Analyse Aktien Deep Learning

Deep Learning: Das Entwicklungstempo nimmt zu!

Ein Beitrag von tzimmer 14 09.08 - 14:59

Künstliche Intelligenz ist einer der wichtigsten Trends der vergangenen Jahre. Deep Learning bezieht sich hierbei auf die Optimierung neuronaler Netze und dürfte bei der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz in den kommenden Jahren eine wichtige Bedeutung haben. Nvidia und IBM sind zwei der Unternehmen, welche momentan bedeutende Investitionen und umfangreiche Entwicklungsarbeiten auf diesem Gebiet tätigen. Lohnen sie sich auch als Investment?
 
International Business Machines...
 
 
NVIDIA Corp
 

Im Zusammenhang mit dem Konzept der künstlichen Intelligenz erfreut sich der Begriff „Deep Learning“ in der jüngeren Vergangenheit einer immer größeren Beachtung. Deep Learning bündelt hierbei Methoden zur Optimierung künstlicher neuronaler Netze, wodurch es Rechnern ermöglicht wird, aus Erfahrungen zu lernen. Ein Beispiel für einen solchen Lernprozess stellt die automatische Mustererkennung dar, welche in vielen betrieblichen Anwendungen, beispielsweise bei der Verarbeitung von Sensordaten zum Einsatz kommt. Darüber hinaus ermöglicht Deep Learning aber auch leistungsfähige Bilder- und Spracherkennung oder die Analyse von Videomaterial. Insbesondere im Zusammenhang mit den immer größeren verfügbaren Datenbeständen bietet Deep Learning enorme Geschäftspotenziale für fast alle Branchen und Wirtschaftssegmente. Einer Studie von ResearchandMarkets nach soll das Themenfeld Deep Learning bis zum Jahr 2023 eine globale Marktgröße von etwa 250 Milliarden US-Dollar erreichen, das jährliche Wachstum über den Prognosezeitraum von 2017 bis 2023 wird mit 31 Prozent beziffert. Jensen Huang, Mitbegründer und CEO der amerikanischen Nvidia Corporation, merkte kürzlich an, dass neuronale Netze allein in den letzten 5 Jahren um den Faktor 500 komplexer geworden seien. Neben der Entwicklung von Software und Algorithmen im Bereich des Deep Learnings bieten sich also auch Marktpotenziale für Unternehmen, die leistungsstarke Prozessoren und Hardware für die komplexen Anwendungen bereitstellen können. In dieses Anforderungsprofil könnte Nvidia nach derzeitigem Stand eingeordnet werden. Aber auch IBM machte in der jüngeren Vergangenheit mit einer Vielzahl von Nachrichten in diesem Zusammenhang auf sich aufmerksam. Aus diesem Grund qualifizieren sich beide Unternehmen für eine detailliertere Betrachtung ihrer aktuellen Situation. 

NVIDIA Corp (US67066G1040)

Das bekannteste Anwendungsfeld der Nvidia-Bemühungen bezüglich künstlicher Intelligenz ist seit geraumer Zeit das autonome Fahren. Auch vergangenen Monat konnten hier positive Nachrichten verzeichnet werden. Insbesondere von einem Joint Venture mit der Daimler AG und Bosch könnte Nvidia in Zukunft profitieren. Die Nvidia-Hardwareplattform „Drive PX Pegasus“ wird seit vergangenem Jahr von Bosch als Implementierungsgrundlage für Steuereinheiten verwendet, welche Bosch wiederum als Zulieferer für die Fahrzeuge des Daimler-Konzerns zur Verfügung stellt. Die Algorithmen des Systems stammen nicht aus der Nvidia-Entwicklung, aber auch als Hardware-Lieferant für einen der bedeutendsten Automobilproduzenten der Welt dürfte das Umsatzpotenzial beträchtlich sein. Für das Jahr 2019 sind in Kalifornien umfassende Praxistests vorgesehen, im Raum Stuttgart fahren bereits vereinzelte Testwagen. Die Technologie scheint sich der Praxisreife zu nähren, was auch für Nvidia hinsichtlich der Monetarisierung des jahrelangen Entwicklungsaufwands (Mehr als 2 Milliarden US-Dollar in den vergangenen 4 Jahren) als positive Nachricht angesehen werden kann. Auch außerhalb des Automobilsektors könnte man die Hardware-Komponenten des kalifornischen Unternehmens zu den derzeitigen Marktführern zählen. Das zu Beginn des Jahres vorgestellte System „DGX-2“ vereint 16 Grafikprozessoren mit einer Gesamtleistung von etwa 2 Petaflops. Dies ermöglicht einen Datendurchsatz von knapp 11 Terabyte pro Sekunde. Trainingsroutinen neuronaler Netze, welche in der Vergangenheit mehrere Tage beanspruchten, sind mit DGX-2 innerhalb weniger Stunden umsetzbar. Aber auch in Bezug auf die Entwicklung von Anwendungen erregt Nvidia immer wieder Aufsehen. Vor kurzem veröffentlichte das Unternehmen ein Forschungsprojekt, welches es Robotern ermöglichen soll, Arbeitsschritte ausschließlich aufgrund einer Demonstration durch menschliche Mitarbeiter zu erlernen. Über Kameraaufnahmen erlernt die Anwendung die Positionen und Beziehungen von Objekten und setzt diese anschließend in Routinen um. Die Geschäftszahlen dürften Anleger ebenfalls positiv stimmen. Denn auch im Kerngeschäft des Unternehmens konnten massive Zuwächse verzeichnet werden. Im ersten Quartal 2018 konnten im Vergleich zum Vorjahreszeitraum 77 Prozent mehr GPUs abgesetzt werden, unter anderem hierdurch konnte der Umsatz um 68 Prozent auf 1,72 Milliarden US-Dollar gesteigert werden. Auch wenn der schrumpfende PC-Markt für Nvidia mittel- bis langfristig Umsatzeinbußen in diesem Segment bedeuten könnte, hat sich das Unternehmen in einer Vielzahl vielversprechender Innovationsfelder platziert. Zumindest die Voraussetzungen für eine Transformation der Hauptgeschäftsfelder wurden also in umfangendem Maße geschaffen.

International Business Machines Corp (US4592001014)

Auch IBM hat Deep Learning als wichtigen Sektor für die Zukunft des Unternehmens ausgemacht. Der Geschäftsansatz ähnelt dabei dem Nvidia-Konzept, man möchte vollumfassend im Soft- und Hardwarebereich präsent sein. Mitte des Jahres präsentierte IBM einen neuen Chip, welcher auf Deep Learning spezialisiert ist. Die Besonderheit liegt in der Belastbarkeit des Chips, welcher auf bis zu 90 Prozent seiner Kapazität ausgelastet werden kann. Herkömmliche Chips können aufgrund von Bandbreitenbeschränkungen zumeist nur zwischen 20 und 30 Prozent erreichen. Bis zu 192 Gigabyte pro Sekunde soll der maximale Datendurchsatz betragen, wodurch im 16-Bit-Modus 1,5 Billionen Operationen pro Sekunde ermöglicht werden. Momentan befindet sich das Projekt noch in der Entwicklungsphase und im Prototypenbetrieb. Sollten die anvisierten Ziele jedoch erreicht werden, könnte man eines der leistungsstärksten Produkte am Markt platzieren, für welche sich angesichts der benötigten Leistungsressourcen des Deep Learnings ein gutes Absatzpotenzial ergeben könnte. Interessant ist auch, dass IBM seine Technologie externen Entwicklern zur Verfügung stellt. Das Unternehmen bietet seit März dieses Jahres Deep Learning-as-a-Service an, welche über die Entwicklungsumgebung Watson Studio über die IBM Cloud aufgerufen werden kann. Dies ermöglicht IBM einerseits Einnahmen aus den Nutzungsgebühren, welche jedoch vergleichsweise gering ausfallen, um andererseits die Verbreitung der eigenen Entwicklungsumgebung und Technologie auszubauen. Die Entwicklungsumgebung enthält IBM-Werkzeuge wie Watson Visual Recognition. IBM dürfte durch dieses Vorgehen auf die Etablierung der eigenen Trainingsmodelle im Deep-Learning-Bereich abzielen, um zukünftig auch im Bereich der Software-as-a-Service Einnahmenquellen erschließen zu können. Mit Watson besitzt IBM derzeit das wohl bekannteste und in seinen Funktionen umfangreichste Computerprogramm im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, IBM investierte im Jahr 2013 eine Milliarde US-Dollar in die Weiterentwicklung und Vervollständigung dieses Systems. Eine der wichtigsten Funktionen ist die Prognosefähigkeit aufbauend auf einer Analyse von Big Data-Datenbeständen, eine Funktionalität, die in fast allen Industriezweigen und Anwendungsbereichen zukünftig von großer Bedeutung sein dürfte. Beim Blick auf den Absatz dieses Produktes zeigt sich ein geteiltes Bild. Zwar konnte IBM bisher 500 Kunden und mehr als 300 Business-Partner gewinnen, darunter auch wichtige amerikanische Unternehmen wie Cisco oder Macy´s, allerdings wurde das eigentliche Ziel von mehr als 12.000 Kunden im Jahr 2016 deutlich verfehlt. Momentan genießt Watson allerdings in seinem Funktionsumfang keine wirklichen Konkurrenzprodukte und die vergleichsweise aufwändige Implementierung des Systems könnte dazu geführt haben, dass die ursprüngliche Zielvorgabe vor einigen Jahren unrealistisch hoch angesetzt wurde. Interessierte Anleger sollten die Entwicklung der Kundenzahlen in der näheren Zukunft im Auge behalten, da Watson für IBM zukünftig eine äußerst wichtige Rolle im Produktportfolio einnehmen dürfte.


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