Inhaltsverzeichnis
Einleitung und aktuelles Entwicklungsstadium
Wenngleich schon mehrere Jahrzehnte an entsprechenden Technologien geforscht und entwickelt wird, hat der Begriff “Künstliche Intelligenz” bzw. Artificial Intelligence (AI) erst in den vergangenen Monaten und Jahren stark an Bedeutung und Relevanz gewonnen – sowohl in den Medien und an der Börse als auch im alltäglichen Leben. Heute begegnet fast man ununterbrochen Anwendungen, welche zumindest teilweise auf KI basieren oder von dieser unterstützt werden – das sollte jedoch niemanden überraschen, denn es gibt so gut wie kein Unternehmen, welches diese Technologie nicht gewinnbringend für sich nutzen könnte. Doch was genau versteht man eigentlich unter künstlicher Intelligenz? Im Kern sind mit dem Begriff verschiedene Technologien gemeint, deren Funktionsweise von Prozessen des menschlichen Gehirns inspiriert sind, also wie dieses denkt und Entscheidungen trifft.
Die Anwendungsbereiche von KI bzw. AI (Artificial Intelligence) erstrecken sich von autonomen Fahren über die Diagnostik im Gesundheitswesen oder die Analyse von Risiken bei Versicherungen bis hin zu Chatbots (bspw. ChatGPT). Auch diese Möglichkeiten sind allerdings nur als Bruchteil des potenziellen Nutzungsspektrums zu betrachten. Bevor wir einen detaillierteren Blick auf konkrete Zahlen zur historischen und erwarteten Entwicklung des Marktes für künstliche Intelligenz werfen, wollen wir das aktuelle Entwicklungsstadium der Technologie aufgreifen. Denn diese lassen sich in vier Phasen gliedern:
Phase 1 – Reaktive Maschinen
- können vergangene Erfahrung nicht für Entscheidung in der Zukunft verwenden
- interagieren nicht mit ihrem Umfeld
- Verhalten sich immer gleich
- Beispiel: Deep Blue von IBM
Phase 2 – Maschinen mit Gedächtnis
- können für Entscheidungsfindung auf vergangene Erfahrungen zurückgreifen
- allerdings keine signifikanten Verbesserungen
- erster Durchbruch beim Deep Learning
- Beispiel: autonome Fahrzeuge
Phase 3 – Teilbewusste Maschinen
- KI wird von anderen Entitäten beeinflusst und lernt eigenständig
- Beispiel: Versuche der US Navy, Robotern menschliche Ethik beizubringen
Phase 4 – Bewusste Maschinen
- finale Phase der KI-Entwicklung
- Maschine besitzt ein Bewusstsein
Aktuell befinden wir uns im Übergang zwischen Phase 2 und Phase 3. Mehrere Unternehmen arbeiten aktuell mit Hochdruck daran, teilbewusste Maschinen bzw. künstliche Intelligenzen zu entwickeln – bisher jedoch mit begrenztem Erfolg. Ob und wann sich hier Fortschritte ergeben werden, ist aktuell unklar.
Überblick über die Branche
Teilbereiche und Marktvolumen
Wie zuvor bereits erwähnt, ist das Anwendungsspektrum von künstlicher Intelligenz äußerst vielfältig. Die Technologie kann in unzähligen Bereichen eingesetzt werden, sodass eine spezifische Untergliederung vonnöten ist, um einen Überblick zu verschaffen. Aktuell werden vier übergeordnete Bereiche unterschieden:
- Machine Learning
- Robotics
- Artificial Neural Networks (ANNs) (künstliche neuronale Netze)
- Generative AI
Der Bereich Machine Learning oder Maschinelles Lernen umfasst in erster Linie die (eigenständige) Verbesserung bestehender Algorithmen, sodass komplexe Datenmengen schnell analysiert und darauf basierend Muster erkannt werden können. Im heutigen Zeitalter entstehen immer größere Datenmengen, weshalb maschinelles Lernen und der Einsatz solcher Technologien unabdingbar ist. Beim Machine Learning unterscheidet man wiederum in drei Bereiche: dem betreuten Lernen, dem unbeaufsichtigten Lernen sowie dem bestärkenden Lernen (KI erhält unmittelbar Feedback, nachdem sie eine Entscheidung getroffen hat).
Innerhalb der Robotik (Robotics) befassen sich Forscher mit der Entwicklung von Robotern, welche mit Menschen bzw. der Umgebung interagieren sollen. Hier ergibt sich darüber hinaus eine Schnittstelle zu einem anderen Bereich der künstlichen Intelligenz: Dem Deep Learning, Teil der Artificial Neural Networks. Deep Learning kommt in der Robotik zum Einsatz, um Maschinen ein gewisses Maß an Selbstbewusstsein vermitteln zu können.
Das Segment der Artificial Neural Networks (künstliche neuronale Netze) befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen, welche darauf abzielen, die Funktionsweise des Neokortexbereichs des menschlichen Gehirns zu kopieren. Dieser Bereich ist für den Denkprozess verantwortlich. Durch eine Nachahmung sollen die sogenannten ANNs in die Lage versetzt werden, Probleme bspw. in der Bild- und Sprachverarbeitung (bspw. Bilderkennung) oder der medizinischen Diagnostik lösen zu können. Man versucht also das System von menschenähnlicher Intelligenz in Maschinen zu integrieren.
Die generative künstliche Intelligenz dürfte dir am ehesten ein Begriff sein bzw. bist du mit zugrundeliegenden Technologien bestimmt schon mal in Berührung gekommen. Hierzu gehören nämlich sämtliche künstliche Intelligenzen, welche Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Musik generieren. Bestimmt hast du mit ChatGPT bereits selbst eine generative KI benutzt.
Auch am Aktienmarkt dreht sich bei den Anlegern und Investoren in den letzten Monaten alles um künstliche Intelligenz – Chiphersteller, KI Entwickler und andere KI Aktien wie Palantir oder UiPath sind in aller Munde und viele möchten investieren. In der Regel sind Börsianer nur an Entwicklungen interessiert, die entweder als Risiko oder als Chance identifiziert werden. Obwohl es auch viele Stimmen gibt, welche die Gefahren und Risiken von KI hervorheben, betrachten die Marktteilnehmer die Technologie aktuell als eine der größten Chancen unserer Zeit. Und das nicht ohne Grund, denn es gibt aktuell kaum einen anderen Markt, welcher ein derart hohes Wachstumspotenzial besitzt. Zur Einordnung: In 2023 belief sich das globale Marktvolumen entsprechender Lösungen auf 538,10 Milliarden USD, bezogen auf die erzielten Umsätze in dem Sektor. Für das laufende Geschäftsjahr sehen die Prognosen einen Anstieg der Umsätze um 18,60 Prozent auf 638,20 Milliarden USD vor. Diese Wachstumsdynamik soll bis mindestens 2032 aufrecht erhalten werden können. Dann soll sich der Wert vom weltweiten Marktvolumen bereits auf 2,58 Bio. USD belaufen, was das monetäre Potenzial von KI unterstreicht. Das prognostizierte Umsatzwachstum ist, wie man sieht, enorm.
Doch die verschiedene Teilbereiche besitzen mitunter eine weitaus höhere Wachstumsdynamik, was sich auch beim Wachstum der Kennzahlen der entsprechenden Anbieter von den jeweiligen Produkten widerspiegelt. Bis zum Jahr 2032 rechnen die Analysten des Marktforschungsunternehmens Precedence Research in Zukunft mit folgenden Wachstumsraten (bezogen auf das Umsatzwachstum):
- Enterprise KI: 44,10 % p. a.
- Generative KI: 27,00 % p. a.
- Language Processing: 38,50 % p. a.
- Chatbots: 19,20 % p. a.
- Robotik: 21,80 % p. a.
Betrachtung nach Regionen und Branchen
Blickt man auf die führenden Länder im Bereich der KI-Technologie, so laufen einem die üblichen Verdächtigen über den Weg – zumindest wenn man die Höhe an Forschungs- und Entwicklungsausgaben als Maßstab heranzieht. Hier belegten die USA und China die ersten zwei Plätze mit Investitionen in Höhe von einem Wert von 679,00 Mrd. USD bzw. 551,00 Mrd. USD im Jahr 2022. Auch wenn man auf aktuelle Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz blickt, so stehen diese beiden Länder häufig hervor, sei es bei Forschungsdurchbrüchen oder einer hohen M&A-Aktivität. Aller Voraussicht nach sollte sich dies auch in Zukunft nicht ändern.
Den abgeschlagenen dritten Platz belegt Japan mit Investitionen von immerhin 182,00 Mrd. USD im Jahr 2022. Als erster in Europa beheimateter Staat belegt Deutschland mit 143,00 Mrd. USD den vierten Platz. Ebenfalls mehr als 100,00 Mrd. USD investieren die Koreaner in ihre KI-Forschung. Alle anderen Länder wie Frankreich, Indien und Co., welche in diesem Vergleich auftauchen, investieren aktuell noch vergleichsweise wenig.
Bevor wir zu unseren besten KI-Aktien kommen, ist natürlich noch von Interesse, in welchen Branchen diese Technologie vorwiegend eingesetzt wird. Wenngleich sich in diesem Kontext einzelne Sektoren identifizieren lassen, welche eine verhältnismäßig große Menge an finanziellen Mitteln für die Nutzung von KI in die Hand nehmen, fällt sofort auf, dass ein Großteil der Ausgaben breit gestreut ist. So werden in einer Statistik des US-amerikanischen Marktforschungsunternehmens Internationale Data Corporation in die Hälfte der gesamten KI-Ausgaben keiner einzelnen Branche zugeordnet, was das umfassenden Anwendungsspektrum erneut hervorhebt. Nichtsdestotrotz müssen an dieser Stelle folgende Sektoren genannt werden, welche im Jahr 2023 vergleichsweise viel Geld in KI investiert haben:
- Banking: 13,40 %
- Einzelhandel: 12,80 %
- Dienstleistungssektor: 10,40 %
- Diskrete Fertigung: 9,50 %
- Prozessfertigung: 7,10 %
Übersicht über die besten KI Aktien
Kategorisierung von KI Aktien
Inzwischen versucht nahezu jedes Unternehmen auf den KI-Hype aufzuspringen und in ihre Produkte und Dienstleistungen etwas mit dem Zusatz “Künstliche Intelligenz” bzw. Artificial Intelligence (AI) einzubauen. Dadurch werden die entsprechenden Aktien aber natürlich nicht direkt zu KI-Aktien oder KI-Profiteuren, da der Großteil des Geschäftsmodells nichts mit künstlicher Intelligenz zu tun hat und der Großteil der Umsätze ohne KI erwirtschaftet wird. KI dient oftmals “nur” als neue Technologie, die wie eine normale Software zum Einsatz kommt, aber nichts mit dem eigentlichen Produkt vieler Unternehmen zu tun hat.
Betrachtet man den KI-Sektor genauer, lassen sich verschiedene Arten von Profiteuren herausarbeiten. Eine grobe Einteilung ist bspw. in folgende Kategorien möglich:
- Infrastruktur (Rechenzentren, Halbleiter [Chiphersteller, Chipdesigner, …], IT-Beratungen, …)
- KI-Anwendung (Unternehmen, die KI in ihr Geschäftsmodell integrieren)
- KI-Entwicklung (Unternehmen, die hauptsächlich KI-Software entwickeln)
In die erste Kategorie “Infrastruktur” ordnen wir alle Unternehmen ein, dessen Geschäftsmodell die Entwicklung und Nutzung von KI überhaupt erst ermöglichen. Dazu gehören Betreiber von Rechenzentren wie viele Big Techs (Microsoft, Amazon AWS, …), aber auch sämtliche Halbleiterkonzerne, die die notwendigen Chips entwickeln und herstellen. Alleine zu dieser Branche könnte man jedoch einen einzelnen Beste Aktien-Report erstellen, denn diese ist wiederum in Foundries, Designer, Waferhersteller & Co. zu gliedern. Am bekanntesten im KI-Kontext ist der Chipdesigner NVIDIA, der führend auf dem Gebiet der KI-Chips ist. NVIDIA (NVDA) ist auch die Aktie, die vom KI-Boom bislang wohl am meisten profitieren konnte. Des Weiteren zählen wir auch IT-Beratungen wie Accenture zum Bereich der Infrastruktur, denn diese Beratungen helfen anderen Unternehmen bei der Implementierung der geeigneten KI-Anwendungen.
Zu der zweiten Kategorie der “KI-Anwendung” zählen wir die Unternehmen, die künstliche Intelligenz in ihr bestehendes Geschäftsmodell integrieren. Hier besteht somit nicht das gesamte Geschäftsmodell aus dem Bereich KI, aber die künstliche Intelligenz nimmt dennoch einen nennenswerten Platz ein. Als Beispiel ist unter anderem Adobe zu nennen. Das Software-Unternehmen, das für Photoshop & Co. bekannt ist, hat sämtliche KI-Tools in das eigene Angebot integriert und mit Adobe Firefly generative KI mit eingefügt.
Die letzte Kategorie der “KI Gewinner” nennen wir “KI-Entwicklung”. In diesen Sektor fallen alle Unternehmen, dessen Geschäftsmodell nahezu ausschließlich auf KI basiert. Dies sind Unternehmen, die eine bestimmte eigene KI entwickeln und diese (bzw. darauf basierte Dienstleistungen) dann ihren Kunden zur Verfügung stellen. Ein Beispiel dafür ist C3.ai – ein Small Cap, der KI-Anwendungen für Unternehmen schnell entwickelt, einsetzt und betreibt.
Liste mit KI Aktien
In der folgenden Tabelle sind einige KI-Aktien bzw. Profiteure des Megatrends künstliche Intelligenz aufgelistet. Man könnte diese Liste schier unendlich ausdehnen, da vollständige andere Sektoren (bspw. Halbleiter) vom KI-Boom profitieren. Es erfüllt jedoch nicht den Zweck dieses Reports, wenn wir die gesamte Halbleiter-Wertschöpfungskette an dieser Stelle auflisten, weshalb wir uns in der Liste auf einige bekannte Gewinner vom KI Trend beschränken.
Aktie | WKN | Land | Beschreibung (nur auf KI bezogen) | Microsoft | 870747 | USA | Cloud-Services, KI-gestützte Anwendungen, Softwareentwicklung, Rechenzentren, Beteiligung bei OpenAI (bekannt für ChatGPT) |
|---|---|---|---|
NVIDIA | 918422 | USA | Entwicklung von KI-Chips, GPUs (Grafikprozessoren) |
Accenture | A0YAQA | Irland | IT-Beratung, unter anderem auch für Themen wie KI |
Adobe | 871981 | USA | Anwendungssoftware (Kreativität, Design, Marketing, Dokumente, …), auch mit KI-Tools |
C3.ai | A2QJVE | USA | Entwicklung von KI für Unternehmen |
Palantir | A2QA4J | USA | Datenanalyse-Software für Militär, Regierungen, Unternehmen; Sicherheits- und Entscheidungsunterstützung, Analyse von Risiken |
UiPath | A3CND6 | USA | Automatisierung von Geschäftsprozessen mit Robotern, Robotic Process Automation (RPA), Robotics |
Auch im Bereich der KI Aktien gibt es für Anleger und Investoren an der Börse die Möglichkeit ein Investment über einen ETF vorzunehmen um sein Anlageziel zu verfolgen. Die Anbieter von einem ETF ermöglichen es, dass man in einen Index investiert, der aus diversen KI Aktien zusammengesetzt wird. Sämtliche Werte wie Palantir, Alphabet (Google), IBM usw. sind in einem solchen Index bzw. ETF enthalten. Bekannt ist bei Anlegern vor allem der “Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF”, welcher in verschiedenste Profiteure des KI-Booms investiert.
Wir bevorzugen gegenüber einem ETF immer den direkten Kauf der besten KI Aktie (oder den besten KI Aktien) vor, denn diese schätzen wir als besonders aussichtsreich hinsichtlich der Kursentwicklung und potenzieller Gewinne ein. Zudem bringt ein Fonds oder ETF jährliche Kosten mit sich, die der jeweilige Anbieter berechnet, was auf Aktien an der Börse nicht zutrifft. Diese Kosten nach dem Kauf eines ETFs können teilweise 0,35 Prozent bis 1,00 Prozent pro Jahr betragen; bei einem Fonds noch höher, was das Wachstum des Kapitals, das man investieren kann, verringert. Dies schadet natürlich dem eigentlichen Anlageziel und lässt diese Anlageprodukte unattraktiver erscheinen. In einem ETF hat man außerdem zwangsläufig nicht nur gute Investitionen dabei, sondern auch (im Vergleich) weniger aussichtsreiche Investitionen. Zudem ist es für Anleger und Investoren mit einem ETF nicht so gut möglich Market Timing zu nutzen. Beim Kauf von Aktien kann man hingegen gezielt bei einem Kurs investieren, zu dem sie unterbewertet sind. Mit einem ETF kauft man an der Börse zwangsläufig immer einen ganzen Index. Eine Investitionsentscheidung bzw. Anlageentscheidung mit der Absicht gezielt unterbewertete Aktien einzukaufen, gestaltet sich bei einem Index immer schwieriger.
Beste KI Aktien
Wir haben etliche KI Aktien und etliche Einzelwerte von Indizes aus dem KI-Sektor gescreent und die besten KI Aktien für Investitionen herausgefiltert, die wir für besonders aussichtsreich hinsichtlich der Rendite halten. Wir achten darauf, dass der Aktienkurs unserer Top-Picks einen Aufwärtstrend im Chart vorweisen kann. Darüber hinaus muss auch die Qualität aus Sicht der fundamentalen Analyse überzeugen. Wenn noch eine Frage zu den einzelnen KI Aktien offen ist, bspw. bei welchem Kurs man am besten kaufen sollte, dann stell sie uns im Discord.
Alle besten KI-Aktien werden auch in der großen “Beste Aktien“-Tabelle eingefügt, in der sämtliche weitere Informationen wie unsere Ratings, die Marktkapitalisierung und Dividendenrendite zum aktuellen Kurs, die gängige Korrekturlänge der Aktien oder diverse Fundamentaldaten sichtbar sind. Darüber hinaus berücksichtigen wir alle diese KI Aktien auch in unserem monatlichen Aktien-Blog zu aktuell kaufenswerten Aktien. Wenn sich eine Chance bei einem Wertpapier ergibt, dann taucht die börsennotierte Aktie mit einem entsprechenden Aktienkurs als Kaufsignal in diesem Blog auf. Auf diese Weise verpasst ihr als Mitglieder keinen Einstieg um ein Wertpapier gezielt in unterbewerteten Situationen einzukaufen und auf Sicht ein höheres Wachstumspotenzial für euer Depot zu haben.
Der spannendste Teil des Artikels mit vielen exklusiven Informationen folgt erst noch. Werde jetzt Wir Lieben Aktien Mitglied und sichere dir Zugriff auf alle wichtigen Informationen, um einen Vorteil an der Börse zu erhalten!
Jetzt Mitglied werdenAuch bei unseren Top-Picks aus dem Sektor haben wir uns auf einige wenige Aktien beschränkt. Es ist nicht zielführend in diesem Report zugleich auch alle besten Software-Aktien, alle besten Halbleiter-Aktien etc. aufzuführen, denn diese Unternehmen stehen oftmals erst in der “zweiten Reihe”. Aus diesem Grund beschränken wir uns in diesem Blog auf die besten KI Aktien unter den Unternehmen, von denen man am häufigsten im direkten KI Kontext liest.
Aktie | WKN | Land | Beschreibung | ExlService Holdings | A0LB2A | USA | Datenanalyse, Automatisierung, Prozessoptimierung |
|---|---|---|---|
Fabrinet | A0Q2S5 | Kaimaninseln | Fertigungsoptimierung, Qualitätskontrolle, Prozessautomatisierung |
Fair Isaac | 873369 | USA | Entscheidungsfindung, Betrugsprävention, Risikoanalyse |
Apple | 865985 | USA | Benutzererlebnis, Geräteoptimierung, Datenschutz |
Accenture | A0YAQA | Irland | IT-Beratung, unter anderem auch für Themen wie KI |
Alphabet (Google) | A14Y6F | USA | Suchalgorithmen (Google), maschinelles Lernen, Sprachmodelle (wie BARD), … |
Oracle | 871460 | USA | Datenbankmanagement, Cloud-Lösungen, KI-gestützte Analyse, Rechenzentren |
Microsoft | 870747 | USA | Cloud-Services, KI-gestützte Anwendungen, Softwareentwicklung, Rechenzentren, Beteiligung bei OpenAI (bekannt für ChatGPT) |
NVIDIA | 918422 | USA | Entwicklung von KI-Chips, GPUs (Grafikprozessoren) |
Monolithic Power Systems | A0DLC4 | USA | Integrierte Schaltkreise, Stromversorgungslösungen, Energieeffizienz |
Applied Materials | 865177 | USA | Halbleiterfertigung, Prozesslösungen für KI-Chips |
Autor dieses Blogs
Jan Fuhrmann
Tilman Reichel
“Wer die Aktien nicht hat, wenn sie fallen, hat sie auch nicht, wenn sie steigen.“ - André Kostolany
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