DeepSeek-R1: Revolutionäres KI-Modell sorgt für Aufruhr an den Märkten

Alphawave Semi Eaton Schneider Electric TSMC (Taiwan Semiconductor Corp.) Vertiv

DeepSeek-R1, ein bahnbrechendes KI-Modell aus China, erschütterte die Finanzmärkte zu Wochenbeginn. Obwohl das Modell bereits länger bekannt war, führte die intensive öffentliche Diskussion darüber über die letzten Tage zu erheblichen Kursverlusten: Der Nasdaq-100 Index fiel am Montag, den 27.01.2025, zwischenzeitlich um mehr als 4%. Besonders stark betroffen war auch der weltgrößte KI-Chiphersteller Nvidia mit einem zwischenzeitlichen Kursverlust von über 17%. Im Folgenden wollen wir unsere Einschätzung zu der Situation kurz darlegen.

Was ist DeepSeek-R1 und warum ist das relevant?

DeepSeek-R1 (R1) ist ein KI-Modell, das von der Firma Deepseek, einer Tochter des chinesischen Hedgefonds High-Flyer mit enger Verbindung zur Zhejiang-Universität, vor Kurzem veröffentlicht wurde. Das Modell zeigt eine Performance vergleichbar mit OpenAIs (bereits veröffentlichtem) o1-Modell, liegt jedoch noch hinter OpenAIs (noch unveröffentlichtem) o3-Modell.

Einige Besonderheiten sind bei R1 besonders hervorzuheben:

  • Durch innovative Ansätze beim Training und der Ausführung ist es signifikant effizienter und kostengünstiger als die führenden KIs aus dem Westen – ohne dabei an Leistung einzubüßen. Laut Deepseek hat das Training nur knapp 6 Mio. USD gekostet, deutlich weniger als die geschätzten 100+ Mio. USD für OpenAIs Top-Modelle.

  • Anders als ältere KI-Modelle konnte Deepseek viele Trainingsschritte völlig autonom durchführen, beispielsweise ohne menschliches Zutun beim Labeln von Daten. Dies senkt nicht nur die Kosten, sondern erhöht auch die Skalierbarkeit des Trainingsprozesses, was einen weiteren Schritt in Richtung General AI darstellt.

  • Im Gegensatz zu den führenden KI-Modellen von OpenAI, Anthropic und anderen ist R1 Open Source und wird in einem technischen Paper detailliert erklärt. Damit hat nun jeder kostenlosen Zugang zu einem leistungsfähigen KI-Modell.

Insgesamt zeigt das R1, dass hochinnovative High-End-KI mit erheblich kleineren Budgets entwickelt werden kann, was den Markt nachhaltig beeinflussen könnte.

Warum wurde das von vielen Marktteilnehmern als negativ für KI-Aktien interpretiert?

Die Effizienz von R1 hat bei westlichen Investoren Besorgnis ausgelöst, dass insbesondere US-Unternehmen wie Microsoft oder Google ihre milliardenschweren Capex-Investitionen in Produkte und Dienstleistungen von relevanten Firmen in der KI-Wertschöpfungskette (z.B. Nvidia) überdenken könnten. Wenn kostengünstigere und frei verfügbare KI-Modelle vergleichbare oder bessere Ergebnisse liefern, könnte die Nachfrage nach KI-Chips und Datencenter-Kapazitäten niedriger ausfallen als erwartet, was die Gewinnaussichten der einschlägigen Zulieferer belasten würde. Entsprechend stark fielen die Kursverluste bei solchen Titeln aus.

Wie blicken wir auf das Thema?

Auch wenn manche der genannten Trainingskosten aus unserer Sicht etwas zu optimistisch dargestellt wurden, stellt R1 dennoch einen bemerkenswerten Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz dar. Das Modell demonstriert eindrucksvoll, welche Leistung mit effizienten und kostengünstigen Ansätzen möglich ist.

Als klare Gewinner dieser Entwicklung sehen wir die großen Hyperscaler sowie Unternehmen, die KI-Modelle in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren. Sie profitieren nun von leistungsfähigerer KI zu deutlich niedrigeren Kosten.

Auf der Verliererseite stehen hingegen die etablierten KI-Labore wie OpenAI und Anthropic. R1 verdeutlicht ihre Herausforderungen: Es wird zunehmend schwieriger, sich mit proprietären KI-Modellen zu differenzieren. Zudem zeigt sich die chinesische Konkurrenz trotz US-Chip-Sanktionen erstaunlich stark.

Für KI-Infrastruktur-Zulieferer wie Nvidia, Micron, Vertiv und TSMC ist die Situation komplexer. Die zentrale Frage lautet: Kann die höhere Effizienz und Kostengünstigkeit von R1 und nachfolgenden Modellen die KI-Nachfrage so stark steigern, dass sie den geringeren Rechenleistungsbedarf pro Modell-Aufruf überkompensiert (bekannt als Jevons-Paradoxon)? Im positiven Fall könnte R1 tatsächlich als Katalysator für den gesamten Sektor wirken und die KI-Entwicklung beschleunigen. Im negativen Fall müssen viele der bisherigen “KI-Gewinner” ihre Wachstumserwartungen für die kommenden Jahre möglicherweise nach unten korrigieren – mit entsprechenden Auswirkungen auf ihre Aktienkurse.

Während die kurzfristigen Auswirkungen am Aktienmarkt extrem schwer vorherzusagen sind, sehen wir den langfristigen Trend zu KI und das Wachstum der Nachfrage nach Rechenleistung ungebrochen. Zahllose Beispiele in der Vergangenheit, u.a. Moore’s Law, haben gezeigt, dass die effizientere Nutzung von Ressourcen oftmals mit einer Erhöhung der Nachfrage nach diesen Ressourcen einhergeht. Aufgrund des immensen Wertes, den KI über die nächsten Jahre kreieren wird, erwarten wir, dass dies auch diesmal wieder der Fall sein wird.

Wie hat unser Portfolio reagiert?

Der Disruptive Technologies-Fonds verzeichnete am besagten Montag, den 27.01.2025 – wie der gesamte KI-Sektor – einen deutlichen Tagesverlust, hauptsächlich durch KI-bezogene Portfolio-Positionen wie Micron, Alphawave und Vertiv. Dennoch bleibt die Wertentwicklung des Fonds klar positiv und übertrifft die Performance von Technologieindizes wie dem Nasdaq-100 sowohl seit Jahresbeginn als auch auf 6- und 12-Monatssicht deutlich.

Wir verfolgen die Entwicklungen natürlich weiterhin sehr aufmerksam und werden unser Portfolio bei Bedarf anpassen. Über eventuelle Änderungen informieren wir wie gewohnt auf unserer Website.

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