Wertschöpfung und Wertabschöpfung

Im Überblick

• Völlig neue Technologien sind nicht dasselbe wie völlig neue Anlageerträge.
• Entscheidend ist nicht, welchen Wert KI schafft, sondern, wer davon profitiert.
• Aktives Management könnte wichtiger werden, wenn Anleger differenzieren müssen. KI-Profiteuren stehen Firmen gegenüber, die zwar viel Geld für KI ausgeben, die Gewinne aber weitergeben müssen.

Für Anleger ist kaum etwas schwieriger, als zu erkennen, ob die Entwickler einer neuen und nützlichen Technologie damit dauerhaft Geld verdienen können. Die Geschichte kennt unzählige Innovationen, die die Welt veränderten – aber für die Aktionäre eine einzige Enttäuschung waren.

Das vielleicht erhellendste Beispiel ist die Elektrizität. Sie hat Fabriken, Häuser, Transport und Kommunikation revolutioniert. Thomas Alva Edison ermöglichte eine enorme Wertschöpfung, aber sie kam vor allem der Gesellschaft zugute – Haushalten, Unter-nehmen, Städten, Arbeitnehmern und Verbrauchern.

Beim Internet war es anders, zumindest für einige wenige Unternehmen. Amazon, Google, Netflix und Co. gelang es, den wirtschaftlichen Ertrag abzuschöpfen. Sie hatten den Kundenkontakt, kontrollierten den Vertrieb, verfügten über große Datenbanken. Dank erheblicher Stückkosten fielen mit jedem weiteren Nutzer die Kosten. Sie wurden immer wirtschaftlicher.

Der Unterschied zwischen Elektrizität und dem Internet ist wichtig, denn den Aktionären gehören nicht die Produktivitätsgewinne. Ihnen gehören die Cashflows.

KI wird fast mit Sicherheit Mehrwert schaffen. Künstliche Intelligenz kann Menschen beim Schreiben, Programmieren, Forschen, Entwickeln und Analysieren helfen. Sie kann sogar Entscheidungen beschleunigen. Viele kognitive Aufgaben könnten billiger werden, neue Produkte könnten entstehen. Die Frage ist aber nicht, ob KI Mehrwert schafft. Die Frage ist, wem er zufließt.

Bei den leistungsstärksten KI-Modellen ist die Antwort noch offen.

Auch Technologie ist jetzt kapitalintensiv

Die erste Herausforderung sind die Kosten. Anders als bei den Softwareplattformen der 2010er brauchen leistungsfähige KI-Modelle viel Kapital. Sie mögen in der Cloud arbeiten, aber sie ist im Grunde etwas sehr Bodenständiges. KI braucht Datenzentren, Halbleiter, Speicherchips, Netzwerktechnik, Strom, Kühlsysteme, Land, Genehmigungen, gut ausgebildete Mitarbeiter und enorm viel Geld. Das Training der Modelle ist teuer, und ihr Betrieb kostet ebenfalls viel. Obwohl alle Anfragen digital sind, verbrauchen sie doch enorme physische Ressourcen.

Damit ist das Ertragsprofil anders, als es viele Anleger bei Technologie kennen. Beim Internet 2.0 sahen wir oft eine ausgeprägte Kostendegression: Man baute eine Plattform und bediente zu niedrigen Grenzkosten jeden zusätzlichen Nutzer. Bei manchen leistungsfähigen KI-Modellen ist es genau umgekehrt: Mehr Nutzer bedeuten mehr Rechenleistung, mehr Speicher und mehr Stromverbrauch – und höhere Kosten. Mehr Nutzer bedeuten mehr Umsatz, aber die Kosten könnten ebenfalls steigen.

Wenn es nur „gut genug“ sein muss

Die zweite Herausforderung ist die Differenzierung. Kunden wollen nicht immer das Beste, wenn das Beste teurer ist. Sie wollen eine Technologie, die für ihre Zwecke reicht und deren Preis vertretbar ist.

Warum sollte man Spitzenpreise für ein Spitzenmodell bezahlen, wenn ein Rechtsgutachten, ein Softwaretest, der Entwurf für einen Marketingplan oder die Antwort an einen Kunden von einem billigeren Modell erstellt werden kann? Kunden suchen dann nach Alternativen. Die Modelle selbst mögen abstrakt scheinen, aber Preise sind wirtschaftliche Signale. Sie sagen den Nutzern, dass Rechenleistung, Speichervolumen, Energie und Modellkapazität knapp sind. Wenn die Preise steigen oder die Budgets erschöpft sind, werden für margenschwache Anwendungen billigere Modelle genutzt. Die teure KI wird dann nur noch eingesetzt, wenn es wirklich darauf ankommt.

KI-Spitzenmodelle müssen deshalb nicht wirtschaftlich scheitern, aber der Markt könnte sich teilen. Die leistungsfähigsten Modelle könnten dann für komplexe, wichtige und besonders margenstarke Arbeiten genutzt werden – und kleinere, billigere und spezialisiertere Systeme  für das Tagesgeschäft. Selbst wenn immer mehr KI genutzt wird, kann die Preismacht schwinden. Die Nutzung kann explodieren, aber die Gewinne der Anbieter können trotzdem enttäuschend sein. Das ist die traurige Wahrheit. Anleger müssen das zumindest mitdenken.

Und dann ist da noch das Thema Verhandlungsmacht. Wenn KI ihren Nutzern Einsparungen ermöglicht, müssen sie sie vielleicht weitergeben. Weil KI knappe Ressourcen wie Chips, Speicherkapazitäten und Elektrizität braucht, könnte all das teurer werden. Wenn KI-Ergebnisse in andere Anwendungen einfließen, könnten deren Eigentümer den Mehrwert abschöpfen. Und wenn die Modellqualität konvergiert, könnten Nutzer die Modelle gegeneinander testen. KI schafft Mehrwert, aber die Anbieter von Spitzenmodellen müssen ihn vielleicht hergeben.

Genau deshalb muss man differenzieren. Ein Unternehmen kann dazu beitragen, dass sich die Welt verändert, und trotzdem eine schlechte Anlage sein – wenn es ihm an Preismacht, Kundenbeziehungen, Datenbeständen, Vertriebswegen oder Skaleneffekten fehlt.

Wer könnte den Mehrwert bekommen? 

Wir glauben, dass vor allem Unternehmen mit knappen Inputfaktoren, bewährten Prozessen, eigenen Datenbeständen oder Schlüsselprodukten profitieren. Von Vorteil kann auch ein Vertriebsnetz sein, über das sie ihren Bestandskunden KI-Leistungen anbieten können.

Am größten könnten die Risiken für Unternehmen sein, die um der Wettbewerbsfähigkeit willen viel Geld ausgeben, aber nichts damit verdienen. Sie mögen KI nutzen, KI finanzieren oder Produkte mit einem KI-Label verkaufen, aber geben einen Großteil des wirtschaftlichen Ertrags an andere ab. Das ist kein Problem der Technologie. Es ist ein Problem des Geschäfts-modells.

Fazit

Am Markt diskutiert man noch immer darüber, welche Ausmaße KI annehmen wird. Wir halten das für die leichtere Frage. Die schwierigere und wichtigere Frage ist, wie der Mehr-wert verteilt wird.

Benchmarks unterscheiden nicht zwischen Unternehmen, die Werte schaffen, und Unter-nehmen, die daran verdienen. In den Indizes sind kapitalintensive Modellentwickler ebenso vertreten wie die Zulieferer knapper Ressourcen und die Eigentümer von Prozessen – KI-Gewinner und KI-Verlierer gleichermaßen. Für aktive Manager stellt sich eine andere Frage: Wichtig ist nicht, wer mit KI zu tun hat, sondern wer durch KI mehr verdienen kann.

KI könnte eine der wichtigsten Technologien unserer Zeit werden, aber die Wertschöpfung gehört der Gesellschaft. Den Eigentümern gehört nur der abgeschöpfte Wert. Die Differenz zwischen Wertschöpfung und Wertabschöpfung kann die Aktienmarkterträge in nächster Zeit bestimmen.

Die oben genannten Informationen sowie die Nennung einzelner Unternehmen und/oder Wertpapiere sollten nicht als Anlageberatung, Kauf- oder Verkaufsempfehlung oder als Hinweis darauf verstanden werden, dass für irgendein MFS-Produkt eine Transaktion geplant ist.

Alle Anlagen gehen mit gewissen Risiken einher, einschließlich des Risikos eines möglichen Kapitalverlusts.

Die hier dargestellten Meinungen sind die des Autors/der Autoren und können sich jederzeit ändern. Sie dienen ausschließlich Informationszwecken und dürfen nicht als Empfehlung oder Angebot zum Kauf eines Wertpapiers oder als Anlageberatung verstanden werden. Prognosen sind keine Garantien. Die Wertentwicklung der Vergangenheit ist keine Garantie für künftige Ergebnisse.