Transformative Kraft der Künstlichen Intelligenz: Einblicke und Herausforderungen
Wells Fargo unterstreicht, dass trotz besorgniserregender Vorfälle auch andere Faktoren die Akzeptanz und Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) beeinflussen werden. Zu diesen Faktoren zählen der steigende Energiebedarf, Investitionskosten, geopolitische Spannungen, Ungenauigkeiten der Modelle sowie regulatorische Einschränkungen. Zudem beleuchtet die Bank die potenziell umwälzende Wirkung von KI auf den Arbeitsmarkt ausführlich.
Entgegen der weitverbreiteten Sorge, KI könnte Arbeitsplätze vernichten, vertritt Wells Fargo die Ansicht, dass generative KI – im Unterschied zu traditioneller KI – eine differenzierte Auswirkung auf den Arbeitsmarkt haben wird. Arbeitsplätze, die durch KI ersetzt werden, dürften durch neue Berufe ersetzt werden, die durch KI selbst geschaffen werden. Laut den Daten von MIT sind heute 60 % der Arbeitsplätze in den USA Berufe, die es vor 84 Jahren noch nicht gab, was die Dynamik der Arbeitsmarkttransformation verdeutlicht.
Besonders in den USA wird auch die steigende Kostenbelastung durch KI und deren Einfluss auf die Versorgungsindustrie intensiv diskutiert. Der Versorgungssektor des S&P ist in diesem Jahr um 28,36 % gestiegen und liegt damit nahezu zwei Prozentpunkte über dem breiteren Index. Wells Fargo prognostiziert einen erheblichen Anstieg der Hardware-Nachfrage, insbesondere in Rechenzentren, um die steigenden KI-Workloads zu bewältigen. Existierende Möglichkeiten zur Erweiterung von Rechenzentren sind zwar vorhanden, werden jedoch irgendwann begrenzt sein.
In einem Bericht mit dem Titel "Generative AI transforming data center landscape" beleuchtet Wells Fargo die erforderlichen Investitionen in Rechenzentren und zukünftige Trends in diesem Sektor. Neben Investitionen in Halbleiter und Cloud Computing ist auch die Bedeutung von Sektoren wie Verkabelung, Stahlgestellen, Kühlung und elektrischen Anlagen hervorzuheben. Ein Versorgungsunternehmen weist darauf hin, dass die Leistung von Server-Racks zur Ausbildung generativer KI-Modelle erheblich höher ist als bei traditionellen IT-Workloads.
Halbleiterunternehmen sind natürliche Profiteure des KI-Booms; jedoch gibt es auch weniger beachtete Sektoren wie Industrie und Materialien, die von der KI-Entwicklung profitieren können. Beim Bau von Rechenzentren fallen signifikante Kosten für Land, Gebäudestrukturen sowie elektrische und HVAC-Systeme an. Die erhöhte Nachfrage nach Materialien, die in der Herstellung von Halbleiterchips und im Bau von Rechenzentren benötigt werden, unterstreicht den Einfluss der KI auf den Materialssektor.
