"KI wird die nächste Phase der Geldanlage einläuten"

"Ungeahntes Wirtschaftswachstum"

Silicon-Valley-Kenner und Bestseller-Autor Dr. Mario Herger analysiert im Gespräch mit €uro am Sonntag, warum Künstliche Intelligenz kein kurzlebiges Hype-Thema ist, welchen Einfluss die Technologie auf die Geldanlage haben wird - und wie Investoren die aussichtsreichsten Unternehmen finden. 

Herr Dr. Herger, Sie beschäftigen sich in Ihrem neuen Buch „Kreative Intelligenz“ mit Künstlicher Intelligenz (KI), die Bücher schreibt, Bilder malt, künstliche Menschen simuliert und sogar kreativ ist. Haben Sie das Buch selbst geschrieben oder ChatGPT?

Woher wissen Sie, dass Mario Herger eine Person ist und kein Algorithmus?

Touché! Das bringt uns gleich zu einiger grundlegenden Befürchtung, die viele in Zusammenhang mit KI haben -nämlich ob wir Menschen ersetzbar sind. So sollen etwa laut Goldman Sachs weltweit bis zu 300 Millionen Jobs von KI betroffen sein. Jamie Dimon, CEO der US-Bank JPMorgan Chase, geht davon aus, dass KI unsere wöchentliche Arbeitszeit auf 3,5 Tage verkürzen wird – wenn das eintritt, was wären die wirtschaftlichen Implikationen?

Betroffen kann zwei Dinge heißen. Solche die vollständig ersetzt und somit überflüssig werden, wie schon früher das Telefonfräulein oder der Liftboy. Und dann solche, deren Aufgabenspektrum sich ändert. Setzte der Buchdrucker früher Bleilettern, so sitzt er heute vor dem Computer.  Auch die KI wird einige Jobs ersetzen, wie LKW- und Taxifahrer, aber auch Notare oder Wertpapierhändler, oder Übersetzer und Stimmtalente. Vor allem wird sie die Aufgabenprofile vieler Berufe ändern und ergänzen. Ein Rechtsanwalt wird keine Verträge mehr aufsetzen, das macht in Zukunft die KI. Architekten, Designer und Werber werden sehr viel rascher Entwürfe machen können und diese direkt mit den Kunden erstellen. 

Müssen wir also mit mehr Arbeitslosigkeit rechnen?

Dass wir weniger arbeiten werden und es zu mehr Arbeitslosigkeit kommen wird, sehe ich nicht so. In der Vergangenheit führte Automatisierung nicht unbedingt zu weniger Arbeit und erhöhter Arbeitslosigkeit, und wenn, dann nur vorübergehend. Es entstanden neue Berufe, die zur Bedienung und dem Betrieb der neuen Technologien notwendig geworden waren.

Welche Branchen und Sektoren werden von zunehmendem Einsatz von KI-Technologien besonders betreffen sein, im Positiven oder auch im Negativen?

Als Kriterium für bedrohte Berufe oder Aufgaben kann immer die Frage angelegt werden, ob diese eine Schnittstellenfunktion hat. Das Telefonfräulein war eine Schnittstelle. Das macht heute ein Computerchip. Ein Bankangestellter ist eine Schnittstelle bei Geldtransaktionen. Ein Liftboy eine Schnittstelle zwischen den Passagieren und dem Aufzug. Industrien und Berufe, die eine Schnittstellenfunktion ausüben, sind Kandidaten, durch die KI ersetzt zu werden. Rohstoff- und Wertpapierhändler, Finanzberater, Versicherungsvertreter, Notare und Grundbuchführer sind nur einige davon. Selbst Lehrer als Wissensvermittler können betroffen sein.

Ist der aktuelle Hype um KI-Technologie eine Blase, die in ein bis zwei Jahren platzen wird?

Ich bin immer vorsichtig mit dem Wort „Hype“. Es indiziert, dass wir uns nicht mit einem Thema beschäftigen müssen, weil es nur vorübergehend ist, nach dem bald wieder kein Hahn krähen wird. Dabei kann niemand mit Sicherheit sagen, ob es nicht doch bleibt. Ließ man sich allerdings durch das Wort „Hype“ einlullen und hat sich nicht damit befasst, dann verliert man wertvolle Zeit, wenn er sich doch als wesentlicher und bleibender Trend erweist.

Gehen Sie davon aus, dass wir es mit einem nachhaltigen Trend zu tun haben, der unseren Alltag und auch unsere Geldanlage grundlegend und dauerhaft verändern wird?

Anzeichen, dass es sich nicht nur um ein vorbeigehendes Modethema handelt, gibt es mehrere. Einerseits war da die Geschwindigkeit, mit der das Thema von der breiten Öffentlichkeit diskutiert und auch selbst gleich ausprobiert worden war. Andererseits zeigte sich, dass es sich nicht um eine Lösung handelt, die mühsam nach einem Problem sucht, wie wir das bei gehypten Themen wie Kryptowährungen, Blockchain oder dem Metaverse sehen. Viele fanden für sich persönlich und im Berufsleben gleich eine Anwendung für KI und finden immer mehr Einsatzzwecke. Die Stimmung gleicht dem ersten Auftreten von Internetbrowsern, die uns eine bislang vor allem den Experten zugängliche Technologie öffneten.

Welchen Einfluss trauen Sie KI-basierten Technologien und ein höherer Grad der Automatisierung auf Produktivität und BIP-Wachstum zu?

Wenn wir sehen, dass Softwareentwickler schon mit der heutigen KI um mindestens 50% produktiver sind, KI-gesteuerte autonome LKWs keine Ruhepausen einlegen müssen und Robotaxis bedeutend weniger Unfälle – und damit wirtschaftlichen Schaden - verursachen, autonome KI, die als KI-Assistent mir Stunden am Telefon erspart, wenn ich meine Reise umbuchen muss, wenn sie automatisiert Zusammenfassungen von Besprechungen, E-Mailkonversationen und hundertseitigen Dokumenten in Sekunden erledigt, dann sind nur mehr unserer Fantasie Grenzen gesetzt, wo KI noch helfen kann, uns den Alltag zu erleichtern.

Das klingt verlockend..

Denken wir dann an uns ein ganzes Leben lang begleitende KI-Assistenten, die uns ermöglichen, das volle kreative und schöpferische Potenzial jeder einzelnen Person auszuschöpfen, auch wenn diese in Regionen ohne Zugang zu guter Ausbildung leben, dann werden wir ein nicht für mögliche gehaltenes Wirtschaftswachstum bei gleichzeitig geringerem Ressourcenverbrauch erleben.

Welche weiteren Herausforderungen sehen Sie– werden etwa Daten, Traffic und Hardware, zu neuen Flaschenhälsen?

Heutige Flaschenhälse sind zuerst mal die Verfügbarkeit von Prozessoren. So ist die aktuelle Nachfrage nach GPUs zehnmal höher als geliefert werden kann. Finanzkräftige Unternehmen sind bereit, Unsummen dafür auszugeben und lassen damit Forschungseinrichtungen und Startups keine Chance. Es wird noch etwas dauern, bis das Angebot die Nachfrage befriedigen wird.

Welche Investmentchancen ergeben sich in diesem Bereich?

Zukünftige Flaschenhälse sind die Daten. Generative KIs wie ChatGPT werden besser, mit je mehr Daten sie trainiert worden sind. Es wird geschätzt, dass die KIs mit bis zu zehn Prozent der Internetdaten trainiert worden sind, aber dass in den nächsten Jahren diese an die Grenze der verfügbaren Daten stoßen werden. Zwar werden KIs selbst sehr viele Daten generieren, doch zeigt sich, dass diese für das Trainieren von KIs nicht so gut sind wie von Menschen geschaffene Daten. Die Variationen in von KI generierten Daten ist viel geringer als bei Menschen, und führen damit zu weniger robusten Ergebnissen.Unternehmen, denen es gelingt, schnelle Hardware und hohe Datenqualität zu produzieren, werden einen Vorteil haben.

Auf Länder-Ebene – wer ist hier schon besonders weit mit der gezielten Förderung und Nutzung von KI? Wo ordnen Sie Deutschland ein?

Während die USA die Fundamente für die KI legt und China einerseits zügig und dann doch wieder verhalten folgt – letzteres nicht zuletzt mit der Angst, was große Sprachmodelle so alles über Tabuthemen wie dem Massaker am Platz des Himmlischen Friedens von 1989 sagen könnten – sehe ich im deutschsprachigen Raum großes Interesse an der Integration in die industrielle Fertigung. Das scheint so ein natürliches Ziel mit dem geringsten Widerstand zu sein, da man dank der Angst vor der DSGVO Maschinenfertigungsdaten als sicheres Anwendungsgebiet von KI ansieht.

Was würden Sie Industrie und Politik empfehlen, damit die deutsche Wirtschaft nicht den Anschluss an die USA oder China verliert?

Trotz einiger interessanter Anwendungen, die Mercedes, Bosch, dm und andere zeigen, verlässt man sich in den meisten Fällen doch nur auf amerikanische KI-Systeme und nimmt dafür nur zögerlich Gelder in die Hand. Wir würden uns erwarten, dass heimische Technologiepowerhäuser wie SAP, Siemens oder Mercedes nicht ein paar Millionen Euro in die Hand nehmen, sondern Milliarden dafür ausgeben, sich voll darauf stürzen und eigene, international konkurrenzfähige KI-Modelle entwickeln. Dass die Bundesregierung wieder einmal genauso zögerlich vorgeht und nur Peanuts dafür ausgibt, überrascht angesichts der jahrelangen Versäumnisse beim Breitbandausbau und der Digitalisierung nicht mehr. Die Bedeutung wollte man damals schon nicht verstehen, und mit KI setzt sich diese Attitüde fort.

Was ist Ihr Apell an Politik und Wirtschaft?

Wir sollten uns viel mehr einbringen. Die vorwiegend amerikanischen KIs beinhalten vor allem US-amerikanische Daten mit den inhärenten Werten und Moralvorstellungen. Wir sollten ein massives Interesse haben, mit unseren eigenen Inhalten KIs zu trainieren. Und dazu muss Geld in die Hand genommen werden. Wenn wir wissen, dass für OpenAIs GPT-4 die Hardwarekosten bei 250 Millionen Dollar und die Trainingskosten bei etwa 63 Millionen Dollar lagen, dann wissen wir ungefähr, mit welchen Beträgen wir zu rechnen haben. Doch diese sehe ich nicht in den Strategiepapieren zur KI.

Einige Unternehmen wie Airbus, Deutsche Telekom, Siemens rufen bereits nach Regulierung – dabei geht es um Haftungsfragen, aber auch darum, das eigene Geschäft vor potenziell negativen Auswirkungen zu schützen. Welche Herausforderungen sehen Sie in Zusammenhang mit der verstärkten Integration von KI und Wirtschaft – in ethischer Hinsicht, und auch im Hinblick auf Regulierung?

In Deutschland tut man immer, als ob die Haftungsfrage die eigentliche Entwicklung von Raketentechnologie sei. Ist sie nicht. Die rechtliche Frage ist schon heute geklärt. Handelt es sich um einen Algorithmenfehler, dann haftet der Hersteller. Handelt es sich um einen Bedienungs- oder Wartungsfehler, dann haftet der Betreiber. Dieselben Fragen stellen sich schon heute mit Impfstoffen, deren Ergebnisse genauso Wahrscheinlichkeiten zugrunde liegen, wie die KI.

Welche Herausforderungen sehen Sie?

Genauso, wie wir einen ganzen Apparat um die medizinischen Rechtsfragen und Regulierungen geschaffen haben, wird einer für KI notwendig sein. Die Herausforderung ist eher, wann man damit beginnt. Ist man zu früh damit, dann würgt man das Potenzial der KI ab. Ist man zu spät dran, kommen Menschen zu Schaden. Und dazu müssen wir zuerst mal die Funktionsweise und Limitationen von KI verstehen. Und das gilt auch für Airbus, Deutsche Telekom und Siemens.

Kommen wir auf den praktischen Nutzen von KI für Anleger zu sprechen: Wie können Investoren von KI-Entwicklungen und Trends am besten profitieren?

Investoren sollten einerseits diejenigen Startups und jungen Unternehmen beobachten, die sich hervortun - und das - allerdings noch nicht frei gehandelt werden, andererseits die Unternehmen im Auge behalten, die die Infrastruktur für KI bereitstellen, wie Prozessoren, Cloudlösungen, Entwicklungswerkzeuge und Daten, und/oder als erste KI in ihre Prozesse, Produkte und Services integrieren.

Können Sie Beispiele nennen?

Zu ersteren zählen sicherlich OpenAI mit ChatGPT und GPT-4, Stability AI mit Stable Diffusion oder Huggingface, eine Plattform zum Verwalten und Speichern von KI-Modellen. Zu letzteren sind auf der einen Seiten die üblichen Verdächtigen wie Nvidia, Microsoft (mit Azure) oder Google, auf der anderen Seite dann beispielsweise Tesla (mit der KI-Integration in die Autos durch die Full Self Driving-Funktion) oder Microsoft (mit der KI-Integration in die Entwicklerplattform Github oder Microsoft 365).

In welche Sektoren und Unternehmen würden Sie investieren, durchaus auch außerhalb des klassischen Technologiesektors?

Auch jene Unternehmen, die sehr zügig KI integrieren, könnten als First Mover durch gesteigerte Produktivität und Servicequalität im Wettbewerb Vorteile herausholen und damit interessant Anlageobjekte werden. Ich würde auch den Robotics-Markt beobachten, denn dank der KI mit den großen Sprachmodellen sehen wir nun „große Verhaltensmodelle‘, die Roboter in viel kürzerer Zeit Bewegungsmuster beibringen und zugleich dank der Sprachmodellintegration viel mehr Kontext zur realen Welt geben können. Wir scheinen am Beginn eines Robotertrends zu stehen, der dank KI erst ermöglicht wird.

Viele Favoriten wie Nvidia sind sehr ambitioniert bewertet. Ist das ein Grund zur Sorge oder gerechtfertigt? Immerhin dürfte der generativen künstlichen Intelligenz im Jahr 2024 eine „kalte Dusche" bevorstehen, da die mit der Technologie verbundenen Kosten steigen, besagt eine Prognose des Analystenhauses CCS Insight.

Diese kalte Dusche wird es nicht geben. Mit dem Auftreten von Engpässen tritt die Superkraft der Menschheit in Aktion. Nämlich der Erfindungsreichtum. Jeder Engpass hat Menschen dazu gebracht, ein Mehr aus dem Bestehenden zu holen, indem bessere Algorithmen geschaffen wurden, weniger Material verbraucht wurde, und kreative Umwidmungen von anderen Technologien gemacht wurden. Fast hundert Jahre nach Einführung der Bierdose wird nur mehr ein Zwölftel des Metalls eingesetzt. Mit derselben Bandbreite kriegen wir so viel mehr an Daten durch dieselben Leitungen als noch vor wenigen Jahren. Genau das werden wir auch hier sehen. Zu wenig KI-Chips? Wie kann ich ein Modell mit weniger Chips trainieren und trotzdem ein ähnlich gutes Ergebnis erhalten? Keine ausreichenden Daten? Wie kann ich trotzdem ein ebenso gutes Modell erstellen? Die mit der Lernkurve einhergehenden Preisverfälle machen Technologien für mehr Anwendungen einsetzbar. Die kalte Dusche wird es nur für diejenigen geben, die auf gleichbleibende Preise setzen.

Im Bereich der KI-Chips bewegt sich einiges: Amazon arbeitet an eigenen Chips, Microsoft entwickelt seit 2019, Google bringt die fünfte Generation seiner Tensor Chips, auch OpenAI plant eigene Prozessoren: Welche Herausforderungen gilt es zu bewältigen, wenn man Platzhirsch Nvidia Konkurrenz machen will?

Die Herausforderung liegt weniger an der KI-Chip-Entwicklung, als an der Fertigung. Der wichtigste Auftragsfertiger ist die taiwanesische Firma TSMC, die heute mehr als 80 Prozent dieser Chips herstellt. Das Wissen und die Infrastruktur, diese Chips im wenigen Nanometerbereich zu fertigen, ist der limitierende Faktor. Der Aufbau einer Fertigungslinie dauert 18 bis 24 Monate.

Wer hat hier gute Ausgangsvoraussetzungen? 

Die USA haben mit dem „CHIPS and Science ACT“ eine Maßnahme gesetzt, die Chipfertigung wieder verstärkt in die USA zu verlegen, um sich wirtschaftlich und militärisch unabhängig von potenziellen Konfliktregionen zu machen. Auch die EU arbeitet daran. Den USA kommt allerdings zugute, dass das amerikanische Militär einer der wichtigsten und bestdotierten Auftraggeber für diese Technologie ist und damit für die Hersteller interessant macht. Europa und speziell Deutschland fehlt das Militär als wichtiger Auftraggeber für Technologieentwicklung.

Wie schätzen Sie die Chancen ein, dass der Wettbewerb Nvidia Marktanteile abnehmen kann?

Nvidia profitiert von der langjährigen Erfahrung mit der Entwicklung und Fertigung von GPUs, und der bereitstehenden Infrastruktur. GPU-Fertigung ist das eine, aber die Software, um diese einzeln und im Cluster mit mehreren zehntausenden Chips effizient einzusetzen, ist ein weiteres Unterscheidungsmerkmal, wo Nvidia anderen um einige Jahre voraus ist. Das müssen die Mitbewerber erst mal aufholen.

Welches Potenzial sehen Sie für KI-gestützte Algorithmen, aktiv Entscheidungen bei der Geldanlage zu treffen, Strategien zu entwickeln und Portfolios zu optimieren?

Bis vor wenigen Jahren waren Nachrichten zu Börsen und Aktienmärkten immer mit schreienden und wild gestikulierenden Händlern bebildert. Heute sind die alle von Algorithmen abgelöst worden. Letztere sind schneller, präziser und billiger. Was lässt sich daraus ableiten? KI wird die nächste Phase bei der Geldanlage einläuten.

Welche Risiken könnten aus einer zunehmenden Abhängigkeit von KI im Investmentbereich entstehen?

Flashcrashes, deren Ursachen wir immer noch nicht verstanden haben, zeigten uns schon mehrmals die Risiken und die Abhängigkeit. Wurden sie rückgängig gemacht und wieder durch Menschen ersetzt? Nein. KI ist einfach nur die nächste Welle in diesem Sektor.