Der Boom rund um Künstliche Intelligenz basiert auf milliardenschweren Investitionen in Rechenzentren und leistungsstarke Sprachmodelle. Doch neue Entwicklungen könnten diese Strategie infrage stellen. Sollten kleinere und effizientere KI-Modelle an Bedeutung gewinnen, könnten sich die Gewinner und Verlierer an den Börsen neu sortieren.
Drei Annahmen prägen den KI-Boom
Der aktuelle KI-Boom wird von drei zentralen Annahmen getragen: Grössere Modelle seien grundsätzlich leistungsfähiger («Bigger is Better»), hohe Investitionen würden sich branchenweit auszahlen und am Ende werde sich ein dominierender Anbieter durchsetzen («The Winner Takes It All»).
Diese Überzeugungen haben dazu geführt, dass grosse Technologiekonzerne Milliardenbeträge in Rechenzentren, Halbleiter und KI-Infrastruktur investieren. Unternehmen wie Alphabet, Amazon, Meta oder Oracle bauen ihre Kapazitäten massiv aus und setzen dabei auf modernste KI-Chips.
Historisch hätten sich vergleichbare Investitionswellen jedoch nicht immer ausgezahlt. Ob beim Eisenbahnbau im 19. Jahrhundert, beim Glasfaserausbau oder während des Dotcom-Booms – nicht alle Unternehmen konnten ihre hohen Investitionen später erfolgreich monetarisieren.
Kleinere KI-Modelle gewinnen an Bedeutung
Immer mehr Fachleute sehen Hinweise auf einen möglichen Technologiewechsel. Statt ausschliesslich auf riesige Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) könnte der Fokus künftig verstärkt auf kleinere, spezialisierte KI-Modelle (Small Language Models, SLM) rücken.
Diese benötigen deutlich weniger Rechenleistung und Energie, können jedoch viele alltägliche Aufgaben ebenfalls zuverlässig erledigen. Dazu gehören beispielsweise Textbearbeitung, Bildbearbeitung oder Büroanwendungen.
Laut einer Studie der Stanford University erreichen kleinere Modelle inzwischen bei vielen Anwendungen eine vergleichbare Leistungsfähigkeit wie grosse Sprachmodelle und benötigen dabei deutlich weniger Energie. Die Forschenden sprechen von einer höheren «Intelligenz pro Watt», wodurch sich die Betriebskosten erheblich reduzieren könnten.
Für komplexe wissenschaftliche oder technische Aufgaben bleiben grosse Modelle zwar weiterhin im Vorteil. Im Alltag könnten kleinere KI-Lösungen jedoch zunehmend attraktiver werden.
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Auswirkungen auf Tech-Konzerne und Zulieferer
Sollte sich dieser Trend durchsetzen, könnten Unternehmen mit hohen Investitionen in Rechenzentren und KI-Infrastruktur stärker unter Druck geraten. Besonders betroffen wären Konzerne, deren Bewertungen stark auf einem anhaltenden Ausbau grosser Datenzentren beruhen.
Erste Bewertungsanpassungen sind laut Marktbeobachtern bereits sichtbar. Einige grosse Technologieunternehmen notieren inzwischen unter den Höchstständen des vergangenen Jahres.
Anders könnte sich die Situation für Zulieferer der Halbleiterindustrie entwickeln. Unternehmen, die Maschinen, Komponenten oder Spezialtechnik für die Chipproduktion herstellen, könnten unabhängig von der Grösse der später eingesetzten KI-Modelle von steigenden Investitionen profitieren.
Schweizer Unternehmen im Fokus
Zu den möglichen Profiteuren zählen aus Sicht von Marktbeobachtern mehrere Schweizer Industrieunternehmen. Besonders häufig genannt werden VAT Group AG und Comet Holding AG.
Beide Unternehmen liefern wichtige Technologien für die Halbleiterproduktion und könnten von einer steigenden Nachfrage nach Chips profitieren – unabhängig davon, ob künftig grosse oder kleinere KI-Modelle dominieren.
Auch andere Schweizer Unternehmen wie Implenia AG, Belimo Holding AG, Huber+Suhner AG und Georg Fischer AG werden im Zusammenhang mit dem Ausbau der KI-Infrastruktur beobachtet.
Gleichzeitig weisen Experten darauf hin, dass bei einigen dieser Aktien bereits hohe Erwartungen eingepreist sein könnten.
Entwicklung bleibt offen
Ob kleinere KI-Modelle die bisher dominierenden Grossmodelle tatsächlich teilweise ablösen werden, ist derzeit offen. Klar ist jedoch, dass Effizienz, Energieverbrauch und Betriebskosten künftig eine grössere Rolle spielen dürften.
Für Anleger bedeutet dies, dass sich der KI-Markt weiterentwickelt und bisherige Annahmen über Gewinner und Verlierer nicht zwingend Bestand haben müssen. Welche Unternehmen langfristig profitieren, dürfte davon abhängen, wie sich die Technologie und die Nachfrage in den kommenden Jahren entwickeln.
Hinweis: Dieser Artikel dient ausschliesslich der Information und stellt weder eine Anlageberatung noch eine Kauf- oder Verkaufsempfehlung für Wertpapiere dar. Alle Angaben wurden nach bestem Wissen und Gewissen recherchiert. Trotz sorgfältiger Prüfung wird keine Gewähr für die Vollständigkeit, Richtigkeit oder Aktualität der Informationen übernommen. Anleger sollten ihre Investitionsentscheidungen auf Grundlage eigener Recherchen oder einer unabhängigen Finanzberatung treHen.
