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Unter Verwendung eines massiven proprietären Datensatzes von 380 Billionen KI-Token identifiziert dieses Paper eine signifikante und heterogene „KI-Prämie“, bei der Unternehmen mit hoher Exposition gegenüber fortgeschrittenen, quellgeschützten KI-Modellen und interaktiven Arbeitskompetenzen erhebliche nachfolgende Aktienrenditen erzielen, während solche Prämien in Schwellenländern sowie bei der Nutzung von Open-Weight- oder Gelegenheits-KI ausbleiben.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich die Weltwirtschaft als eine riesige, geschäftige Stadt vor. Jahrelang haben Menschen geraten, welche Viertel florieren und welche verblassen werden, wenn eine neue Technologie eintrifft. Dieses Papier, geschrieben von drei Ökonomen, beschließt, das Raten einzustellen und mit dem Messen zu beginnen. Sie bauten ein riesiges, hochauflösendes Mikroskop, um genau zu beobachten, wie viel „KI-Treibstoff“ (genannt Tokens) in Echtzeit verbrannt wird, und überprüften dann, wie der Aktienmarkt auf diesen Treibstoff reagierte.
Hier ist die Geschichte ihrer Erkenntnisse, unterteilt in einfache Konzepte.
1. Das „KI-Treibstoff“-Messgerät
Die Autoren verwendeten einen einzigartigen Datensatz namens OpenRouter. Betrachten Sie OpenRouter als eine riesige Tankstelle, die Treibstoff an hunderte verschiedene KI-Motoren (wie GPT, Claude, Llama usw.) gleichzeitig verkauft.
- Die Daten: Sie beobachteten 380 Billionen „Tokens“ (die Basiseinheiten der KI-Arbeit), die über zwei Jahre hinweg genutzt wurden.
- Die Größenordnung: Dies ist nicht nur eine kleine Stichprobe; es deckt etwa 2 % des gesamten weltweiten KI-Verbrauchs ab. Es ist, als hätte man eine Kamera an jedem Auto in einer großen Stadt, nicht nur an einigen wenigen.
- Der „KI-Faktor“: Sie verwandelten diese massive Menge an Daten in ein einzelnes „Geschwindigkeitsmesser“, den KI-Faktor. Dieses Messgerät misst, wie schnell der KI-Verbrauch in Bezug auf Volumen (Tokens), Geldaufwand und die Anzahl der Nutzer wächst.
2. Die „KI-Prämie“: Wer wird belohnt?
Die zentrale Entdeckung ist, dass der Aktienmarkt begonnen hat, eine spezielle Belohnung für Unternehmen einzupreisen, die eng mit diesem KI-Treibstoff verbunden sind. Sie nennen dies die KI-Prämie.
- Die Analogie: Stellen Sie sich vor, ein neuer, supereffizienter Elektromotor wird erfunden. Einige Automobilhersteller bauen bereits Autos mit diesen Motoren; andere stecken noch bei alten Benzinmotoren fest. Der Aktienmarkt erkennt, dass die Unternehmen, die die neuen Motoren bauen, ein Risiko eingehen (was, wenn die neue Technik scheitert? was, wenn sich die Regulierung ändert?), daher verlangen Investoren eine höhere potenzielle Rendite, um deren Aktien zu halten.
- Das Ergebnis: Unternehmen, deren Aktienkurse mit dem Wachstum des KI-Verbrauchs steigen (hohe „KI-Beta“), erzielten signifikant höhere Renditen als jene, die es nicht taten.
- Die Zahl: Eine Strategie, die die am stärksten KI-exponierten Unternehmen kaufte und die am wenigsten exponierten verkaufte, machte etwa 64 Cent für alle 100 investierten Dollar, jede einzelne Woche. Das ist eine gewaltige Summe in der Finanzwelt.
3. Es sind nicht nur „Tech“-Unternehmen
Ein häufiger Fehler ist die Annahme, dass nur die Unternehmen aus dem Silicon Valley von KI profitieren. Dieses Papier zeigt, dass die KI-Prämie viel breiter gefasst ist.
- Die Metapher: Betrachten Sie KI nicht als eine bestimmte Art von Auto, sondern als eine neue Art von Elektrizität. Sie versorgt nicht nur die Glühbirnenfabrik mit Strom, sondern auch die Bäckerei, das Krankenhaus und den Verladeplatz.
- Die Ergebnisse:
- Gewinner: Die Prämie war in den Bereichen Einzelhandel, Konsumgüter und Schwerindustrie enorm hoch. Dies sind Unternehmen, die KI nutzen, um Lieferketten zu verwalten, mit Kunden zu kommunizieren oder die Logistik zu optimieren.
- Verlierer: Überraschenderweise hatten einige Unternehmen aus dem Bereich Gesundheitswesen und Gebrauchsgüter eine negative Verbindung zu KI. Der Markt scheint die Befürchtung zu hegen, dass KI deren spezifische Geschäftsmodelle eher stört als ihnen hilft.
- Geografie: Diese Prämie existiert nur in entwickelten Märkten (wie den USA und Europa). In Schwellenländern, einschließlich China, war der Effekt unsichtbar. Es scheint, dass Investoren die KI-Exposition nur dort belohnen, wo die Technologie tatsächlich eingesetzt und von anspruchsvollen Nutzern adaptiert wird.
4. Wer nutzt den „guten“ Treibstoff?
Nicht alle KI-Nutzung ist gleichwertig. Das Papier fand heraus, dass der Aktienmarkt nur ernsthafte, schwere KI-Nutzung belohnt, nicht bloßes Geplauder.
- Die „intensive“ Margin: Die Prämie kommt von:
- Closed-Source-Modellen: Der Nutzung der fortschrittlichsten, teuren, proprietären KI (wie der neuesten GPT- oder Claude-Versionen) statt der kostenlosen, offenen Versionen.
- Erfahrenen Nutzern: Unternehmen und Entwickler, die KI schon seit längerer Zeit nutzen, nicht nur Neulinge, die sie gerade erst ausprobieren.
- Komplexen Aufgaben: Der Nutzung von KI für lange, komplizierte Prompts (wie Programmierung oder wissenschaftliche Forschung) statt kurzer, einfacher Fragen.
- Die Kernbotschaft: Der Markt wettet darauf, dass KI ein mächtiges Werkzeug für Experten und die Schwerindustrie wird, nicht nur ein Spielzeug für Gelegenheitsnutzer.
5. Jobs: Die „Redner“ vs. die „Denker“
Die Autoren haben diese Unternehmensergebnisse auf spezifische berufliche Fähigkeiten heruntergebrochen. Sie fragten: „Welche menschlichen Fähigkeiten werden der Markt als wertvoller ansehen, während die KI wächst?“
- Die überraschende Wendung: Man könnte denken, KI würde besonders „kluge“ analytische Fähigkeiten (Mathematik, Wissenschaft, Logik) aufwerten. Die Daten sagen das Gegenteil.
- Die „Redner“ gewinnen: Die Fähigkeiten mit der höchsten positiven KI-Exposition sind Interaktion, Überzeugung, Instruktion und Kommunikation. Jobs, die darin bestehen, mit Menschen zu sprechen, zu verhandeln, zu lehren oder komplexe Systeme zu koordinieren, werden als die „schwachen Glieder“ gesehen, die die KI nicht ohne Weiteres ersetzen kann.
- Die „Denker“ verlieren: Fähigkeiten, die tiefgehende Analyse, wissenschaftliches Denken und operative Kontrolle beinhalten, hatten eine negative Exposition. Der Markt scheint zu befürchten, dass die KI diese Aufgaben automatisiert und somit den Wert von Firmen senkt, die stark auf diese Tätigkeiten angewiesen sind.
- Die Analogie: Wenn KI ein superintelligenter Taschenrechner ist, dann wettet der Markt darauf, dass die Person, die das Ergebnis dem Kunden erklären und ihn zum Kauf des Produkts überzeugen kann, wertvoller ist als die Person, die lediglich das Ergebnis berechnet hat.
6. Der Aufstieg der „Agenten“
Schließlich entdeckte das Papier einen neuen Trend: Agentische KI.
- Was ist das? Anstatt nur eine Frage zu beantworten, können diese KI-„Agenten“ eine Reise planen, einen Flug buchen, das Wetter prüfen und eine E-Mail senden – alles ganz allein. Sie sind wie digitale Mitarbeiter, die handeln können.
- Das Wachstum: Im Jahr 2024 war dies fast nicht existent. Bis 2026 wurden über 50 % aller KI-Tokens für diese „Agenten“-Aufgaben verwendet.
- Die Kosten: Interessanterweise sank die Kosten pro Aufgabe, während diese Agenten häufiger wurden. Es ist wie ein Lieferdienst, der billiger wird, je schneller und automatisierter er arbeitet.
- Das Marktsignal: Obwohl die Daten noch früh sind, gibt es Anzeichen dafür, dass der Markt Unternehmen beginnt zu belohnen, die diese autonomen Agenten erfolgreich einsetzen.
Zusammenfassung
Das Papier argumentiert, dass wir uns in einer Übergangsphase befinden. Der Aktienmarkt zahlt derzeit eine „Risikoprämie“ an Unternehmen, die tief in die reale, schwere KI-Nutzung integriert sind. Dies betrifft nicht nur Tech-Unternehmen; es geht darum, wie die KI den Einzelhandel, die Fertigung und die Dienstleistungen umgestaltet. Der Markt glaubt, dass in dieser neuen Welt menschliche Interaktion und Koordination die wertvollsten Fähigkeiten sein werden, während rein analytische Arbeit am stärksten durch Disruption bedroht sein könnte.
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