Die 15 besten KI-Aktien mit 10- bis 100-fachem Wachstum bis 2030

In diesem Artikel begeben wir uns auf eine Reise, um „15 KI-Aktien zu erkunden, die bis 100 ihren Wert um das 2030-Fache steigern könnten“. Diese Unternehmen wurden sorgfältig auf der Grundlage strenger Kriterien ausgewählt, darunter Marktnachfrage, technologische Innovation, Führung und Finanzierung. Jeder von ihnen verfügt über eine einzigartige Geschichte, ein Portfolio an innovativen Produkten und Dienstleistungen und das Potenzial, die jeweilige Branche zu revolutionieren.

Pro Tipps
1. Entdecken Sie die Top 20 KI-Startups, die eine Investition wert sind.
2. Egal, ob Sie Unternehmer oder Technikbegeisterter sind, diese Liste bietet eine Reihe innovativer Möglichkeiten um im Schlaf Geld zu verdienen.
3. Bleiben Sie dem Investmentspiel immer einen Schritt voraus und erkunden Sie unsere kuratierte Liste der Top 10 der Aktien von KI-Unternehmen nach Jahresrendite .

KI verstehen 

KI oder Künstliche Intelligenz bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen. Dabei geht es darum, Computerprogramme und -systeme zu erstellen, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie etwa das Lernen aus Erfahrung, das Erkennen von Mustern, das Lösen von Problemen und das Treffen von Entscheidungen.

Es wird erwartet, dass die Branche der künstlichen Intelligenz (KI) im nächsten Jahrzehnt exponentiell wachsen wird. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI in allen Branchen haben Unternehmen, die KI nutzen, das Potenzial für ein enormes Wachstum. In diesem Artikel analysieren wir 15 börsennotierte KI-Unternehmen, die das könnten möglicherweise 100x bis zum Jahr 2030 an Wert gewinnen, basierend auf ihrer Technologie, ihren Marktchancen, ihrer Führungsrolle und mehr.

Auswahlkriterien

Die Auswahl von Unternehmen mit dem Potenzial, in nur einem Jahrzehnt um das Hundertfache zu wachsen, ist keine leichte Aufgabe. Unsere Kriterien für die Auswahl dieser 15 KI-Unternehmen waren streng und umfassten Faktoren wie Marktnachfrage, technologische Innovation, Führung und Investitionen. Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was diese Unternehmen auszeichnet.

1. NVIDIA (NVDA)

Nvidia (NVDA) ist eines der führenden Unternehmen an der Spitze der Branche der künstlichen Intelligenz (KI). Während das Unternehmen weithin für seine GPUs und Beiträge zum Gaming bekannt ist, sind seine GPUs auch zu einem grundlegenden Werkzeug für KI- und Deep-Learning-Anwendungen geworden. Die GPUs von Nvidia werden häufig in Rechenzentren und Supercomputern für KI-Workloads eingesetzt, was das Unternehmen zu einem wichtigen Akteur im Bereich der KI-Infrastruktur macht.

Zu den KI-bezogenen Produkten von Nvidia gehört das Nvidia Tesla GPUs, die speziell für KI und Hochleistungsrechnen entwickelt wurden, und die Nvidia Deep Learning AI-Plattform, die Software und Tools für die KI-Entwicklung bereitstellt. Die Innovationen des Unternehmens haben maßgeblich dazu beigetragen, Durchbrüche in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und autonomen Fahrzeugen zu ermöglichen.

Mit einem starken Fokus auf KI ist Nvidia gut positioniert, um vom anhaltenden Wachstum der KI-Branche zu profitieren. Da die Einführung von KI in verschiedenen Sektoren, darunter im Gesundheitswesen, bei autonomen Fahrzeugen usw., weiter zunimmt Finanzen, Nvidias KI-Technologien werden wahrscheinlich eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft KI-gestützter Anwendungen spielen.

Mit Blick auf das Jahr 2030 könnte die NVIDIA-Aktie 1,000 US-Dollar pro Aktie erreichen, was einen deutlichen Anstieg im Vergleich zur aktuellen Marktkapitalisierung von 500 Milliarden US-Dollar darstellt. Dieser optimistische Ausblick basiert auf mehreren Faktoren, darunter der anhaltenden Führungsposition von NVIDIA in wichtigen Wachstumsmärkten wie KI, Hochleistungsrechnen, autonome Fahrzeuge und dem Metaversum. Es wird erwartet, dass diese Sektoren stark auf die GPU-Leistung angewiesen sind, was eine der Kernstärken von NVIDIA darstellt.

Vorteile:

• Dominanter Marktanteil von über 90 % bei GPUs für KI/ML, wobei GPUs sich bei Parallelverarbeitungs-Workloads auszeichnen.
• Massive Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie Partnerschaften mit Schwerpunkt auf KI, einschließlich der Übernahme führender KI-Startups.
• Starke Erfolgsbilanz bei Innovationen mit Plattformen wie der neuesten Hopper-GPU-Architektur.
• Blue Chip Kundenstamm aus den Bereichen Cloud Computing, Automobil, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen usw.
• Ausgezeichnetes Führungsteam unter Geschäftsführer Jensen Huang.

Nachteile:

• Potenzielle Konkurrenz durch Intel und AMD bei GPUs und KI-Beschleunigern.
• Regulatorische Herausforderungen im Zuge des Unternehmenswachstums.
• Der Bedarf an weiterhin erheblichen F&E-Ausgaben wird auf 3 bis 4 Milliarden US-Dollar pro Jahr geschätzt.

2. IBM

IBM ist ein früher Pionier in der Forschung zu künstlicher Intelligenz und wendet KI in seinen Unternehmenssoftware- und Beratungsgeschäften an. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in der KI-Forschung entwickelte IBM die Watson-KI-Plattform, die bei Jeopardy! die menschlichen Champions besiegte. im Jahr 2011. Heute nutzt IBM KI in Bereichen wie dem Watson Assistant-Chatbot, der Optimierung der Lieferkette und den Angeboten für prädiktive Analysen.

Als vertrauenswürdige Unternehmensmarke verfügt IBM über umfassende Expertise in branchenspezifischen KI-Anwendungsfällen in stark regulierten Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen, Regierung und mehr. Die Übernahme von Red Hat stärkt auch seine Hybrid-Cloud- und KI-Lösungskompetenzen. Wenn es IBM gelingt, seine Markenwahrnehmung über veraltete Hardware/IT-Dienste hinaus zu modernisieren, indem es bei KI-Anwendungen für Unternehmen führend ist, könnte sich sein Aktienwert bis zum Jahr 140 möglicherweise von der heutigen Marktkapitalisierung von 2030 Milliarden US-Dollar verdoppeln. Herausforderungen bestehen jedoch weiterhin im Niedergang veralteter Geschäftsbereiche und bei der Umsetzung seiner bahnbrechenden Forschung in kommerziellen Erfolg.

Vorteile:

• Pionier der KI-Forschung seit den 1950er Jahren. Riesiges Portfolio an KI-Patenten.
• Vertrauenswürdiger Anbieter von KI-Unternehmenslösungen über Watson, die branchenübergreifend eingesetzt werden.
• Hybrid-Cloud-Lösungen, maßgeschneidert für stark regulierte Sektoren, in denen IBM Beziehungen unterhält.
• Die Übernahme von Red Hat bietet Container- und Kubernetes-Funktionen, um Unternehmens-KI zu ermöglichen.

Nachteile:

• Rückläufige Altgeschäfte und Mainframe-Umsätze.
• Komplexe Organisationsstruktur.
• Herausforderungen bei der Modernisierung der Markenbekanntheit über die Wurzeln der Hardware-Infrastruktur hinaus.

3. Amazonas (AMZN)

Amazon () dominiert mit AWS den Public-Cloud-Markt und stellt die skalierbare Rechenleistung bereit, die für KI-Workloads erforderlich ist. Darüber hinaus setzt das Unternehmen KI in seinen umfangreichen E-Commerce-Aktivitäten ein.

Amazon Web Services (AWS) bietet branchenführende KI-Dienste und -Tools, die es Unternehmen ermöglichen, KI-Anwendungen in der Cloud zu erstellen. Dazu gehören Dienste wie SageMaker für die Entwicklung Modelle des maschinellen Lernens, Lex zum Erstellen von Konversationsschnittstellen, Rekognition zum Hinzufügen von Bild- und Videoanalysen und Forecast zum Erstellen prädiktiver Analysemodelle.

AWS erleichtert Unternehmen die Nutzung fortschrittlicher KI-Funktionen, ohne große Investitionen in die Infrastruktur vor Ort zu tätigen. Angesichts des anhaltenden Wachstums und der Nachfrage von Amazon nach öffentlichen Cloud-Diensten wird AWS in Zukunft enorm von der Migration von KI-Workloads in die Cloud profitieren. Der große Bestand an E-Commerce- und Einkaufsdaten bietet Amazon auch einen Vorteil bei der Entwicklung einer auf den Einzelhandel ausgerichteten KI.

Der weit verbreitete Bedarf an einer skalierbaren Cloud-Infrastruktur zur Ausführung rechenintensiver KI-Workloads positioniert AWS als Spitzenreiter, der im nächsten Jahrzehnt den KI-Cloud-Bereich dominieren wird. Einer Prognose zufolge könnte die Amazon-Aktie bis 2030 aufgrund der zentralen Rolle von AWS bei der Einführung von KI in Unternehmen möglicherweise 5,000 US-Dollar pro Aktie erreichen.

Vorteile:

• Bereits über 30 % Marktanteil in der Cloud-Infrastruktur und jährliches Wachstum von über 30 %.
• Führende KI-Cloud-Angebote wie SageMaker, Lex, Rekognition und leistungsstarke KI-Rechenfunktionen.
• Enorme Ressourcen für Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie KI-Talente, mit Tausenden von Mitarbeitern, die sich auf KI konzentrieren.
• E-Commerce-Daten bieten Vorteile für die KI im Einzelhandel und in der Lieferkette.
• Breites Ökosystem, einschließlich intelligenter Verbrauchergeräte wie Alexa.

Nachteile:

• Der Wettbewerb im Cloud Computing verschärft sich Microsoft und Google.
• Weiterhin hohe Ausgaben für Rechenzentrumsinvestitionen erforderlich.

4. C3.ai (KI)

C3.ai bietet eine umfassende Suite von KI-Software für Unternehmen, einschließlich Tools für die Entwicklung von KI-Anwendungen, maschinelles Lernen und die Verwaltung von KI-Projekten.

Mit der C3 AI Suite können Unternehmen schnell KI-Anwendungen im Unternehmensmaßstab erstellen, bereitstellen und betreiben, indem sie Aufgaben wie die Vorverarbeitung von Daten, Feature Engineering und Modelltrainingund Überwachung. Dies trägt dazu bei, viele Herausforderungen zu meistern, die bei der Implementierung von KI in großem Maßstab auftreten.

C3.ai verfügt über umfassende Erfahrung in der Anwendung von KI für Branchenanwendungsfälle wie vorausschauende Wartung bei seinen über 100 Kunden in der Öl-/Gas-, Luft- und Raumfahrt-, Chemie- und anderen komplexen Branchen. Die modellgesteuerte Architektur vereinfacht außerdem die Entwicklung und Wartung von KI-Modellen.

Während C3.ai Risiken durch zunehmenden Wettbewerb ausgesetzt ist, bietet sein First-Mover-Vorteil, eine integrierte KI-Softwareplattform für Unternehmen anzubieten, eine Wachstumsperspektive, da immer mehr Unternehmen die KI-Einführung beschleunigen. Es besteht das Potenzial, dass die Aktie bis 250 einen Wert von 2030 US-Dollar erreicht, was einer fast zehnfachen Steigerung gegenüber ihrer aktuellen Marktkapitalisierung von 10 Milliarden US-Dollar entspricht.

Vorteile:

• Erstanbieter, der eine integrierte KI-Software-Suite für Unternehmen bereitstellt.
• Fachwissen in Unternehmens-KI für prädiktive Wartung, Lieferkette und Anwendungsfälle zur Kundenbindung.
• Starke Beziehungen zu großen Cloud-Anbietern wie Microsoft Azure.
• Großer Kundenstamm in den Bereichen Öl/Gas, Chemie, Luft- und Raumfahrt und anderen komplexen Sektoren.

Nachteile:

• Hohes Kundenabwanderungsrisiko, da einzelne Projekte abgeschlossen sind.
• Unbewiesene Expansion in neue Produktbereiche wie CRM.
• Verstärkte Konkurrenz durch Technologiegiganten, die End-to-End-KI-Plattformen entwickeln.

5. Micron Technology (MU)

micron Technology stellt fortschrittliche Speicher- und Speicherlösungen her, die für den schnellen Datenzugriff, der für das Training und die Inferenz von KI-Modellen erforderlich ist, entscheidend sind. Micron produziert DRAM- und Flash-Speicherchips, die für die Stromversorgung von KI-Workloads, die große Datenmengen sehr schnell verarbeiten müssen, von wesentlicher Bedeutung sind. Seine Speicher- und Speicherlösungen sind speziell für die Bewältigung datenintensiver KI/ML-Arbeitslasten konzipiert.

Das Unternehmen hat Partnerschaften mit wichtigen Akteuren im gesamten KI-Ökosystem aufgebaut, darunter NVIDIA, Intel, IBM, Google, Microsoft und Amazon. Das Unternehmen ist gut aufgestellt, um zu wachsen, da die Nachfrage nach Speicher und Datenspeicher mit der Einführung von KI steigt.

Micron ist bestrebt, weiterhin schnellere Speicher- und Speicherinnovationen mit höherer Kapazität einzuführen, die auf KI-Anwendungen zugeschnitten sind. Im Erfolgsfall könnte die Micron-Aktie laut Bullen-Szenario bis 350 einen Wert von 2030 US-Dollar erreichen, was einem Anstieg um das Vier- bis Fünffache gegenüber heute entspricht, was auf die zentrale Rolle der Dateninfrastruktur in der KI zurückzuführen ist.

Vorteile:

• Führender Anbieter von leistungsstarkem DRAM und Flash-Speicher, maßgeschneidert für datenintensive KI-Workloads.
• Strategische Partnerschaften mit führenden KI-Anbietern wie NVIDIA, Intel, IBM und AWS zur Bereitstellung optimierter Rechenzentrumslösungen.
• Es wird eine starke Nachfrage prognostiziert, da KI/ML, autonome Systeme und IoT den Bedarf an Echtzeit-Datenanalysen steigern.
• Umfangreiches IP und Innovationen bei Speicher- und Speichertechnologien.

Nachteile:

• Wir sind derzeit mit akutem Chipmangel und Herausforderungen in der Logistik/Lieferkette konfrontiert.
• Der zyklische Rückgang der Preise für Speicherchips dürfte sich fortsetzen.
• Wettbewerbsdruck von Südkorea und chinesische Firmen.

6. Alphabet (GOOGL)

Alphabet, die Muttergesellschaft von Google und DeepMind, ist als Pionier in der KI-Forschung und bei der Anwendung von KI in seinen Produkten und Dienstleistungen einzigartig positioniert. Alphabet gibt Milliarden für grundlegende und angewandte KI-Forschung aus Google Research, Google Brain, DeepMind, Waymo und andere Abteilungen. Diese Labore veröffentlichen bahnbrechende Arbeiten in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Robotik und mehr.

Das Unternehmen verfügt außerdem über unübertroffene Datenressourcen von Milliarden von Google-Nutzern und Produkten wie Suche, Karten, YouTube usw., um seine KI-Algorithmen zu verbessern. Google-Suche Insbesondere sollten sie von fortschrittlicheren NLP- und Empfehlungs-Engines profitieren.

Alphabet nutzt seine KI-Fähigkeiten und hat Wachstumschancen in Bereichen wie Werbung, Cloud Computing, autonome Fahrzeuge und Smart-Home-Geräte. Allerdings ist die Gewinnung und Bindung von KI-Talenten dagegen großer Tech Rivalen werden eine Herausforderung sein. Auch die zunehmende behördliche Kontrolle von Datenschutz- und Kartellpraktiken birgt Risiken.

Vorteile:

• Weltweit führend in der KI-Forschung über DeepMind, Google Brain, Waymo und andere Alphabet-Labore.
• Riesiger Datenschatz von Verbraucherdiensten wie Suche, Karten, YouTube usw.
• Das Suchmaschinenwerbegeschäft wird von fortschrittlicherem NLP und Empfehlungen profitieren.
• Waymo ist führend auf dem Gebiet autonomer Fahrzeugtechnologie und -dienstleistungen.
• Vertrauenswürdige Verbrauchermarke bietet Zugang zur Erweiterung der Smart-Home-KI.

Nachteile:

• Herausforderungen bei der Rekrutierung und Bindung der besten KI-Forschungstalente weltweit.
• Mögliche Fehltritte bei der unethischen Anwendung von KI oder ohne angemessene Kontrollen.
• Verstärkte regulatorische Aufsicht in Bezug auf Datenschutz und Marktmachtbedenken.

7. Metaplattformen (META)

Meta-Plattformen, ehemals Facebook, nutzt modernste KI für gezielte Social-Media-Werbung und seine Vision für die virtuelle Metaverse-Welt. Meta hat stark in die KI-Forschung investiert um die Anzeigenausrichtung zu verbessern, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu entwickeln, die Computer-Vision-Technologie voranzutreiben und seine zukünftigen Metaversum-Ambitionen voranzutreiben.

Initiativen wie das Facebook AI Research Lab erweitern die Grenzen der maschinellen Lernfähigkeiten. Auf der Social-Media-Seite Meta kann seinen enormen Benutzerdatenvorteil von Plattformen wie Facebook, Instagram, WhatsApp und Messenger nutzen, um KI-Algorithmen zu trainieren und zu verfeinern. Die Arbeit an VR/AR-Technologien für das vorgeschlagene Metaversum basiert auch auf innovativen KI-Anwendungen.

Wenn Meta seine Vision verwirklichen kann immersives Metaversum Die Plattform, die auf lebensechten Avataren, realistisch simulierten Umgebungen und nahtloser VR/AR-Hardware basiert, könnte ein erhebliches Wachstum bei ihrer Marktbewertung von derzeit über 800 Milliarden US-Dollar verzeichnen. Allerdings steht Meta bei seinen Zukunftsplänen vor Herausforderungen hinsichtlich des Rufs der Marke, potenziellen Bedenken hinsichtlich der KI-Ethik und einem ungewissen Umsetzungsrisiko.

Vorteile:

• Massive Investitionen in langfristige „Moonshot“-KI-Wetten wie allgemeine KI und Thought-to-Text-Schnittstellen.
• Modernste Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Durchbrüche bei realistischen digitalen Avataren und Welten.
• Unübertroffene Mengen an Benutzerdaten von Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger und Oculus zum Trainieren von KI-Algorithmen.
• Innovativer Einsatz von KI für gezielte Werbung und Metaverse-Bemühungen.

Nachteile:

• Datenschutzbedenken hinsichtlich der Verwendung personenbezogener Daten und ethischer KI-Praktiken.
• Aufgrund der Kartellvorwürfe bleibt die behördliche Kontrolle weiterhin hoch.
• Die Umsetzung stellt die Herausforderung dar, die Vision des Metaversums im erwarteten Zeitrahmen zu verwirklichen.

8. Apfel (AAPL)

Apple ist bekannt für seine Designkompetenz bei der nahtlosen Integration von KI in seine Hardwareprodukte, Software und Dienstleistungen. Apple nutzt KI, um das Erlebnis in Produkten wie Siri, Fotos, der Kamera-App, Safari-Empfehlungen, dem App Store und mehr zu verbessern. Die enge Integration von proprietärem Silizium wie der Neural Engine mit Software verschafft Apple einen Vorsprung bei Verbraucher-KI.

Das Unternehmen verfügt außerdem über eine enorme Basis wohlhabender Nutzer, die bereit sind, für intuitive, benutzerfreundliche Geräte mit KI-Unterstützung einen Aufpreis zu zahlen. Apple schützt die Privatsphäre der Benutzer, indem es die KI-Verarbeitung größtenteils auf dem Gerät und nicht in der Cloud durchführt.

Die Aufrechterhaltung der Innovationsdynamik in seinem wachsenden Angebot an Verbrauchergeräten und -diensten wird für Apple von entscheidender Bedeutung sein, um seine Dominanz als KI-gesteuerte Premium-Verbrauchermarke bis 2030 und darüber hinaus aufrechtzuerhalten.

Vorteile:

• Starke Erfolgsbilanz beim Einsatz von KI zur Verbesserung intuitiver Benutzererlebnisse bei allen Produkten/Dienstleistungen.
• Branchenführende Investitionen in KI-Silizium mit Neural Engine-Integration.
• Treue Nutzerbasis, die bereit ist, Premium-Preise zu zahlen KI-gestütztes Apple-Ökosystem.
• Schützt die Privatsphäre durch die Verarbeitung von KI auf dem Gerät und nicht in der Cloud.

Nachteile:

• Sehr hohe Erwartungen, Verbraucher weiterhin mit KI-Innovationen zu begeistern.
• Potenzielle Vorschriften, die die Personalisierung und gezielte Dienste auf Basis von Benutzerdaten einschränken.
• Kurze Produktzyklen zwingen Teams dazu, ständige KI-Fortschritte zu liefern.

9. Symbotisch (SYM)

Symbolisch bietet ein KI-gestütztes Robotik-Automatisierungssystem zur Optimierung von Lieferkettenabläufen wie der Lagerabwicklung. Symbotic leistet Pionierarbeit bei einem neuen Ansatz zur Lieferkettenautomatisierung mithilfe von KI-Software und Robotik. Ihr integriertes System ist der Konkurrenz aufgrund von Forschung und Entwicklung um mehr als 10 Jahre voraus.

Zu den Hauptkunden gehört Walmart, das die Systeme von Symbotic in Dutzenden von Vertriebszentren einführt. Mit einem adressierbaren Markt von 9 Milliarden US-Dollar für die Modernisierung der Lagerinfrastruktur möchte Symbotic den veralteten Status quo durchbrechen.

Wenn Symbotic die Produktion und den Betrieb skalieren kann, um diese enorme Chance zu nutzen, könnte die Aktie des Unternehmens gegenüber der heutigen Bewertung von 8 Milliarden US-Dollar möglicherweise um das Achtfache steigen. Aber Ausführung Risiken bleiben bestehen bei der Skalierung über geografische Grenzen hinweg.

Vorteile:

• Riesige geschätzte Marktchance in Höhe von 9 Milliarden US-Dollar in der Automatisierung der Lieferkette.
• Proprietäre integrierte KI-Software und Robotiksystem.
• Über 10 Jahre firmeneigene Forschung und Entwicklung in der Entwicklung der Technologie.
• Großkundengewinne, einschließlich Einführung in allen Walmart-Lagerhäusern.

Nachteile:

• Produktionsbeschränkungen können die Einführung verlangsamen und den Umsatz begrenzen.
• Die Skalierung von Vertrieb, Service und Support ist eine Herausforderung.
• Aufkommende Konkurrenz durch verschiedene Robotik- und Lagerautomatisierungs-Startups.

10. Broadcom (AVGO)

Broadcom ist ein führender Anbieter von Halbleiterlösungen für Netzwerke, Breitband, drahtlose Kommunikation und Rechenzentrumsinfrastruktur, die für die Weiterentwicklung der KI-Funktionen von entscheidender Bedeutung sind. Broadcom produziert spezielle KI-Beschleuniger und Chips für Rechenzentren, die KI-Workloads in großem Maßstab ermöglichen. Seine Konnektivitäts- und Netzwerklösungen ermöglichen auch eine Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung für Cloud Computing und 5G-Netzwerke, die KI-Dienste verarbeiten.

Durch Akquisitionen hat Broadcom ein umfangreiches Patentportfolio für Halbleitertechnologien wie Rechenzentren, Netzwerke, Breitband und drahtlose Kommunikation aufgebaut. Seine Chips werden in Produkte führender OEMs integriert.

Wenn aktuelle Wachstumskatalysatoren wie die Einführung der 5G-Infrastruktur, der IoT-Ausbau und die boomende Cloud-Nachfrage anhalten, könnte Broadcoms zentrale Rolle bei der Bereitstellung wichtiger Halbleiter möglicherweise das Zwei- bis Dreifache seiner aktuellen Bewertung von über 2 Milliarden US-Dollar bis 3 rechtfertigen.

Vorteile:

• Missionskritische Rolle bei der Bereitstellung von Chips, die Hyperscale-Rechenzentren für KI-Funktionen ermöglichen.
• Strategisch positioniert in langfristigen Wachstumsmärkten wie Rechenzentren, 5G-Wireless und Cloud Computing.
• Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei erfolgreichen Fusionen und Übernahmen.
• Angesehenes, erfahrenes Führungsteam.
• Hohe Margen und erhebliche Generierung von freiem Cashflow.

Nachteile:

• Integrationsherausforderungen absorbieren große übernommene Unternehmen.
• Zyklische Nachfrageschwankungen in der Halbleiterindustrie.
• Hohes Kundenkonzentrationsrisiko bei Apple.

11. Accenture (ACN)

Accenture ist ein führendes Technologieberatungsunternehmen, das Unternehmen bei der digitalen Transformation begleitet – einschließlich der Anwendung von KI zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindung.

Accenture nutzt seinen Status als vertrauenswürdiger Berater bei über 80 % der Fortune Global 500, um Kunden bei großen Technologietransformationen und der Einführung von KI zu begleiten. Das Unternehmen passt sein Fachwissen durch Akquisitionen und Partnerschaften an, um von den neuesten technologischen Entwicklungen zu profitieren.

Das Unternehmen verfügt über umfassende branchenspezifische Erfahrung bei der Implementierung von KI-Lösungen in Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Kommunikation, Software und mehr. Accenture arbeitet auch mit führenden KI-Playern wie Microsoft, AWS, Cumolocity, und NVIDIA.

Wenn Accenture seine Angebote weiter differenzieren und Marktanteile bei KI-Beratungsdiensten und -Lösungen gewinnen kann, könnte sich die Aktie des Unternehmens bis 200 gegenüber dem heutigen Wert von über 2030 Milliarden US-Dollar möglicherweise verdreifachen.

Vorteile:

• Vertrauenswürdiger Berater für über 80 % der Fortune Global 500 in Bezug auf digitale Transformation und KI-Strategien.
• Branchenexpertise bei der Implementierung von KI-Lösungen für Unternehmen in verschiedenen Branchen.
• Starke Partnerschaften mit führenden KI-Unternehmen.
• Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Nutzung neuer Unternehmenstechnologien.
• Das globale Liefermodell bietet Zugang zu fast 700,000 Fachleuten.

Nachteile:

• Herausforderungen, die besten kreativen Talente im Vergleich zu Technologieunternehmen zu halten.
• Verstärkter Billig-Offshore-Wettbewerb.
• Hart umkämpfter Beratungsmarkt.

12. ServiceNow (JETZT)

ServiceNow ist der führende Anbieter cloudbasierter digitaler Workflow-Plattformen, die Funktionen wie KI-Chatbots und maschinelles Lernen integrieren, um Unternehmen effizienter, agiler und reaktionsfähiger zu machen. ServiceNow bietet wichtige Workflow-Automatisierungsplattformen für die Verwaltung von Servicebereitstellung, IT-Betrieb, Personalwesen und mehr. Das Unternehmen hat sich auch auf Kundenservicemanagement und Mitarbeiter-Selbstbedienung ausgeweitet.

Die Plattform umfasst verschiedene KI-Funktionen, darunter intelligente Chatbots, Verarbeitung natürlicher Sprache und Priorisierung auf Basis von Algorithmen für maschinelles Lernen. Aufgrund der hohen Kundenbindungs- und Expansionsraten verzeichnet ServiceNow starke Folgeumsätze.

Aufgrund seiner geschäftskritischen Rolle bei der Automatisierung wesentlicher Arbeitsabläufe ist ServiceNow gut aufgestellt, um auf der Welle der KI-Einführung mitzureiten, die Unternehmensabläufe verändert. Analysten schätzen, dass der aktuelle Wert von 70 Milliarden US-Dollar bis 400 auf 2030 Milliarden US-Dollar ansteigen könnte.

Vorteile:

• Führender Anbieter wichtiger cloudbasierter Workflow-Plattformen, auf die sich 80 % der Fortune-500-Unternehmen verlassen.
• Plattformen wie IT Service Management integrieren KI-Chatbots, NLP und maschinelles Lernen.
• Sehr hohe Kundenbindungs- und Zufriedenheitswerte.
• Naturland und Geschäftsmodell erweitern.
• Starkes Finanzprofil mit über 90 % wiederkehrenden Umsätzen und über 25 % freien Cashflow-Margen.

Nachteile:

• Es steht der Konkurrenz kleinerer Anbieter von Workflow-Automatisierung gegenüber.
• Die Skalierung von Vertrieb und Marketing ist angesichts der Unternehmensorientierung kostspielig.
• Integrationsherausforderungen bei der Optimierung erworbener Technologie.

13. Alteryx (AYX)

Alteryx bietet eine führende Low-Code-Automatisierungsplattform für Datenanalyse, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung, die sich an Geschäftsanwender richtet. Alteryx ermöglicht es Kunden, Automatisierungs- und Analysefunktionen zu nutzen, ohne dafür fortgeschrittene Kenntnisse zu benötigen Datenwissenschaft Fähigkeiten. Dieser Fokus auf „Citizen Data Science“ in Kombination mit intuitiven Low-Code-Tools bietet eine lange Wachstumsperspektive.

Das Unternehmen hat eine starke Umsetzung bewiesen und weltweit über 7,000 Kunden angezogen. Sein Land-and-Expansion-Modell hat zu sehr hohen Dollar-basierten Nettoeinnahmeneinbehaltungsquoten geführt.

Wenn Alteryx seine Führungsposition in der Automatisierung von Analyseprozessen behaupten kann, da immer mehr Unternehmen datengesteuert arbeiten wollen, könnte sein Wachstumskurs bis 6 das Sechsfache oder mehr seiner derzeitigen Bewertung von 5 Milliarden US-Dollar rechtfertigen.

Vorteile:

• Eine Low-Code-Automatisierungsplattform erfordert nur minimale datenwissenschaftliche Kenntnisse.
• Benutzerfreundliche Tools stärken die Bürger Datenwissenschaftler.
• Starkes Wachstum und Land- und Expansionsdynamik mit über 7,000 Kunden.
• Strategische Partnerschaften erweitern die Reichweite der Plattform erheblich.
• Flexibles Cloud- oder On-Premises-Bereitstellungsmodell.

Nachteile:

• Entstehung konkurrierender Low-/No-Code-KI-Automatisierungstools.
• Abwanderungsrisiko, wenn die Datenpraktiken in Unternehmen ausgereifter werden.
• Relatives Nischenprodukt, das sich nur auf Analyse und Datenaufbereitung konzentriert.

14. UiPath (PFAD)

UiPath ist ein Innovator, der RPA-Software (Robotic Process Automation) bereitstellt, um sich wiederholende Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe mithilfe von KI-gestützten Bots zu automatisieren. UiPath ist führend auf dem schnell wachsenden globalen RPA-Softwaremarkt, der bis 20 voraussichtlich 2025 Milliarden US-Dollar überschreiten wird. Seine hochentwickelte Plattform integriert KI und maschinelles Lernen, um die Prozessautomatisierung zu verbessern.

Das Unternehmen verfügt bereits über einen beeindruckenden Kundenstamm von über 8,000 Organisationen aus den Bereichen Bankwesen, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und anderen Branchen. Dank der Ausweitung der Anwendungsfälle durch die Kunden liegt die Nettoumsatzbindungsrate konstant über 90 %.

Wenn UiPath seine Führungsposition behaupten kann, während immer mehr Unternehmen RPA zur digitalen Transformation von Abläufen einführen, könnte seine Aktie bis 4 möglicherweise um das Vierfache von der heutigen Bewertung von 17 Milliarden US-Dollar wachsen.

Vorteile:

• Führender RPA-Softwareanbieter mit umfassendemfeatured Automatisierungsplattform.
• Integriert KI- und ML-Technologie zur Verbesserung und Skalierung der Automatisierung.
• Über 8,000 Kunden aus den wichtigsten Branchen.
• Nettoumsatzbindungsrate von über 90 %.
• Gründer bringen RPA-Domänenexpertise mit.

Nachteile:

• Es sieht sich einer zunehmenden Konkurrenz durch Mega-Anbieter wie Microsoft gegenüber, die in den RPA-Markt eintreten.
• Das Unternehmen ist bei Implementierungsdienstleistungen stark von Partnern abhängig.
• Die internationale Vertriebsausweitung erhöht die Komplexität.

15. DataRobot (DATAR)

DataRobot bietet eine End-to-End-KI-Plattform für Unternehmen, die es Unternehmen ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. DataRobot zielt darauf ab, das schnell wachsende Unternehmen anzuführen Markt für KI-Plattformen für Unternehmen mit seiner auf Geschäftsanwender zugeschnittenen End-to-End-Lösung. Seine maschinelle Lernautomatisierung, MLOps und Modellverwaltung unterscheiden es von Alternativen.

Das Unternehmen hat bei Großkunden, darunter über 20 % der Fortune 50, starke Anziehungskraft erlangt. Seine Partnerschaften mit Snowflake, AWS und NVIDIA erweitern den Zugang zur Dateninfrastruktur der nächsten Generation. 

Wenn DataRobot seine Dynamik beibehalten kann, während die Einführung von KI zunimmt, könnte seine letzte private Bewertung von 6 Milliarden US-Dollar bis 30 möglicherweise über 2030 Milliarden US-Dollar erreichen – eine Steigerung um das Fünffache. Aber das Unternehmen muss Wachstum und Rentabilität bewahren.

Vorteile:

• Durchgängige KI-Plattform für Unternehmen, die den gesamten Modelllebenszyklus abdeckt.
• MLOps und Automatisierungsfunktionen reduzieren den datenwissenschaftlichen Aufwand.
• Über 20 % der Fortune 50 sind Kunden und haben große Partnerschaften.
• Das Cloud-native SaaS-Modell unterstützt Zusammenarbeit und Skalierung.
• Derzeit wachsender Umsatz mit einer Wachstumsrate von über 30 %.

Nachteile:

• Harte Konkurrenz durch Mega-Anbieter wie AWS, GCP und Microsoft.
• Druck, nach dem Börsengang ein hohes Umsatzwachstum und hohe Gewinnmargen aufrechtzuerhalten.
• Die meisten Einnahmen kommen derzeit aus Amerika.

Vergleich der 15 KI-Unternehmen

Hier ist eine Vergleichstabelle, die die wichtigsten Informationen zu den 15 analysierten Aktiengesellschaften zusammenfasst, deren Wert bis 100 durch künstliche Intelligenz potenziell um das Hundertfache gesteigert werden könnte:

Firma	Ticker	2022 Preis	Marktkapitalisierung 2022	Potenzieller Preis 2030	Potenzielle Marktkapitalisierung 2030	Kerngeschäft
Nvidia	NVDA	$455	$ 1.14T	$1000	$ 2.5T	GPUs für KI und Metaverse
IBM	IBM	$148	$ 134B	$250	$ 250B	Unternehmens-KI-Software und -Beratung
Amazon	AMZN	$138	$ 1.4T	$5000	$ 5T	Public Cloud und E-Commerce-KI
C3.ai	AI	$28	$ 3B	$250	$ 25B	KI-Software für Unternehmen
Mikron	MU	$70	$ 77B	$350	$ 350B	Erinnerung u Datenspeichervorrichtung für KI
Alphabet	GOOGL	$136	$ 1.7T	$450	$ 4.5T	KI-Forschung und Internetdienste
Meta	META	$298	$ 769B	$850	$ 2.25T	KI-gestützte Metaverse und digitale Anzeigen
Apple	AAPL	$178	$ 2.8T	$500	$ 5T	Unterhaltungselektronik und Dienstleistungen mit KI
Symbolisch	SYM	$36	$ 3B	$200	$ 25B	KI-gestützte Automatisierung der Lieferkette
Broadcom	AVGO	$858	$ 354B	$2000	$ 800B	Halbleiter für die KI-Infrastruktur
Accenture	ACN	$325	$ 218B	$850	$ 600B	KI-Beratungsdienste und -Lösungen
ServiceNow	JETZT	$600	$ 122B	$2000	$ 400B	KI-gestützte Software zur Workflow-Automatisierung
Alteryx	AYX	$35	$ 2B	$200	$ 15B	Automatisierte Datenanalyse- und Prozessautomatisierungsplattform
UiPath	PATH	$16	$ 9B	$100	$ 50B	Software zur Automatisierung von Roboterprozessen
DataRobot	DATEN	$ 32 *	$ 6B *	$150	$ 30B	Plattform für Unternehmens-KI und maschinelles Lernen

FAQs

Zu den Risiken gehören spekulatives Wachstum, Wettbewerb, langsame KI-Einführung, Vorschriften, wirtschaftliche Bedingungen und Veränderungen in der Datenverarbeitung.

Unternehmen mit Forschungslabors, einzigartigen Daten, KI-Chips, Infrastruktur und Hardware-Software-Integration zeichnen sich aus.

Konzentrieren Sie sich auf Wachstum, Finanzen und KI-Leistung wie Datenvolumen, Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kundenakzeptanz.

Verwenden Sie einen Bottom-up-Ansatz und modellieren Sie Marktgröße, Wettbewerb, Wirtschaftlichkeit, Eintrittsbarrieren und Risikoszenarien.

Am besten ist eine Mischung. Startups bieten Wachstum, während Giganten Stabilität und Ressourcen für das KI-Wachstum bieten.

Wickeln Sie es

Für Investoren könnte die Unterstützung von Unternehmen, die heute dauerhafte KI-Wettbewerbsvorteile entwickeln, in der Zukunft exponentielle Renditen generieren, da künstliche Intelligenz die Art und Weise verändert, wie Geschäfte abgewickelt werden und Werte in der gesamten Weltwirtschaft geschaffen werden. Allerdings bleibt es selbst für vielversprechende reine KI-Unternehmen eine große Herausforderung, ein extremes Aufwärtspotenzial wie eine 100-fache Rendite zu realisieren. Der Aufbau eines ausgewogenen Portfolios, das gegen Volatilität resistent ist, gepaart mit der langfristigen Überzeugung von Plattformen, die die KI-Zukunft vorantreiben, bietet die optimale Strategie.

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