# AI Infrastructure Shifts and Strategic Investment Frameworks

**Podcast:** Kollegin KI
**Published:** 2026-08-11

## Transcript

Liebe Leute, wir müssen mal eine Flughöhe höher gehen.
Wir sprechen ja sonst immer über KI-Anwendungsfälle in allen möglichen Branchen.
Und heute würde ich auch dieses Thema natürlich wieder aufmachen, aber zusätzlich vielleicht mal gucken, wo wird eigentlich gerade investiert?
Was macht denn eigentlich KI mit den Finanzmärkten beziehungsweise wie reagieren Finanzmärkte auf KI?
Und dafür habe ich einen besonderen Gast heute, Peter Wibbe.
Peter Wibbe ist Geschäftsführer von BitCapital.
Und als Technologie-Investor hat er einen wahnsinnig guten Überblick über das, was da eigentlich gerade passiert, was möglicherweise auch gerade so die Trends sind.
Und da wollen wir doch mal reingehen und mal gucken, was er uns heute zu erzählen hat.
Ich bin Max Mundtenke, ihr hört Kollegin KI.
Hallo Peter.
Hallo Max, freut mich, dass ich hier sein darf.
Ja, vielen Dank, dass du dir Zeit genommen hast.
Du, jetzt hat sich...
KI ja irgendwie in den letzten Jahren wirklich überall eigentlich reingesneakt.
Prozesse wurden verändert.
Es gibt zig neue Firmen.
Startups sprießen überall aus dem Boden.
Vielleicht kannst du mal anfangen, uns einfach mal zu erzählen, wie ihr das Ganze denn wahrnehmt.
Ihr seid ja 2018, glaube ich, erst auch gegründet worden, habt also KI quasi von Anfang an miterlebt.
Wie nimmst du die Entwicklung gerade wahr?
Ja, absolut.
Die Entwicklung ist rasant und wir freuen uns ehrlicherweise auch, dass sie jetzt in dieser Rasanz auch sich weiterentwickelt.
Ehrlicherweise waren wir schon sehr, sehr früh dabei und haben im Kern schon, sage ich jetzt mal, vor drei, vier Jahren gesagt, hey, KI wird die Schlüsseltechnologie der nächsten Dekade.
Und es war ganz spannend, es gibt, sag ich jetzt mal, auch in unserer Fondsindustrie immer größere Konferenzen und während wir vor ungefähr drei, vier Jahren noch die einzigen waren, die einen KI-fokussierten Vortrag dabei hatten, waren, glaube ich, dieses Jahr fast 80 Prozent der Vorträge in irgendeiner Art und Weise KI-fokussiert.
Und insofern, wir haben das schon sehr, sehr früh gesehen und sehen da auch, sag ich jetzt mal, weiterhin eine sehr, sehr positive Entwicklung in dem Markt.
Kannst du uns vielleicht einmal einen kurzen Überblick geben über das, was ihr eigentlich macht?
Natürlich.
Wir sind ein Asset Manager, also wir legen technologiefokussierte Aktien, Publikumsfonds auf mit täglicher Liquidität, sitzen hier in Berlin und haben ein verwaltetes Vermögen von rund drei Milliarden Euro in diesen, sag ich jetzt mal, genannten Publikumsfonds auf der, sag ich jetzt mal, Technologieseite.
Und in was investiert ihr da konkret?
Also wir sagen, sag ich jetzt mal, wir investieren, wir nennen das Sektor agnostisch und auch global.
Also wir wollen wirklich einfach weltweit die besten Technologiefirmen.
früh erkennen und dann auch früh dabei sein und darin investiert zu sein.
Und dementsprechend sehen wir auch als Investor den Technologiebegriff signifikant weiter als jetzt im klassischen Sinne TMT.
Also es kann auch immer mal dazu kommen, dass wir ein Healthcare-Unternehmen im Portfolio haben oder eine Versicherung oder auch eine Bank, weil wir einfach sagen, hey, das ist klar, das ist jetzt kein klassisches Technologieunternehmen, aber die nutzen einfach Technologie auf so eine smarte Art und Weise, dass sie sich einen Wettbewerbsvorteil arbeiten können.
Und genau, und so investieren wir und das auch sehr, sehr erfolgreich.
Also die Fonds wurden 2019 aufgelegt und haben seitdem eine sehr vielversprechende Rendite erwirtschaftet.
Ganz kurz vielleicht zur Erklärung, TMT ist Telekommunikation, richtig?
Ja, genau.
Okay, sehr spannend.
Geschäftsmodelle, neue Geschäftsmodelle.
Lass uns da doch vielleicht mal reingehen, weil KI ja eigentlich sich auf alle bestehenden Geschäftsprozesse gerade auch auswirkt und eigentlich überall adaptiert wird.
Also ich spreche hier jede Woche mit verschiedensten Unternehmen und alle nutzen KI, sage ich mal, sehr individuell auf ihre eigene Art und Weise.
Da entstehen jetzt nicht unbedingt immer neue Geschäftsfelder raus.
Was verstehst du denn unter neuen Geschäftsfeldern durch KI?
Kannst du vielleicht mal so ein Beispielunternehmen nennen, was ihr früh gefördert habt?
Also als Beispiel eine Firma, die wir sehr, sehr früh gesehen haben und wo wir sehr früh dabei waren.
Ursprünglich hieß sie mal Iris Energy.
Sie sind mittlerweile unbenannt in Iron.
Das war ein Krypto, also ein Bitcoin-Miner.
Aber das ist ein Unternehmen, die sitzen in Texas und haben, sag ich jetzt mal, Strom, Zugang zu günstiger Energie und waren natürlich, sag ich jetzt mal, auf der Infrastrukturseite schon auch fähig.
GPU-Datencenter zu hosten für den Krypto-Mining-Bereich.
Und wir kannten die Firma sehr, sehr früh und waren da sehr, sehr früh dabei aus einem Krypto-Angle, weil wir das einfach sehr gut gemanagt fanden und, sag ich jetzt mal, auch den Bereich Krypto sehr, sehr spannend finden, da auch einige, sag ich jetzt mal, themenfokussierte Fonds haben.
Und die haben sehr, sehr früh dann eigentlich umgeschaltet und umgestellt, auch ihre Energie und ihre, sag ich jetzt mal, Rechenkapazitäten nicht nur fürs Krypto-Mining zu nutzen, sondern auch für, sag ich jetzt mal, KI-Infrastruktur.
Was natürlich ein Thema war, was jetzt über die letzten 24 Monate massiv angezogen ist, weil da ist ja eigentlich gerade der reale Bottleneck.
Wir alle fangen an, die Chatbots zu nutzen, aber wir haben vor allem ja gerade Anfang des Jahres mit Claude Code und eigentlich der Einführung von Gentic AI gesehen, was es für eine Token-Explosion gab.
Die brauchen natürlich Rechenkapazitäten und da waren wir einfach sehr, sehr früh dabei und haben dementsprechend auch eine sehr erfolgreiche Rendite erzielt.
Dazu muss man sagen, man braucht ja sowohl um...
Krypto zu minen, also herzustellen, als auch um KI-Prozesse im Grunde zu entwickeln.
Grafikchips, GPUs, ja.
Größter Anbieter ist da Nvidia, der ist global im Grunde dann auch mehr oder weniger beherrscht.
Und alle reißen sich um diese Chips gerade.
Von daher wahrscheinlich smarter move, früher eingestiegen zu sein, sich auf Krypto fokussiert zu haben und dann natürlich die Unternehmen zu begleiten, wie sie dann aus Bitcoin, ja, sag ich mal, KI machen.
Absolut, ja.
Wie hat sich denn euer Portfolio in den letzten acht Jahren verändert?
KI hat so ein bisschen gestartet mit der Transformer-Technologie, die ist 2017 gekommen.
ChatGPT war da noch ein weiter Ferne, muss man sagen.
Ende 2023 kam ChatGPT so als Consumer Good auf den Markt.
Wie hat sich denn seitdem euer Portfolio verändert?
Siehst du da schon Veränderungen drin?
Total.
Man muss dazu sagen, wir sind aktiv gemanagte Publikumsfonds, das heißt, wir haben generell einen sehr hohen Umschlag in unserem Portfolio.
Das liegt je nachdem, auf welchen Fonds man schaut, zwischen zwei und vier Mal pro Jahr, wo wir wirklich, sage ich jetzt mal, das Portfolio drehen.
Dementsprechend ist da immer sehr, sehr viel Musik drin und wir sind auch sehr aktiv darin, Titel irgendwie hoch zu gewichten oder runter zu gewichten.
Was man natürlich sagen muss und das hatten wir auch sehr, sehr früh gesehen zum Ende letzten Jahres, war einfach klar, hey, Software sieht voraussichtlich ein bisschen schwieriger aus, weil natürlich ursprüngliche Geschäftsmodelle, wo Software der reine, sag ich jetzt mal, Burggraben oder Mode war, auf einmal ja viel angreifbarer sind durch KI.
Weil jeder Software erstellen kann quasi ohne zu kommen, rein theoretisch.
Weil jeder Software erstellen kann und daher, sage ich jetzt mal, haben wir sehr, sehr früh, auch noch, sage ich jetzt mal, vor Ende 25, wir haben das Ganze ehrlicherweise schon Ende 24 gemacht, unser Portfolio durchleuchtet und geschaut, wo, also welches Unternehmen hat eigentlich im Zeitalter von KI hier einen wirklichen Wettbewerbsvorteil und das...
sag ich jetzt mal, haben wir dann sehr stark im Portfolio eingewoben und dann sind wir halt zu Portfolio-Unternehmen gekommen, die halt in irgendeiner Art und Weise einen physischen Mode haben, beispielsweise oder halt teilweise in den Sektoren rund um Cyber Security oder ähnliche Themen aktiv sind, weil das natürlich dann einfach Themen sind, die auch im KI-Zeitalter weiter eine sehr, sehr große Rolle spielen.
Was wir schon auch sehr früh gesehen haben, war, was ich vorhin angesprochen hatte, dieser Token Crunch.
Ehrlicherweise war das so ein bisschen, wir haben ungefähr, sag ich jetzt mal, im Oktober 2025 unsere neue Strategie ausgerufen und da auch sehr, sehr klar gesagt, wir wollen eine AI-First-Company werden.
Und dementsprechend, als dann Claude Code, das war ja so um den Jahreswechsel oder Anfang des Jahres rauskam, haben wir selber gesehen, wie wir im Kern sofort fast alle Leute, die aktiv bei uns im Unternehmen, und das sind ehrlicherweise fast alle Claude-Nutzen, sofort upgraden mussten auf den Plan.
Beispielsweise haben wir dann auch gesehen, dass auch, sag ich jetzt mal, Rental Capacities für Datencenter, also die Kosten auch für alte GPU-Prozessoren, dass die nach oben gehen.
Und da haben wir dann einfach sehr, sehr früh gesehen, hey, wir haben hier diesen Token Crunch, haben wir das intern genannt und haben dann das Portfolio dementsprechend auch sehr, sehr stark auf Infrastruktur umgestellt.
Also Energie, Rechenzentren und so weiter.
Energie, Rechenzentren, Speicher, all diese Themen und haben damit sehr richtig gelegen und dementsprechend auch in diesem Jahr schon wieder eine sehr, sehr gute Performance.
Also ich spreche immer über die Performance.
Es ist natürlich immer wichtig zu sagen, dass historische Performance kein Indikator für die zukünftige Performance ist, aber wir haben jetzt seit Auflage unserer Publikumsstrategie 2019 das Geld unserer Anleger verzehnfacht.
Das ist schön für die Anleger.
Jetzt muss ich aber nochmal nachhaken.
Du hattest gesagt, gerade Software ist im Grunde jetzt mehr oder weniger Commodity geworden.
Jeder kann mit Cloud Code irgendwie mal schnell so ein paar Tools Vibe coden, ohne da auch wirklich Ahnung von zu haben, die mal hochzuschießen und so weiter.
Jetzt mal ganz konkret gefragt, also ich habe ja jetzt vor drei Monaten oder so gegründet tatsächlich.
In welchem Bereich sollte ich denn mit KI tätig sein, um die erste Million von euch zu bekommen?
Das ist eine sehr spannende Frage, wenn ich dich denn fragen dürfte, in welchem Bereich hast du den gegründet?
Ja, ich wollte es ja gerade umdrehen, Peter.
Ich habe einen Rack gebaut, also einen Chatbot, der Plenardaten zusammenfasst und für Public Affairs relevante Strategieansätze gibt und auch für das informierte oder das interessierte Publikum kostenlos nutzbar ist.
Also man kann beispielsweise fragen.
Ja, was wurde denn zuletzt im Bundestag über KI-Infrastruktur gesagt beispielsweise und bekommt dann in einer Sekunde alle möglichen Talking Points von den entsprechenden Abgeordneten, die Parteien, die sich dann dafür aussprechen, vielleicht auch Probleme, die benannt wurden, kleine Anfragen, die gestellt wurden und so weiter.
Und das vereinfacht so ein bisschen diesen Datenwust, den ich so aus meiner Public Affairs-Beratung Zeit kenne, weil man stundenlang suchen musste auf diesem blöden Bundestags-Server, um da entsprechende Informationen zu bekommen.
Da stehen wir gerade.
Aber da hast du ja eigentlich schon selber gut angesprochen, wo eigentlich, gerade wenn du irgendwie in der Gegend von KI was gründen willst, irgendwie ein bisschen die Krux liegt und zwar auf der Datenseite.
Weil ich denke, alles, was jetzt, sag ich jetzt mal, das haben wir ja relativ am Anfang, sag ich jetzt mal, der Chat-GPT-Zeit gesehen, da haben sich dann relativ viele neue Firmen gegründet, die irgendwas basierend, so du kannst jetzt mit unserem Startup die schönsten Slides bauen.
Das wurde dann alles nach und nach einfach auch von den großen Labs mit angeboten.
Und dementsprechend, wenn man da halt anfängt, auf den, sag ich jetzt mal, Labs aufzusetzen und eigentlich ein Commodity-Produkt anzubieten, da kann man, glaube ich, sehr, sehr gut ein Arbitrage-Modell fahren, also einen Venture bootstrappen und vielleicht für eine kurze Zeit Geld verdienen.
Aber wenn du wirklich, sag ich jetzt mal, einen Wettbewerbsvorteil oder einen Mode aufbauen willst, brauchst du in irgendeiner Form und Farbe Zugang zu proprietären Daten.
um, sag ich jetzt mal, da dann wirklich auch langfristig erfolgreich zu sein.
Und idealerweise natürlich auch ein Modell, was dann wieder einen Flywheel kreiert, weil du dann durch die Aktivität deiner Kunden neue Daten generierst, die so nicht im Markt verfügbar sind.
Das wäre natürlich das Ziel.
Okay, alles klar.
Jetzt schreibe ich mir auf, dass ich dir nachher meine Kontonummer durchgebe.
Nein, Spaß beiseite.
Aber es ist einfach sehr, sehr schnell.
Du hast es angesprochen und viele...
Das ist halt immer die große Sorge, egal mit welchen GründerInnen ich im KI-Bereich auch spreche, dass man sagt, okay, früher oder später können die Hyperscaler einfach sagen, wir binden das jetzt an.
Wir bauen jetzt auch mit ChatGPT, kannst du auch coole Slides bauen.
Ja, mit Cloud, da gibst du ein bisschen irgendwie Wissen rein, ScaleMD, dann hast du im Grunde deinen Präsentationsbot.
Das heißt, du brauchst eigentlich keinen Dienstleister mehr dafür.
Und das finde ich tatsächlich eine ganz spannende Sache, weil die Entwicklung so schnell ist, dass viele der Startups eigentlich relativ schnell wieder verkauft wurden oder einfach dann irgendwie nicht mehr am Markt war, weil die Technologie, die technologische Entwicklung einfach den Use Case sofort schluckt.
Und ich glaube, das ist einfach eine große Sorge.
Auf der anderen Seite Infrastruktur, riesengroßes Thema.
Und da würde ich ganz gerne mal von dir wissen, investiert ihr da auch eigentlich in Deutschland?
Denn ich habe Zahlen gesehen von...
Der Data Center Foundation Association, irgendwie sowas muss ich nochmal nachgucken, packe ich auf jeden Fall in die Shownotes, damit ihr es nachlesen könnt, dass man im Schnitt offenbar in Deutschland gerade so sieben Jahre braucht, um ein Data Center zu errichten und eben auch an das Netz zu bringen.
Sieben Jahre.
Jetzt ist ChatGPT dreieinhalb, fast vier Jahre alt.
Das heißt, wir müssen im Grunde, bräuchte ich nochmal doppelt so lange, um überhaupt ein Rechenzentrum zu bauen.
Ist das nicht viel zu langsam?
Lohnt sich das überhaupt, da rein zu investieren in Deutschland?
Also dazu muss vielleicht nochmal gesagt werden, wir investieren ja nur liquide.
Also wir investieren ja in Aktien, die täglich handelbar sind.
Dementsprechend gibt es da natürlich wenig Unternehmen in Deutschland jetzt in diesem KI-Infrastrukturbereich, in den man gut investieren kann.
Grundsätzlich investieren wir global.
Und haben auch, sag ich jetzt mal, immer ein globales Exposure.
Man hat natürlich schon auch immer einen gewissen USA-Tilt, gerade wenn man in Technologie investiert.
Aber auch historisch kamen ungefähr 50 Prozent unserer Renditen außerhalb von der USA.
Also wir sind schon global unterwegs, wir investieren auch gerne in Deutschland, wenn halt die Firmen dann unseren sehr hohen Kriterien entsprechen.
Da muss man halt sagen, das ist eher weniger häufig als häufiger der Fall.
Checker.
Was können Unternehmen und auch die Politik dagegen unternehmen?
Also ein großes Thema ist natürlich generell einfach, glaube ich, Speed und Regulatorik.
Also ich glaube, Regulatorik ist wichtig, das will ich gar nicht bestreiten.
Aber wir nehmen es vielleicht an manchen Stellen auch schon manchmal zu schnell zu ernst und lähmen damit natürlich dann im Zweifel in einer gewissen Art und Weise die Entwicklungsgeschwindigkeit an.
Okay, verstehe.
Vielleicht hören es ja die Richtigen jetzt.
Lass uns mal vielleicht ein bisschen auf eure Arbeitsweise zu sprechen kommen.
Du hattest schon gesagt, dass ihr Claude ausgerollt habt im Unternehmen, dass alle im Grunde damit arbeiten.
Was sind denn eigentlich so eure Use Cases, um das auch mal geklärt zu haben?
Ich hatte das ja angesprochen, dass wir im Oktober gesagt haben, wir wollen eine AI-First-Company werden.
Ja, und das ist dann so ein bisschen, ich meine, das ist ja dann eher leichter gesagt als getan, aber wie haben wir das dann umgesetzt?
Also wir haben uns für einen dezentralen Ansatz entschieden.
Das heißt, wir haben gesagt, wir machen jetzt kein KI-Team, was sich dann, sage ich jetzt mal, in der Company darum kümmert, irgendwie KI einzuführen, sondern wir setzen das dezentral auf.
In jedem Team gibt es einen AI-Champion und man gibt den Teams quasi dann selber die Möglichkeit, ihre Themen voranzutreiben.
Team so eine Liste erstellt oder halt so ein Projektplan, wo wir gesagt haben, welche Tasks gibt es denn beispielsweise, die wir gut automatisieren können oder wo wir mit der Hilfe von KI besser werden können.
Und wir steuern das eigentlich jetzt sehr gut.
Wir schauen eigentlich uns an, wie viel der repetitiven Tasks haben wir schon automatisiert, wie viel Stunden Arbeit mussten wir dafür investieren und was war der Payoff.
Also so ist so ein bisschen das, wie wir das intern steuern.
Genau.
Und ich kann gerne auch nochmal so ein bisschen konkreter irgendwie mit ein paar Projekten werden, wenn das interessant ist.
Bitte, klar.
Plauder ruhig aus dem Nähkästchen.
Nee, klar.
Also ich finde beispielsweise ein Thema, was uns immer rumtreibt, ist das Thema von CRM, also Customer Relationship Management.
Tools auch im Sales-Bereich.
Und da arbeiten wir mit einem gängigen Tool zusammen und jeder, der so ein Tool schon mal bepflegt hat, weiß, es ist irgendwie klar, dass es irgendwie maßgeschneidert für ganz viele verschiedene Kundengruppen.
Das heißt, so ganz genau dem Use Case entspricht es nie.
Und wie wir da zum Beispiel vorgegangen sind, da haben wir jetzt einen eigenen Skill gebaut, basierend auf Claude.
Der im Kern den Vertrieblern das sehr, sehr einfach macht.
Der schaut dann in den Kalender und sagt, hey, du hattest diese Meetings, davon sind diese Meetings noch nicht angelegt.
Dann kannst du einfach klicken und sagen, hey, ich habe mit dem Kollegen besprochen, ich rufe ihn in vier Wochen nochmal an und dann kriegst du automatisch einen Kalendereintrag, dass du in vier Wochen dann nochmal den Vertriebspartner beispielsweise anrufst.
Klassik.
Verwaltung, muss ich ja sagen.
Also das ist ja im Grunde okay, ein Mailprogramm an Cloud anzubinden, ist jetzt ja, sag ich mal, ein klassischer Use Case.
Ich meine so vielleicht im Finance-Bereich.
Also ich kann ja mal irgendwie sagen, in welche Richtung ich mir das vorstellen kann.
Ich habe beispielsweise auch...
Unter meinen Klienten, die ich berate, auch ein Private Equity Asset Manager.
Und da geht es zum Beispiel gerade ganz stark so um Due Diligence Prozesse.
Also wie findet man eigentlich Unternehmen, legt die Märkte fest, schaut im Grunde, in welche Richtung sich das bewegen kann und entscheidet dann natürlich auf dieser Grundlage, ob man da investiert oder nicht.
Das ist schon, was ich bisher gesehen habe, verrückt, was da teilweise in den Teams gebaut wird.
Also dass das vollautomatisiert, würde ich das noch nicht sagen, aber allein die ganzen Informationen zusammenzusammeln, die am Ende so eine Entscheidungsgrundlage für ein Investment gehen sollen, das ist tatsächlich ein wahnsinnig guter Schritt, der vor allem Arbeitszeit kostet und Arbeitszeit im Finanzbereich, wissen wir, ist jetzt auch nicht die günstigste Arbeitszeit, von daher sind die Use Guests da relativ schnell im Return on Invest, glaube ich, wieder drin.
Habt ihr irgendwie sowas Vergleichbares?
Ja, lass uns das dann gerne kurz, sag ich jetzt mal, differenzieren.
Also wenn man auf KI schaut, gibt es da ja im Kern jetzt drei Ebenen, wie wir davon als Firma betroffen sind.
A, natürlich unser Investmentportfolio, darüber hatten wir gerade viel gesprochen.
Dann gibt es auf der zweiten Ebene unseren Investmentprozess, also wie wir investieren.
Und auf der dritten Ebene das operative Tagesgeschäft oder die Operations.
Ich war jetzt so ein bisschen in die dritte Ebene gesprungen, aber lass uns dann gerne mal auf die zweite Ebene gehen.
Und wir hatten ja gesagt, Bid Capital, also das Bid in Bid Capital steht für Berlin Investment Technologies.
Das heißt, wir haben diese Firma von Anfang an als Technologiefirma gedacht und Technologie war immer sehr, sehr eng verwoben bei uns im Investmentprozess.
Das heißt, jegliche Firmen, die wir uns anschauen, schauen wir uns nicht nur aus einer reinen...
Finanzmathematik an irgendwie Multiples DCF oder ähnliches, sondern versuchen wirklich auch irgendwie tiefer zu verstehen, was gibt es für alternative Daten, was können wir da rauslesen.
Und da haben wir dann eine eigene Technologieinfrastruktur gebaut, die täglich unser Investmentportfolio screened auf verschiedenen, sag ich jetzt mal, numerischen Datensets und auch Forecasting-Modelle hat und, sag ich jetzt mal, Einschätzungen hat, ob unsere Titel gerade sich überbewertet sind oder beispielsweise unterbewertet sind.
Wichtig zu sagen, es ist immer am Ende ein Mensch, der bei uns die Entscheidung trifft.
Wir nennen das immer Human-Ex-AI bei uns.
Es ist nie eine maschinelle Entscheidung alleine.
Aber der Mensch ist natürlich so ein bisschen superpowered von der AI.
Und das ist ja das Thema, was du jetzt schon mal angeschnitten hast.
Weil dadurch, dass man natürlich dann automatisiert diese ganzen Daten immer ausgelesen bekommt über sein Investment-Universum.
Oder wenn jetzt eine neue Nachricht kommt, die super relevant ist, dann muss der Analyst nicht vielleicht erstmal 15 Seiten lesen, um die zu finden, sondern kriegt eigentlich proaktiv einen Ping.
Und das ist eigentlich bei uns auch im Investmentprozess jetzt der große Gamechanger gewesen, während wir historisch sehr, sehr viel auf numerischen Datensets agiert haben, hat natürlich jetzt auch die KI die Textual Datasets für uns aufgemacht.
Die können wir natürlich auch, sag ich jetzt mal, da kann man alles mögliche auslesen und auswerten, das tun wir und nutzen mittlerweile dann auch als Tool für das Investment-Team, wir nennen das Produkt Aon, das ist ein eigener, sag ich jetzt mal, Chatbot im Kern, der aber auf all unseren Research und all unsere Daten Zugriff hat und beispielsweise kann man jetzt auch dem Tool sagen, hey Aon, bitte schreib mir ein After-Earnings-Report für Company XY.
Und dann macht es automatisch, kennt alle After-Earnings-Reports davor und der Analyst liest es natürlich immer nochmal und verbessert das und legt es dann ab.
Aber am Ende musste er sich davor wahrscheinlich eher zwei, drei Stunden hinsetzen, das alles selber erstellen, im Zweifel irgendwelche Graphen zusammenfuchteln.
Das läuft mittlerweile vollautomatisiert und ist wirklich auch nochmal, wie gesagt, so diese Superpower, die dann einfach den Analysten mehr und mehr ermöglicht, sich wirklich nur auf das Relevante zu konzentrieren.
Das ist schon spannend, dass da Analysten tatsächlich jetzt auch natürlich von betroffen sind.
Klar, die werten Daten aus.
Das kann eine KI im Grunde auch.
Zumindest kann sie sich auch besser vorbereiten, dass am Ende ein Mensch natürlich nochmal die Verantwortung übernimmt.
Ich glaube, gerade im Finanzbereich ist es natürlich auch regulatorisch ein Riesenthema.
Also muss man natürlich irgendwie auch darauf achten, dass eine KI nicht selbstständig irgendwie eine Entscheidung oder so gibt.
Das kann natürlich nach hinten losgehen und am Ende muss es einen haftbaren geben.
Hast du so ein bisschen den Überblick über auch andere Berufsgruppen?
Also ich meine, ihr seid jetzt natürlich investiert in verschiedene Unternehmen, ihr beobachtet im Grunde auch die ganze Infrastrukturdebatte.
Hast du vielleicht für uns so einen kleinen Ausblick?
Möglicherweise Branchen, die sich komplett verändern werden, wo ihr das jetzt schon merkt oder die, sag ich mal, auch KI gerade noch total unterschätzen, wo wirklich viel mehr Goldschätze gehoben werden könnten, das aber noch gar nicht wirklich passiert.
Spannende Frage.
Ich will natürlich dann jetzt auch nicht zu viel von unserer Secret Sauce verraten und da im Zweifel vielleicht jetzt mal Investment Advice oder ähnliches geben.
Ich sage mal, was man halt schon einfach hat, ist, dass dadurch, dass Firmen KI nutzen und andere Firmen nicht, geht die Dispersion massiv nach oben.
Das heißt, sag ich jetzt mal auch so, was wir halt in der Historie stark gesehen haben, irgendwie, sag ich jetzt mal, dass auch der Markt gefühlt dann viele oder alle Companies immer nach oben spült, was sich gut entwickelt oder Themen zinsgetrieben ist, ist es jetzt schon so.
dass eigentlich sehr, sehr klar die Firmen, die KI nutzen, in welcher Form und Farbe auch immer, vielleicht auch kleinere, agilere Unternehmen, dass die sich einfach schneller und besser positionieren können.
Und dass dementsprechend einfach wirklich das aktive Management und das Stockpicking dementsprechend wieder umso wichtiger wird, weil einfach diese Differenzierung einen extremen Unterschied machen wird.
Und ich glaube, mittlerweile ist es aber auch klar, also jedes Unternehmen muss KI nutzen.
Und ich sage jetzt mal, es gab...
Also irgendwie gab ja so das Saying, jedes Unternehmen ist ein Softwareunternehmen, weil ja jedes Unternehmen in einer gewissen Art und Weise Software genutzt hat.
Und jetzt kann man natürlich dann auch sagen, jedes Unternehmen wird ein AI-Unternehmen, weil die Leute das einfach nutzen müssen.
Ich glaube, der CEO von Nvidia hatte das sogar letztens mal gesagt.
Spannendes Thema, apropos CEO von Nvidia, der hat im Grunde ja auch diesen Five-Layer-Cake benannt.
Ich weiß nicht, ob du den kennst.
Das KI aus fünf Layern besteht.
Unten die Energie, dann Infrastruktur, Chips, dann Foundation-Models, also Large-Language-Models und oben die Anwendungsfälle.
Und das ist ganz spannend, weil eigentlich auf all diesen Bereichen, gerade so Deutschland und Europa, eher schlecht dastehen.
Energie ist gerade irgendwie ein bisschen schwieriger.
Frankreich wirbt ja damit, kommt alle her.
baut eure Rechenzentren hier, weil wir haben die Atomkraftwerke, die im Grunde dann aber auch stillstehen, wenn es ein bisschen zu heiß ist.
Wir haben die Infrastruktur, hatte ich ja gesagt, sieben Jahre für ein Data Center, da sind wir irgendwie nicht so optimal aufgestellt.
Chips, gut, bis auf ASML mit den Lithographie-Maschinen haben wir jetzt auch keine großartige Chip-Produktion, Foundation-Models.
Mistral, schön, dass es euch gibt, aber ihr seid im Grunde dann halt auch irgendwie jetzt nicht vergleichbar mit den Open-Source-Modellen aus China oder im Grunde natürlich den Open-AI-Oclords, die wir aus den USA kennen.
Wo liegt denn dieser fünfte Layer in Europa?
Ist das eine Chance für Europa, da noch mitzuspielen?
Also...
Ich sehe das schon sehr, sehr klar, wenn du es vielleicht jetzt mal ein bisschen deutschlandspezifischer auch machen möchtest.
Wir haben einen sehr, sehr starken Mittelstand.
Wir haben auch einen sehr, sehr starken Mittelstand in der Produktion.
Wir hatten die großen Themen irgendwie steigendes Alter der Bevölkerung, Fachkräftemangel etc.
pp.
Und das sind definitiv alles Bereiche, in denen KI unterstützen kann, effizienter, wer uns effizienter machen kann, besser machen kann, helfen kann.
Und insofern sehe ich da schon, gerade in diesem Anwendungsbereich, auch wenn man, sage ich jetzt mal, volkswirtschaftlich auf Europa schauen möchte, schon noch eine Chance.
Die muss aber dann jetzt auch genutzt und ergriffen werden.
Okay.
Lass uns vielleicht zum Abschluss noch diese eine Frage klären, die eigentlich immer irgendwie mitschwingt, wenn es um KI-Investments geht.
Und das ist diese elendige Frage nach der Blase.
Jetzt hat sich vor kurzem der Softbank-Chef Mr.
Son, ich habe aufgegeben, seinen Vornamen zu lernen, es tut mir sehr leid, aber Mr.
Son hat sich hingestellt und hat gesagt, es sei Blasphemie, KI im Grunde als Blase zu betiteln.
Und das finde ich durchaus irgendwie eine spannende Sache.
Reuters hat beispielsweise das ganz mal aufgedröselt und hat tatsächlich dann einmal runtergeschrieben, dass es relativ schwierig ist, wenn man das so von außen auch betrachtet, dass beispielsweise Nvidia, Nvidia, Chip-Hersteller, hat mal drüber gesprochen, 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI investiert.
OpenAI auf der anderen Seite einen Vertrag über rund 300 Milliarden US-Dollar über Cloud und Rechenkapazität mit Oracle geschlossen hat.
Und Oracle wiederum im großen Umfang Nvidia GPUs kauft, um genau diese Infrastruktur aufzubauen.
Also es ist ein Dreiecksgeschäft.
Und das sieht man eigentlich überall bei den Hyperscalern, vor allem eben in den USA, die einfach, ja, sag ich mal, sich gegenseitig Rechnungen schreiben.
Dann wird dann investiert, um wieder einkaufen zu können.
Ist das nicht eine Gefahr für die Finanzmärkte, beziehungsweise für das, was da gerade passiert?
Kannst du da eine kurze Einschätzung geben?
Klar, sehr gerne.
Für alle, die mehr Details interessieren, wir haben auch vor kurzem so einen AI-ROA-Paper veröffentlicht, insofern kann man sich das im Zweifel gerne mal runterladen auf unserer Website oder ähnliches, wo wir genau ehrlicherweise auch dieses Thema aufschlüsseln, wie geht eigentlich, sag ich jetzt mal, eine Chat-GPT-Subscription, wo lang läuft die in der Value-Chain, dass man das auch mal sozusagen wirklich nachvollziehen kann.
Vielleicht ein bisschen anders drauf geschaut.
Wir reden die ganze Zeit darüber und du ja auch in deinem Podcast.
KI macht so viel, sie macht uns so viel effizienter, sie ist in so vielen Prozessen.
Das kann ja nicht funktionieren, wenn wir nicht diese Infrastruktur dafür haben.
Das heißt, du kannst nicht beide Seiten vertreten.
Und das ist ja auch das, was wir so ein bisschen in den Märkten gesehen haben.
Software hat irgendwie am Anfang des Jahres sehr, sehr stark Federn gelassen, weil halt alle diese These hatten, hey, Software, was sind die fairen Bewertungsmultiples und ist Software überhaupt noch ein Mode?
Das kann natürlich passieren, aber dann auf der anderen Seite, wenn du natürlich sagst, jetzt schreibt jeder seine Software selber und nutzt KI, dann brauchst du natürlich diese KI-Infrastruktur.
Und da hat man natürlich einfach den großen Bottleneck und der ist zurzeit ja da.
Und wenn man jetzt einmal auch schaut, was passiert ist auch im Markt, jetzt haben die, sag ich jetzt mal, die ganzen Hyperscaler haben dann halt jetzt sehr, sehr viel CapEx ausgegeben.
in, sage ich jetzt mal, Infrastruktur-Provider.
Und diese Infrastruktur-Provider wurden halt natürlich jetzt sehr, sehr gut dafür, sage ich jetzt mal, behandelt.
Aber die Ergebnisse von diesen Infrastruktur-Providern haben natürlich dann dementsprechend noch angezogen.
Und wir hatten auch, sage ich jetzt mal, zumindest auch nach dem ersten Quartal eine sehr, sehr starke Earnings-Season.
Das heißt, auch die Fundamentaldaten der Companies ziehen nach.
Und dementsprechend, wenn du natürlich jetzt dieses Narrativ vertrittst, KI ist super und KI wird helfen und jeder nutzt KI und...
wir müssen uns nicht über Adoptionen unterhalten.
Also ich weiß jetzt noch nicht, wie viele Leute wirklich selber Vibe-Coden und Agentic AI nutzen.
Wenn diese Adoption weiter nach oben geht und davon gehen wir aus, weil es so powerful ist, brauchst du diese Infrastrukturkapazitäten und das wird sich dann auch in den Fundament der Halldaten zeigen.
Und dementsprechend ist dieses Bubble-Narrativ, man muss immer so ein bisschen aufpassen, aber zumindestens, sage ich jetzt mal, in Teilen definitiv überzogen.
Okay, gut, danke für die Einschätzung.
Ich meine, ich...
Ich bin ja selbst, wie gesagt, Gründer eines KI-Startups jetzt seit drei Wochen.
Also es ist ja noch relativ früh.
Ich habe jetzt heute die erste Million verdient, immerhin.
Aber natürlich glaube ich.
Glückwunsch.
Ja, danke.
Danke, danke.
Glückwunsch.
Ja, nee, tatsächlich glaube ich tatsächlich ja auch an die Technologie.
Und ich weiß, was das einfach alles ermöglicht.
Ich meine, ich mache einen Podcast drüber.
Das ist ja mein Hauptberuf.
Das mit dem Startup ist ja so nebenbei so ein Hobby.
Genau.
Und sehe das auch, dass man natürlich investieren muss, weil es einfach so sonst nicht funktioniert.
Trotzdem natürlich etwas, was Leute beunruhigt.
Ich glaube auch nicht ganz zu Unrecht.
Und wir werden eher früher als später, glaube ich, sehen, wohin das führt und wie da dann am Ende auch der Mehrwert geschaffen wird.
Auf welcher Seite?
Ja, weil ich meine, 2018 gab es, glaube ich, die große McKinsey-Studie, die, ich glaube, 13 Trillionen US-Dollar globalen Mehrwert durch KI und durch diese Transformer-Technologie bis 2030 gesehen hat.
Da warten wir noch drauf.
Die ist, glaube ich, noch nicht umgesetzt worden.
Aber auf jeden Fall ist da eine Menge drin.
Das haben wir heute auch nochmal besprochen.
Auf den unterschiedlichsten Ebenen.
Infrastrukturell, ganze Softwareentwicklung und alles, was dazugehört.
Vielen Dank für deine Antworten auf meine Fragen, lieber Peter.
Hat mir sehr viel Freude bereitet.
Vielleicht zum Schluss nochmal der Hinweis.
Wir bauen aus jeder Folge einen.
Einen Chatbot, der in den Shownotes verlinkt wird und den man kostenlos nutzen kann.
Auch mit dem Thema Wertschöpfung.
Also wir können OpenAI hier noch ein paar Kosten drauf aufdrücken.
Wenn du einen Satz hättest oder so eine These, wo du sagtest, das muss unbedingt in so ein Chatbot rein, welche wäre das?
Wir sind ja ein reguliertes Institut.
Insofern würde ich sagen, sollte in dem Chatbot auf jeden Fall erwähnt werden, dass das keine Anlage, Beratung oder Vermittlung oder ähnliches ist.
Sehr schön, das nehmen wir gerne mit auf, aber das ist so witzig.
Ich hatte eine meiner ersten Folgen, kann ja auch ein bisschen aus dem Nähkästchen plaudern, war mit Pip Klöckner, dem Tech-Analyst.
Und ich hatte ihm zu Ehren, dass er sich Zeit genommen hat, für so einen jungen Podcast damals noch irgendwie für uns Rede und Antwort zu stehen, habe ich ihm ein Bot gebaut.
pipbot.de.
Ich glaube, den gibt es sogar noch.
Und der basiert auf so einer Folge seines Doppelgänger-Tech-Talk-Podcasts, wo er erklärt, wie er so Earnings-Sheets liest und worauf man achten sollte und so.
Und ich habe überall auf dieser Seite wirklich hingeklatscht.
Keine Anlageberatung.
Ihr könnt mit der Folge chatten, ihr könnt euch irgendwie Informationen haben, aber bitte keine Anlageberatung.
jedes Mal, wenn wir irgendwie reingucken, was die Leute in diesem Bot fragen, in was soll ich investieren?
Sind die Zahlen gut zum Investieren?
Das ist der Wahnsinn.
Also ja, danke für den Disclaimer, nehmen wir natürlich gerne mit auf, auch wenn er so aus Erfahrung, aus meiner Erfahrung heraus, natürlich auf gar keinen Fall irgendwie eingehalten wird, aber wir werden das dem Bot nochmal deutlich mitgeben, dass er keine Anlageberatung gibt und dass das hier natürlich auch keine war.
Vielen Dank, Peter.
Eins, Arten.
Ja, liebe Leute, ich muss mich einmal korrigieren.
Ich hatte ja gesagt, dass der Bau eines Rechenzentrums in Deutschland sieben Jahre lang dauern würde.
Tatsächlich ist das nicht ganz richtig.
Gebaut werden die Dinger deutlich schneller.
Also zwei bis drei Jahre, dann steht so ein Ding.
Worauf diese Rechenzentren dann aber warten, ist Strom.
Der Netzanschluss, der dauert so lange.
Da können tatsächlich sieben Jahre vergehen, bis so ein Ding dann auch mal Strom bekommt.
Und die Quelle war die GDA, die German Data Center Association.
Und die rechnet so ein bisschen vor, dass wir da international tatsächlich recht weit hinten sind.
Also Spanien braucht drei bis fünf Jahre, Italien schafft es unter drei und die USA brauchen nur ein bis drei Jahre, bis so ein Ding ans Netz angeschlossen wird.
Das ist ein bisschen problematisch.
Das ist schwierig, so ein Ding mit Strom zu versorgen.
Es braucht eine ganze Menge.
Vielleicht kann uns ja die Kollegin einmal erklären, woran das eigentlich liegt.
Ganz pragmatisch, es liegt an einem Mix aus altmodischen Genehmigungsverfahren, mangelnder Netzkapazität und fehlender Priorisierung.
In Deutschland ist die Energieinfrastruktur oft nicht auf diese schnellen, großen Abnehmer vorbereitet.
Der Netzbetreiber muss oft erstmal neue Leitungen, Trafos und Infrastruktur bauen oder erweitern.
Und bis alle Behörden grünes Licht geben, vergeht eine gefühlte Ewigkeit.
Schneller wäre machbar?
Aber dafür bräuchten wir einfach entschlackte Prozesse und mehr Investitionen in die Netze.
Da ist noch Luft nach oben.
Da ist noch Luft nach oben.
So, hier wird es nochmal ein bisschen energiepolitisch zum Ende dieser Folge.
Ich bedanke mich fürs Zuhören.
Ich hoffe, ihr konntet was mitnehmen.
Wenn ihr Fragen habt, fragt gerne die Kollegin KI.
Sie ist wie immer in den Shownotes verlinkt.
Oder schreibt uns einen Kommentar unter diese Folge.
Ansonsten teilt diese Folge gerne, wenn sie euch gefallen hat.
Und dann würde ich sagen, wir sprechen uns kommenden Freitag zur Kollegin KI Snackbox.
Ich freue mich.
Bis dahin.
Macht's gut.
Ciao.
Dieser Podcast wird produziert von Podstars bei OMR.