Ist generative KI ein neuer Zyklus?

Während der Hype um die künstliche Intelligenz (KI) zunimmt, fragen sich die Anleger, ob die Einführung generativer KI-Technologien den Beginn des nächsten Transformationszyklus an den Märkten signalisiert oder ob wir lediglich die Fortsetzung – oder vielleicht den Höhepunkt – des Informationstechnologiezyklus erleben, der in den späten 1970er Jahren begann.

Prognose struktureller Veränderungen

Viele frühere Zyklen grundlegender struktureller Veränderungen – beispielsweise die Erfindung der Dampfmaschine, die Einführung der Eisenbahn und die Elektrifizierung – haben zu einer höheren Produktivität und zur Schaffung von erheblichem Wohlstand geführt. Diese Zyklen hatten jedoch häufig auch ihren Preis in Form eines niedrigeren Beschäftigungsniveaus und größerer Ungleichheit. Wer wird am meisten vom Strukturwandel profitieren? Wer wird es schwer haben? Und über welchen Zeitraum? Mit der Integration dieser Fragen in ihre langfristigen Gewinnprognosen für Unternehmen verbringen unsere globalen Aktienresearch-Analysten einen erheblichen Teil ihrer Zeit.

Uns ist klar, dass generative KI einen tiefgreifenden Einfluss auf viele Branchen haben wird. Ein gemeinsamer Bewertungsprozess, der die Grundlage für strukturelle Veränderungen in jeder Branche bewerten kann, verschafft unseren globalen Aktienfonds einen erheblichen Vorteil, wenn es darum geht, die potenziellen strukturellen und zyklischen Auswirkungen von KI auf die gesamte Weltwirtschaft zu analysieren. Auch wenn es schwierig ist, frühzeitig in Innovationszyklen zu investieren, wird ein Großteil der Rendite für die Anleger letztendlich daraus resultieren, dass sie in der Lage sind, diejenigen Unternehmen zu identifizieren, die einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil haben, sobald der Zyklus in Gang gekommen ist. Ziel ist es, einen fairen Preis für die „Gewinner“ zu zahlen und zu vermeiden, dass zu viel für Unternehmen gezahlt wird, die nur auf der Hype-Welle reiten.

Wir haben unseren Prozess optimiert, um bei der Auswahl der Unternehmen, in die wir investieren, selektiv vorzugehen und zu versuchen, bei strukturellen Themen wie der Einführung generativer Technologien nicht in die üblichen Fallen zu tappen. Dazu gehören:

  • Auswahl von Unternehmen, bei denen die Bandbreite der Ergebnisse weniger binär ist
  • Erwägung verschiedener Möglichkeiten für den Zugang zum Thema
  • Anhaltende Fokussierung auf das langfristige Potenzial zur Cash-Generierung

Unser Umgang mit Wendepunkten am Markt

Unser Ziel ist es, attraktiv bewertete Aktien auf der Grundlage unserer eigenen, fundamentalen langfristigen Analystenprognosen zu identifizieren. Gegenwärtig vergrößert sich der Spread zwischen den von uns als unterbewertet und den von uns als überbewertet eingeschätzten Aktien. Weite Bewertungsspreads wurden in der Vergangenheit anlässlich verschiedener Wendepunkte der Märkte beobachtet, wie zum Beispiel bei der Dotcom-Blase und der globalen Finanzkrise.

Diese Spitzenwerte bei unseren Bewertungsspreads spiegeln zwei Dinge wider: die Polarisierung der Marktmeinungen in Gewinner und Verlierer und die Kapitalallokation unabhängig von der Bewertung sowie die Ausweitung der langfristigen Ergebnisbandbreiten im Zuge der Entwicklung von Geschäftsmodellen rund um neue Technologien. Wer hätte zum Beispiel 1998 gedacht, dass Amazon sich vom Online-Buchhändler zu dem E-Commerce-Giganten entwickeln würde, der es heute ist? Oder dass Sun Microsystems irgendwann nicht mehr der Punkt in Dotcom sein würde?

Im Bereich der künstlichen Intelligenz beobachten wir derzeit eine große Bandbreite an Ergebnissen, wenn wir die aktuellen Wachstumsraten und Trends für frühe Gewinner (wie Nvidia) und die erheblichen Disruptionsrisiken für andere Unternehmen extrapolieren. Wenn es darum geht, durch strukturelle Themen zu navigieren, versuchen wir, eine strenge Bewertungsdisziplin aufrechtzuerhalten, und suchen nach jenen Unternehmen, bei denen die Bandbreite der Ergebnisse weniger binär ist. Wir sind der Meinung, dass es wichtig ist, selektiv vorzugehen und auch verschiedene Möglichkeiten des Zugangs zum Thema in Betracht zu ziehen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz bedeutet dies, dass wir uns sowohl die Unternehmen ansehen, die die Entwicklung der künstlichen Intelligenz unterstützen, als auch die Unternehmen, die KI-Produkte entwickeln.

In diesem frühen Stadium können jedoch unterstützende Unternehmen und Anbieter des Endprodukts noch relativ schwer zu unterscheiden sein. Nvidia zum Beispiel verkauft nicht nur Mikrochips, die KI ermöglichen, sondern hat auch ein Ökosystem rund um seine eigenen KI-Grafikprozessoren aufgebaut, das es dem Unternehmen ermöglicht, neben der Hardware auch den Verkauf von Dienstleistungen und Software zu steigern und die Umstiegskosten für die Nutzer zu erhöhen.

Was wir aus der Dotcom-Blase lernen können

Die unserem Anlageverfahren innewohnende Bewertungsdisziplin hat uns geholfen, viele der nicht nachhaltigen Unternehmen zu vermeiden, die während der Dotcom-Blase wie Pilze aus dem Boden schossen.

Auch wenn wir in diesem frühen Stadium der KI-Einführung vielleicht noch nicht in der Lage sind, die Bandbreite der Ergebnisse einzugrenzen, können wir aus dem ähnlichen Strukturwandel lernen, der während der Dotcom-Blase Ende der 1990er / Anfang der 2000er Jahre stattfand. Ähnlich wie beim heutigen Trend zur künstlichen Intelligenz begannen die Anleger, jedes Unternehmen durch die Dotcom-Brille zu betrachten und zu fragen, wie es mit dem Übergang zu einer Online- und digitalen Welt bzw. der Disruption durch diese Welt zurechtkommen würde. Aktuell wird jeder CEO gefragt, was er im Hinblick auf KI unternimmt und ob sein Unternehmen einer Disruption ausgesetzt sein wird.

Insbesondere Cisco war einer der Wegbereiter des Internets und hatte auf dem Höhepunkt der Blase die größte Marktkapitalisierung der Welt. Zwar lagen die Prognosen nicht unbedingt weit von der Realität 20 Jahre später entfernt, aber die Aktie konnte sich nicht auf solch einem überdehnten Bewertungsniveau halten und die Multiples (bezüglich des Umsatzes) fielen vom 20-Fachen auf das 1-Fache. Für viele der anderen Aktien, die den Nasdaq auf seinem Höchststand im Jahr 2000 ausmachten, ging das Internet-Phänomen nicht ganz so gut aus, und die unserem Anlageverfahren innewohnende Bewertungsdisziplin hat uns geholfen, viele der nicht nachhaltigen Unternehmen zu vermeiden, die zu dieser Zeit wie Pilze aus dem Boden schossen.

Disziplinierter Fokus auf Cash-Generierung

Wir scheuen uns zwar nicht, unser Verfahren anzupassen, wenn sich das Marktumfeld ändert, halten es aber für sehr wahrscheinlich, dass das langfristige Cashflow-Potenzial der am besten geeignete Bewertungsfaktor bleibt, selbst wenn sich die Treiber des Cashflows im Laufe der Zeit ändern. Unsere Methodik war über viele Jahrzehnte hinweg einheitlich und hat sich während dieser Zeitbewährt, und sie ist nachweislich in der Lage, mit diesen Phasen der Verwerfungen und schnellen Wandels umzugehen. Auch wenn es uns nicht möglich ist, den Wendepunkt an den Märkten genau zu bestimmen, bieten unsere proprietären Bewertungsspreads einen Anhaltspunkt dafür, wie weit wir bereit sind, auf bestimmte Marktsignale zu setzen, und geben uns ein entscheidendes Element der Bewertungsdisziplin, wenn sich die Märkte Extremen nähern.

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