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H E I B E L - T I C K E R P L U S U P D A T E
F I N A N Z I N F O R M A T I O N E N
- Einfach einen Tick besser -
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DEUTSCHE BIBLIOTHEK : ISSN 1862-5436
20. Jahrgang - Update 01 (28.01.2025)
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I N H A L T
01. TICKER-UPDATE: NOT MACHT ERFINDERISCH
02. DISCLAIMER / HAFTUNGSAUSSCHLUSS UND RISIKOHINWEISE
03. AN-/ABMELDUNG
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01. TICKER-UPDATE: NOT MACHT ERFINDERISCH
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Liebe Börsenfreunde,
DeepSeek sei ein Chat“Xi“PT, höre ich die Einen sagen, die Vergleiche zu TikTok ziehen. Es sei nur eine billige Kopie, sagen die Anderen. Dahinter steckt die Skepsis gegenüber der Zensur aus China, sowie über die Fähigkeiten der Chinesen. Beides hat einen wahren Kern, dennoch steckt hinter DeepSeek mehr, als dem Westen lieb ist.
Ich habe mich nun zwei Tage intensiv mit DeepSeek beschäftigt, um dessen Wirkung auf die Aktienbörse besser abschätzen zu können. Mein Resultat: Es werden mehr Unternehmen davon profitieren, als darunter leiden. Doch gehen wir das ganze mal im Detail durch:
Chat“Xi“PT wird DeepSeek genannt, weil es aus China kommt. Beim ersten Aufrufen der App müssen Sie zulassen, dass DeepSeek Zugriff auf Ihr Gmail-Postfach erhält. Doch die Angst scheint mir übertrieben, denn solange Sie eine auf Ihrem Smartphone oder Touchpad installierte App nutzen, bleiben die Daten innerhalb Ihrer App und somit auf Ihrem Gerät.
DeepSeek ist Open Source, der Programmiercode (Quellcode) ist öffentlich einsehbar und ich habe einige IT-Freaks gefunden, die bestätigen, dass keine Daten nach China fließen. Von daher ist die Angst also übertrieben.
Was uns natürlich nicht gefällt, ist der Umstand, dass DeepSeek mit zensierten Daten trainiert wurde. Über einige wichtige Ereignisse in China, wie beispielsweise das Tian’anmen-Massaker 1989, werden Sie bei DeepSeek nicht viel erfahren.
Dem Vorwurf, dass es sich bei dem DeepSeek-R1 Modell, dass derzeit in seiner Version 3 für Furore sorgt, nur um eine optimierte Kopie von ChatGPT handelt, lässt sich schwer entkräften. Muss er aber auch gar nicht. Denn, wie ich gestern bereits in meinem Update schrieb: Es ist immer einfacher, etwas zu entwickeln, wenn man das Ergebnis bereits kennt.
DeepSeek gibt es erst seit zwei Jahren. Das Unternehmen startete also mit der Entwicklung erst nach der Einführung von ChatGPT. Wenn ich die Kommentare in den Entwicklerforen richtig interpretiere, dann konnte DeepSeek deswegen wesentlich ökonomischer aufgestellt werden, weil man einige der erforderlichen Trainingsprozesse gezielt ab- und anschaltete. Die Entwickler fanden heraus, welche Entwicklungsschritte die Ergebnisse nur noch um eine Nachkommastelle verbesserten, und verzichteten darauf.
Das ist ein natürlicher Prozess: Die Entwicklung wird dadurch effizienter und für die Zukunft ökonomischer. Im Ergebnis würde ich mir das so vorstellen, dass ChatGPT, der vollumfänglich entwickelt wurde, viel mehr kann, als wir heute nutzen. DeepSeek kann jedoch nur genau das, was bislang bei ChatGPT genutzt wurde. Das mag für die Mehrzahl der Anforderungen ausreichen.
In einem seiner seltenen Interviews stellte DeepSeek Gründer und CEO Liang Wenfeng im vergangenen Sommer klar, was er anstrebt: Er möchte nicht mehr US-Innovationen kopieren, sondern eigene Lösungen entwickeln. Der Anspruch ist hoch und das Ergebnis, das an diesem Wochenende durch die Presse ging, ist bemerkenswert. Auch wenn China damit noch nicht bei den High-End Lösungen des Silicon Valleys angekommen ist, so zeigt es doch ganz klar die Ambitionen Chinas auf.
Ich habe das Interview ins Deutsche übersetzt und hier für Sie zur Verfügung gestellt:
https://www.heibel-unplugged.de/deepseek-r1-gruender-liang-wenfeng-im-interview-im-sommer-2024/
Ein neues Selbstbewusstsein ist zu erkennen: Wenfeng bezeichnet Nvidia, Meta und Alphabet als einseitig orientiert. Das viele Geld, dass durch die großen Tech-Unternehmen in die Optimierung der KI-Entwicklung fließe, werde nur genutzt, um Bekanntes zu optimieren. Neue Ansätze gebe es derzeit im Silicon Valley nicht, da man damit am Ast sägt, auf dem man sitzt.
Er habe nun mit einem Bruchteil des Geldes, nämlich mit 6 Mio. USD, geschafft, was OpenAI nur mit Milliardeninvestitionen schaffte. Derzeit kursieren Zahlen, dass DeepSeek die Kosten für ein KI-Modell auf 1/50stel von OpenAI drückt.
Zweifler monieren, dass man nicht genau wisse, auf wie viele Server DeepSeek Zugriff hatte. Es wird offen gefragt, ob DeepSeek nicht vielleicht doch auf die in China verbotenen Nvidia-KI-GPUs zugreifen konnte, auf welchem Weg auch immer, da diese ja eigentlich Exportbeschränkungen unterliegen. Außerdem seien Zahlen aus China grundsätzlich gefärbt.
Das mag sein. Doch selbst, wenn die Entwicklungskosten nur 1/30stel niedriger sind, dann ist der Startschuss für die Massenanwendung von KI-Modellen gegeben. Bitte betrachten Sie dabei nicht die 20 USD, Die Sie als privater Nutzer für ChatGPT im Monat bezahlen.
Unternehmen möchten KI-Modelle in ihre Unternehmens-IT einbauen: Helpdesk (Salesforce) oder Entwicklung, Buchhaltung, etc. Dazu werden Schnittstellen, APIs, genutzt. Die Verwendung solcher APIs kostet deutlich mehr. Bezahlt wird je Token, das etwa 4 Zeichen beinhaltet oder auch 75% eines durchschnittlichen Wortes.
ChatGPT nimmt 15-30 USD für 1 Mio. Token, die über die API ausgegeben werden, je nach Qualität und Geschwindigkeit. Bei DeepSeek zahlen Sie nur 0,55 – 2,19 USD je 1 Mio. Token. Und da sind wir bei 1/30stel der Kosten, die Nutzer des DeppSeek-R1 Models gegenüber ChatGPT-Nutzern zahlen.
Gehen wir also nochmals ein wenig auf die Qualität ein: In den IT-Foren lese ich Begeisterung über die Einfachheit des Wechsels von ChatGPT APIs zu DeepSeek-R1 APIs. Das sei binnen 5 Minuten geschehen und ITler äußern ihr Unverständnis darüber, dass KI-APIs bislang noch keine Kundenbindung erzielen konnten.
Doch über die anschließende Testphase lese ich dann wieder einiges an Kritik an DeepSeek-R1: Halluzinationen seien häufiger, außerdem seien die Antworten nur in einigen Bereichen besser, in vielen aber schlechter als von ChatGPT.
Also: Ich kann auf DeepSeek von verschiedensten Blickrichtungen schauen, stets ergibt sich das Bild einer Weiterentwicklung dessen, was wir schon haben: Es wird günstiger, aber nicht unbedingt besser. Doch allein schon durch die günstigeren Kosten lassen sich neue Anwendungen ableiten, die bislang noch nicht wirtschaftlich waren. Das ganze führt zum Jevons Paradoxon.
Ja, neben dem neuen Begriff „DeepSeek“, den die meisten von und vor diesem Wochenende noch nie gehört haben, müssen Sie einen zweiten Begriff lernen: Jevons Paradoxon.
William Stanley Jevons beschrieb im Jahr 1865 seine Beobachtung, dass die effizientere Nutzung eines Rohstoffs auch zu einer vermehrten Nachfrage desselben führen kann. Am Beispiel der Dampfmaschine zeigte er, dass die von James Watt entwickelte, für damalige Verhältnisse extrem effiziente Dampfmaschine, zum Einsatz der Dampfmaschine in neuen Bereichen führte, die zuvor noch nicht wirtschaftlich waren. Der Kohleverbrauch stieg unaufhörlich, obwohl man doch mit der gleichen Menge Kohle deutlich mehr Energie erzeugen konnte.
Das wird nun auch für die KI erwartet. Der gestrige Ausverkauf an den Aktienmärkten beruht auf der Vorstellung, dass die KI-Modelle künftig weniger leistungsstarke Chips benötigen, weniger Energie verbrauchen und weniger Wärme erzeugen. Also wurde Nvidia (-17%), Siemens Energy (-20%) und Vertiv (-35%, bekannt für Wasserkühlung in Rechenzentren) gnadenlos ausverkauft.
Auch die Erbauer von Rechenzentren, Dell (-9%), Oracle (-18%) und Super Micro (-13%) gerieten unter die Räder.
Gestiegen sind die Aktien von Unternehmen, die von einer niedrigeren Nutzungsgebühr für KI profitieren: Salesforce zahlt für Agentforce den obigen Tokenpreis, die Aktie stieg gestern um 5% an. Apple konnte nach anfänglichen Verlusten mit +3% aus dem Rennen gehen. Auch Apple nutzt die von anderen entwickelte KI.
In meinen Augen gibt es in den USA derzeit drei namhafte Entwickler von KI-Modellen: Neben OpenAI (ChatGPT) ist das Meta (Llama 3.1, open source), Alphabet (Gemini). Die Aktie von Meta stieg um 2% an, während die Aktie von Alphabet um 5% zurückging. Ich führe den Unterschied auf die Diskussion um „open source“ oder nicht „open Source“ zurück. Meta kann ohne Probleme Elemente von DeepSeek für sich nutzen. Gemini, sowie auch ChatGPT, ist eine Black Box, deren Überlegenheit durch die Open Source Entwicklung in Frage gestellt wird.
Betrachten wir also die verschiedenen Ebenen der neuen KI-Welt. Ganz unten, die Basis sozusagen, ist das KI-Modell. Es handelt sich um unterschiedliche Ansätze, die sich mit unterschiedlichen Problemen befassen. Über Bilder oder Videos haben wir hier in diesem Artikel noch gar nicht gesprochen, wir betrachten bislang ausschließlich die Sprachmodelle, die Large Language Modelle LLMs.
Diese Modelle können optimiert werden, damit das Training einer KI auf Basis dieses Modells dann effizienter läuft. DeepSeek hat genau in diesem Bereich optimiert und somit zu drastischen Effizienzsteigerungen bei verträglichem Qualitätsverlust geführt.
Auf Basis dieses neuen LLMs können künftig Unternehmen KIs trainieren, die sich das bislang noch nicht leisten konnten. Nvidia hat ein solches Modell bislang nicht entwickelt, weil der Fokus auf unendlichen Leistungsressourcen für das bestmögliche Ergebnis lag. OpenAI hat das noch nicht entwickelt, weil das Unternehmen mit Kapital zugeschüttet wurde und keinen entsprechenden Bedarf hatte. Meta entwickelt sein Llama für das Empfehlungsmanagement, was ein anderer Ansatz ist als das Beantworten von Fragen. Und Alphabet ist in meinen Augen tatsächlich derzeit am Hinterherhinken.
Jetzt geht die KI also schneller in die Breite. Ich gehe davon aus, dass nun auch Nvidia und OpenAI entsprechende Optimierungen vornehmen und schon bald vergleichbar günstige Modelle anbieten werden.
Das führt nach Jevons Paradoxon also dazu, dass die KI sich noch schneller ausbreiten wird, als wir das bislang erwarteten. Die Nutzung in der Breite wird schneller einziehen als gedacht.
Wird dadurch die Nachfrage nach den High-End Lösungen von Nvidia und OpenAI zurückgehen?
Nun, es ist tatsächlich möglich, dass Unternehmen wie Oracle, Microsoft, Tesla und Amazon, die derzeit jeden Nvidia-Chip kaufen, den sie bekommen können, ihre milliardenschweren Investitionsprogramme überdenken. Für welche Entwicklungen wird tatsächlich High-End benötigt? Wo reicht vielleicht ein schlankes DeepSeek- oder ähnlich optimiertes KI-Modell? Sind die Mehrkosten der High-End Lösungen wirtschaftlich?
Wie soll ich also meine Schlussfolgerung aus diesen neuen Informationen zusammenfassen? Nun, kurz gefasst, würde ich sagen, die glorreichen Sieben sind nicht mehr alternativlos. Es ist nicht mehr erforderlich, dass man Milliarden in Rechenzentren stecken muss, um KI-Anwendungen zu entwickeln. Die Unternehmen der zweiten Reihe werden nun sehr schnell eigene Lösungen entwickeln. Vielleicht nicht so allumfassende Lösungen, aber spezialisierte und für die jeweilige Nutzung ausreichende KI-Lösungen.
Somit könnte dieses Wochenende zu einem Paradigmenwechsel führen: Die Aktien der glorreichen Sieben könnten ihre Führungsrolle aufgeben, die Aktie der zweiten Reihe, die seit über drei Jahren von Anlegern vernachlässigt wurden, könnten nun aufholen.
Hohe Bewertungen der großen Tech-Unternehmen könnten auf ein „vernünftiges“ Maß korrigiert werden.
Für Nvidia, the elephant in the room, sehe ich dennoch lediglich kurzfristig die Gefahr von tieferen Kursen. Mittelfristig dürfte die Nachfrage weiterhin das Angebot übersteigen. Das EV/EBITDA 2025e von 22 auf Basis der aktuellen Schätzungen ist vor dem Hintergrund des erwarteten Gewinnwachstums von 51% schon sehr günstig.
Müssen wir Nvidia also nachkaufen? Hmm, ich würde noch ein wenig abwarten. Es ist durchaus möglich, dass eine Reihe von Analysten erst einmal vorsichtig wird.
Wenn das Jevons Paradoxon eintritt, dürfte Dell eine weiter anziehende Nachfrage nach Rechenzentren, sowie auch KI-PCs verzeichnen. Auch der Energiehunger dürfte weiter ansteigen, selbst, wenn die KI-Modelle effizienter werden, weil sie überproportional mehr genutzt werden. Damit könnte auch Coterra weiter ansteigen. Und PVA Tepla würde ebenfalls von einer breiteren Nutzung der KI profitieren, weil nochmals mehr Chips produziert werden müssen, auch „normale“ Chips.
China meldet Ambitionen an, die KI-Revolution selbst zu gestalten. Nach über zwei Jahren der Einsamkeit müssen sich die Unternehmen des Silicon Valleys nun dem Wettbewerb stellen. Bislang hat China nicht mehr als einen Überraschungserfolg erzielt. Wir dürfen gespannt sein, wie das Silicon Valley darauf reagiert.
Take Share,
Ihr
Börsenschreibel
Stephan Heibel
Chefredakteur und
Herausgeber des
Heibel-Ticker
P.S.: Lassen Sie mich Ihre Meinung, Kritik oder
Verbesserungsvorschläge wissen (selbst Lob ist willkommen ;-)
und schreiben Sie mir an leserbrief/at/heibel-ticker/./de.
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02. DISCLAIMER / HAFTUNGSAUSSCHLUSS UND RISIKOHINWEISE
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Wer un- oder überpersönliche Schreib- oder Redeweisen nachmacht oder verfälscht oder nachgemachte oder verfälschte un- oder überpersönliche Schreib- oder Redeweisen in Umlauf setzt, wird mit Lust-, manchmal auch mit Erkenntnisgewinn belohnt; und wenn alles gut geht, fällt davon sogar etwas für Sie ab. (frei nach Robert Gernhardt)
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Es tut mir Leid, dass im Heibel-Ticker nicht die viel versprechenden neuen Regeln der Rechtschreibreform berücksichtigt werden, aber ich müsste Kopf stehen, um diese zu verstehen.
Ich pflege einen respektvollen Umgang mit Menschen jeglicher Herkunft und jeglichen Geschlechts. Solange es heißt „der“ Busen und „die“ Eichel möchte ich mich nicht am Genderwahn und anderen Verunstaltungen der Umgangssprache beteiligen.
Quellen:
Kurse: Deutsche Kurse von comdirect.de, Goldbarren von proaurum.de, US-Kurse von finance.yahoo.com. Alle Kurse sind Schlusskurse vom Donnerstag, sofern nichts Gegenteiliges vermerkt ist.
Bilanzdaten: Comdirect, Yahoo! Finance sowie Geschäftsberichte der Unternehmen
Informationsquellen: dpa-AFX, Aktiencheck, Yahoo! Finance, TheStreet.com, IR-Abteilung der betreffenden Unternehmen
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03. AN-/ABMELDUNG
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Heibel-Ticker Ende
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