Goldman Sachs: „Die Rendite von AI-Investitionen (ROI) könnte enttäuschend ausfallen“

• Angetrieben vom jüngsten AI-Boom investieren große Tech-Unternehmen massiv in AI, doch bis diese Investitionen entsprechende Ergebnisse liefern, dürfte noch erhebliche Zeit vergehen
• Laut einem Bericht von Goldman Sachs werden Unternehmen in den kommenden Jahren voraussichtlich mehr als 1 Billion US-Dollar in AI investieren. Die größte Frage ist dabei, „ob diese gewaltigen Ausgaben tatsächlich einen Ertrag im Verhältnis zur Investition bringen werden“
  • Es ist zwar mit erheblichen Investitionen in für den AI-Betrieb notwendige Rechenzentren, Stromnetze und AI-Chips zu rechnen, doch Engpässe bei der Versorgung mit diesen Kernelementen könnten dazu führen, dass die Kapitalrendite der Unternehmen hinter den Erwartungen zurückbleibt
  • Jim Covello, Leiter des Global Equity Research bei Goldman Sachs, weist darauf hin: „AI-Technologie ist sehr teuer, und um diese Kosten zu rechtfertigen, müsste AI in der Lage sein, komplexe Probleme zu lösen. Die heutige AI ist dafür jedoch nicht ausgelegt“
  • Er ergänzt außerdem: „Die Ausgangskosten von AI sind zu hoch. Selbst wenn die Kosten sinken, müssten die Preise dramatisch fallen, damit AI-gestützte Automatisierung wirtschaftlich wird“ und „unserer Erfahrung nach liefern selbst einfache Zusammenfassungsaufgaben oft schwer verständliche und unlogische Ergebnisse“
• Die im Bericht zitierten anderen Experten vertreten jedoch eine etwas optimistischere Sicht
  • Kash Rangan, Senior Equity Analyst bei Goldman Sachs, sagt: „AI-Technologie ist derzeit eindeutig teuer, und bei der Ausführung kognitiver Arbeit ist das menschliche Gehirn pro Energieeinheit 10.000-mal effizienter als generative AI“, fügt jedoch hinzu: „Wie schon in der Vergangenheit wird sich die Kostenformel der AI-Technologie verändern.“
  • Ein weiterer Analyst, Eric Sheridan, verweist auf die frühen Reaktionen auf technologische Entwicklungen wie das iPhone oder Uber: „Bevor Smartphones, Uber oder Airbnb aufkamen, dachten die Menschen nicht, dass sie diese brauchen würden. Heute ist es kaum vorstellbar, dass man sich solchen technologischen Entwicklungen widersetzt hat“, und ergänzt: „Bei generativer AI wird es mit hoher Wahrscheinlichkeit genauso sein“

[siabard]

Es ist üblich, dass Berichte von Investmenthäusern pessimistische Aussichten ziemlich verklausuliert formulieren; bei so einer Haltung frage ich mich, ob die Perspektive nicht ziemlich düster ist. Vielleicht ist es ein kleiner Trost, dass selbst dann, wenn die AI-Investitionen abflauen, Infrastrukturinvestitionen wie bereits aufgebaute Rechenzentren und Stromnetze weiterhin sinnvoll genutzt werden können.

[xguru]

Scott Galloway skizzierte im Beitrag Bubble.ai - AI-Blase ein Szenario, in dem AI in ein Luftloch gerät und im Sturzflug absackt, und sagte für die frühe Phase Folgendes voraus.

• Große nichttechnologische Unternehmen (Walmart, JPM, P&G usw.) werden ankündigen, ihre AI-Initiativen zurückzufahren
• Sie werden Maßnahmen ergreifen, etwa AI-Teams auflösen und Joint Ventures absagen
• "Wir bleiben hinsichtlich der langfristigen Auswirkungen von AI auf das Geschäft weiterhin optimistisch, aber da sich der anfangs erwartete ROI nicht zeigt, reduzieren wir das Niveau unserer Kapitalinvestitionen in diese Technologie."

Es ist interessant, weil es genau nach diesem Tonfall klingt. haha

[xguru]

Der Originalbericht ist "Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?". Es ist ein 31-seitiges PDF.
Die von einer KI zusammengefassten Inhalte des gesamten PDFs lauten wie folgt.

Einschätzungen der Goldman-Sachs-Analysten

• Daron Acemoglu erwartet, dass der durch KI verursachte Anstieg der US-Produktivität und des BIP in den kommenden zehn Jahren begrenzt ausfallen wird. KI konzentriert sich kurzfristig auf die Automatisierung einiger Aufgaben, sodass es Zeit brauchen wird, bis sie wirklich transformative Veränderungen hervorbringt. Es fällt schwer, der Annahme zuzustimmen, dass sich KI-Modelle deutlich schneller oder wesentlich beeindruckender als heute weiterentwickeln werden.
• Jim Covello meint, dass KI angesichts der Kosten für Entwicklung und Betrieb komplexe Probleme lösen können müsste, die heutige KI dafür aber nicht passend konzipiert ist. Erfindungen, die das Leben tatsächlich verändert haben, konnten von Anfang an kostengünstig teure Lösungen ersetzen, doch das sei bei KI nicht der Fall. Er ist auch skeptisch gegenüber der Erwartung, dass die Kosten für KI deutlich sinken werden.
• Joseph Briggs erwartet langfristig, dass KI 25 % der Arbeit automatisieren und in den kommenden zehn Jahren die US-Produktivität um 9 % sowie das BIP-Wachstum um 6,1 % steigern wird. Derzeit ist sie nicht kosteneffizient, doch wenn man potenzielle Einsparungen und die Möglichkeit sinkender Kosten berücksichtigt, wird es letztlich zu mehr KI-Automatisierung kommen.
• Kash Rangan und Eric Sheridan sind langfristig optimistisch in Bezug auf das transformative Potenzial von KI und ihre Möglichkeiten zur Monetarisierung. Die massiven Ausgaben für KI-Infrastruktur seien nicht überzogen, und obwohl die "Killer-Applikation" für KI noch nicht erschienen ist, erwarten sie, dass sich die enormen Investitionen am Ende auszahlen werden.

Faktoren, die das KI-Wachstum begrenzen könnten

• Toshiya Hari und andere gehen davon aus, dass Engpässe bei der Halbleiterversorgung in den kommenden Jahren das KI-Wachstum bremsen werden, insbesondere wegen Knappheiten bei der HBM-Technologie und beim CoWoS-Packaging.
• Brian Janous warnt, dass US-Energieversorger nicht auf den sprunghaften Anstieg der Stromnachfrage durch KI und andere Faktoren vorbereitet sind und dass eine schmerzhafte Stromknappheit bevorstehen könnte. Die notwendigen Investitionen in das Übertragungsnetz dürften sich nicht ohne Weiteres umsetzen lassen.

Marktausblick und Investmenteinschätzungen

• Jim Covello erwartet, dass es schwierig wird, die grundlegende KI-Erzählung aufrechtzuerhalten, dass es aber Zeit brauchen wird, bis die Blase platzt, und dass KI-Infrastrukturunternehmen bis dahin weiter profitieren werden.
• Ryan Hammond sieht Spielraum dafür, dass das KI-Thema anhalten wird, und erwartet, dass sich die Profiteure über Nvidia hinaus ausweiten, wobei insbesondere der Versorgersektor profitieren dürfte.
• Christian Mueller-Glissmann meint, dass für langfristig überdurchschnittliche Renditen im S&P 500 möglicherweise das günstigste Szenario nötig ist: KI müsste sowohl das Trendwachstum als auch die Unternehmensprofitabilität deutlich steigern, ohne zugleich die Inflation anzuheizen.