Auf lange Sicht muss KI jedoch mehr bieten, wenn sie ausreichende Produktivit\u00e4tssteigerungen liefern soll, um die Investition zu rechtfertigen.<\/p><\/blockquote>\n
Auf lange Sicht muss KI jedoch mehr bieten, wenn sie ausreichende Produktivit\u00e4tssteigerungen liefern soll, um die Investition zu rechtfertigen. Die meisten Organisationen glauben, dass diese Gewinne letztendlich eintreten werden, wobei drei Viertel der Befragten der McKinsey-Umfrage vorhersagen, dass generative KI in den kommenden Jahren zu erheblichen oder disruptiven Ver\u00e4nderungen in ihren Branchen f\u00fchren wird.<\/p>\n
Eine Studie von Goldman Sachs Research, die die Auswirkungen von KI auf Investitionsthemen untersucht, argumentiert, dass nach dem anf\u00e4nglichen Geldzufluss in den Sektor, der haupts\u00e4chlich US-amerikanischen KI-Chipherstellern zugutekam, die n\u00e4chste Phase f\u00fcr Investoren Unternehmen umfassen wird, die beim Aufbau von KI-bezogener Infrastruktur helfen.<\/p>\n
Dazu k\u00f6nnten auch Unternehmen geh\u00f6ren, die Teil der Lieferkette in anderen Teilen der Welt sind, wie z.B. Halbleiteranbieter in Europa und Asien, die bisher nicht die gleiche Aufmerksamkeit genossen haben wie US-Unternehmen. Die Autoren sagen: \u201ePhase 3 befasst sich mit Unternehmen, die KI in ihre Produkte integrieren, um den Umsatz zu steigern, w\u00e4hrend Phase 4 sich mit KI-bezogenen Produktivit\u00e4tsgewinnen besch\u00e4ftigt, die in vielen Unternehmen m\u00f6glich sein sollten.\u201c<\/p>\n
Das Marktumfeld wurde durch das pl\u00f6tzliche Auftreten des chinesischen Herausforderers DeepSeek kompliziert, der behauptet, sein KI-Modell zu weit niedrigeren Kosten entwickelt zu haben als US-Konkurrenten wie OpenAI. Wenn KI-Modelle mit weniger High-End-Chips gebaut werden k\u00f6nnen, k\u00f6nnte dies die Margen bei Nvidia dr\u00fccken und m\u00f6glicherweise den wahrgenommenen Bedarf an gro\u00dfen Mengen an Cloud-Speicher und analytischer Kapazit\u00e4t untergraben.<\/p>\n
Einige Analysten glauben, dass gro\u00dfe Sprachmodelle letztendlich zu einer Ware werden k\u00f6nnten, w\u00e4hrend die Anwendungen, die auf ihnen aufbauen, den echten Wert der KI liefern werden.<\/p><\/blockquote>\n
Einige Analysten glauben, dass gro\u00dfe Sprachmodelle letztendlich zu einer Ware werden k\u00f6nnten, w\u00e4hrend die Anwendungen, die auf ihnen aufbauen, den echten Wert der KI liefern werden. Dies war sicherlich beim Internet der Fall, wo Amazon und Video-Streaming-Dienste die Leistung von Unternehmen wie Webbrowser-Entwicklern und Internetdienstanbietern weit \u00fcbertroffen haben. Die Einf\u00fchrung von DeepSeek k\u00f6nnte diesen Entdeckungsprozess beschleunigen und es Unternehmen g\u00fcnstiger machen, zu experimentieren.<\/p>\n
Welche Anwendungsf\u00e4lle?<\/h2>\n
Im Moment muss man zugeben, dass es der KI an entscheidenden Anwendungsf\u00e4llen mangelt. Diese \u201eVerz\u00f6gerung\u201c bei der massiven Anwendung von KI bleibt ein Anliegen einiger Anleger, die bef\u00fcrchten, dass die Rendite trotz der Milliarden, die die Branche bereits angezogen hat, m\u00f6glicherweise nie eintreten wird. Hier ist es vielleicht hilfreich, sich daran zu erinnern, dass auch Amazon viele Jahre gebraucht hat, um profitabel zu werden.<\/p>\n
Der Fokus liegt darauf, Anwendungen zu identifizieren, die erhebliche Investitionen anziehen und bedeutende Einnahmen generieren. Trotz der bisher erzielten Effizienzsteigerungen hat die k\u00fcnstliche Intelligenz noch nicht die signifikanten Produktivit\u00e4tsverbesserungen geliefert, die urspr\u00fcnglich erwartet wurden.<\/p>\n
Am Rande zeichnen sich einige Anwendungsf\u00e4lle ab, wenn auch nicht in dem Umfang, den sich die Investoren erhoffen. BlackRock sagt zum Beispiel \u00fcber die Bergbauindustrie: \u201e[KI] kann die Verarbeitung ankurbeln und Unternehmen dabei helfen, mehr und effizienter aus ihren Minen zu gewinnen. Sie kann dazu beitragen, dass Bohrungen und Explorationen pr\u00e4ziser und gezielter werden.<\/p>\n
Sie kann auch bei der Wartung von teuren Maschinen und Anlagen helfen. Eine wachsende Zahl von Sensor- und Datennetzwerken – das Internet der Dinge – kann kleine Probleme erkennen, so dass sie schnell behoben werden k\u00f6nnen und die Lebensdauer der Ger\u00e4te verl\u00e4ngert wird. Die Digitalisierung der Lieferketten kann helfen, Fr\u00fchwarnsysteme f\u00fcr Probleme einzuf\u00fchren, die dazu beitragen k\u00f6nnen, Lieferunterbrechungen zu minimieren.\u201c<\/p>\n
Landwirtschaft und intelligente Bauernh\u00f6fe<\/h2>\n
Auch im Agrarsektor gibt es eine starke Nachfrage. Intelligente Bauernh\u00f6fe entstehen, bei denen digitale Monitore D\u00fcngemittel- und Bew\u00e4sserungssysteme f\u00fcr maximale Effizienz anpassen. Sie k\u00f6nnen fr\u00fchzeitig Hinweise auf Krankheiten und Klimaver\u00e4nderungen geben, was hilft, die Ertr\u00e4ge zu steigern.<\/p>\n
Intelligente Bauernh\u00f6fe entstehen, bei denen digitale Monitore D\u00fcngemittel- und Bew\u00e4sserungssysteme f\u00fcr maximale Effizienz anpassen.<\/p><\/blockquote>\n
Ein Papier des Weltwirtschaftsforums stellt fest: “Die Digitalisierung der Landwirtschaft bietet Vorteile wie h\u00f6here landwirtschaftliche Einkommen, bessere Umweltergebnisse und eine bessere wirtschaftliche Rentabilit\u00e4t bei der Arbeit mit Kleinbauern. Untersuchungen legen nahe, dass die digitale Landwirtschaft das landwirtschaftliche BIP von L\u00e4ndern mit niedrigem und mittlerem Einkommen um mehr als 450 Milliarden US-Dollar oder 28% pro Jahr steigern k\u00f6nnte.\u201c<\/p>\n
Das Weltwirtschaftsforum hat eine Initiative in Zusammenarbeit mit der Regierung des indischen Bundesstaates Telangana gestartet, um KI-Tools in Chilifarmen einzusetzen. Berichten zufolge hat es bereits dazu beigetragen, dass Landwirte eine Ertragssteigerung von 21%, eine Reduzierung des Pestizideinsatzes um 9% und eine Einkommenssteigerung von 800 US-Dollar pro Acre pro Zyklus erreichen konnten.<\/p>\n
Autonomes Fahren ist ein weiteres Gebiet, das langsam an Boden gewinnt und dabei umfassend auf KI zur\u00fcckgreift. Fahrerlose Taxis sind bereits auf den Stra\u00dfen von San Francisco unterwegs. KI h\u00e4lt auch in der Medizin Einzug, insbesondere in Bereichen wie der Krebsdiagnose.<\/p>\n
Die Hindernisse \u00fcberwinden<\/h2>\n
Viele potenzielle Anwendungsf\u00e4lle entstehen, in denen KI transformativ sein k\u00f6nnte \u2013 im Transportwesen, um Verkehrsmuster zu analysieren und Abl\u00e4ufe zu optimieren; im Gesundheitswesen, bei der Diagnostik, zur Analyse von Krankenakten oder zur Medikamentenentwicklung; in der Bildung f\u00fcr personalisierte Lernpl\u00e4ne; und im Gesch\u00e4ft, um Lieferketten zu optimieren.<\/p>\n
Es gibt immer noch einige Hindernisse. Unternehmen haben komplexe Altsysteme mit Strukturen, die nicht unbedingt in der Lage sind, KI einfach zu integrieren, und sie werden Zeit brauchen, um sich anzupassen. KI ben\u00f6tigt immer noch Menschen, um zu funktionieren, was bedeutet, dass sie auf Widerstand gegen neue Technologien sto\u00dfen kann. Dar\u00fcber hinaus ist die zuk\u00fcnftige Form der Regulierung noch nicht absehbar; die meisten Regierungen weltweit erarbeiten irgendeine Form von KI-Regulierung, die das Wachstum behindern k\u00f6nnte, je nachdem, wie sie umgesetzt wird.<\/p>\n
Wie bei allen Innovationen ist die Entwicklung der KI m\u00f6glicherweise nicht linear, und es ist wahrscheinlich, dass Anwendungen entstehen, die zuvor nicht in Betracht gezogen wurden. Investoren sollten vorsichtig sein, ihr gesamtes Kapital in ein einziges Element des KI-\u00d6kosystems zu investieren und stattdessen versuchen, ihre Investitionen \u00fcber eine Reihe potenzieller M\u00f6glichkeiten zu streuen.<\/em><\/span><\/p>\n* Inhalt aus dem Englischen \u00fcbersetzt mit dem AI-Tool BIL GPT<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Nur wenige Leute streiten jetzt mit der Idee, dass k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) die Welt ver\u00e4ndern wird \u2013 aber wie sie sich entwickeln wird, ist immer noch ein Diskussionsthema. Der fr\u00fche Fokus lag auf dem Aufbau von KI \u2013 der Entwicklung gro\u00dfer Sprachmodelle, der Cloud-Migration, der Datenassimilation, der Speicherung und Analyse, aber wo k\u00f6nnten die n\u00e4chste … <\/p>\n
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