Künstliche Intelligenz Aktien – Wie man in K.I.- und Machine Learning Unternehmen investiert

K.I. transformiert viele Branchen und bietet große Investitionsmöglichkeiten

Künstliche Intelligenz Aktien
Bildquelle: Immersion Imagery / Shutterstock.com

Wenn Sie sich fragen, wie Sie in künstliche Intelligenz Aktien investieren können, ist dieser Artikel für Sie genau das Richtige. K.I. wird eines der dominierenden Themen im nächsten Jahrzehnt sein, da Unternehmen ihre Geschäfte automatisieren und K.I. nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. In diesem Beitrag diskutieren wir die K.I.-Industrie, die verschiedenen Arten von künstliche Intelligenz Aktien und wie man sie bewertet. Einige der führenden künstliche Intelligenz Unternehmen, die Sie vielleicht in Betracht ziehen könnten, werden ebenfalls berücksichtigt.

Was ist künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?

Datencenter / Big Data / Künstliche Intelligenz
Bildquelle: Gorodenkoff / Shutterstock.com

Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf Maschinen und Computerprogramme bezieht, die intelligente Entscheidungen treffen können. Diese Technologie kann beispielsweise Computerprogrammen dabei helfen, Bilder zu erkennen, die Bedeutung und Absicht von Text zu interpretieren oder den effizientesten Weg zur Erfüllung einer Aufgabe zu berechnen. Mit den Programmen können wiederum Roboter und andere Maschinen gesteuert, medizinische Diagnosen gestellt oder Handlungsempfehlungen gegeben werden.

Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze fallen alle in den Bereich der künstlichen Intelligenz. Beim maschinellen Lernen werden Computerprogramme an großen Datensätzen geschult und verbessern schrittweise die Algorithmen, mit denen sie Entscheidungen treffen. Deep Learning und neuronale Netze sind spezialisiertere Ansätze, die mathematische und statistische Methoden nutzen.

Künstliche Intelligenz kann nicht nur Entscheidungen treffen, die der menschlichen Entscheidungsfindung überlegen sein können, sie kann diese Entscheidungen auch sehr schnell treffen. Ein Schlüsselelement von K.I. sind Daten. Da K.I.-Systeme mit Daten trainiert werden, ist die Qualität und Quantität der von ihnen verwendeten Daten entscheidend. Aus diesem Grund handelt es sich bei einigen der besten künstliche Intelligenz Aktien um Unternehmen, die Daten speichern, organisieren und verarbeiten.

Anwendungsbereiche der künstlichen Intelligenz

Business / K.I. Anwendungen
Bildquelle: Elnur / Shutterstock.com

K.I. hat Anwendungen in fast allen Bereichen der Wirtschaft und des täglichen Lebens. Wenn es darum geht, in Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu investieren, lohnt es sich zu wissen, wie weit verbreitet deren Anwendungen sein können, um einen Eindruck vom Marktpotenzial zu bekommen. Automatisierung und Robotik können ohne irgendeine Form von Computerintelligenz nicht funktionieren. Gleiches gilt für autonome Fahrzeuge, die mit K.I. Routen planen, navigieren und Hindernisse umgehen.

Im Gesundheitswesen wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Krankheiten anhand von Röntgenstrahlen, Blutproben und anderen Proben zu identifizieren. K.I. kann auch zur Auswertung von Krankenakten verwendet werden, um Risikofaktoren für einzelne Patienten vorherzusagen. E-Commerce Websites nutzen die Technologie, um Kaufempfehlungen auszusprechen, Verhaltensweisen vorherzusagen und Preise festzulegen. Soziale Netzwerke wie Facebook verwenden K.I. auch, um festzustellen, welche Werbeanzeigen den Nutzern angezeigt werden sollen. Musik-Streaming-Dienste verwenden ähnliche Algorithmen, um den Nutzern passende Musik zu empfehlen.

Die Technologie wird in den Bereichen Personalwesen und Personalbeschaffung umfassend eingesetzt, um Bewerber auf Stellen abzustimmen und ihren wahrscheinlichen Erfolg vorherzusagen. K.I. wird zudem in fast allen Bereichen der Finanzindustrie umfassend eingesetzt. Die Bereiche algorithmischer Handel und quantitatives Investieren gehörten zu den ersten, die K.I. einsetzten (siehe weiter unten für ein Beispiel). K.I. wird mittlerweile auch für Kundenservice, Versicherungswesen, Finanzplanung und Investitionsanalyse eingesetzt.

Was sind künstliche Intelligenz Aktien?

Trader / Datenanalyse
Bildquelle: REDPIXEL.PL / Shutterstock.com

Es gibt nur sehr wenige Unternehmen, die ausschließlich im Bereich der künstlichen Intelligenz tätig sind. Die meisten Unternehmen, die komplette K.I. Lösungen anbieten, tun dies als Teil einer breiteren Produktpalette.

Bei den verbleibenden künstliche Intelligenz Aktien handelt es sich um Unternehmen, die die Hardware, Komponenten, geistiges Eigentum oder Dienstleistungen bereitstellen, die eine K.I.-Plattform ausmachen. Sie können dies aus der Perspektive eines Unternehmens betrachten, das eine Art von K.I.-Fähigkeit benötigt. Sie müssen Daten sammeln, organisieren und speichern, sie benötigen Softwareprogramme, und sie benötigen Hardware oder Zugriff auf die Rechenleistung Cloud-basierter Infrastruktur. Weiter unten in der Wertschöpfungskette gibt es auch die Hersteller, die Chips produzieren, die große Datenmengen verarbeiten können. Viele der führenden Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz sind daher Spezialisten für Big Data Analyse, Cloud Computing oder Hardware.

Andere führende Unternehmen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz sind diejenigen, die in ihrem eigenen Unternehmen über umfangreiche Erfahrungen mit K.I. verfügen. Unternehmen wie Google, Amazon und Baidu wurden nicht als K.I.-Unternehmen gegründet, aber sie sind nun in der Lage, ihre K.I.-Kompetenz zu monetarisieren. Autonome Fahrzeuge und die dafür entwickelte Technologie sind ebenfalls ein wesentlicher Bestandteil der K.I.-Landschaft. Die Realität ist, dass die meisten dieser Betriebssysteme zusammen mit anderen K.I. Anwendungen in Unternehmen wie Google, Baidu, Tesla und Apple entwickelt werden.

Worauf ist bei Aktien im Bereich künstliche Intelligenz zu achten?

Künstliche Intelligenz Aktienanalyse
Image Source: PopTika / Shutterstock.com

Es ist wichtig zu beachten, dass, nur weil ein Unternehmen an K.I. beteiligt ist, es nicht automatisch bedeutet, dass die Aktie eine gute Investition ist oder jemals sein wird. Zunächst einmal werden viele der kleineren Unternehmen, insbesondere solche mit einem engen Fokus auf Cloud Computing oder Big Data, mit hohen Kurs-Gewinn-Verhältnissen oder negativen Cashflows gehandelt. Wie viele Technologieunternehmen müssen solche Aktien als spekulatives Investment angesehen werden.

Auf der anderen Seite ist künstliche Intelligenz bei vielen sehr großen Unternehmen in den meisten Fällen nur ein Aspekt ihres Geschäfts. Wenn Sie in Unternehmen wie Microsoft oder Google investieren, sollten Sie den Investment Case für das gesamte Unternehmen berücksichtigen, nicht nur für das K.I.-Segment. Um beurteilen zu können ob K.I.-Unternehmen ihre Dienstleistungen langfristig monetarisieren können, gibt es ein paar Dinge zu beachten.

Erstens sollte das Unternehmen über einzigartiges geistiges Eigentum verfügen. Falls die angebotenen Lösungen leicht zu replizieren sind, werden größere Unternehmen genau das tun. Jedes Unternehmen, das K.I.-Lösungen anbietet, sollte geistiges Eigentum mit Hilfe von eigener Forschung entwickeln. Das Unternehmen sollte über grundlegende Fachkenntnisse in der entsprechenden Branche verfügen. Wenn Sie in künstliche Intelligenz investieren, sollten Sie die Größe des Marktes, die potenziellen Wachstumsraten für diesen Markt und die Wahrscheinlichkeit, dass er wettbewerbsfähig wird, berücksichtigen.

Technologie / Erfolgreiches Business
Bildquelle: TZIDO SUN / Shutterstock.com

Die Fähigkeit eines K.I. Unternehmens, die eigenen Produkte zu verkaufen, wird auch der Schlüssel zum Erfolg sein. Aus diesem Grund können einige der besten künstliche Intelligenz Aktien, diejenigen sein, die über gut etablierte Unternehmensbeziehungen und Vertriebskanäle verfügen. Unternehmen wie Microsoft und IBM sind in dieser Hinsicht bestens aufgestellt. Start-ups, die nicht über derartige Distributionsplattformen verfügen, müssen etwas ganz Besonderes haben, um wettbewerbsfähig zu sein.

Bei Investitionen in künstliche Intelligenz gilt mehr denn je das Sprichwort „Während eines Goldrausches sollten Sie Hacken und Schaufeln verkaufen, anstatt nach Gold zu graben“. Es mag schwierig sein, die erfolgreichen Anbieter für Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz vorherzusagen, aber jedes Unternehmen, das K.I. einsetzt, benötigt Rechenleistung und Datenspeicher. Aus diesem Grund könnten Chiphersteller und Cloud-Computing-Unternehmen der risikoärmere Investmentansatz sein.

Überblick über die wichtigsten Aktien der künstlichen Intelligenz

Im Folgenden finden Sie einige künstliche Intelligenz Aktien, die gut geeignet sind, um bei steigendem Wachstum der Branche zu profitieren. Dies ist keineswegs eine umfassende Liste, sondern umfasst die größten Unternehmen, die ein erhebliches Exposure gegenüber K.I. haben. Es gibt auch andere kleinere, reine künstliche Intelligenz Aktien, obwohl viele von deren Geschäftsmodellen sich erst noch beweisen müssen. Andere große Unternehmen wie Facebook, Apple und Tesla nutzen K.I. intensiv, aber eher als Werkzeug statt als Profitcenter.

Alphabet

Google K.I. / Künstliche Intelligenz Aktien
Screenshot: ai.google

Alphabet und die primäre operative Tochtergesellschaft Google nutzen K.I. in allen Geschäftsbereichen umfassend. Speziell für die Datenverarbeitung und das maschinelle Lernen hat Google eine eigene Programmierbibliothek, TensorFlow, entwickelt. Mehrere große Unternehmen nutzen bereits TensorFlow für das maschinelle Lernen, was Google zu einem wichtigen Teil ihres K.I.-Ökosystems macht. Da Google außerdem so viele Daten sammelt und so viele Anwendungsfälle hat, um K.I.-Anwendungen zu testen, ist das Unternehmen unweigerlich zu einem weltweit führenden Anbieter von K.I. Lösungen geworden.

Amazon

AWS Machine Learning
Screenshot: amazon.com

Amazon hat von Anfang an stark in künstliche Intelligenz investiert. Das Unternehmen nutzt K.I., um das Kundenverhalten zu analysieren und individuelle Kaufempfehlungen abzugeben. Das Cloud-Geschäft von Amazon, AWS, ist ebenfalls stark von K.I. abhängig, um die Datenspeicherung zu optimieren. Amazon ist bekannt dafür neue Unternehmen und Geschäftsfelder basierend auf den eigens entwickelten Fähigkeiten zu gründen. So entstand das Cloud-Geschäft von Amazon, und es ist sehr wahrscheinlich, dass das Unternehmen irgendwann auch seine K.I.-Fähigkeiten vermarkten wird.

Microsoft

Microsoft K.I. Forschung
Screenshot: microsoft.com

Obwohl Microsoft nicht in erster Linie als K.I. Unternehmen bekannt ist, investiert das Unternehmen stark in K.I. in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Medizin und der natürlichen Sprachverarbeitung. Um mit Unternehmen wie Google und Amazon im Cloud-Bereich Schritt zu halten, entwickelt Microsoft Cloud-basierte, K.I.-getriebene Anwendungen. Da so viele Unternehmen bereits Beziehungen zu Microsoft haben, ist es wahrscheinlich, dass Microsoft eines der ersten Unternehmen sein wird, an das sie sich wenden, um ihnen bei ihren Anliegen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu helfen.

IBM

IBM Watson
Screenshot: ibm.com

IBM arbeitete schon seit langem an K.I., bevor die meisten der anderen Unternehmen überhaupt existierten. Das Unternehmen hat Milliarden in die K.I.-Forschung investiert und stellte 2010 eines seiner neuesten K.I.-Projekte, Watson, vor. Watson ist in der Lage, Fragen mit Hilfe von natürlicher Sprachverarbeitung zu beantworten. Neben einer großen Abteilung, die sich mit dem beschäftigt, was sie Cognitive Computing nennt, verfügt IBM über gut etablierte Unternehmensbeziehungen, um das Geschäft mit künstlicher Intelligenz weiter aufzubauen.

Baidu

Baidu K.I.
Screenshot: baidu.com

Baidu wird oft als Google von China bezeichnet, weil das Unternehmen die Online-Suche im Land dominiert. Wie Google besitzt auch Baidu eine Vielzahl von Unternehmen und nutzt K.I. für viele Anwendungsbereiche. Baidu hat zahlreiche Patente auf Deep Learning-Technologien für umfassende Anwendungen angemeldet. Das autonome Fahrzeugbetriebssystem Apollo gilt ebenfalls als eines der besten der Welt.

Tencent

Tencent K.I. Lab
Screenshot: tencent.com

Tencent mit Sitz in China besitzt einige der am weitesten verbreiteten Social Media-, Messaging- und Videostreaming-Anwendungen der Welt. Tencent hat viel in künstliche Intelligenz investiert, um die Verwaltung und den Austausch von Daten in seinem gesamten Ökosystem zu unterstützen. In Zukunft können wir erwarten, dass Tencent dieses K.I.-Wissen auch in anderen Anwendungsbereichen nutzt.

Twilio

Twilio Autopilot
Screenshot: twilio.com

Twilio entwickelt Anwendungen, mit denen Entwickler Sprach- und Textnachrichtenfunktionen in Programme integrieren können. Dies hat Twilio zu einem führenden Unternehmen in der Sprach-zu-Text-Verarbeitung und im Verständnis von Telefonaten gemacht. Da diese Art von Technologie gefragt sein wird, da immer mehr Unternehmen Kommunikationssysteme automatisieren, ist Twilio einer der zu beobachtenden K.I. Aktien.

DXC Technology

DXC Technology
Screenshot: dxc.technology

Im Jahr 2018 brachte DXC Technology seine Agile Process Automation auf den Markt, eine Plattform, die es einem Hersteller ermöglicht, Maschinen an seiner Produktionslinie mit künstlicher Intelligenz zu „trainieren“. DXC ist heute ein führendes Unternehmen im Bereich maschinelles Lernen.

Box Inc

Box Skills / Künstliche Intelligenz
Screenshot: box.com

Box bietet Cloud-basierte Lösungen für Daten- und Content-Management, Speicherung und Freigabe. Es ist ein wenig wie Dropbox, bietet aber fortschrittlichere Dateiverwaltungstechnologien. Das Unternehmen hat kürzlich Box Skills auf den Markt gebracht, eine Anwendung, die es Unternehmen ermöglicht, ihre gewünschte K.I. Anwendung auf allen Daten, die sie in Box speichern, auszuführen. Dies bedeutet, dass Box es seinen Kunden ermöglicht, mehr als eine K.I. Anwendung zu nutzen und mit ihr zu experimentieren, ohne sich an einen einzigen Anbieter zu binden.

Nvidia

Nvidia / Künstliche Intelligenz Aktien
Screenshot: nvidia.com

Die Grafikprozessoreinheit (GPU) wurde ursprünglich für die digitale Ausgabe auf Monitoren entwickelt, ist aber in der Lage, mehrere Prozesse gleichzeitig auszuführen. Dadurch ist die GPU für K.I. besser geeignet als die CPU, die nur 1 bis 4 Programme gleichzeitig ausführen kann. Nvidia war in den letzten zehn Jahren der führende Hersteller von GPUs. Obwohl das Unternehmen heute im Wettbewerb mit anderen Chipherstellern wie AMD steht, gilt es nach wie vor als führend in diesem Bereich mit einem Jahresumsatz von über 10 Milliarden US-Dollar.

NXP Semiconductors

NXP Semiconductors
Screenshot: nxp.com

Jede von K.I. gesteuerte Vorrichtung, einschließlich autonomer Fahrzeuge, kann nur so effektiv sein wie die Daten, die sie empfängt. NXP ist ein führender Hersteller von Sensoren und Radaren für Maschinen und autonome Fahrzeuge.

Alternative Methoden um als Anleger von K.I. zu profitieren

Neben der direkten Investition in künstliche Intelligenz Aktien können Anleger auch in Fonds investieren, die künstliche Intelligenz für Anlageentscheidungen nutzen. Eine neue Ära der Geldanlage auf Basis von K.I. und Big Data steht uns bevor. Im Rahmen der quantitativen Geldanlage hielten statistische Analysen und evidenzbasierte Investitionen Einzug in die Finanzbranche. K.I. und Big Data sind Teil des nächsten Schrittes und erweitern den Investitionsprozess um mehr Rechenleistung und neue Informationsquellen.

K.I.-Algorithmen können sehr große Datenmengen sehr schnell verarbeiten und bisher unbekannte Muster im Verhalten von Wertpapieren finden. Die Verwendung von Rechenleistung ermöglicht es Fondsmanagern auch, ein weitaus größeres Universum an Aktien zu überwachen, als es Fondsmanager im Rahmen der herkömmlichen Fundamentalanalyse können. Ein algorithmischer Investitionsansatz eliminiert auch die Auswirkungen, die Emotionen auf die Entscheidungsfindung haben können.

Big Data bezieht sich auf den Prozess der Sammlung und Analyse von großen Datenmengen, die von Websites, Anwendungen, mobilen Geräten und anderen angeschlossenen Geräten gesammelt werden. Aus diesen Datensätzen können neue Informationsquellen gewonnen werden, die lange vor den traditionellen Finanzdatenquellen verfügbar sind.

Data Intelligence Fund
Data Intelligence Fund verwaltet von Catana Capital

Ein Beispiel für die Kombination dieser Technologien ist der Data Intelligence Fund von Catana Capital. Dieser Fonds verfolgt eine ungehebelte Long-/Short-Aktienstrategie, die auf Basis von Big Data Analyse in Kombination mit K.I.-Algorithmen basiert. Neben traditionellen Informationsquellen werden Daten aus Hunderten von Quellen gesammelt, darunter Nachrichten- und Forschungswebsites sowie Social Media Plattformen.

Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache werden verwendet, um nützliche Informationen zu extrahieren und Stimmungswerte zu berechnen. K.I. Algorithmen werden verwendet, um Muster und Beziehungen zwischen Marktstimmung (Sentiment) und Aktienkursen zu finden. Prozesse des Positions- und des Risikomanagements optimieren die risikoadjustierten Erträge des Fonds. Catana Capital ist ein Beispiel für die nächste Generation quantitativer Vermögensverwalter und eine weitere Möglichkeit, von der K.I. Revolution zu profitieren.

Fazit: Künstliche Intelligenz bietet große Chancen und Investitionsmöglichkeiten

Künstliche Intelligenz verspricht, die Funktionsweise der Welt zu verändern. Algorithmen können evidenzbasierte Entscheidungen viel schneller treffen als Menschen. Aber die treibende Kraft kann die Tatsache sein, dass K.I. es Unternehmen ermöglicht, Größe und Produktivität zu steigern und gleichzeitig die Kosten zu senken. Dies bedeutet, dass Unternehmen in künstliche Intelligenz investieren müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wie bei jeder Investition in eine Wachstumsbranche ist es unwahrscheinlich, dass künstliche Intelligenz Aktien eine Einbahnstraße darstellen. Volatilität wird langfristigen Investoren immer wieder gute Einstiegschancen bieten um von der Wachstumsbranche K.I. zu profitieren. Alternativ könnten Anleger erwägen, K.I. zu nutzen, indem sie in Fonds investieren, die die Technologie aktiv einsetzen.

Über Richard Bowman
Richard Bowman is a writer at Catana Capital, analyst and investor based in Cape Town, South Africa. He has over 18 years’ experience in asset management, stockbroking, financial media and systematic trading. Richard combines fundamental, quantitative and technical analysis with a dash of common sense.

Hinterlassen Sie den ersten Kommentar

Kommentar hinterlassen

E-Mail Adresse wird nicht veröffentlicht.


*