DeepSeek's beeindruckende KI-Technologie: Eine Analyse

Die Firma DeepSeek aus China hat mit der Veröffentlichung eines Open-Source-KI-Modells für Aufsehen gesorgt, das Berichten zufolge in mehreren Benchmarks bessere Ergebnisse erzielt als OpenAIs Modelle. Besonders überraschend ist die Behauptung, dass die Entwicklung dieser KI-Technologie lediglich 5,6 Millionen Dollar gekostet hat.

Diese Zahl wirft Fragen auf, vor allem, da Unternehmen wie OpenAI und Anthropic jährlich Hunderte Millionen für die Entwicklung ihrer großen Sprachmodelle ausgeben. Tech-Giganten wie Microsoft planen für 2025 Ausgaben von 80 Milliarden Dollar, während Meta für dieses Jahr ein Budget zwischen 6 und 65 Milliarden Dollar vorhersagt, ein Großteil davon für die GPUs von Nvidia.

Als Investor in OpenAI und Anthropic über Fundrise sowie als Anteilseigner an den meisten großen US-Tech-Aktien weckt die Leistung von DeepSeek mein Interesse.

Die Notwendigkeit ist die Mutter der Erfindung. Gegründet wurde DeepSeek 2023 von Liang Wenfeng, dem ehemaligen Chef eines KI-gestützten Hedgefonds. Die offene Herangehensweise an die KI-Entwicklung ermöglicht es der globalen Entwicklergemeinschaft, die Software zu überprüfen, zu verbessern und zu innovieren.

DeepSeek behauptet, dass ihr R1-Modell in Benchmark-Tests wie AIME 2024 (mathematische Aufgaben) und MMLU (Allgemeinwissen) mit den führenden Produkten von OpenAI und Meta konkurriert oder diese übertrifft. Auch auf der Rangliste von UC Berkeley schneidet es hervorragend ab. Solch außergewöhnliche Ergebnisse mit so begrenzten Ressourcen erscheinen kaum vorstellbar.

Die mobile App des Unternehmens, die Anfang Januar 2025 gestartet wurde, hat sich schnell an die Spitze der iPhone Download-Charts in Ländern wie den USA, Australien und dem Vereinigten Königreich gearbeitet. Besonderen Abstand zu Mitbewerbern wie OpenAIs ChatGPT schafft DeepSeeks R1, da es seine Überlegungen erklärt, bevor es Antworten liefert.

Wie konnte ein kleines Startup mit weniger als 200 Mitarbeitern und einem Budget, das viele persönliche Finanzen als unzureichend für den Ruhestand betrachten, effektiv mit US-Giganten konkurrieren? Die Antwort liegt möglicherweise in der Notwendigkeit. Wenn etwas zwingend notwendig wird, folgt oft Innovation.

Zur Veranschaulichung: Financial Samurai, ein Zwei-Personen-Team (meine Frau und ich), arbeitet mit einem bescheidenen Budget, konkurriert jedoch erfolgreich gegen Websites mit großen Teams von Autoren und Redakteuren. Sollte alles verloren gehen und wir müssten unser Vermögen neu aufbauen, um unsere Kinder zu unterstützen, bin ich zuversichtlich, dass wir das schaffen könnten. Es gibt nichts, was ein Elternteil nicht für seine Kinder tun würde.

Falls Financial Samurai auf dem gleichen Level wie DeepSeek agieren würde, wäre das vergleichbar mit einer Website, die den gleichen Verkehr wie die New York Times generiert – ein Mediengigant mit rund 1.700 Journalisten und 5.800 Angestellten. Ein solches Ergebnis wäre fast unmöglich, weshalb ich schwer glauben kann, dass DeepSeek nur 5,6 Millionen Dollar ausgegeben hat, ohne erhebliche Unterstützung von der chinesischen Regierung zu erhalten.

Ein weiterer Aspekt der Situation ist, dass die US-amerikanische Alex Wang, CEO von Scale AI, im Gespräch mit CNBC bemerkte: "Die chinesischen Labs haben mehr H100s, als die Leute denken." Er bezog sich damit auf Nvidias GPUs, die nicht in China exportiert werden dürfen. "Mein Wissen ist, dass DeepSeek etwa 50.000 H100s hat – was sie offensichtlich nicht verraten können, da es gegen US-Exportkontrollen verstößt."

Die logische Schlussfolgerung scheint zu sein, dass DeepSeek weitaus mehr Ressourcen hat, als es der Öffentlichkeit gegenüber angibt. Sobald die anfängliche Panik nachlässt, werden Insider wahrscheinlich die tatsächlichen Fähigkeiten und Unterstützungsdimensionen von DeepSeek offenbaren.

Ich gehe davon aus, dass keine US-amerikanische KI-Firma untätig bleibt, während ihre Zukunft und ihr Vermögen auf dem Spiel stehen. Hier sind meine Vorhersagen:

• Die USA werden Open-Source-KI-Modelle annehmen, um eine höhere Effizienz und schnellere Innovation zu erreichen.
• Nvidia und andere Hersteller von KI-Chips könnten einen vorübergehenden Rückgang von bis zu 20-25 % erleben, gefolgt von einer Erholung.
• Die Trump-Administration wird zusätzliche Maßnahmen ergreifen, um die US-KI-Industrie zu schützen. Die Verkündung einer Investition von 500 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur durch Oracle, OpenAI und SoftBank verdeutlicht, wie ernst die USA dieses Rennen nehmen.
• Große Tech-Aktien wie Microsoft, Meta, Apple, Amazon und Palantir könnten um bis zu 10-15 % fallen, aber sie werden sich erholen, da niedrigere KI-Kosten zu höheren Gewinnen führen.

Angesichts dieser Trends investiere ich in US-amerikanische Tech-Aktien und private KI-Unternehmen. Niedrigere Kosten führen zu einer größeren KI-Akzeptanz und damit zu einer höheren Rentabilität für diese Unternehmen.

Eine steigende Nachfrage im Immobilienmarkt könnte ebenfalls eine Rolle spielen. Sollte der S&P 500 in den nächsten 3 bis 6 Monaten einen Rückgang von 10 % bis 20 % erleben, werden die Renditen der Staatsanleihen wahrscheinlich sinken, da Investoren auf risikoarme Erträge setzen.

Sinkende Treasury-Renditen könnten die Hypothekenzinsen senken und somit die Nachfrage nach US-Immobilien ankurbeln. Dies könnte Investoren daran erinnern, wie sich die Werte im Wohn- und Gewerbeimmobilienmarkt seit Anfang 2023 von der Börse entkoppeln. Viele könnten auch darüber nachdenken, volatile Börsengewinne in greifbare Vermögenswerte wie Immobilien umzuwandeln, die Stabilität und alltäglichen Nutzen bieten.

Ich werde weiterhin regelmäßig in den S&P 500, private KI-Unternehmen, große Technologieunternehmen und Wohnimmobilien investieren. Gerade in Zeiten der Marktpause ist diszipliniertes Investieren von großer Bedeutung. Mit dem Fokus auf langfristige Ziele wird es einfacher, Kapital in Abwärtstrendphasen einzusetzen.

Eines ist sicher: Die KI- und Investitionslandschaft entwickelt sich rasant und bietet sowohl Risiken als auch Chancen für diejenigen, die informiert bleiben.

Was denken die Leser über das Open-Source-KI-Modell von DeepSeek? Glaubt ihr, dass das Unternehmen tatsächlich nur 5,6 Millionen Dollar investiert hat, um effektiv mit Größen wie OpenAI, Anthropic, Google und Meta zu konkurrieren? Ist dies der Anfang vom Ende für die Magnificent 7 oder werden die großen US-Tech-Unternehmen ihren Weg durch die Herausforderungen innovieren?