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1. DeepSeek – Der neue Star im KI-Bereich
Effizienz als Trumpf
DeepSeek hat es geschafft, seine Modelle für einen Bruchteil der Kosten zu trainieren, die bisherige Marktführer wie OpenAI benötigen. Während GPT-4 etwa 200 Millionen Dollar an Trainingskosten verschlang, kam DeepSeek R1 bei nur 5,5 Millionen Dollar aus. Dies ist nicht nur eine enorme Reduktion, sondern auch ein Zeichen dafür, dass KI allmählich zugänglicher wird.
Ein weiterer Aspekt ist die Nutzung von H800 GPUs, die zwar langsamer sind als Nvidias Top-Modelle, aber dennoch effektiv genutzt wurden. Diese mathematischen Techniken, die DeepSeek entwickelt hat, ermöglichen es, 8-Bit-Zahlen statt 32-Bit-Zahlen zu verwenden, mehrere Wörter gleichzeitig vorherzusagen und Daten zu komprimieren. Dadurch steigt die Effizienz um 45-fach.
Selbstlernfähigkeit
Ein weiterer bahnbrechender Fortschritt ist die Fähigkeit von DeepSeek R1, selbständig zu lernen. Das Modell entwickelt komplexe Denkmuster, ohne explizit dafür programmiert zu sein. Diese Chain-of-Thought-Fähigkeit hilft dabei, Fehler zu erkennen und Korrekturen anzupassen – ein enormer Vorteil gegenüber herkömmlichen Modellen, die oft unrealistische "Halluzinationen" produzieren.
2. Vier Unternehmen, die von der KI-Revolution profitieren
CrowdStrike – Cybersecurity im Zeitalter der KI
Mit der wachsenden Verbreitung von KI-Tools steigt auch die Bedrohung durch Cyberangriffe. CrowdStrike hat bereits gezeigt, wie man sich dagegen wehren kann. Ihre Plattform Falcon erzielte in einem echten Test gegen Ransomware eine perfekte Bewertung. Sie schützt Endpunkte wie Workstations, Laptops und Smartphones vor unbekannten Bedrohungen und sorgt dabei für keine falschen Alarme. CrowdStrike profitiert direkt davon, dass immer mehr Firmen ihre Sicherheitsmaßnahmen aufstocken müssen.
Palantir – Von Ontologien zu Benutzerfreundlichkeit
Palantir ist bekannt für ihre Plattformen Gotham und Foundry, die Organisationen helfen, komplexe Strukturen und Beziehungen darzustellen. Diese digitalen Zwillinge oder "Ontologien" ermöglichen es, riesige Mengen an Daten zu analysieren und Operationen zu optimieren. Ein besonderer Pluspunkt ist hierbei die Integration von AIP (Artificial Intelligence Platform), die es Nutzern ermöglicht, mit ihren Daten interaktiv zu arbeiten, ähnlich wie mit ChatGPT. Palantir könnte von einem Paradigmenwechsel profitieren, wenn Unternehmen weniger in Hardware investieren und stattdessen auf Software setzen.
Meta Platforms – Flexibilität im AI-Zeitalter
Meta Platforms steht unter der Führung von Mark Zuckerberg für langfristige Visionen. Während andere Unternehmen über mögliche Einsparungen diskutieren, betont Zuckerberg, dass mehr Rechenleistung beim Inferenzprozess (der Prozess, in dem ein Modell Vorhersagen trifft) zur Erzeugung einer höheren Intelligenz führt. Meta plant außerdem, einige der innovativen Ansätze von DeepSeek in ihre offenen Quelltextmodelle wie Llama einzubinden. Unabhängig davon, ob die Nachfrage nach Hardware steigt oder fällt, bleibt Meta in einer starken Position.
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) – Der Chip-Hersteller für die Zukunft
Als weltweit größter und fortschrittlichster Chip-Hersteller profitiert TSMC sowohl von steigenden als auch fallenden Kosten. Wenn KI-Modelle billiger zu trainieren sind, bedeutet dies nicht zwangsläufig weniger Nachfrage nach Chips. Im Gegenteil: Je günstiger KI wird, desto mehr Firmen können sie nutzen, was wiederum die Nachfrage nach leistungsfähigen Chips erhöht. TSMCs Spezialität liegt darin, maßgeschneiderte Lösungen für Kunden wie Nvidia anzubieten, die spezielle Anforderungen haben. Ihr Netzwerkeffekt macht es extrem schwierig für Konkurrenten, diese Stellung zu erobern.
3. Was bedeutet dies für den Markt?
Die Jekyll-and-Hyde-Natur von KI-Ausgaben
Es gibt zwei Szenarien, die sich aus der Entwicklung von DeepSeek ergeben könnten:
Minderer Aufwand für Training:
Unternehmen könnten signifikant weniger Geld für das Training von KI-Modellen ausgeben. Dies würde den Fokus auf Software verschieben und Unternehmen wie Palantir begünstigen.Stärkerer Aufwand für Inferenz:
Zwar sinken die Kosten für das Training, aber die Inferenzphase (die tatsächliche Nutzung des Modells) wird rechenintensiver. Dies würde den Bedarf an Hardware weiter steigern und Unternehmen wie TSMC und Nvidia stärken.
Am Ende könnte sich herausstellen, dass beide Trends gleichzeitig stattfinden.
4. Warum könnte DeepSeek den gesamten Markt verändern?
Jeder kann jetzt KI nutzen
Eine der bemerkenswertesten Errungenschaften von DeepSeek ist die Tatsache, dass große Sprachmodelle nun auf einfachen Geräten wie einem Raspberry Pi oder einer einzelnen GPU laufen. Dies senkt die Einstiegsbarrieren drastisch und öffnet neue Märkte für KI. Schulen, Forschungseinrichtungen und kleine Unternehmen können sich endlich leisten, solche Technologien einzusetzen.
Effizienz bringt Mehrnutzung
Der Jevons-Paradoxon zufolge führt eine Effizienzsteigerung oft zu einem Anstieg der Gesamtnutzung. Auch im Bereich der KI könnte dies passieren: Weniger teure Modelle bedeuten, dass mehr Firmen sie einsetzen, was letztendlich die Nachfrage nach Rechenkapazität erhöht.
5. Fazit
Die KI-Branche befindet sich in einem Übergangsstadium, in dem Innovationen wie DeepSeek R1 die Spielregeln ändern. Obwohl viele Analysten zwischen Hardware- und Software-Firmen unterscheiden, zeigt sich, dass beide Segmente von diesen Entwicklungen profitieren können. CrowdStrike, Palantir, Meta Platforms und Taiwan Semiconductor stehen dabei besonders gut da, unabhängig davon, welcher Trend dominieren wird.
Für Investoren bietet sich somit die Chance, in Unternehmen einzusteigen, die sowohl von der Senkung von Trainingskosten als auch von der Steigerung der Nutzerzahl profitieren. Die Zukunft der KI liegt nicht nur in der Effizienz, sondern auch in ihrer universellen Verfügbarkeit.
Hinweis: Dieser Artikel dient lediglich als Informationsquelle und keine Anlageempfehlung.
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