entscheidend. In sensiblen Bereichen wie Finanzen, Identität und Datensicherheit ist Vertrauen bereits grundlegend und beeinflusst Beschaffungsentscheidungen, regulatorische Genehmigungen sowie die Akzeptanz durch Kunden direkt.
Je stärker KI in kritische Systeme eingebettet wird, desto mehr prägt Vertrauen auch die Gestaltung von Unternehmens- und Regierungspolitik in Bezug auf Risiko, Gerichtsbarkeit, Regulierung und Abhängigkeiten – unter Berücksichtigung der möglichen Tragweite. Auch wenn diese Fragmentierung aus rein ökonomischer Sicht ineffizient ist (duplizierte Systeme, überlappende Lieferketten, höhere Kosten), kann sie dennoch eine rationale Antwort sein, wenn Resilienz und strategische Autonomie zählen.
Sicherheit steht im Zentrum dieser Dynamik. Fortschrittliche KI-Systeme können Schwachstellen schneller identifizieren als Menschen. Dadurch erhöht sich die Wahrscheinlichkeit von Schreckmomenten, Beinahe-Vorfällen und einer intensiveren Prüfung der Systemresilienz. Gleichzeitig können sie Anpassung und Abwehr beschleunigen. Initiativen wie Project Glasswing, bei dem Anthropic Regierungsbehörden und ausgewählten Organisationen frühen Zugang zu seinen Claude-KI-Modellen (Mythos) ermöglicht hat, sollen das Vertrauen stärken – unter anderem durch die Verbesserung der Cybersicherheit und die Unterstützung der Einführung im öffentlichen Sektor.
Dies hilft zu erklären, warum Regierungen zunehmend bereit sind, für vertrauenswürdige Technologie mehr zu bezahlen, selbst wenn günstigere Alternativen existieren. Vertrauen ist zu einer Zugangshürde geworden. Frankreichs Entscheidung, Windows durch Linux zu ersetzen, veranschaulicht, wie technologische Abhängigkeit inzwischen als greifbares Risiko betrachtet wird. Wie Unternehmen und Staaten darauf reagieren – durch Ausrichtung, Politik oder Regulierung – dürfte eine wichtige Rolle dabei spielen, Kapitalflüsse zu lenken und die Dauerhaftigkeit von Wettbewerbsvorteilen zu bestimmen.
Die Geschwindigkeit des Wandels ist außergewöhnlich. Wie können wir also das Potenzial messen oder beurteilen, ob ein Unternehmen reif für eine KI-Disruption ist?
- Es gibt Hinweise darauf, dass KI das Umsatzwachstum beschleunigt, messbare Kosteneinsparungen liefert oder eine nachhaltige Margenverbesserung ermöglicht.
- Das Vorhandensein von „Burggräben“ (Moats), die ein Unternehmen potenziell vor den Auswirkungen von KI schützen können. Beispiele hierfür sind einzigartige Fähigkeiten, langfristige Verträge, Datenvorteile, glaubwürdige Sicherheitsnachweise, hohe Wechselkosten oder bestehende, vertrauensbasierte Kundenbeziehungen.
- Maßnahmen zum Management regulatorischer Risiken (z. B. Beschaffungsstandards, Gesetzgebung oder Compliance-Anforderungen), die das Geschäftsmodell gegen KI-getriebenen Wettbewerb abschirmen können.
Auswirkungen auf Investoren
Der KI-Superzyklus treibt die Märkte seit 2023 an. Dieser Trend wurde jedoch häufig zu binär betrachtet. Es wird in die offensichtlichen KI-Gewinner investiert und davon ausgegangen, dass heutige Marktführer die Nachfrage von morgen automatisch monetarisieren werden. Tatsächlich wird die Bandbreite möglicher Ergebnisse jedoch größer. Einige Unternehmen erweisen sich als dauerhafte Profiteure, während andere schneller (oder langsamer) als erwartet disintermediiert werden. In einem solchen Umfeld können Absolute-Return-Strategien, die in einem flexiblen Rahmen Long- und Short-Investments kombinieren, einen Mehrwert schaffen, indem sie auf Gewinner und Verlierer der KI setzen.
Die nachhaltigsten Chancen – oder jene Bereiche, die am stärksten von KI betroffen sein könnten – sind nicht unbedingt die sichtbarsten.
Ben Wallace, Portfoliomanager
Entscheidend ist, KI-Narrative von Investment-Realitäten zu trennen. Auf der Long-Seite blicken wir über überfüllte Storylines hinaus und identifizieren beständige Chancen in der Infrastruktur, die das KI-Wachstum trägt, sowie bei weniger beachteten Profiteuren, bei denen KI die Produktivität steigert, die Kosten drückt und die Margen ausweitet. Diese Unternehmen müssen keine KI-Leader sein, können aber netto profitieren, wenn KI in Dienstleistungen und Industrie zu einer stillen Kraft der Disinflation wird.
Auf der Short-Seite richten wir den Blick auf Bereiche, in denen Bewertungen bereits eine perfekte Umsetzung unterstellen, Monetarisierungspfade unklar bleiben oder Wettbewerbsvorteile erodieren. Wenn KI das Tempo der Disruption erhöht, können Märkte ineffizient werden, wodurch Fehlbewertungen entstehen. Diese können von beweglicheren Investoren oder solchen, die über den Konsens der Masse hinausblicken, genutzt werden.
Da Vertrauen und Technologieentscheidungen die KI-Landschaft neu formen, dürften Renditen eher Selektivität als schlichten Optimismus belohnen. Dies ist ein Umfeld, in dem Absolute-Return-Aktienstrategien ihre Stärken ausspielen können. Sie navigieren die zunehmende Marktdispersion, indem sie sowohl Long- als auch Short-Positionen eingehen, und verfügen über die Flexibilität, sich an ein sich wandelndes Umfeld anzupassen. KI wird nicht alle Boote gleichermaßen anheben. Wenn Vertrauen, Regulierung und Tech-Stacks die Märkte fragmentieren, könnten die größten Chancen für Investoren darin liegen, echte Profiteure von überzeichneten Perspektiven zu unterscheiden.
Absolute-Return-Investitionen: Eine Art von Anlagestrategie, die darauf abzielt, im Laufe der Zeit eine positive Rendite zu erzielen, unabhängig von den Marktbedingungen oder der Richtung der Finanzmärkte, in der Regel mit einem geringen Maß an Volatilität. Bitte beachten Sie, dass positive (oder Absolute Return) nicht garantiert sind.
Kapitalallokation: Die strategische Aufteilung der Aufteilung von Geld auf verschiedene Anlagen oder, im Falle von Unternehmen, bei der das Unternehmen seine finanziellen Ressourcen einsetzt, beispielsweise bei der Modernisierung von Ausrüstung, Forschung und Entwicklung, der Tilgung von Schulden oder der Rückzahlung von Kapital an die Aktionäre.
Disintermediationsrisiko: Das Risiko, dass Intermediärunternehmen in einer Lieferkette aus dem Prozess ausgeschlossen werden.
Streuung: Das Ausmaß, in dem eine Verteilung von Datenpunkten gedehnt oder gestaucht wird. Wenn sich die Datenpunkte um einen bestimmten value gruppieren, ist die Streuung gering, während sie hoch ist, wenn sie stärker verstreut sind. Beispielsweise misst die Streuung bei Aktien die Renditespanne einer Gruppe von Aktien. Eine höhere Streuung bedeutet, dass die Aktienrenditen breiter auf beiden Seiten der Benchmark gestreut sind, was Möglichkeiten für Stockpicker schafft, eine bessere Performance zu erzielen, indem sie die Gewinner auswählen und die Verlierer meiden.
Long/Short-Anlagen: Ein Portfolio, das sowohl in Long- als auch in Short-Positionen investieren kann. Die Absicht besteht darin, von der Kombination aus Long-Positionen in Vermögenswerten, bei denen ein Wertanstieg erwartet wird, und Short-Positionen in Vermögenswerten, bei denen ein Wertverlust erwartet wird, zu profitieren. Diese Art von Anlagestrategie hat das Potenzial, unabhängig von den Entwicklungen am Gesamtmarkt Renditen zu erzielen, wobei diese jedoch nicht garantiert sind.
Long-Position: Ein Wertpapier, das mit der Absicht gekauft wird, es über einen langen Zeitraum zu halten, in der Erwartung, dass es an Wert gewinnt.
Magnificent Seven (MAG 7): Der Begriff „Magnificent Seven“ bezieht sich auf die sieben großen Technologieaktien – Apple, Microsoft, Nvidia, Amazon, Tesla, Alphabet und Meta –, die die Märkte in den letzten Jahren dominiert haben.
Gewinnmarge: Der Betrag, um den der Umsatz eines Produkts oder einer Dienstleistung die Geschäfts- und Produktionskosten übersteigt.
Project Glasswing: Eine neue Initiative, die eine Gruppe von Tech-Giganten, darunter Apple, Anthropic, Google, Microsoft und NVIDIA, zusammenbringt, um die weltweit wichtigste Software zu sichern und dazu beizutragen, die Cybersicherheit für Regierungen und Unternehmen in einer Zukunft neu zu gestalten, in der KI KI-Modelle werden zunehmend in der Lage sein, Schwachstellen in Software zu finden und auszunutzen. Claude Mythos Preview ist ein System, das Partnern von Project Glasswing sowie Organisationen, die kritische Software-Infrastrukturen erstellen und warten, zur Verfügung gestellt wird, damit sie versuchen können, neue Iterationen von KI-Systemen zu identifizieren, sich vor ihnen zu schützen oder Risiken zu mindern, bevor sie auf den Markt kommen.
Leerverkauf: Fondsmanager verwenden diese Technik, um ihrer Meinung nach überbewertete Vermögenswerte zu leihen und dann zu verkaufen, um sie bei einem Preisrückgang zu einem niedrigeren Preis zurückzukaufen. Die Position profitiert, wenn das Wertpapier an Wert verliert.
Umsatzwachstum: Ein Anstieg der Bruttoeinnahmen oder -umsätze eines Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum, der als Indikator für das Geschäftswachstum verwendet wird.
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