Das Auftauchen des chinesischen KI-Start-ups DeepSeek markiert einen Wendepunkt beim Training von KI-Modellen und der Inferenzierung (Prozess der Schlussfolgerungen aus neuen Daten). Dem Unternehmen ist eine monumentale Innovation in der Software-Architektur gelungen, die es ihm ermöglicht, die gleiche Leistung wie die bestehenden Modelle des Branchenführers OpenAI zu erbringen, allerdings zu wesentlich geringeren Kosten, konstatiert Tina Tian, Portfoliomanagerin bei Fidelity International, in ihrem aktuellen Kommentar.
Früher glaubte man, dass Unternehmen in der KI-Branche keine andere Wahl haben, als durch tiefe Gräben zu gehen, um Marktdominanz zu erreichen. Nach dem Gesetz der Skalierung in der KI bedeutete das, dass derjenige einen Vorteil hatte, der die fortschrittlichsten Chips in großen Mengen kaufen und eine starke Trainingsleistung bereitstellen konnte. Das wären in der Regel nur eine Handvoll Tech-Giganten in den USA. Doch diese Dynamik scheint sich nun zu ändern. Die Veröffentlichung der Modelle von DeepSeek hat bei den Anlegern die Frage aufgeworfen, ob die massiven Ausgaben für Halbleiter und Technologie-Hardware unabhängig von strukturellem Rückenwind kurzfristig zyklischer sein könnten.
Das wiederum könnte zu einer Deflation der Kosten für den KI-Ausbau führen und so die Notwendigkeit von astronomischen Ausgaben für Startinvestitionen verringern. Tatsächlich beginnen Anleger, die in die bestehenden KI-Investitionen gesetzten Erwartungen genau zu prüfen. Infolgedessen scheinen viele KI-Infrastruktur-Aktien – insbesondere die Hardware-Unternehmen, die mit intensiver Rechenleistung und Datenverarbeitung betraut sind – überzogene Bewertungen zu haben. Diese könnten angesichts der hohen Erwartungen und der nachlassenden Dynamik sinken. Gleichzeitig wenden sich Unternehmen angesichts einer potenziellen Senkung der Kosten für die Datenverarbeitung zunehmend anwendungsorientierten Lösungen wie dem Internet der Dinge (IoT) und Software zu. Daher könnte sich im Ökosystem der Schwerpunkt von der KI-Infrastruktur zur KI-Anwendung und von KI-Entwicklern zu KI-Anwendern verlagern.
AUSWIRKUNGEN AUF CHINA
Wir glauben, dass dieser branchenweite Wandel den chinesischen KI-Unternehmen zugutekommen wird. Da der Zugang zu den fortschrittlichsten KI-Trainingschips weniger kritisch wird, haben chinesische Unternehmen jetzt die Chance, den Abstand zu ihren US-Konkurrenten zu verringern. Inferenzierungs-Chips sind für chinesische Unternehmen leichter zugänglich als fortschrittliche Trainingschips, die strengen US-Exportkontrollen unterliegen.
Ganz allgemein sind Inferenzierungs-Chips im Gegensatz zu ihren trainingsorientierten Pendants energieeffizienter, weniger komplex und erfordern nicht die gleiche hochmoderne Fertigung. China kann sie durchaus im eigenen Land herstellen. Die Umstellung auf mehr Inferenzierungs-Chips dürfte es chinesischen KI-Unternehmen auch ermöglichen, ihre Abhängigkeit von US-Chipentwicklern wie Nvidia zu verringern.
Der Durchbruch bei DeepSeek veranschaulicht, dass China strukturelle Vorteile bei der Bereitstellung schneller Innovationen hat. Insbesondere sehen wir, wie die chinesischen Stärken bei Daten, F&E und Talenten den Erfolg von DeepSeek vorangetrieben haben. Die niedrigeren Kosten für große Sprachmodelle (LLM) bedeuten zudem, dass wir wahrscheinlich eine Beschleunigung der KI-Akzeptanz sehen werden, die den Austausch von Geräten vorantreiben könnte. Auch KI-Anwendungen in der Software könnten angekurbelt werden.
Es ist zwar normal, dass versierte Anleger bei starken Kursbewegungen vorsichtig sind, aber ich sehe langfristig echte Effizienzsteigerungen und neue Wertschöpfung für die Verbraucher. Daher werden KI-Anwendungen in China wahrscheinlich an Fahrt aufnehmen. China könnte auf dem Gebiet der Anwendungen/ IOTs sogar schneller als die USA vorankommen, da die Kosten für Inferenzierung niedriger sind (etwa 5 % der Kosten in den USA) und die Lieferkette der einheimischen Produktion stark ist.
Das könnte zu einer Beschleunigung der Softwareentwicklung führen. Ein gutes Beispiel ist Kingdee, ein chinesischer Marktführer für ERP-Software (Enterprise Resource Planning), der Marktanteile von SAP und Oracle gewonnen hat. Das Unternehmen hat bereits neue Produkte mit mehr KI-Funktionen entwickelt, um die Effizienz und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Auch die jüngste Rallye bei Alibaba, die durch das Cloud-Geschäft angeregt wurde, signalisiert starke Aussichten für Cloud-Plattformen in China.
Es ist noch zu früh, um zu sagen, welche Teilnehmer künftige Einnahmequellen erobern werden, aber es ist klar, dass es im Rennen um die KI-Führerschaft nicht mehr nur darum geht, wer die besten Chips besitzt, sondern auch darum, wer sie am besten einsetzen kann. Das bietet gute Voraussetzungen für Bottom-up-Aktienpicker, um die Gewinner unter den Sektoren und Unternehmen herauszufiltern.
