Autonomes Fahren entwickelt sich zunehmend zu einem der spannendsten Anwendungsfelder der künstlichen Intelligenz. Dabei geht es längst nicht mehr nur um Elektroautos, sondern um die Verbindung von Software, Daten, Sensorik und Robotik. Genau dort entstehen neue Plattformen und neue Fragen für Anleger.
Von Audun Wickstrand Iversen, Portfoliomanager DNB Asset Management
Tesla ist mehr Robotik als Autounternehmen
Ein gutes Beispiel für die Konvergenz verschiedener Technologien ist Tesla. Viele Anleger betrachten das Unternehmen weiterhin vor allem als Hersteller von Elektroautos. Für uns ist Tesla langfristig eher ein Robotikunternehmen. Elektromobilität allein wäre für uns kein ausreichender Investment Case. Entscheidend ist die Verbindung von Elektrifizierung, Software, Daten, autonomem Fahren und perspektivisch humanoider Robotik. Ähnlich wie das Smartphone 2007 Mobiltelefon und Internet zusammenführte und dadurch neue Plattformen ermöglichte, könnte die Verbindung von Elektroantrieb und autonomer Software den Transportsektor verändern. Aus dem Auto wird ein Roboter auf vier Rädern.
Die gesellschaftliche Begründung ist stark. In den USA sterben jährlich rund 40’000 Menschen im Strassenverkehr. Tesla und Waymo argumentieren, dass diese Zahl bei flächendeckendem Einsatz autonomer Technologie deutlich niedriger liegen könnte: 4’000 statt 40’000 Verkehrstote. Der Grund ist bekannt: Rund 80 bis 90% der Verkehrsunfälle gehen auf menschliches Fehlverhalten zurück – zu schnelles Fahren, Alkohol, Ablenkung durch Smartphones oder andere Fehler.
Natürlich wird es auch mit autonomer Technologie Unfälle geben. Aber die relevante Frage könnte sich drehen. Heute fragen wir, ob selbstfahrende Autos auf die Strasse dürfen. In zehn Jahren könnten wir fragen, ob Menschen noch überall selbst fahren sollten.
Derzeit bleiben wir bei Tesla etwas vorsichtig. Wir möchten mehr Fortschritte beim Rollout von Robotaxis und bei der Zulassung von Full Self-Driving sehen. In Europa stehen regulatorische Entscheidungen an, unter anderem in Brüssel. Fortschritte gab es zuletzt etwa in den Niederlanden. Gleichzeitig wurde die Präsentation des humanoiden Roboters Optimus auf August verschoben, was kurzfristig enttäuschend war. Ein echter Fortschritt bei Robotaxi-Skalierung, FSD-Zulassungen oder Optimus wäre für uns positiv.
Technische Verschuldung wird zum Börsenrisiko
Die traditionelle Autoindustrie ist ein warnendes Beispiel. Viele etablierte Hersteller verfügen über enorme Erfahrung in Mechanik, Motorenbau, Fertigung und Lieferketten. Diese Fähigkeiten bleiben wertvoll, reichen aber in der nächsten Phase nicht mehr aus. Das Auto wird softwaredefiniert.
Das Problem ist nicht nur finanzielle Verschuldung, sondern technische Verschuldung. Darunter verstehen wir kulturelle und organisatorische Trägheit. Unternehmen, deren Strukturen, Managementkarrieren und Denkweisen in einer alten Technologie verwurzelt sind, tun sich schwer, eine neue Logik zu übernehmen. Genau das sehen wir in Teilen der deutschen Autoindustrie.
Ein Hersteller, der bei autonomem Fahren aufholen will, muss zunächst Fahrzeuge mit den richtigen Sensoren, Kameras und Rechnern bauen. Das dauert Jahre. Danach müssen Daten gesammelt werden. Tesla und Alphabet verfügen bereits über grosse reale Datenmengen aus dem Betrieb ihrer Systeme. Für traditionelle Anbieter ist dieser Rückstand schwer aufzuholen. Deshalb könnten einige Hersteller langfristig gezwungen sein, Technologie von Tesla, Alphabet oder anderen Spezialisten zu lizenzieren. Für Anleger lautet die Frage daher nicht nur: Wer verkauft heute die meisten Autos? Sondern: Wer besitzt die Daten, die Software und die Plattform, um autonome Mobilität zu skalieren?
Der Markt wird breiter
An der Börse war KI zunächst ein enges Thema. Wenige US-Grosskonzerne dominierten die Performance. Inzwischen sehen wir eine Verbreiterung. Europa konnte zeitweise aufholen, Japan und Südkorea entwickelten sich ebenfalls stark. Klassische KI-Gewinner haben nicht mehr allein den Markt getragen. Das ist gesund.
KI frisst sich in andere Branchen hinein, zum Beispiel autonome Lastwagen. Deshalb ist es falsch, KI nur über die bekannten Mega-Caps zu spielen. Die nächste Phase könnte stärker von Spezialisten geprägt sein, die Engpässe in der Infrastruktur oder konkrete Anwendungen lösen.
Ein Beispiel ist Aurora Innovation, ein Unternehmen im Bereich selbstfahrender Lastwagen. In den USA, besonders in Texas, beginnt die Skalierung. Aurora kann bestehende Lkw mit Technologie nachrüsten und erhält grössere Aufträge. Das Unternehmen wird perspektivisch mit Tesla und anderen autonomen Plattformen konkurrieren, befindet sich aber in einem hochinteressanten Anwendungsfeld: Langstreckenlogistik, Fahrermangel, Sicherheit und Effizienz.
Volatilität bleibt aber der Trend ist intakt
Kurzfristig bleiben die Märkte volatil. Geopolitische Risiken, Kriege, Energiepreise und US-Politik können jederzeit Korrekturen auslösen. Historisch hat der Markt solche Schocks aber oft relativ schnell durchschaut. Häufig folgte auf die erste Angstreaktion eine V-förmige Erholung.
Für das laufende Jahr erwarten wir weiterhin Schwankungen. Vor US-Wahlen steigt oft die Unsicherheit. Märkte mögen diese Art von Risiko nicht. Nach der Wahl richtet sich der Blick häufig wieder auf Fundamentaldaten. Entscheidend ist: Viele Unternehmen in der KI-Infrastruktur-Lieferkette zeigen starke Nachfrage und solide Gewinndynamik. Die bislang berichtenden S&P-Unternehmen erzielten in der laufenden Saison ein Gewinnwachstum von etwa 15 bis 20% gegenüber dem Vorjahr, ein historisch hoher Wert.
Unser Horizont reicht jedoch über die nächsten Monate hinaus. Wir denken bis 2030. Bis dahin werden viele disruptive Technologien deutlich weiter skaliert sein: autonome Fahrzeuge, Drohnen, Robotik, KI-Infrastruktur, Satellitenkommunikation und maschinelle Automatisierung. (DNB/mc/hfu)