| Titel | Rendite in % |
Land | Sektor | Marktkapitalisierung (USD Mrd.) | |
| 1 | Zhongji Innolight Co Ltd | 421,1 | CHINA | Informationstechnologien | 15,7 |
| 2 | CosmoAM&T Co Ltd | 254,6 | SOUTH KOREA | Informationstechnologien | 4,4 |
| 3 | Cambricon Technologies Corp Ltd | 244,3 | CHINA | Informationstechnologien | 11,7 |
| 4 | NVIDIA Corp | 186,6 | US | Informationstechnologien | 1034,3 |
| 5 | Kunlun Tech Co Ltd | 185,7 | CHINA | Kommunikationsdienste | 6,7 |
| 6 | Ecopro BM Co Ltd | 169,0 | SOUTH KOREA | Industrieunternehmen | 18,2 |
| 7 | Wistron Corp | 168,2 | TAIWAN | Informationstechnologien | 7,3 |
| 8 | Inspur Electronic Information Industry Co Ltd | 150,8 | CHINA | Informationstechnologien | 10,3 |
| 9 | Global Unichip Corp | 143,4 | TAIWAN | Informationstechnologien | 6,7 |
| 10 | Foxconn Industrial Internet Co Ltd | 139,4 | CHINA | Informationstechnologien | 63,0 |
Aktien
Aktien & Multi Asset Ausblick - Q3 2023
7 min zu lesen 10 Aug. 23
Jenseits von Nvidia
- Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Anwendungen haben das Potenzial, unser Privat- und Berufsleben disruptiv zu verändern: Davon sind wir überzeugt.
- Jenseits von Nvidia haben wir weitere Firmen identifiziert, bei denen sich KI potenziell positiv auswirken könnte – in einem vom Markt unterschätzten Maße.
- Solche Firmen gibt es in verschiedenen Branchen und Ländern: vom Gesundheitswesen bis zur Infrastruktur, von Japan bis Lateinamerika.
- In welchen Bereichen trauen wir der KI zu, einen Unterschied zu machen? Bei dieser Frage geht es uns nicht um Aktienempfehlungen, die ausschließlich auf KI basieren. Vielmehr möchten wir unseren Kunden Beispiele dafür geben, welche Möglichkeiten die Zukunft bieten könnte.
Die Märkte bleiben datengetrieben, und die Stimmung schwankt. Die Entscheidungen der Zentralbanken sind die Haupttreiber der Marktbewegungen. Unserer Meinung nach sollten jedoch der Zeitpunkt und das wahrscheinliche Ausmaß einer Rezession im Mittelpunkt stehen, um die Chancen von Risikoanlagen zu bewerten. Wir sehen bereits erste Anzeichen von Nervosität – mehr Konkurse in den USA und Gewinnwarnungen in Europa. Steht ein tiefgreifender Einbruch der weltweiten Nachfrage bevor? Dafür gibt es noch keine Anzeichen. Doch angesichts des raschen Zinsanstiegs ist es naheliegend, einen weiteren Nachfragerückgang zu erwarten. Die kurzfristigen Nachfrageaussichten sind unklar, und eine breite Palette positiver und negativer Ergebnisse ist möglich. Daher ist es unserer Meinung nach zu früh, risikoreichere Anlagen komplett zu meiden – solange man hohe Qualität bevorzugt und weiterhin selektiv vorgeht. Wir halten den Zeitpunkt noch nicht für gekommen, um direktionale makroökonomische Wetten einzugehen; also für ein früher als „breit angelegte Investitionen“ bezeichnetes Vorgehen. Unserer Ansicht nach lohnt es sich im aktuellen Markt weiterhin, selektiv vorzugehen. Man sollte den Unterschied zwischen Investitionen in breite Marktindizes und aktiver Aktienauswahl im Blick behalten. Es gab eine Outperformance der Nasdaq- und S&P 500-Indizes. Doch vielen Investoren scheint entgangen zu sein, dass es nur eine in den USA notierte Aktie in die Liste der zehn größten Outperformer im MSCI AC World Index (ACWI) geschafft hat.
Bei unserer aktiven Auswahl bevorzugen wir weiterhin langfristige, strukturelle Themen: Infrastruktur, das CO2-arme Ökosystem und Innovation. Bei Letzterem sind wir überzeugt, dass KI und ihre Anwendungen unser Privat- und Berufsleben disruptiv verändern könnten. In der ersten Jahreshälfte 2023 haben wir eine Rallye von Nvidia und einer Handvoll weiterer Aktien gesehen. Unsere Aktien- und Multi Asset-Teams haben weitere Unternehmen identifiziert, bei denen der Markt die möglichen positiven KI-Auswirkungen noch unterschätzt – und zwar branchen- und länderübergreifend. Wir haben dabei alle Bereiche untersucht, in denen KI jetzt und in Zukunft einen Unterschied machen könnte. Die Ergebnisse fanden wir so spannend, dass wir sie auch unseren Kunden zugänglich machen wollten. Daher haben wir unseren Ausblick für das 3. Quartal 2023 diesem Themenschwerpunkt gewidmet.
- CIO Outlook
- Japan
- Asia Pacific ex Japan
- Technology trends (EN)
- Global (EN)
- UK (EN)
- Emerging Markets (EN)
- Impact (EN)
- Convertibles (EN)
- Multi Asset (EN)
Fabiana Fedeli,
CIO Equities,
Multi Asset and Sustainability
Würden Sie im Outperformance-Quiz gewinnen?
Die Märkte bleiben datengetrieben, und die Stimmung schwankt. Die Entscheidungen der Zentralbanken bleiben die Haupttreiber der Marktbewegungen – ebenso wie alle Daten, die auf steigende oder sinkende Zinsen schließen lassen. Doch die Zinserhöhungen sind kräftig ausgefallen, und eine länger anhaltende Hochzinsphase ist wahrscheinlich. Unserer Meinung nach sollten daher der Zeitpunkt und das wahrscheinliche Ausmaß einer Rezession im Mittelpunkt stehen, wenn man die Chancen von Risikoanlagen bewertet.
Weltweit haben wir einige schwache makroökonomische Werte und einige weiter verschlechterte Daten gesehen. Andere Datenpunkte sind jedoch stabil geblieben, und es gibt noch keine Anzeichen für einen bevorstehenden und tiefgreifenden Einbruch der weltweiten Nachfrage. Doch die Zinsen sind sehr schnell gestiegen. Daher ist es naheliegend, einen weiteren Nachfragerückgang zu erwarten. Einige Länder wie Deutschland haben bereits eine leichte technische Rezession erlebt.
Zeitpunkt und Ausmaß einer globalen Rezession sind derzeit noch schwer vorherzusagen. Die Märkte preisen größtenteils einen milden Verlauf ein. Dabei kommt es an den Aktien- und Anleihemärkten immer wieder zu Ausbrüchen von Optimismus und Pessimismus.
Allerdings gibt es erste Indikatoren dafür, dass nicht alles optimal ist. Erstens beobachten wir eine Zunahme der Konkursanmeldungen in den USA. Zweitens gab es vor allem in Europa eine Reihe von Gewinnwarnungen, besonders in den Sektoren Rohstoffe und Industrie. Auch wenn sich das Verhältnis von negativen zu positiven Warnungen noch nicht als ungewöhnlich darstellt, so konzentrieren sich die Erklärungen der Konzernleitungen für die entgangenen Gewinne doch auf zwei Bereiche: den Abbau von Lagerbeständen und die Verlangsamung des Investitionszyklus der Unternehmen.
Die kurzfristigen Nachfrageaussichten sind unklar, und eine Bandbreite positiver und negativer Ergebnisse ist möglich. Daher ist es unserer Meinung nach zu früh, risikoreichere Anlagen komplett zu meiden – sofern wir bei Aktien oder Credits auf einem sehr hohen Qualitätsniveau bleiben und weiterhin selektiv vorgehen. Wir halten den Zeitpunkt für direktionale makroökonomische Wetten noch nicht gekommen; also für das, was wir früher als „breit angelegte Investitionen“ bezeichnet haben. Wir sind nach wie vor überzeugt, dass dies ein Markt für aktive Investoren ist, in dem die Selektion entscheidend ist.
Wir haben uns bereits in der Vergangenheit mit der Suche nach attraktiven Anlagemöglichkeiten in Märkten befasst, die in Ungnade gefallen sind. In unseren jüngsten Investment Perspektiven für die 2. Jahreshälfte 2023 haben wir China als einen dieser Märkte hervorgehoben: Das Land bietet trotz allgemeiner makroökonomischer und geopolitischer Herausforderungen einige überzeugende marktspezifische Aktienchancen.
Dies bringt mich zu einer grundlegenden Unterscheidung zwischen der Performance von Aktien und deren Wahrnehmung. Unserer Meinung nach sollten Investoren zwischen Anlagen in breite Marktindizes und aktiver Aktienauswahl unterscheiden.
Ein Beispiel: Stimmt es, dass eine kleine Anzahl von US-Aktien in der ersten Jahreshälfte 2023 besser abgeschnitten hat als die globalen Indizes? Viele Investoren scheinen das zu glauben, doch es ist nicht der Fall. Tatsächlich konnten der Nasdaq- und der S&P 500-Index andere globale Aktienindizes übertreffen, getrieben von einigen wenigen großen Titeln mit guter Performance. Allerdings waren US-Aktien im bisherigen Jahresverlauf nicht die Spitzenreiter. Unter den Top 10-Titeln im MSCI AC World Index (ACWI) war nur eine in den USA notierte Aktie – Nvidia (siehe Abbildung 1, Seite 2).
Auf breiterer Ebene ist die Tendenz im gleichen Zeitraum ähnlich: 69 der 100 Top-Performer im MSCI ACWI sind außerhalb der USA angesiedelt. In US-Dollar liegen die USA bei der Anzahl der Top 100-Performer an der Spitze; in lokaler Währung stammen 31 der 100 performancestärksten Aktien aus China.
Dazu noch eine Randnotiz. In den letzten Wochen haben wir eine Reihe von Kundengruppen um ihre Einschätzung zu folgender Frage gebeten: „Welche Unternehmen gehörten im bisherigen Jahresverlauf zu den 10 Top-Outperformern im MSCI ACWI?“ Die meisten Befragten waren der Meinung, dass die Mehrzahl der Titel in den USA gelistet sei.
Abbildung 1: Aktien mit der höchsten Performance im MSCI ACWI im bisherigen Jahresverlauf
Quelle: Bloomberg, 27. Juni 2023. Währung: US-Dollar. In Landeswährung ergibt sich ein ähnliches Bild, wenngleich die Reihenfolge eine andere ist.
KI auf der Spur
Wir bevorzugen nicht erst seit kurzem langfristige, strukturelle Themen: Also Themenfelder, die auch bei einem schwächeren makroökonomischen Hintergrund weiterhin überdurchschnittliche Kapitalströme anziehen würden. Dies sind Infrastruktur, das CO2-arme Ökosystem und Innovation.
Natürlich sind wir nicht die einzigen Investoren, die sich auf Innovation konzentrieren. Dies zeigen jüngst auch die starken Ergebnisse von Unternehmen, die – zu Recht oder zu Unrecht – als Nutznießer der KI angesehen werden.
Der Boom von ChatGPT und die Nvidia-Rallye im vergangenen Jahr (die Marktkapitalisierung hat sich fast verdreifacht und die 1-Billion-US-Dollar-Marke überschritten): Beides hat das Profil der „generativen“ KI bei Investoren und in der breiten Öffentlichkeit erheblich geschärft. („Generative“ KI umfasst alle Varianten, mit denen sich Texte, Bilder, Videos, Audiodateien, Codes oder synthetische Daten erstellen lassen.)
KI und ihre Anwendungen haben das Potenzial, unser Privat- und Berufsleben disruptiv zu verändern: Davon sind wir überzeugt. Künstliche Intelligenz ist nicht neu. Die erste KI-Welle begann vor etwa zehn Jahren; Hauptanwendungsfälle waren damals Bilderkennung und prädiktive Analysen. Die KI tritt nun jedoch in die nächste Phase ihrer Entwicklung ein, die von generativer KI und großen Sprachmodellen (LLMs) getrieben wird. Die neuen Anwendungen und verbesserte Benutzeroberflächen werden die Verbreitung der KI-Technologie sicherlich beschleunigen.
In der ersten Jahreshälfte 2023 haben wir eine rasante Performance von Nvidia und einer Handvoll weiterer Aktien gesehen. Unsere Aktien- und Multi Asset-Teams haben weitere Unternehmen identifiziert, bei denen der Markt die möglichen positiven KI-Auswirkungen noch unterschätzt. Dazu haben unsere erfahrenen Kolleginnen und Kollegen beigetragen, die in den letzten zehn Jahren viel Know-how bei KI-Investitionen aufgebaut haben.
Jenseits von Nvidia, branchen- und marktübergreifend
Unser Ziel war es, die KI in ihrer ganzen Breite zu betrachten. Dazu gehören die Wegbereiter: Also die Firmen, deren technologische Bausteine KI überhaupt erst möglich machen. Doch dazu gehören auch Dienstleister, die KI zur optimierten Kundenbetreuung einsetzen können, und Nutznießer innerhalb und außerhalb des Technologiesektors. Wichtig zu betonen ist, dass wir dabei über den US-Markt hinausgeblickt haben.
Wir haben alle Bereiche untersucht, in denen KI jetzt und in Zukunft einen Unterschied machen könnte. Die Ergebnisse fanden wir so spannend, dass wir sie auch unseren Kunden zugänglich machen wollten. Daher haben wir unseren Ausblick für das 3. Quartal 2023 diesem Themenschwerpunkt gewidmet.
Bei dieser Frage geht es uns ausdrücklich nicht um Aktienempfehlungen, die ausschließlich auf KI basieren. Wir erwähnen auch Aktien, die nicht zu unseren Anlagestrategien gehören oder die sich derzeit weniger als Anlage anbieten. Vielmehr möchten wir unseren Kunden Beispiele dafür geben, welche Möglichkeiten die Zukunft bieten könnte.
Viele Unternehmen werden erst nach und nach von den potenziellen Effizienzgewinnen, Produktivitäts-steigerungen und Kosteneinsparungen profitieren. Wir erleben eine kontinuierliche Umgestaltung von Arbeitsplätzen und Branchen. Zudem müssen zahlreiche soziale, rechtliche und sicherheitsrelevante Hindernisse überwunden werden. Einige Unternehmen könnten von KI-affinen Konkurrenten abgehängt werden; oder ihre Märkte könnten den zahlreichen Anwendungs-möglichkeiten der KI zum Opfer fallen.
Nvidia hat durch generative KI einen Umsatzsprung erlebt, da die Ausführung von LLMs hohe Rechenleistungen erfordert. Doch es gibt viele weitere Unternehmen und Branchen, die von dieser KI-Bewegung profitieren werden. Die Palette reicht von Software- und Halbleiterunternehmen bis hin zu Firmen, die Infrastruktur für Hochgeschwindigkeits-Netzwerke bereitstellen – besonders für Rechenzentren und große Cloud-Anbieter. Unserer Einschätzung nach werden auch IT-Dienstleister ihre Kunden bei der Einführung und Anwendung generativer KI unterstützen.
Wir gehen davon aus, dass im Laufe der Zeit immer mehr Nicht-IT-Unternehmen von KI-Anwendungen profitieren werden. Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Infrastruktur: Die Zahl der Anwendungsfälle steigt rasant. Zu den KI-Profiteuren könnten besonders Firmen zählen, die eigene Datensätze gesammelt haben. Diese können die KI-basierten Technologien einsetzen, um ihre Daten effektiver zu verarbeiten und zu nutzen.
Die Möglichkeiten für den Einsatz von KI enden wie gesagt nicht an den US-Grenzen. Das haben beispielsweise unsere Gespräche mit japanischen Unternehmen im Jahr 2023 gezeigt: Das Bewusstsein für KI und die Investitionen – besonders in generative KI – sind dort sehr hoch. Ein weiterer wichtiger Aspekt: KI hat das Potenzial, das geopolitische Kräfteverhältnis zu verändern. Einige technisch versiertere Schwellenländer könnten sich möglicherweise schneller an neue Technologien anpassen als manche Industrieländer. In den asiatischen Schwellenländern beispielsweise schreitet die Entwicklung und Einführung von KI rasch voran. Unternehmen in Korea, Indien und China sind aufgrund ihres technologischen Know-hows dabei gut positioniert. Ihre jüngeren Gesellschaften bringen Indien und Indonesien in die Spitzengruppe der Länder, die weltweit am meisten zur Aktivität auf der ChatGPT-Plattform beitragen.[1]
In Lateinamerika haben Finanzunternehmen ChatGPT und KI-Anwendungen schnell in ihr technologisches Arsenal aufgenommen – oft auf experimenteller Basis. Angesichts der dortigen lebhaften Fintech-Szene sind diese Unternehmen dafür gut positioniert. Nicht zuletzt nutzen die Staaten des Nahen Ostens ihren großen Kapitalpool, um schnell von den Möglichkeiten der KI zu profitieren.
Wie immer wird eine neue disruptive Marktkraft Gewinner und Verlierer hervorbringen. Unserer Einschätzung nach wird die Einführung von KI – besonders von generativer KI – längerfristig einer der Faktoren sein, der diese Gewinner und Verlierer bestimmt.
Wie robust die Anlagethesen für die Unternehmen in unseren Portfolios sind, überprüfen wir regelmäßig. Wahrscheinlich wird es die KI im Laufe der Zeit erfordern, die grundsätzlichen Anlageargumente für jede einzelne Beteiligung zu überdenken. Dabei wird es unsere Priorität sein, Risiken zu antizipieren und ihnen zuvorzukommen – und zugleich potenzielle Chancen zu erkennen.
Wie schätzen unsere Aktien- und Multi Asset-Experten die Perspektiven ein? Welche Chancen könnten sich mit Blick auf KI in ihren jeweiligen Märkten bieten – „jenseits von Nvidia“? Sei es bei Technologieanbietern, Dienstleistern oder den frühen Nutznießer in anderen Sektoren?
Weitere anregende Ein- und Ausblicke finden Sie in unserem vollständigen „Aktien & Multi Asset Ausblick- Q3“, den wir Ihnen auf unserer Website zu Verfügung stellen. Wir wünschen Ihnen eine unterhaltsame und erkenntnisreiche Lektüre!
1 https://www.similarweb.com/blog/insights/ai-news/chatgpt-openai-search-social
Die bereitgestellten Informationen sind nicht als Empfehlung zum Kauf oder Verkauf eines bestimmten Wertpapiers zu verstehen. Die in diesem Dokument zum Ausdruck gebrachten Ansichten sollten nicht als Empfehlung, Beratung oder Prognose aufgefasst werden. Die frühere Wertentwicklung stellt keinen Hinweis auf die künftige Wertentwicklung dar. Der Wert eines Investments kann sowohl fallen als auch steigen. Dies führt dazu, dass Preise steigen und fallen können, und Sie bekommen möglicherweise weniger zurück, als Sie ursprünglich investiert haben.
Carl Vine,
Co‐Head of Asia Pacific Equities
Es mag überraschen, doch Japans Unternehmen setzen schnell auf KI-basierte Technologie
Der japanische Aktienmarkt verzeichnete im zweiten Vierteljahr eine der besten Quartalsrenditen der jüngeren Vergangenheit. Der Hauptgrund dafür war eine wachsende Wertschätzung der Unternehmensreformen und der politischen Maßnahmen zu deren Durchsetzung. Der Markt erlebte auch einen gewissen Enthusiasmus im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI). Dessen Renditebeitrag war insgesamt jedoch nicht sehr groß.
Ähnlich wie bei globalen Trends waren die Auswirkungen der KI auf den japanischen Markt bisher am stärksten bei Halbleiteraktien zu spüren. Große Firmen wie Tokyo Electron, Renesas und Advantest legten im Quartal 30 % bis 60 % zu. Doch auch außerhalb dieses Themenbereichs legte der Markt deutlich zu.
Die bisherigen Gespräche mit japanischen Unternehmen im Jahr 2023 haben gezeigt: Das Bewusstsein und auch die Investitionen in KI – besonders in generative KI – sind hoch. Dies entspricht nicht unbedingt den Erwartungen. Im Allgemeinen sind japanische Unternehmen bei der Umsetzung der digitalen Transformation im Rückstand. In diesem digitalen Bereich hat die KI in den letzten Jahren jedoch besondere Aufmerksamkeit erhalten. Das Telekommunikationsunternehmen NTT etwa trainiert bereits sein eigenes großes Sprachmodell (LLM), das speziell auf den japanischen Markt zugeschnitten ist. Dieses wird es noch 2023 auf den Markt bringen.
Unternehmen wie Panasonic nutzen LLMs bereits in großem Umfang. In anderen Industrieunternehmen sehen wir, dass sich Investitionen in maschinelles Lernen und LLM-Technologie auf die Geschäftsaussichten auswirken.
Auf Sicht von mehreren Jahren sind wir überzeugt: Die Implementierung von KI-gesteuerter Technologie wird ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal zwischen Gewinnern und Verlierern sein – in allen Branchen. Für uns als „Stockpicker“ geht es dabei nicht nur um Halbleiter. Der Grad der KI-Bereitschaft und KI- Implementierung in den von uns analysierten Unternehmen ist für uns ein wichtiger Aspekt, wenn wir die mittelfristigen Gewinnaussichten einschätzen.
Die bereitgestellten Informationen sind nicht als Empfehlung zum Kauf oder Verkauf eines bestimmten Wertpapiers zu verstehen. Die in diesem Dokument zum Ausdruck gebrachten Ansichten sollten nicht als Empfehlung, Beratung oder Prognose aufgefasst werden. Die frühere Wertentwicklung stellt keinen Hinweis auf die künftige Wertentwicklung dar. Der Wert eines Investments kann sowohl fallen als auch steigen. Dies führt dazu, dass Preise steigen und fallen können, und Sie bekommen möglicherweise weniger zurück, als Sie ursprünglich investiert haben.
Dave Perrett,
Co‐Head of Asia Pacific Equities
Es besteht eine echte Chance für Firmen mit KI maßgeschneiderte Kundenlösungen anzubieten
Ähnlich wie der Rest der Welt wurden auch Asiens Märkte (ohne Japan) bis zu einem gewissen Grad von der Begeisterung um KI erfasst. Die technologischen Hardware-Schwergewichte der Region haben die Rallye seit Mitte Mai angeführt, was die Entwicklung der Marktkapitalisierung angeht. TSMC legte um 15 % zu: Bescheiden im Vergleich zu den Zuwächsen einiger US-Konkurrenten, doch es entspricht einer Markt-kapitalisierung von gut 60 Mrd. US-Dollar. Die koreanischen DRAM-Chips-Hersteller Samsung Electronics und SK Hynix profitierten ebenfalls. Letzterer legte um mehr als 30 % zu,2 da er als führend in der Herstellung von speziellen High-End-Chips für KI-Anwendungen angesehen wurde. Vor den Nvidia-Ergebnissen hatte SK Hynix mit den Sorgen der Investoren über kurzfristige hohe Verluste und relativ hohe Schulden zu kämpfen. Diese Wende macht deutlich, wie stark der Markt umgedacht hat.
Von Naver in Korea bis zu Alibaba und Baidu in China: Viele der Softwareunternehmen der Region betonten, dass sie KI-Tools anbieten können, die das Kundenerlebnis verbessern und zu einer intensivierten Kundenbindung führen. Verständlicherweise haben sich diese Ankündigungen eher wenig auf die Aktienkurse ausgewirkt. Der Markt versucht festzustellen, wer sein Geschäft und seine Rentabilität mit KI verbessern kann, anstatt nur seine aktuelle Marktposition zu halten.
Auch wenn es nicht besonders attraktiv klingt: Für große Finanzinstitute und Logistikunternehmen könnten sich echte Chancen ergeben. Sie könnten ihre Kunden mit KI-Einsatz viel individueller und maßgeschneiderter bedienen – und das zu deutlich geringeren Kosten, da der Bedarf an menschlicher Mitwirkung sinkt. Entscheidend ist, dass Unternehmen eigene Datenpools mit der Kundenerfahrung verknüpfen können. Aus diesen Daten müssen sie „maschinell lernen“ können, um die Kundenbedürfnisse zu verstehen und zu antizipieren. Diese Trends waren bei diesen Unternehmen bereits fest verankert. Doch die Verbesserungen im Bereich der KI dürften sie noch beschleunigen.
Verstärkt beschäftigen wir uns beispielsweise mit indischen Software-Dienstleistern. Diese sehr erfahrenen IT-Unternehmen arbeiten und experimentieren schon seit einiger Zeit mit KI. Daraus ergibt sich eine echte Chance für sie, die Prozesseffizienz ihrer Kunden mit wirksamen KI-Lösungen zu erhöhen. Es besteht jedoch auch ein reales Risiko: Disruptoren könnten mit Billiglösungen in den Teil des Marktes eintreten, in dem die Wert-schöpfung geringer ist. Die negativen Auswirkungen auf das Preisgefüge könnten dann einen Großteil der KI-bezogenen Gewinnen wieder zunichte machen.
2Quelle: Bloomberg, 30. Juni 2023.
Die bereitgestellten Informationen sind nicht als Empfehlung zum Kauf oder Verkauf eines bestimmten Wertpapiers zu verstehen. Die in diesem Dokument zum Ausdruck gebrachten Ansichten sollten nicht als Empfehlung, Beratung oder Prognose aufgefasst werden. Die frühere Wertentwicklung stellt keinen Hinweis auf die künftige Wertentwicklung dar. Der Wert eines Investments kann sowohl fallen als auch steigen. Dies führt dazu, dass Preise steigen und fallen können, und Sie bekommen möglicherweise weniger zurück, als Sie ursprünglich investiert haben.
Jeffrey Lin,
Fund Manager, Thematic Technology
Jasmeet Chadha,
Global Technology Analyst
Riding the AI wave
2023 has been the best start to the year for technology stocks in 25 years. To say that Artificial Intelligence (AI) has played a part in that euphoric rise in stock valuations would be an understatement. ChatGPT has become the fastest-growing application ever, reaching 100 million users in just two months2.
It has been used by students to help with their homework. It has been used by Coke to dream up its recent advertisement3. It has been used to create digital art that won first place at the Colorado State Fair4. It has been used by a lawyer conducting case research5 (unaware that its content could be false).
The one constant underlying all of the above was the use of Nvidia's GPUs (Graphics Processing Units). The company has won (almost all) the available opportunity for good reason: a GPU’s suitability to process parallel instructions and Nvidia’s early foray into developing and supporting CUDA (Compute Unified Device Architecture) libraries have made it easy for developers to leverage its GPU. This early lead has compounded over time.
Generative AI’s benefits will reach a broad range of industries
We believe AI is entering the next phase of its evolution driven by generative AI and large language models (LLMs). The first AI wave began roughly 10 years ago, with image recognition and predictive analytics as primary use cases.
For the past few years, Nvidia has consistently said that Natural Language Processing (NLP) would be the next major application of AI. With generative AI inflecting in 2023, Nvidia’s prediction of NLP being the next major AI application is now reality.
Generative AI enables computers to think more like humans and has creative capabilities to generate original ideas (text, image, audio, video, code and more) all based on simple human text queries. ChatGPT, which launched in late November 2022, has demonstrated generative AI’s capabilities, enabling communication between humans and computers to be more like human-to-human conversations.
While Nvidia has seen an inflection in revenue related to generative AI, given the large amount of computational power that is required to run these LLMs, there are a number of other companies and industries that will benefit from this AI movement – from software to semiconductor companies, to firms providing high-speed networking infrastructure (particularly data centres and large cloud-computing companies). We also believe IT services companies will help their clients deploy generative AI.
Over time, we expect an increasing number of non-IT companies to benefit from applying AI to their operations.
Healthcare services
In healthcare services, US firm Nuance provides a conversational AI virtual assistant platform to collect patient data. With better data analytics, NLP and deep learning models can be applied to improve patient outcomes by predicting conditions and decreasing the cost of care. New York-based medical centre NYU Langone Health is using LLMs to predict the risk of 30-day re-admission after patients are discharged from the hospital.
Drug discovery
LLMs are also being developed for drug discovery. While still in its nascent stage, we believe as generative AI becomes more widespread and mature, we will see greater adoption by healthcare companies as it pertains to drug discovery. Pharmaceutical firm AstraZeneca is an early adopter of Nvidia’s GPUs, building LLMs for molecular biology to explore datasets of small molecules, proteins and, soon, DNA.
Financial services
Traditional enterprises make up 30% of Nvidia’s customer base for its GPUs. More recently, the company has noted particular interest from asset managers who are exploring further use of ChatGPT in their day-to-day business. The provision of services such as client reporting, customer service, and back-office operations can become significantly more efficient by utilising generative AI.
Utility companies
Increasingly, utility companies are embracing AI to help improve the electrical grid – both for ‘smart grid’ optimisation and also to help reduce outages from unforeseen incidents, such as lightning strikes. Our global equities colleagues, who run a listed infrastructure strategy, offer more colour below on the applications of, and opportunities from, AI in the utilities sector.
Goliath vs. goliath: evolving competitive landscape as generative AI goes ‘mainstream’
Nvidia’s rise opens the door for rivals to take a share of the pie. As a technology gets more broadly adopted, levers of competition often shift from ease of use to cost and economics. This is where Nvidia's 80% gross margin on GPUs leaves a very wide pricing umbrella for competition to come in. Hyperscalers, such as Microsoft, Meta Platforms (formerly Facebook) and Amazon, are already working together with fabless chip design houses to make custom chips (ASICs – Application-Specific Integrated Circuits) for accelerating workloads. Google already uses its own custom processors, TPUs (Tensor Processing Units), in many workloads.
As the size of these AI models keeps growing at an exponential pace, there are more problems to be solved.
- While computer chips have kept pace, the memory bandwidth hasn’t. This means incremental performance gains can also be made by solving this bandwidth problem through software (instruction sets) and hardware (interconnects, CXL – Compute Express Links).
- Furthermore, larger models require multiple pods of GPUs connected through high bandwidth networking gear.
- Finally, generative AI reduces the barriers and costs of content creation. For instance, Adobe Stock is a library of circa 200 million images. Over the last couple of months, while Adobe Firefly (Adobe’s generative AI) has been in beta, users have created 200 million images using AI. This has implications for storage demand.
Democratising the use of generative AI
Data has already been hailed as the new oil. Generative AI might as well be the internal combustion engine of our age that helps unleash its value. Businesses that own proprietary datasets will become valuable, especially since those datasets are required to create the generative models.
Earlier this year, Getty Images sued Stability AI for copyright infringement6, alleging the latter copied 12 million images to train its AI model. The results of this case will have serious implications in the world of content generation and copyright protection – whether it is images, music, videos or advertisements.
Most software businesses will be turbocharged with the use of generative AI. At its core, generative AI is a piece of software that needs specialised chips to run. The value of this technology will be realised in real world software applications that help improve productivity across the board for its users.
Microsoft and Adobe have already teased us with what’s coming next. We will have meeting notes transcribed and summaries made, with any follow-ups or action items highlighted. Institutional knowledge that sits in unknown corners of an organisation could be aggregated and codified. The chatbots on the phone or on a website will become exponentially more helpful. Each one of us could become a graphic designer, making art using language with little to no knowledge of how to operate a Photoshop tool.
When language becomes the “API7” to access and benefit from most software tools, their usage gets democratised. Applying generative AI to existing software will be a significant and durable pricing growth opportunity for incumbents.
A review of generative AI would be incomplete if we didn’t note the ongoing Cambrian explosion in open-source domain around smaller models and applications of generative AI.
In February 2023, after Meta publicly released their 65B parameter LLM to help researchers in the field of AI, multiple fine-tuned derivates showed up. This fine tuning sometimes cost as little as US$3008. The availability of an open-source foundation model lowered the capital barrier, and broad interest has fuelled open-source innovation as well as disruptive market entrants. Stability AI, a company we referred to earlier, is an open-source company with 200,000 members in its community. Midjourney, another generative imaging tool (used to create the cover image and the image above), has only 11 full-time staff and has chosen to remain private and self-funded9.
Thriving and surviving
It’s a very interesting time for innovation and competition. The adoption of generative AI in various industries will lead to significant productivity benefits and consumer surplus. Of course, as with any new technology, many businesses will jump on the generative AI bandwagon. So, while it’s a very exciting time to be investing, it will be important to separate the wheat from the chaff.
2 https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01
3 https://www.coca-colacompany.com/media-center/coca-cola-launches-masterpiece-campaign
4 https://www.nytimes.com/2022/09/02/technology/ai-artificial-intelligence-artists.html
5 https://www.bbc.co.uk/news/world-us-canada-65735769
6 https://www.theverge.com/2023/2/6/23587393/ai-art-copyright-lawsuit-getty-images-stable-diffusion
7 An application programming interface (API) is a way for two or more computer programs to communicate with each other. It is a type of software interface, offering a service to other pieces of software.
8 https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/
9 It is cash flow positive, unlike many start-ups of the last decade
The information provided should not be considered a recommendation to purchase or sell any particular security. The views expressed in this document should not be taken as a recommendation, advice or forecast. Past performance is not a guide to future performance. The value of investments will fluctuate, which will cause prices to fall as well as rise and you may not get back the original amount you invested.
Son Tung Nguyen,
Senior Analyst, Global Equities
AI has the potential to revolutionise the way companies can build and operate critical infrastructure.
There are various opportunities to invest in infrastructure industries with exposure to AI.
Electricity
Artificial Intelligence (AI) can revolutionise electricity infrastructure by enabling the development of smart grids, which will help optimise electricity distribution and consumption. AI can analyse large amounts of data, including weather, consumption patterns, and status of the network to help utility companies predict energy demand and manage energy resources efficiently. Investment in smart grid technology will allow electricity utility companies to grow their asset base more quickly, which will directly translate into higher regulated earnings growth. In 2021, Enel – the largest electric utility in Italy – established a subsidiary dedicated to providing smart grid solutions to distribution system operators.
Water
AI can play a crucial role in optimising water resource management. By utilising machine learning algorithms and real-time data analysis, smart water systems can detect leaks, predict water demand, and optimise water distribution. American Water Works – the largest US water utility – has been using machine learning to monitor its ageing network of water pipes, detect deteriorating tank coating, and predict water leakage. This allows for more efficient use of water resources and ensures the availability of clean water for customers.
Water utility companies that are adept at leveraging these systems will earn higher regulated returns through existing incentive mechanisms that encourage water resource efficiency and reliability.
Waste Management
AI can help waste management and recycling companies improve waste collection, sorting, and recycling processes. AI can also automate waste collection routes, which will generate cost savings for waste collection companies. AI-powered sensors and robotics can significantly improve sorting accuracy for recycling, so companies adopting these systems can generate new revenue streams from higher recycling efficiency. These advances also help accelerate the move towards a circular economy.
Waste Management and Republic Services – two of the largest waste management companies in the US – have invested in modern systems that use artificial intelligence and robotics to automate waste sorting. These advanced systems can separate recyclable materials from the waste stream with extremely high accuracy.
Transportation
Transportation infrastructure companies can leverage AI to improve mobility efficiency and safety. Traffic management systems using AI for predictive analytics can optimise traffic flow, reduce congestion, and enhance road safety. Toll road operators can utilise data analytics to predict demand patterns and dynamically adjust tolls to maximise revenue. Ferrovial – the largest Spanish toll road operator – is developing the AIVIA orchestrated connected corridors, a project that uses AI to integrate connected autonomous vehicles safely into our future roads.
Demand for data centres
The explosion of AI applications can directly translate to data centre demand. Companies are queuing to get access to more computational resources. Increasing demand for AI computational resources can lead to both higher revenue growth and better pricing power for data centre operators such as Equinix and Digital Realty. In addition, AI workloads can be computationally intensive, resulting in increased energy consumption. Data centres will need to invest more to ensure sufficient power and cooling infrastructure that can support AI operations.
Risk management
Finally, for infrastructure construction projects, AI can analyse historical project data such as usage patterns and maximum load to assess the risks associated with each project. It can also help identify potential risks during the project lifecycle, such as predicting delays, cost overruns, and environmental impact. By providing accurate risk assessments, AI helps infrastructure companies and infrastructure investors develop effective risk mitigation strategies and make more informed decisions.
Undoubtedly there will be risks and challenges associated with the rapid uptick in AI usage but, as highlighted above, by incorporating AI technologies into transportation, energy, water, and waste management systems, companies have the opportunity to unlock higher levels of infrastructure efficiency and resilience, supporting future growth and revenue gains across multiple business units.
The information provided should not be considered a recommendation to purchase or sell any particular security. The views expressed in this document should not be taken as a recommendation, advice or forecast. Past performance is not a guide to future performance. The value of investments will fluctuate, which will cause prices to fall as well as rise and you may not get back the original amount you invested.
Michael Stiasny,
Head of UK Equities
UK companies can embrace AI opportunities across the board
The UK’s FTSE All Share Index may not have shared in the US’s AI-led stock market upturn during the quarter, but we believe some potential long-term success stories began to emerge, as investors started to understand how AI could impact UK companies across industries and market capitalisations.
As our Technology team highlighted earlier in this Outlook, healthcare companies appear to be among the best placed to immediately capitalise on AI due to the technology’s likely future role in drug discovery, precision medicine and diagnostics. Britain is home to global leaders, notably AstraZeneca and GlaxoSmithKline, as well as smaller specialists, including biotech companies such as e-therapeutics and Oxford Nanopore.
In recent months, we have spoken to management teams who are already witnessing significant increases in the speed and efficiency of drug development, thanks to large language models’ (LLMs) ability to analyse enormous datasets. It seems AI could potentially enable these companies to create new medical discoveries and healthcare advancements that were previously unimaginable.
The UK’s large finance sector may also begin to undergo an AI transformation. In banking, the technology could potentially revolutionise risk assessment and fraud detection. Financial institutions are also likely to leverage AI to analyse vast datasets, drive efficiencies and offer clients better solutions. HSBC, for instance, recently launched its AI Markets analytics service for institutional clients, which it claims uses a proprietary Natural Language Processing (NLP) engine10.
Elsewhere, we would note developments in retail, with companies like Ocado and ASOS using AI to enhance their customer engagement strategies. Meanwhile, manufacturers such as Renishaw and Rolls-Royce are leading efforts to boost productivity and operational efficiency using AI-powered automation and predictive maintenance. And across companies of all sectors and sizes, AI could help to address the UK’s particularly poor productivity levels and labour market shortages.
Of course, technological change creates uncertainty, and UK investors are also likely to navigate some significant challenges in the period ahead. AI’s threats could take years to materialise, but the market tends to act first and ask questions later. In May, US-listed education provider Chegg’s share price fell almost 50% when the company cited AI as a potentially systemic threat. On the same day, UK-listed Pearson’s share price fell 15%, despite no compelling evidence that its business model faced the same risks. Pearson’s share price has subsequently recovered around half of its decline, while Chegg still trades at close to its lows11.
At this stage, it is difficult to fully comprehend the ramifications of emerging AI technologies. However, it has quickly become a key area of focus for investors across all markets, and the UK is no exception.
In time, we may be required to revisit the fundamental investment case for any given company in our portfolios. Our priority will, therefore, be to anticipate and move ahead of perceived risks, while at the same time identifying potential opportunities, which seem likely to present themselves in a UK market whose potential is currently overlooked, in our opinion.
10 Source: HSBC launches AI Markets | Insights | HSBC, May 2023
11 Source: Datastream; PSON, CHGG, local currency share price returns; as at 22 June 2023
12 Source: Datastream; PSON, CHGG, local currency share price returns; as at 5 May 2023
The information provided should not be considered a recommendation to purchase or sell any particular security. The views expressed in this document should not be taken as a recommendation, advice or forecast. Past performance is not a guide to future performance. The value of investments will fluctuate, which will cause prices to fall as well as rise and you may not get back the original amount you invested.
Michael Bourke,
Head of Emerging Market Equities
Generative AI fever: not just a developed market story
Emerging Markets (EM) investors have experienced a sharp divergence year to date between the performance of banks compared to IT stocks (Figure 3). Banks and insurers have been hit by the sentiment fallout from the US banks debacle in March and general risk-off sentiment, as investors question the strength of the recovery in the Chinese economy, in particular. Meanwhile, the IT sector, which was hit hard last year (down 33% in US dollar terms), 14has bounced despite the still sluggish nature of IT product demand, particularly within consumer products such as laptops and smartphones.
Emerging Markets (EM) investors have experienced a sharp divergence year to date between the performance of banks compared to IT stocks (Figure 3). Banks and insurers have been hit by the sentiment fallout from the US banks debacle in March and general risk-off sentiment, as investors question the strength of the recovery in the Chinese economy, in particular. Meanwhile, the IT sector, which was hit hard last year (down 33% in US dollar terms)14, has bounced despite the still sluggish nature of IT product demand, particularly within consumer products such as laptops and smartphones.
So, why the optimism?
In a word(s), Artificial Intelligence (AI). As generative AI fever has swept the investment world, IT stocks have been lifted in the wave of excitement regarding sectoral opportunities. The IT sector in EM is Asia-centric, dominated by semiconductor heavyweights, such as TSMC and Samsung Electronics, in Taiwan and Korea, respectively. Investors have rushed to price in the more obvious AI benefits for the giant semiconductor players in the region.
Demographics as a catalyst
If we look down the list of countries contributing the most to global traffic on the ChatGPT platform in the first quarter of this year, the usage in Asia is dominated by India and Indonesia. What unites those two countries? Their age demographic, with c.50% of their populations below the age of 30 – driving an acceleration of tech adoption and innovation.
Africa
That same demographic characteristic is shared by Africa, with 70% of the continent's population below the age of 30. AI offers the continent huge opportunities to accelerate development and drive an improvement in productivity. We are already seeing the vast agricultural sector embracing technology (including AI) in order to drive greater crop reliability and yields, from Ghana to Kenya15. There will surely be considerable investment opportunity to come, spurred by such development, with tech adoption driving better data collection and transparency over time. We would look to the operators in the traditional telecoms sector such as Safaricom (Kenya) or MTN (South Africa) as natural conduits for AI investment.
Middle East
The Middle East has the capital to match its ambition and is moving quickly to take advantage of AI opportunities. With the United Arab Emirates (UAE) the transport, capital, cultural and linguistic bridge between the Middle East and the rest of the world, its sovereign wealth funds (SWFs) have already taken a prominent role looking to shape and invest in AI locally and globally.
Mubadala-backed Emirati AI firm G42 set up a US$10 billion tech fund last year to operate as a private equity (PE) firm, looking to invest in emerging technologies globally, including AI. G42-backed Astra Tech16 has already unveiled the first ‘Arabic ChatGPT’ in the Middle East and North Africa (MENA) region to integrate into its BOTIM app, as the language is not well-served by the global tech players.
In Saudi Arabia, the government has made clear their ambition with its Vision 2030 to diversify away from economic reliance on hydrocarbons by investing heavily in information and communication technology (ICT) infrastructure and services. Global players like Microsoft, Google, Oracle, Meta and Apple are all investing in the Kingdom, attracted by its deep pockets, high internet usage and plans for the future.
Again, the local drive is led by the local telecommunications incumbents, Saudi Telecom Company (STC) and Etisalat (e&). But non-telcos are also adopting fast, with companies as diversified as Dubai Electricity & Water Authority (DEWA), online travel company Almosafer, edtech start-up Abwaab and concierge service provider Yanzo integrating ChatGPT into their respective systems.
Latin America
Across Latin America, financial firms have moved quickly to adopt ChatGPT and AI into their tech arsenal, often deploying on an experimental basis. Such firms are in a strong position to do so, given the vibrant fintech scene, along with the sophistication and years of experience incumbents already possess in responding to technology threats and opportunities for their businesses.
Banorte, a leading bank in Mexico is a good example, trialling ChatGPT in their corporate communications. The potential for contextual AI use in financial services is enormous, but the search goes on for appropriate real-world application, especially on the customer-facing side. The industry is naturally moving cautiously, given the very real regulatory sensitivities around operational risks.
The more obvious enterprise use cases for ChatGPT and AI in general are within automated customer care, conversational e-commerce, AI-powered virtual assistants and work efficiencies. By example, Latin America's largest e-commerce ecosystem MercadoLibre has adopted Vue.ai (a leading AI provider for retailers) in their vendor onboarding processes to process and assess text and images faster and more accurately17. This has cut human intervention by 50% and reduces the prospect of human error, with a commensurate 56% collapse in false positives detected in text assessed.
Advantages of AI unevenly accrued
Alongside feverish corporate activity to better understand how companies can integrate AI and ChatGPT into their businesses comes natural anxiety regarding the risks of hasty adoption in terms of exacerbating further economic inequality in vulnerable communities across EM.
The emergence of ChatGPT and other AI applications has catalysed a debate regarding the implications of these technologies for the future of work. There is real concern that the benefits of AI may accrue narrowly to those at the top of the economic pyramid, while the downsides in terms of jobs displacement will be felt mainly by the poor and working class.
In a recent report, McKinsey & Company concludes that adoption of AI is likely to be faster in developed countries with the associated implication that productivity benefits will accrue in greater share to those already technologically savvy. High wages in rich countries create a greater rush for automation to cut costs. By comparison, lower wages in countries like Mexico put less pressure on companies to adopt AI.
It is incumbent on policymakers and politicians across the emerging world to prepare for the AI revolution and equip their populations with the ability to reap its rewards.
P.S. This comment was prepared without the use of ChatGPT so all mistakes are my own. This may change in the near future…
14 Source: Bloomberg, data as at 31 December 2022
15 Source: Africa will be transformed by the potential of AI and data – if we can get investment | Mahamudu Bawumia | The Guardian
16 BOTIM launches region's first Arabic ChatGPT with MBZUAI (gulfbusiness.com)
17 Source: MercadoLibre automates image moderation with AI | Vue.ai
18 Source: McKinsey & Company, Jun 2023, the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier-vf.pdf (mckinsey.com)
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Jasveet Brar,
Fund Manager, Better Health Solutions
AI is helping the healthcare industry meet growing global demand
AI is helping healthcare meet growing global demand “I think the biggest innovations of the twenty-first century will be the intersection of biology and technology” (Steve Jobs). We agree.
Technology will be key in helping to address healthcare demand being driven by an ageing population, increasing prevalence of lifestyle diseases and increasing global prosperity.
In particular, AI has the potential to play a transformative role in healthcare. By integrating large data sets and combining clinical experiences across specialities, AI has the potential to develop valuable and actionable knowledge. Some of the ways our companies are leveraging artificial intelligence today include:
Drug discovery
- Only about five in 5,000 of the drugs that begin preclinical testing ever make it to human testing. Only one of these five is ever approved for human usage19.
- Thermo Fisher Scientific, the global leader in R&D tools, incorporates AI tools within its analytic equipment. For example, its near atomic resolution images use AI to enable researchers to better understand druggable targets and potentially accelerate drug discovery.
Earlier diagnosis
- The human genome is 3,000,000,000 base pairs long20 and AI is a crucial tool to help make sense of all that data.
- On average, a rare disease diagnosis takes 5-7 years and disproportionately impacts children21. Leaders in genomic sequencing are using AI software to identify rare genetic variants in newborn babies quicker, enabling earlier treatment.
Supported decision making
- The World Health Organisation (WHO) estimate there will be a global shortage of 10 million healthcare workers by 203022. AI will play a key role in supporting healthcare professionals with decision making.
- Masimo, a leading medical technology company, launched a remote patient monitoring system. Capturing over 60 parameters the system uses machine learning to establish a personalised baseline for a patient to more accurately escalate patient distress with fewer false alarms, enabling greater healthcare worker productivity.
Personalised medicines
- Precision medicine is an approach to tailoring disease treatment based on a patient’s own genetics. AI will be key in facilitating the shift from a one-size-fits-all approach to personalised treatment plans.
- AstraZeneca’s targeted cancer treatment Lynparza is an example of personalised treatment for cancer patients. Genetic sequencing leverages AI to identify patients with the BRCA-gene mutation, who are potentially suitable candidates for the treatment.
Naturally, ethical guidelines and regulation lag advances in technology. An open conversation around both the positives and negatives are important. With this in mind, we must not lose sight of the transformative potential of AI in bettering healthcare outcomes.
19 https://ca-biomed.org/wp-content/uploads/2020/08/FS-DrugDevelop.pdf
20 https://www.genome.gov/genetics-glossary/Base-Pair#:~:text=One%20copy%20of%20the%20human,to%20300%20million%20base%20pairs.
21 https://www.thelancet.com/pdfs/journals/landia/PIIS2213-8587(19)30006-3.pdf
22 https://www.who.int/health-topics/health-workforce#tab=tab_1
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Leonard Vinville,
Head of Convertibles
Expect a wave of AI-related issuance, but beware the lagging productivity boost
To misquote Isaac Newton23, ‘’we can anticipate the waves of convertible issuance, but not the fondness for AI’’.
To pick winning firms in Artificial Intelligence (AI), many observers advocate investing in the picks and shovels and the providers of AI tools and infrastructure. Nvidia, through its AI-customised chips, is seen as the great beneficiary of the insatiable demand for generative AI. The large hyperscalers, such as Microsoft, Amazon and Google, are also seen as key players, providing the infrastructure and computing power to perform AI calculations and enable other software tools.
Unfortunately, such mega-cap infrastructure firms are absent from the convertibles universe (Nvidia’s latest convertible matured five years ago, while there is only a small synthetic convertible for Microsoft). Some convertible issuers in the semiconductor and hardware space may enjoy some exposure to the theme by providing the equipment needed for AI workloads (for example, memory or some wafer fab equipment makers).
A potentially richer vein of opportunities could be found in other technology, media and software names, which account for roughly 27% of the convertibles universe. With ferocious demand for AI-driven automation, firms that already provide a variety of solutions and have already incorporated some AI capabilities - in a previous incarnation, more likely to be machine learning rather than the newest large language models (LLMs) - are likely to benefit; both in terms of greater sales volumes and higher price points, leading to higher margins.
Moreover, we could see cost reductions and greater innovation if fewer software engineers are needed as generative AI disrupts the industry. Indeed, to date, the scarcity of programmers has been a big negative for many tech companies, and convertible bond (CB) issuers, that could not control R&D-related expenses to generate appropriate earnings and cashflow. However, some legacy software providers such as on-premise solutions, education and marketing/CRM, and contact centre solutions, that can be replaced by AI-driven automation could be at risk.
Another area in convertibles that may deliver interesting investment opportunities is biopharmaceutical and medical technology/diagnostics companies, along with technology-enabled healthcare services. These roughly account for 12% of convertibles outstanding. Here, generative AI could hold the key to boosting productivity significantly, speeding up clinical research, reducing drug approval time, limiting unnecessary healthcare expenditure and improving clinical outcomes.
We expect a wave of AI issuers
Regardless of which companies turn out to be the winners and losers, we expect we will soon see a wave of AI-related convertible issuers hitting the market – possibly as soon as the second half of this year. Based on historical precedent and the market appetite for all things AI, we anticipate a flurry of fledgling AI firms looking to raise capital via CBs. If enthusiasm for AI remains elevated, these could come at less favourable terms for investors (and correspondingly, sweet deals for issuers).
We have seen many similar bursts of issuance over the years, for example SaaS24, social media, eCommerce / online marketplaces, payments, diagnostics / genetics, digital health, renewables, crypto and EVs and batteries, to name a few. Such an AI-wave could help meet, and even surpass, our beginning-of-the-year expectations of US$70-80 billion in new issuance in 2023, as we are currently annualising at about US$79 billion as of the end of June 2023.
So where does all of this leave investors?
Currently, we are witnessing a high level of excitement and elevated valuations in the market, and the potential for increased volatility as the market digests the implications of generative AI.
While we expect a large wave of AI-related new issuance, we potentially face long lead times to achieve the highly-anticipated productivity boost of generative AI, while maturity windows for convertibles remain comparatively short.
Given this backdrop, we remain vigilant and maintain our selective approach; assessing the business prospects of potential investments in a clear-headed manner; mindful of the price we pay, the credit quality of bond issuers and the risk-reward in our capital allocation decisions.
Regardless of what happens with AI, outside of technology we see increasing sectoral diversification in new issues (with more utilities and new REITs and financials coming to market), and attractive valuations in Asia where credit spreads are wider and equities have given back some of their China post-COVID re-opening gains.
We think this is the way to generate attractive risk-adjusted returns when faced with the enticing prospects of generative AI, but also the many potential pitfalls that it could bring.
23 Original Isaac Newton quote, ‘‘I can calculate the motion of heavenly bodies but not the madness of people’’.
24 Software as a Service
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Maria Municchi,
Fund Manager, Multi Asset
AI-related tech stock rally driving market sentiment
For once, equity markets have been unaffected by higher interest rate expectations…or so it seems. Investors’ excitement around AI developments and the potential impact on productivity and growth in the years ahead helped steer equity prices higher in the second quarter. While AI-related stocks (Nvidia being the poster child) led the rally, a look at the broader equity market paints a different picture, with the S&P 500 ex Technology Index25 roughly flat over the quarter.
As AI-related tech stocks now represent such a large part of the broad S&P 500 Index by market cap, and as passive investors automatically increase their exposure as share prices improve, these names are likely to remain a key determinant of US equity market trends. While valuations might not be a good guide to future returns in this space, a change in investment sentiment might drive these stocks lower for no apparent reason. In some of our portfolios that have more significant US tech exposure, we have now switched out of names that have rallied more aggressively and added to names that we believe still offer upside value.
US banking crisis in the rear-view mirror
Investors seem to have put the US banking crisis firmly behind them. With mixed economic data, inflation coming down at a stubbornly slow pace and central banks reiterating their willingness to rein in inflation, market expectations evolved over the second quarter from pricing in significant rate cuts in the US to a more central bank-aligned view of “higher for longer” rates.
This mainly affected yields at the short end of the US curve, while longer-term yields have continued to flirt with the 4% level. In this phase, yields in the gilt market have also continued to push higher on the back of high inflation, a resilient labour market and strong wage growth. The expectation is that the Bank of England (BoE) has more work to do than the US and even Europe. However, as higher mortgage costs start to put a significant dent in UK household disposable income between now and the end of the year, the market could easily shift its focus to the need to cut rates, rather than hike. Overall, we have increased duration across many of our portfolios, with a preference for US and UK exposure.
Impact of tighter monetary policy
Time will tell when and how the lagged effects of tighter monetary policy will work their way through the economic system. Emerging market sovereigns may offer us a glimmer of hope, with many (having started their inflation fight early) now seeing inflation decelerating more convincingly than developed markets, driving attractive returns across a range of emerging market debt and currencies. South Africa has been an outlier: macroeconomic concerns on the back of extended power outages were exacerbated by the news of Russian ties, potentially impacting the country’s relationship with the US.
While we have taken some profit across emerging markets over the quarter, the resultant increase in South Africa’s risk premium provided us with an opportunity to add exposure to the country’s government bond and/or currency across several of our portfolios, as the legitimate worries of the market were more than compensated by the observed price moves, in our view.
Elsewhere, Japan has provided exciting returns for investors that have been willing to stay the course. Earnings delivery has been strong but valuations at an index level are now significantly higher than they were at the start of the year and potentially less attractive than major European equity indices. Although we continue to find Japanese equities attractive on a longer-term basis, we have scaled back on broader market positions in some of our portfolios, as we recognise that much of the alpha going ahead is likely to be derived via stock selection.
Potential for sentiment to pivot in data-driven environment
As we move through the second half of the year, most assets appear fairly priced, with some selected opportunities within equities and fixed income, as described above. We maintain a cautious stance overall as the current flow of mixed economic data continues to provide investors with fertile ground for an abrupt change in narrative and swing in market sentiment (and prices!).
25 Source: UBS S&P 500 Ex-Tech basket tracking the performance of the S&P 500 ex Information Technology, Communication Services, TSLA and AMZN.
The information provided should not be considered a recommendation to purchase or sell any particular security. The views expressed in this document should not be taken as a recommendation, advice or forecast. Past performance is not a guide to future performance. The value of investments will fluctuate, which will cause prices to fall as well as rise and you may not get back the original amount you invested.
Der Wert der Vermögenswerte des Fonds und die daraus resultierenden Erträge können sowohl fallen als auch steigen. Dies führt dazu, dass der Wert Ihrer Anlage steigen und fallen wird, und Sie bekommen möglicherweise weniger zurück, als Sie ursprünglich investiert haben.