Credit: beigestellt Generative KI Generative Künstliche Intelligenz wird daraufhin trainiert, um mithilfe von Algorithmen neue, originelle Inhalte zu erzeugen. Anders als diskriminative Modelle, die in erster Linie dazu dienen, Daten zu klassifizieren oder zu erkennen, lernen generative Modelle aus riesigen Datensätzen die zugrunde liegenden Muster und Strukturen, um anschließend eigenständig neue Inhalte in Form von Texten, Bildern, Videos oder Musik zu erstellen. In einem zweistufigen Prozess erfolgt im ersten Schritt ein umfangreiches Vortraining auf großen Mengen unstrukturierter Daten, um ein Grundverständnis für Sprach- oder Bildmuster zu entwickeln. Anschließend wird das Modell feinabgestimmt, sodass es auf konkrete Aufgaben oder Eingabeaufforderungen reagieren und Inhalte generieren kann, die den Erwartungen des Nutzers entsprechen. Die Einsatzmöglichkeiten von generativer AI sind vielfältig: In der Praxis wird sie beispielsweise zur Erstellung von Texten in Chatbots, zur Generierung von Bildern wie bei DALL-E oder Stable Diffusion, zur Musikkomposition und sogar in der Videoproduktion eingesetzt. „Bislang sind viele noch daran gewöhnt, KI gratis mit Werbung zu verwenden.“ Volker Kurr, Head of Europe bei L&G 30 . GELD-MAGAZIN – Ausgabe Nr. 3/2025 ductor wichtigster Lieferant für die iPhones von Apple. Hinzu kommt noch Qualcomm, die mit ihrem Snapdragon-Prozessor 5GSmartphones ausstattet und mit einem für 2025 geschätzten KGV von 15,3 relativ günstig erscheint. Neue Chancen entstehen in beinahe allen Unternehmen, die durch Einsatz von KI-Lösungen ihre Innovationskraft bzw. ihre Produktivität steigern können. So werden Callcenter durch Chatbots ersetzt und Arbeitsabläufe durch KI optimiert. Ein Bereich, der sich durch Einsatz von KI stark entwickelt, ist die Robotik. Hier werden neue selbstlernende Allrounder für Industrie, Pflege, den Servicebereich und Privathaushalte entstehen. So sind rasche Fortschritte bei der Weiterentwicklung des Optimus von Elon Musk, des Figure 2 von OpenAI oder des Atlas von Boston Dynamics zu bemerken. Bei manchen Visionären hört es sich bereits so an, als wäre das „Terminator“-Zeitalter längst angebrochen. Die Experten vom FraunhoferInstitut sehen dies noch anders: „Entwicklungen wie der Optimus von Tesla schaffen zwar Aufmerksamkeit, doch die eigentlichen Innovationen entstehen derzeit woanders. Ein Schweißroboter mag nicht so sexy sein wie Optimus, spielt aber in der industriellen Produktion schon heute eine sehr viel größere Rolle“, so Werner Kraus, Leiter des Forschungsbereichs Automatisierung und Roboter am Stuttgarter Fraunhofer-Institut. Trotzdem führe auch für Kraus kein Weg an smarten Robotern vorbei: KI brauche Robotik – und Robotik brauche KI, steht für den Mechatronik-Ingenieur fest. Im Bereich Cybersecurity entstehen wiederum neue Herausforderungen, da mittels KI Hackerangriffe automatisiert und erleichtert werden, was bei Cybersecurity-Unternehmen zu vollen Auftragsbüchern führt. Im medizinischen Bereich werden Datenanalysen, Diagnostik und die Entwicklung neuer Wirkstoffe revolutioniert. Hier profitieren Unternehmen wie Qualcomm, Micron Technologies und Super Micro Computer sowie Illumina, mit einem Marktanteil von etwa 80 Prozent bei Sequenzierungsautomaten, und Palantir Technologies, ein wachstumsstarkes Unternehmen im Bereich Datenanalyse. Fonds als sinnvolle Alternativen Da es Anlegern kaum möglich ist, ausreichend diversifiziert in Technologieaktien zu investieren und dabei auf die neuesten Entwicklungen einzugehen, bieten sich zahlreiche Branchen- und Themenfonds an (siehe Tabellen auf Seite xx). Als global investierende aktiv verwaltete Technologiefonds mit langer erfolgreicher Historie stechen besonders jene von DNB, Fidelity, JPMorgan, BlackRock und Polar Capital hervor. Die Produkte weisen über zehn Jahre Wertzuwächse zwischen 350 und 450 Prozent auf. Über fünf Jahre liegt Der DNB Fund Technology mit einem Ertrag von kumuliert 125 Prozent praktisch gleichauf mit dem Fidelity Global Technology. Das entspricht knapp 18 Prozent p.a. Die Fonds werden mit Anders Tandberg-Johansen und Sverre Bergland (DNB; beide seit 2007) und Hyunho Sohn (Fidelity; seit 2013) von sehr erfahrenen Fondsmanagern verwaltet. Der Fidelity Global Technology ist mit einem Fondsvolumen von 21,3 Milliarden Euro etwas schwerfälliger und ist in rund 100 Unternehmen investiert, der DNB Fund Technology mit 2,0 Milliarden Euro ist flexibler und weist rund 65 Portfoliopositionen auf. Unter den TopTen-Holdings finden sich bei beiden Fonds per 30. April Microsoft, Amazon, Alphabet und Meta Platforms. Ansonsten setzt Sohn mehr auf TSMC als größte Position, Ericsson, Microchip Technology, Texas und Workday, während Tandberg-Johansen Samsung Electronics, Nvidia und Nokia präferiert. In den vergangenen zwölf Monaten hat Tandberg-Johansen mit seiner Auswahl besser abgeschnitten – der DNB Fund Technology legte in diesem Zeitraum um 14 Prozent zu, während der Fidelity Global Technology nur neun Prozent schaffte. Liebhabern von ETFs sind in erster Linie der Xtrackers MSCI World Information Tech UCITS ETF und mit Schwerpunkt USA der Invesco Technology S&P US Select Sector UCITS ETF zu empfehlen. Sie erzielten in den vergangenen drei Jahren einen Wertzuwachs von 20 bzw. 23 Prozent p.a. Auf bestimmte Technologie-Themen spezialisierte ETFs (AI, Robotik, Cloud, Mobility oder Cybersecurity) finden Sie auf Seite 58. MÄRKTE & FONDS . Trend 2025 . Technologie
RkJQdWJsaXNoZXIy MzgxOTU=