DeepSeek war Branchenkennern zwar kein Unbekannter, doch erst Ende Januar dieses Jahres rückte das chinesische KI-Startup ins internationale Rampenlicht – und sorgte für ein Beben an den Börsen wie in der Technologiewelt. Der Grund: DeepSeek bewies, dass das Training großer generativer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) weit effizienter, kostengünstiger und einfacher möglich ist, als viele US-Tech-Giganten angenommen hatten. Welche langfristigen Folgen dieser „DeepSeek-Schock“ für den KI-Boom hat, bleibt abzuwarten – für Anleger jedenfalls wird das Thema immer spannender.
DeepSeek hatte um Weihnachten 2024 mit V3 sein bisher leistungsstärkstes Open-Source-Sprachmodell vorgestellt. Dessen Entwicklung soll nach eigenen Angaben nur zwei Monate gedauert und weniger als sechs Millionen US-Dollar gekostet haben – und das mit älteren H800-Chips von NVIDIA (WKN: 918422 / ISIN: US67066G1040), die eine reduzierte Kapazität aufweisen. In unabhängigen Benchmark-Tests schlug das Modell von DeepSeek Metas Llama 3.1, OpenAIs GPT-4o und Anthropic Claude Sonnet 3.5 bei der Lösung komplexer Probleme in puncto Genauigkeit.
Ende Januar 2025 legte DeepSeek mit R1 nach – einem Sprachmodell, das in vielen Tests sogar OpenAIs neuestes Modell o1 übertroffen haben soll. Die Märkte reagierten prompt. Schließlich beruhte der enorme Erfolg von KI-Giganten wie NVIDIA in den vergangenen Jahren auf der Annahme, dass Spitzenleistungen in der KI nur mit enormer Rechenleistung und damit mit besonders teuren, neuen Chips möglich sind. DeepSeek stellt genau das infrage.
Zugleich geriet die Technologieführerschaft der USA im KI-Bereich ins Wanken. Trotz der Aufregung um DeepSeek war der 27. Januar für Anleger laut Internetunternehmer, Buchautor und Investor Thomas Rappold ein Freudentag. Er meint: „KI wird nun vielleicht tatsächlich demokratisiert – und das eröffnet noch weit größere Absatzpotenziale.“ Auch NVIDIA-Chef Jensen Huang sieht in DeepSeek keine Bedrohung für sein Unternehmen, sondern eine große Chance.
NVIDIA begrüßt DeepSeek
Die Turbulenzen um DeepSeek ließen die NVIDIA-Aktie Ende Januar an einem einzigen Tag um 17 Prozent einbrechen – ein Verlust von knapp 600 Milliarden US-Dollar an Marktkapitalisierung, der größte jemals an den US-Börsen verzeichnete. Doch NVIDIA-CEO Huang reagierte gelassen. Der Grund: KI-Reasoning. In einem Interview mit dem US-Wirtschaftssender erklärte er Mitte März, dass DeepSeek mehr Rechenleistung benötige, als viele in der Branche erwartet hatten. Das R1-Modell sei „fantastisch“, weil es „das erste Open-Source-Reasoning-Modell“ sei. „Diese schlussfolgernde KI verbraucht 100-mal mehr Rechenleistung als eine nicht schlussfolgernde KI“, so Huang.
Auch deshalb nutzte NVIDIA die hauseigene GTC-Konferenz vom 17. bis 20. März 2025, um zu betonen, dass man weiterhin die passenden KI-Chips bereitstellen werde. Die Kernbotschaft der Keynote von CEO Huang lautete: Die Anforderungen an Rechenleistung in der KI steigen exponentiell. Die enorme Nachfrage nach den neuen, leistungsstärkeren und teureren Chips der Blackwell-Generation im Vergleich zu den älteren Hopper-Modellen zeigt, dass NVIDIA-Kunden weiterhin mit allen Mitteln versuchen, ihre Rechenkapazitäten auszubauen. Bis Anfang 2025 hatten allein die vier größten Abnehmer des Unternehmens bereits 1,8 Millionen Blackwell-Chips erworben.
Doch NVIDIA ruht sich nicht auf dem Erfolg von Blackwell aus. Das Unternehmen plant, den Zyklus neuer Chip-Generationen deutlich zu beschleunigen. Während Blackwell Ultra eine Weiterentwicklung der aktuellen Generation darstellt, soll die nächste Chip-Generation „Vera Rubin“ in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 erscheinen, gefolgt von „Rubin Ultra“ in der zweiten Hälfte 2027. Besonders im Fokus: das von DeepSeek vorangetriebene KI-Reasoning. NVIDIA betont, dass gerade die neuen Blackwell-Ultra-Chips noch besser für Reasoning-Modelle geeignet seien.
Cloudflare: Der AI-as-a-Service-KI-Gewinner?
Dan Ives, Leiter der Technologieanalyse bei Wedbush Securities, sprach Ende 2024 in einem Interview mit dem US-Wirtschaftssender CNBC vom Beginn des „Software-KI-Zeitalters“. Immer mehr KI-Anwendungen kommen auf den Markt, wodurch sich der Fokus zunehmend von Hardware auf Software verlagert. Zu den potenziellen Profiteuren zählen Cybersecurity-Unternehmen wie Cloudflare (WKN: A2PQMN / ISIN: US18915M1071). Bank-of-America-Analystin Madeline Brooks hält es für möglich, dass sich der Cybersecurity-Spezialist „als einer der wahren KI-Gewinner im Softwarebereich“ erweisen könnte – sofern sich die positiven Wachstumsaussichten bestätigen.
Besonders hervorgehoben werden der „differenzierte“ Ansatz des Unternehmens im Bereich Künstliche Intelligenz sowie der Ausbau der Netzwerksicherheit als Wachstumstreiber. Laut Brooks könnte Cloudflare zum führenden Anbieter von AI-as-a-Service (AIaaS) werden – einer Methode, die Analysten zufolge künftig von Unternehmen bevorzugt zur Nutzung von KI eingesetzt wird. Dabei geht es um cloudbasierte KI-Dienste, die es Firmen ermöglichen, KI-Funktionen zu nutzen, ohne eine eigene Infrastruktur aufbauen und betreiben zu müssen.
Brooks erwartet, dass Cloudflare dank Marktanteilsgewinnen in den Bereichen KI und Netzwerksicherheit seine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate bis 2028 auf 30 Prozent steigern könnte – bislang ging sie von 25 Prozent aus. Haupttreiber sind dabei Investitionen von Unternehmen in Softwarelösungen zur Netzwerksicherheit. Für risikobereite Anleger könnte Cloudflare daher interessant sein, da das Unternehmen von mehreren Zukunftstrends profitiert – insbesondere in den Bereichen KI und Internetsicherheit.
Das marktEINBLICKE-Fazit
DeepSeek sorgte zeitweise für erhebliche Verunsicherung bei KI-Investments. Selbst Branchenlieblinge wie NVIDIA mussten teils deutliche Kursverluste hinnehmen. Da es sich bei KI weiterhin um eine vergleichsweise junge Technologie handelt und noch offen ist, wer sich letztlich durchsetzen wird oder welche Anwendungen dominieren, dürfte es bei den Aktien der betroffenen Unternehmen zu starken Schwankungen kommen. Gleichzeitig hat DeepSeek das Potenzial, als Türöffner zu fungieren – und KI einer breiteren Nutzergruppe zugänglich zu machen. Damit könnte das Unternehmen der gesamten Branche zusätzlichen Auftrieb verleihen.
