„Die Navy hat heute den Entwurf eines Computers enthüllt, von dem sie erwartet, dass er laufen, sprechen, sehen, schreiben, sich selbst reproduzieren und sich seiner Existenz bewusst sein kann“
– New York Times
GAI.
Generative Artificial Intelligence.
Das ist das Modewort der Stunde. Es ist die neue Ära der Automatisierung.
Im Gegensatz zur traditionellen künstlichen Intelligenz, die sich auf die Erkennung von Mustern konzentriert, kann GAI selbstständig neue Inhalte (neue Texte, Bilder, Audios, Softwarecode usw.) erzeugen. Dazu muss sie durch ein maschinelles Lernmodell trainiert werden.
Wir sind von der Unterscheidung, ob ein Bild “eine Katze oder ein Hund” ist, dazu übergegangen, aus einem Input einen Output zu erzeugen, z. B. “Male mir ein Bild von einer Katze, die neben einem Hund sitzt”. Diese Fähigkeit, durch Aufforderungen in natürlicher Sprache selbst neue Inhalte zu generieren, macht die GAI so leistungsfähig. Sie ahmt die Lern- und kreativen Fähigkeiten des menschlichen Gehirns nach.
Sie wird generativ genannt, weil sie auf der Grundlage historischer Daten etwas noch nie Dagewesenes schafft.
Das bekannteste Beispiel für GAI ist ChatGPT von OpenAI, das in nur wenigen Monaten Millionen von Nutzern angezogen hat.
GAI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden.
Zur Bewältigung der Daten sind Supercomputer erforderlich.
Hier kommen die Graphic Processing Units ins Spiel.
Kurz gesagt: GPUs.
Abbildung 1: Dauer bis zum Erreichen von 100 Millionen Nutzern
Gehirn & Augen
GPUs sind die Kerntechnologie, die für KI-Anwendungen benötigt wird. Sie verfügen über erweiterte mathematische Berechnungsfähigkeiten und sind daher ideal für maschinelles Lernen.
ChatGPT verwendet 10.000 GPUs.
Im Bereich der GPU und GAI gibt es einen Anbieter, der alles in die Waagschale wirft. Er verfügt über die technologisch fortschrittlichsten Produkte und hat daher mit einem Marktanteil von über 80% fast eine Monopolstellung inne.
Es ist Nvidia.
Wie kommt das?
Pioniervorteil. Die Erfindung der GPU im Jahr 1999 wird ihnen zugeschrieben.
Und Spezialisierung.
Das liegt an dem Vergleich von Gehirn & Augen. Oder CPU & GPU.
Stell dir vor, dein Computer ist wie ein Mensch. Um Dinge zu verstehen und zu denken, braucht er ein Gehirn und Augen. Das Gehirn ist die Central Processing Unit (CPU), der intelligente Teil, der Probleme löst und logisch denkt, genau wie unser Gehirn. Die GPU hingegen ist wie die Augen. Sie konzentriert sich auf Bilder und visuelle Darstellungen und erzeugt alle Grafiken, die Du auf dem Computerbildschirm siehst. Genauso wie unsere Augen uns helfen, die Welt um uns herum zu sehen.
Hier kommen die beiden Hauptkonkurrenten, AMD und Intel, ins Spiel. Sie hinken in der GPU-Technologie um Jahre hinterher.
Warum?
Weil sie auf mehreren Hochzeiten gleichzeitig tanzen. Nvidias Vormachtstellung und die reine Konzentration auf die GPU hat dazu geführt, dass die beiden Konkurrenten ins Hintertreffen geraten sind, weil sie versuchen, sowohl CPU als auch GPU abzudecken. Dies verhindert eine Spezialisierung und hemmt den technologischen Fortschritt.
Denk daran: Sei eine Ameise!
Abbildung 2: Add-in Board GPU Market Share in %
Hype oder Paradigmenwechsel?
Mit der offiziellen Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 erreichte Nvidia als siebtes US-Unternehmen eine Marktkapitalisierung von 1 Billion Dollar.
Die Bewertung des Chipherstellers nach den üblichen Kennzahlen treibt die Anleger in den Wahnsinn.
Ein Meinungskrieg ist ausgebrochen!
Ist GAI ein Hype oder ein Paradigmenwechsel? Wie kann man ein solches zukünftiges Marktpotenzial richtig einschätzen?
Der Technologiesektor ist übersät mit dem “Next Big Thing”, das verspricht, die Welt im Sturm zu erobern. In vielen Fällen ist es mehr Hype als Realität – man denke nur an autonomes Fahren, das Metaverse, Web 3.0 und Kryptowährungen.
Das Gute an der Sache? Nvidia profitiert als Schaufellieferant von all diesen Hypes. GPUs werden überall gebraucht.
Ein Sweet Spot.
Ausserdem ist es für die Medien ein Leichtes, darüber zu schreiben und ihr Ziel zu erreichen – viele Klicks.
Beispiel?
Das renommierte Time Magazine ist sich immer noch nicht sicher, was es von der KI halten soll. Je mehr Unheil und Pessimismus, desto mehr Klicks. In ihrem jüngsten Sonderbericht heisst es, dass KI-Forscher eine Wahrscheinlichkeit von 4% vorhersagen, dass fortgeschrittene maschinelle Intelligenz schwerwiegende negative Folgen haben wird – das heisst, ein extrem schlechtes Ergebnis, z. B. das Aussterben der Menschheit.
Wird dies das Ende der Menschheit sein?
Nicht so schnell.
Abbildung 3: Titelseite des Time’s Magazine im März und Juni 2023
Nutzen, nicht bekämpfen
GAI könnte grundlegend anders sein.
Sie ist in praktisch allen Branchen anwendbar und hat das Potenzial, eine neue Welle der Produktivität und Innovation in der globalen Wirtschaft auszulösen.
Sie ist so einflussreich.
Sie stellt den nächsten grossen technologischen Plattformwechsel nach dem Internet, dem Mobilfunk und der Cloud dar und hat laut William Blair (Generative AI: The New Frontier of Automation) das Potenzial, die Weltwirtschaft genauso stark zu verändern wie die Dampfmaschine und die Elektrizität.
Die Geschichte wiederholt sich nicht, aber sie reimt sich oft (Danke, Mark Twain). Daher stellen wir fest, dass technologische Paradigmenwechsel in der Vergangenheit nicht zu einem Rückgang der Beschäftigung geführt haben, sondern zur Schaffung neuer Aufgaben und zur Verringerung des Arbeitseinsatzes in bestimmten bestehenden Aufgaben.
Unserer Meinung nach wird sie keine Bedrohung darstellen.
Sie ist ein Ermöglicher.
Nutzen wir sie.
Oh, bevor ich es vergesse… Das heutige Zitat stammt aus dem Jahr 1958!
Abbildung 4: Nvidia ($NVDA) vs. S&P 500 ($SPX) über 5 Jahre
arvy’s Fazit: GAI ist dabei, die Automatisierungslandschaft neu zu gestalten, indem es über die Mustererkennung hinausgeht und eigenständig neue Inhalte erstellt. Die dominante Position von Nvidia bei GAI, dessen GPUs diesen Wandel vorantreiben, erinnert an die Anbieter von Pickel und Schaufel im Goldrausch. Inmitten der Bedenken zeigen historische Muster, dass technologische Veränderungen keine Arbeitsplätze beseitigen, sondern sie neugestalten. Aber es geht nicht von heute auf morgen.
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