Der Markt geht davon aus, dass künstliche Intelligenz zu den großen Gewinnern die Modellbauer zählen wird. Schließlich sind das die Leute, die es erfunden haben. Märkte – zumindest private Märkte – haben den Unternehmen, die die Modelle erstellen, vor allem OpenAI und Anthropic, enorme Bewertungen zugeschrieben.
Die Geschichte großer Investitionen legt nahe, dass Anleger mit dieser Schlussfolgerung vorsichtig sein sollten.
Einige der transformativsten Erfindungen aller Zeiten brachten enorme Vorteile für die Gesellschaft, aber überraschend wenig Wohlstand für ihre Erfinder. Das World Wide Web wurde lizenzfrei veröffentlicht. TCP/IP wurde zu einem offenen Standard. GPS wurde frei verfügbar gemacht. Linux wurde zu einer der wichtigsten Softwarekomponenten der Geschichte und blieb gleichzeitig Open Source.
Selbst patentierte Technologien brachten oft kein Vermögen hervor, das ihrer Wirkung entsprach. Bell Labs erfand den Transistor im Jahr 1947, aber AT&T lizenzierte die Technologie weitgehend unter dem Druck der Regulierungsbehörden. Diese Entscheidung trug zur Entstehung der modernen Halbleiterindustrie bei und brachte Unternehmen wie Fairchild Semiconductor und schließlich Intel hervor. Der durch den Transistor geschaffene wirtschaftliche Wert liegt wahrscheinlich bei Hunderten von Billionen Dollar. Nur ein winziger Bruchteil davon ging an seine Erfinder.
Die Lektion ist einfach: Die Erfindung einer Allzwecktechnologie ist nicht dasselbe wie die Erfassung des durch sie geschaffenen Werts.
Das bringt uns zu großen Sprachmodellen.
Heutzutage bewerten Investoren KI-Unternehmen so, als ob der Besitz des besten Modells dauerhafte Monopolgewinne erzielen würde. Das mag eine Zeit lang passieren, aber es lohnt sich, eine andere Möglichkeit in Betracht zu ziehen: Es gibt keine Patente in der KI, Geheimnisse sind schwer zu bewahren und die Destillation scheint Modelle hervorzubringen, die fast genauso gut sind.
Wenn Spitzenmodelle durch Open-Source-Entwicklung, schnelle Destillationstechniken und unerbittlichen Wettbewerb weiterhin zur Ware werden, wird es möglicherweise immer schwieriger, einen Aufpreis für das allerbeste Modell zu zahlen. Modelle, die ein oder zwei Monate hinter den Spitzenreitern liegen, könnten sich für die meisten kommerziellen Anwendungen als „gut genug“ erweisen.
Darüber hinaus gibt es einen Drang für Unternehmen, ihre eigenen Daten zu kontrollieren, was sie möglicherweise dazu bewegt, sich Open Source zuzuwenden und sich von den großen Modellen zu entfernen.
In diesem Umfeld wird die Preissetzungsmacht schwer fassbar.
Es wird oft argumentiert, dass das wahre Geld von Anwendungsunternehmen verdient wird, die auf Basismodellen aufbauen. Das klingt plausibel, bis man bedenkt, was die KI selbst tut. Eine seiner Kernfunktionen ist die Reduzierung der Kosten für die Erstellung von Software. Wenn Anwendungen deutlich einfacher und kostengünstiger zu erstellen sind, nimmt der Wettbewerb zu und es wird auch dort schwieriger, überschüssige Gewinne aufrechtzuerhalten.
Die gleiche Logik, die die Modellschicht zur Ware macht, könnte schließlich einen Großteil der Anwendungsschicht zur Ware machen.
Das wirft für Anleger eine interessantere Frage auf.
Die größten Nutznießer der KI werden vielleicht gar nicht die Technologieunternehmen sein.
Stattdessen könnten die Gewinner Unternehmen mit großen Wettbewerbsvorteilen sein, die in der physischen Wirtschaft tätig sind. Hersteller, Industrieunternehmen, Logistikunternehmen, Versorgungsunternehmen, Bergbauunternehmen und andere kapitalintensive Unternehmen erzielen trotz erheblicher Markteintrittsbarrieren häufig bescheidene Margen. Ein Unternehmen, das mit einer Marge von 2 % arbeitet, die durch KI-gestützte Produktivität dauerhaft auf 3 % wächst, hat seinen Gewinn um 50 % gesteigert, ohne ein einziges zusätzliches Produkt zu verkaufen.
Diese Gewinne können von Wettbewerbern nur schwer zunichte gemacht werden, wenn die Wettbewerbsvorteile eher auf Größe, Infrastruktur, Regulierung, Geografie oder Kapitalintensität als auf Software beruhen.
Dies würde eine ganz andere Anlagegeschichte darstellen als die, die heute die Märkte dominiert.
Anleger kämpfen möglicherweise mit dem letzten Krieg und orientieren sich zu sehr an der Informationswirtschaft der letzten 30 Jahre.
Das Internet brachte außergewöhnliche Erträge für Softwareplattformen, da der Vertrieb selbst zum Burggraben wurde. KI könnte sich als anders erweisen. Wenn Intelligenz reichlich vorhanden und kostengünstig wird, ähnelt sie eher der Elektrizität als der Unternehmenssoftware.
Elektrizität brachte den Wissenschaftlern, die ihre Prinzipien aufdeckten, nicht das größte Vermögen. Michael Faraday hat die Physik verändert, ohne sagenhaft reich zu werden. Sogar Thomas Edison und George Westinghouse, die elektrische Systeme erfolgreich kommerzialisierten, erfassten nur einen kleinen Bruchteil des wirtschaftlichen Werts, den die Elektrifizierung letztlich schaffte.
Der Großteil der Vorteile kam der Gesamtwirtschaft durch höhere Produktivität, niedrigere Kosten und völlig neue Industrien zugute.
KI könnte den gleichen Weg einschlagen.
Das bedeutet nicht, dass KI nicht einer der wichtigsten technologischen Fortschritte der Geschichte sein wird. Ich denke, dass es genau das werden wird.
Die wichtigste Frage für Anleger ist jedoch nicht, wie wertvoll KI wird, sondern wer den Wert tatsächlich behalten darf.
