KI in einer neuen Phase: Von Kapazität zu konkretem Einsatz – was bedeutet das für Sie als Investor?

Die Diskussion, moderiert von Jorgen Mork, untersucht, was dieser Übergang für die Wertschöpfung und Investitionsmöglichkeiten in der Zukunft bedeutet.

Der Technologiesektor im Übergang: Von Investitionen zur Wertschöpfung

Nach mehreren Jahren intensiver Investitionen in künstliche Intelligenz betritt der Technologiesektor eine neue Phase. In diesem Webinar teilt Marius Wennersten, Portfoliomanager von DNB Technology, seine Einschätzung, wie sich der KI-Zyklus von der Kapazitätsausweitung zur tatsächlichen Nutzung und Monetarisierung verschiebt – und was dies für die Wertschöpfung und Investitionsmöglichkeiten in der Zukunft bedeutet. Die Diskussion wird von Marius Brun-Haugen moderiert.

Von KI-Investitionen zu praktischen Anwendungen

Das zentrale Thema ist ein Technologiesektor im Übergang. Während die letzten Jahre von großangelegten Investitionen in Rechenzentren, Halbleiter und verwandte Infrastrukturen geprägt waren, gibt es jetzt klare Anzeichen dafür, dass die Akzeptanz von KI beschleunigt wird. Das Aufkommen sogenannter agentischer KI – Systeme, die über das Generieren von Antworten hinausgehen und aktiv Aufgaben im Namen der Benutzer ausführen – wird als entscheidender Treiber dieses Wandels hervorgehoben.

Wennersten weist auf den schnellen Anstieg der Umsatzlaufzeiten bei führenden Anbietern von Grenzmodellen wie OpenAI und Anthropic als Beweis für einen signifikanten Anstieg der Aktivität hin. Dies deutet darauf hin, dass KI zunehmend in operative Arbeitsabläufe integriert wird, anstatt auf experimentelle oder Pilotprojekte beschränkt zu bleiben. Gleichzeitig betont er, dass der Weg zu einer breiten und nachhaltigen Monetarisierung wahrscheinlich nicht linear verlaufen wird.

Eine große und unterschätzte Produktivitätschance

Eine wichtige Perspektive, die im Webinar diskutiert wurde, ist das Ausmaß der langfristigen Gelegenheit. Die globalen Ausgaben für Arbeit sind erheblich höher als die derzeitigen Investitionen in Rechenzentren und Software, was das Potenzial der Produktivitätsgewinne unterstreicht, die KI im Laufe der Zeit freisetzen könnte. Wenn KI Teile der Wissensarbeit sinnvoll erweitern oder automatisieren kann, könnte die wirtschaftliche Auswirkung erheblich sein.

Wennersten warnt jedoch davor, anzunehmen, dass die Wertschöpfung schnell materialisieren oder gleichmäßig verteilt werden wird. Historisch gesehen haben große technologische Veränderungen erhebliche Produktivitätsgewinne erzeugt, aber auch eine erhebliche Streuung darüber, wer letztendlich den wirtschaftlichen Wert erfasst.

Wertmigration nach oben in der Wertschöpfungskette

Bis heute waren die Renditen im KI-Zyklus stark auf Infrastruktur konzentriert. Halbleiter- und Hardwareanbieter waren die Hauptnutznießer des Investitionsbooms, und KI-bezogene Infrastrukturaktien haben ihre Kunden erheblich übertroffen. Daher spiegelt sich ein Großteil des KI-Optimismus bereits in den Bewertungen auf dieser Ebene der Wertschöpfungskette wider.

Laut Wennersten könnte agentische KI als Katalysator für die Wertmigration hin zu den Plattform- und Anwendungsebenen fungieren. Um in großem Maßstab zu operieren, müssen KI-Agenten orchestriert, in bestehende Systeme integriert und in Unternehmensdaten- und Sicherheitsarchitekturen eingebettet werden. Viele Unternehmen entscheiden sich, dies über etablierte Cloud- und Softwarepartner zu tun.

Cloud-Plattformen gut positioniert; Software unter Druck

Die drei großen Cloud-Plattformen – Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud – werden als besonders gut positioniert für diese nächste Phase hervorgehoben. Nach einer Phase moderaterer Wachstumsraten zeigen die letzten Quartale Anzeichen einer erneuten Beschleunigung, da frühere Investitionen zunehmend in Umsatz umgesetzt werden. Starke Kundenbeziehungen und operative Flexibilität werden als entscheidende Wettbewerbsvorteile angesehen.

Software, insbesondere SaaS, gehörte im vergangenen Jahr zu den schwächsten Bereichen des Technologiesektors. Strukturelle Bedenken im Zusammenhang mit neuen Architekturen, Bündelungen und potenzieller Disintermediation haben das Sentiment stark belastet. Wennersten argumentiert jedoch, dass Teile dieses Pessimismus übertrieben geworden sind. In vielen etablierten Softwareunternehmen liegt der Wert nicht primär in der Codegenerierung, sondern in der Fachkompetenz, tief integrierten Arbeitsabläufen und eingebetteten Geschäftsprozessen.

Der Verkaufsdruck hat auch Bereiche geschaffen, in denen die Bewertungen im Verhältnis zu den langfristigen Fundamentaldaten unverhältnismäßig niedrig erscheinen. In mehreren Fällen werden hochwertige Softwareunternehmen trotz starker Margen, solider Wachstumsprofile und bedeutendem Potenzial für Betriebseffizienz zu niedrigen einstelligen Umsatzmultiplikatoren gehandelt.

Konstruktiv, aber diszipliniert

Die übergreifende Schlussfolgerung ist, dass sich der KI-Zyklus im Charakter verändert. Der Fokus verlagert sich von Investitionen hin zu Nutzung und Monetarisierung entlang der Wertschöpfungskette, und die attraktivsten Möglichkeiten könnten dort liegen, wo dieser Übergang noch nicht vollständig in den Marktpreisen reflektiert ist. Gleichzeitig bleibt die Bewertungsstreuung innerhalb des Technologiesektors groß, was einen selektiven und disziplinierten Ansatz erfordert.

Wennersten bleibt insgesamt optimistisch gegenüber dem Sektor, unterstützt durch die historische Fähigkeit der Technologie, überlegenes Gewinnwachstum zu liefern und Produktivitätsgewinne in der breiteren Wirtschaft voranzutreiben. Agentische KI wird als die nächste Phase in diesem Produktivitätsbogen angesehen. Es wird jedoch betont, dass Unternehmen identifiziert werden müssen, deren langfristige Ertragskraft und Cash-Generierung unterschätzt werden, während Bereiche vermieden werden, in denen die Erwartungen und Bewertungen übermäßig anspruchsvoll geworden sind.

Für diejenigen, die mehr Kontext und tiefere Einblicke suchen, verweisen wir auf das Webinar.