KI-Chips als Milliardenmarkt

KI-Chips als Milliardenmarkt


Neue Anwendungsbereiche erfordern neue Chips. Vorbild ist oft das menschliche Gehirn. Experten sehen Milliarden-Zuwächse bei naheliegenden Anwendungen. Was sich wirklich lohnen kann, erklärt Vermögensverwalter Markus C. Zschaber und warnt dabei vor risikoreicher Goldgräberstimmung.

Noch vor einigen Jahren gehörte sie bei Reklamationen und anderen Anliegen per Telefon oder Internet einfach dazu: die sogenannte Warteschleife. Doch seit einiger Zeit leisten Chatbots jederzeit gute Arbeit und übernehmen per Chat-Fenster die Arbeit von Mitarbeitern im Call-Center – ganz ohne Wartezeit und immer freundlich. Die dahinterstehende Technologie nennt sich künstliche Intelligenz (KI), die – trotz der bereits vielfältigen Einsatzbereiche – erst am Anfang steht. Während Chatbots mit heutiger Technologie bereits überzeugend umzusetzen sind, könnten künftige Anwendungen, wie etwa das autonome Fahren, den Anspruch an entsprechende Chips noch einmal steigern. Das wissen immer mehr innovative Unternehmen und entwickeln die Chips der Zukunft.

Beispielsweise muss KI in autonom fahrenden Autos deutlich zuverlässiger funktionieren als anderswo. Auch darf es aufgrund geringer Netzabdeckung nicht zu Verzögerungen kommen – wenn ein Auto auf einen Zebrastreifen zufährt, müssen die Prozesse ohne Wenn und Aber stimmen. Das macht neue Chips notwendig, die auf KI-Anwendungen zugeschnitten sind. Das Marktforschungsinstitut Gartner sieht bereits zwischen 2019 und 2021 einen Anstieg des Umsatzes mit KI-Chips von 13,5 auf 35,5 Milliarden US-Dollar. Mit neuer Technologie, wie dem autonomen Fahren oder weiteren Einsatzbereichen, wie dem Internet der Dinge, dürfte diese Nachfrage sogar noch steigen. Laut Gartner könnte der Umsatz bis 2025 bei 73 Milliarden Dollar liegen.

Quelle: WSTS

Dabei kommen zunehmend neue Chip-Architekturen zum Einsatz. Das beispielsweise an der Nasdaq notierte Unternehmen BrainChip Holdings (ISIN: AU000000BRN8) orientiert sich bei seiner Chip-Architektur am menschlichen Gehirn und verspricht so selbstlernende Chips, die unter gewissen Umständen ohne ergänzende Hardware auskommen – und Entscheidungen bereits auf Chip-Ebene treffen. Die Architektur soll dafür sorgen, dass neben einem äußerst geringen Energiebedarf nur geringe Datenvolumina ausgetauscht werden müssen. Das klingt perfekt für den oft zitierten Einsatz von KI an der Milchkanne. Das Unternehmen hat bereits eine erste Kleinserie produziert und stellt seinen Chip inzwischen potenziellen Kunden vor.

Doch BrainChip ist nicht allein. Wie man bei Gartner betont, gibt es weltweit rund 80 Startups, die an Chips rund um KI forschen. Doch wie so oft werden nur die Wenigsten dieser Unternehmen überleben. Dass die großen Chip-Hersteller bereits entsprechend positioniert sind, zeigt die Übernahme des israelischen Chip-Startups Habana durch Intel vor zwei Jahren. Angesichts der weitreichenden Visionen vieler Tech-Unternehmen, sind weitere Übernahmen nicht ausgeschlossen. Das könnte auch die Kurse der anderen Unternehmen stützen und die Nische der KI-Chips für Anleger interessant machen. Wie hochfliegend die Pläne rund um KI sind, zeigt unter anderem Elon Musk, der mit seinem Startup Neuralink an Chips arbeitet, die sich in menschliche Gehirne einpflanzen lassen. So sollen Krankheiten wie Alzheimer oder Demenz bekämpft werden. Trotz der ambitionierten Pläne sammelte das Unternehmen im Sommer 205 Millionen Dollar ein.

Für Anleger sind die Rahmenbedingungen rund um KI-Chips vielversprechend: Der Markt wächst und zudem herrscht eine große Portion Übernahmefantasie. Derartige Bedingungen sorgen aber typischerweise auch unter Gründern für Goldgräberstimmung. Die Geschichte hat allerdings gelehrt, dass die meisten Goldsucher am Ende leer ausgehen. Aus diesem Grund sollten Anleger auch rund um Chip-Aktien für besondere Einsatzbereiche unbedingt diversifiziert investieren und nicht vergessen, dass die jetzigen bereits vorhandenen großen Hersteller möglicherweise am besten einschätzen können, welche Technologie langfristig vielversprechend ist.

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