TOP-FONDS/ETFs 1 Tag
 Fondsname   WKN  % 1 Tag
 BGF World Gold F.A2 CHF H A1C1G3  2,96 
 BGF World Gold F.A2 EUR A0BMAL  2,90 
 MEDICAL BioHealth EUR H A0F69B  2,82 
 BGF World Gold F.A2 EUR H A0M9SB  2,70 
 BGF World Gold F.A2 SGD H A0Q5TA  2,45 
 LUNIS Biotech Growth Opp. A2PPKZ  2,41 
 RIM Global Bioscience 580452  2,36 
 MEDICAL BioHealth EUR 941135  2,22 
 BGF World Gold F.A4 USD A1JRXY  2,09 
 Stabilitas - Pacific Gold A0ML6U  1,78 
 Stabilitas - Pacific Gold A2H8YF  1,77 
 WEALTHGATE Biotech Aggres A2PYP9  1,51 
 Schroder ISF BRIC(Br.R.In A0HG8Q  1,16 
 Schroder ISF BRIC(Br.R.In A0JJ0K  1,16 
 Schroder ISF BRIC(Br.R.In A1J8MN  1,15 

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  TOP-FONDS/ETFs 10 Jahre
 Fondsname   WKN % 10 Jahre
 Invesco Technology S&P ETF A0YHMJ  511,90 
 Fidelity Fd.Gl.Technology 921800  498,35 
 Lyxor Nasdaq-100 UE A. ETF LYX00F  426,67 
 Invesco Mark.III p.EQQ ETF 801498  423,58 
 LM Clearbr.US Large Cap G A0MUYQ  421,43 
 JPM-US Technology Fd.A(ac A0DQQ4  420,44 
 DNB Fund - Technology Ret A0MWAN  419,73 
 JPM-US Technology Fd.A(di 987702  416,35 
 iShares NASDAQ-100 UCI ETF A0F5UF  407,45 
 BNPP F.Disruptive Technol A1T8X9  384,71 
 BGF World Technology F.A2 A0BMAN  380,52 
 BGF World Technology F.A2 974499  379,56 
 JPM-US Technology Fd.D(ac 603021  371,94 
 JPM-US Technology Fd.D(ac A0HG3H  370,73 
 Lux.Sel.Fd.-Active Solar  A0RMLX  363,97 

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  TOP-FONDS/ETFs  5 Jahre
 Fondsname   WKN  %5 Jahre
 Lux.Sel.Fd.-Active Solar  A0RMLX  171,99 
 L&G Battery Value-Ch.U ETF A2H5GK  156,11 
 Lux.Sel.Fd.-Active Solar  A0RMFR  152,88 
 SPDR S&P US Technology ETF A14QB5  151,06 
 iShares S&P 500 I.T.S. ETF A142N1  150,35 
 Invesco Technology S&P ETF A0YHMJ  148,88 
 Amundi ETF Lev.MSCI US ETF A0X8ZS  143,21 
 Xtrackers MSCI USA Inf ETF A1W9KD  135,74 
 Fidelity Fd.Gl.Technology A110YQ  134,41 
 Fidelity Fd.Gl.Technology 921800  133,93 
 Fidelity Fd.Gl.Technology A14RGB  133,84 
 Lux.Sel.Fd.-Solar&Sust.En A0RN3V  130,48 
 Xtrackers MSCI World I ETF A113FM  127,78 
 SPDR MSCI World Techno ETF A2AE57  127,21 
 Fidelity Fd.Gl.Technology 787208  125,36 

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  TOP-FONDS/ETFs  3 Jahre
 Fondsname   WKN  % 3 Jahre
 Structured Sol.Next Gen.R HAFX4V  206,44 
 Thematica - Future Mobili A2JKSP  188,47 
 Schroder ISF Gl.Energy A  A14ZW9  157,54 
 Lux.Sel.Fd.-Active Solar  A0RMFR  152,88 
 L&G Battery Value-Ch.U ETF A2H5GK  150,06 
 iShares Oil&Gas Expl.& ETF A1JKQL  149,95 
 iShares S&P 500 Energy ETF A142NX  149,31 
 SPDR S&P US Energy Sel ETF A14QB0  148,45 
 Lux.Sel.Fd.-Solar&Sust.En A0RN3V  144,39 
 Schroder ISF Gl.Energy A  A1JHNV  142,67 
 Schroder ISF Gl.Energy A  A0Q5L7  141,99 
 Schroder ISF Gl.Energy A  A1C8BR  140,79 
 Schroder ISF Gl.Energy A  A0NH4A  139,24 
 Schroder ISF Gl.Energy A  A0J29E  138,88 
 Schroder ISF Gl.Energy B  A0J29F  134,79 

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  TOP-FONDS/ETFs  1 Jahr
 Fondsname   WKN  % 1 Jahr
 HSBC GIF Turkey Equity AC A0D9FL  63,15 
 HSBC GIF Turkey Equity AD A0D9FM  59,65 
 ERSTE Stock Istanbul R01  694674  43,42 
 ERSTE Stock Istanbul R01  A0LCA7  43,42 
 ERSTE Stock Istanbul R01  694675  41,21 
 BNPP F.Turkey Eq.C. A0KFJ0  39,64 
 H2O Multibonds FCP R A1J7Z1  38,92 
 BNPP F.Turkey Eq.C. A1T80B  37,45 
 H2O Allegro FCP SR A2PD3Z  33,46 
 Lyxor EURO STOXX 50 Da ETF LYX0BZ  31,92 
 H2O Multibonds FCP SR A2PB1P  30,47 
 Lyxor MSCI Turkey UE A ETF LYX02F  28,74 
 SPDR MSCI Europe Consu ETF A1191M  25,41 
 iShares MSCI Turkey U. ETF A0LEW5  24,08 
 Lyxor ST.Europe 600 Pe ETF LYX02Q  23,87 

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  TOP-FONDS/ETFs  6 Monate
 Fondsname   WKN  % 6 Monate
 Schroder ISF Gl.Gold A Ac A2AJQM  49,66 
 UBS ETF Sol.Gl.Pure Go ETF A1JVYP  48,32 
 LO Fds.World Gold Exp.P E 813927  46,30 
 L&G Gold Mining UCITS  ETF A0Q8HZ  45,41 
 Lyxor EURO STOXX 50 Da ETF LYX0BZ  43,80 
 Multipartner SICAV Konwav A0LEQQ  43,31 
 Sprott-Gold Equity Fund H A1JFDK  43,22 
 Multipartner SICAV Konwav 757324  43,21 
 Multipartner SICAV Konwav A0HF3P  43,17 
 Franklin Gold and Pr.Meta A1C511  41,07 
 BGF World Gold F.A2 CHF H A1C1G3  40,94 
 Lyxor Daily LevDAX UE  ETF LYX04V  40,94 
 Lyxor Daily LevDAX UE  ETF LYX0AD  40,88 
 Xtrackers LevDAX Daily ETF DBX0BZ  40,72 
 BGF World Gold F.A2 EUR H A0M9SB  40,63 

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  TOP-FONDS/ETFs  3 Monate
 Fondsname   WKN  % 3 Monate
 UBS ETF Sol.Gl.Pure Go ETF A1JVYP  16,91 
 L&G Gold Mining UCITS  ETF A0Q8HZ  14,28 
 Multipartner SICAV Konwav 757324  14,17 
 Schroder ISF Gl.Gold A Ac A2AJQD  13,77 
 Schroder ISF Gl.Gold A Ac A2AJQM  13,35 
 Multipartner SICAV Konwav A0HF3P  13,24 
 Multipartner SICAV Konwav A0LEQQ  12,89 
 BGF World Gold F.A2 CHF H A1C1G3  12,77 
 VanEck Vectors Gold Mi ETF A12CCL  12,20 
 BGF World Gold F.A4 USD A1JRXY  12,11 
 Amundi Fds.Eq.Jap.Target  A1H4X2  11,99 
 iShares Gold Producers ETF A1JKQJ  11,91 
 CPR Invest-Global Gold Mi A2PJQM  11,38 
 BGF World Gold F.A2 EUR H A0M9SB  11,27 
 Ninety One GSF-Global Gol A0QYGQ  11,07 

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  TOP-FONDS/ETFs  1 Monat
 Fondsname   WKN  % 1 Monat
 iShares MSCI Pola.U.E. ETF A1H5UP  11,72 
 Lyxor MSCI East.Europe ETF LYX043  9,20 
 Lyxor MSCI East.Europe ETF LYX02C  9,17 
 LUNIS Biotech Growth Opp. A2PPKZ  8,99 
 BGF World Gold F.A2 CHF H A1C1G3  8,14 
 VanEck Vectors Digital ETF A2QQ8F  7,60 
 Schroder ISF Gl.Gold A Ac A2AJQM  7,49 
 BGF World Gold F.A2 EUR H A0M9SB  7,03 
 Franklin Biotechnology Di A1W3XS  6,88 
 Pictet-Biotech HP A0B6Q2  6,84 
 Pictet-Biotech HR A0JKQN  6,78 
 GIS Central & Eastern Eur 621723  6,70 
 GIS Central & Eastern Eur 621725  6,69 
 GIS Central & Eastern Eur 621727  6,62 
 Comgest Growth Europe Sma 631027  6,61 

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  TOP-FONDS/ETFs  1 Woche
 Fondsname   WKN  % 1 Woche
 LUNIS Biotech Growth Opp. A2PPKZ  8,27 
 BGF World Gold F.A2 SGD H A0Q5TA  6,18 
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 BGF World Gold F.A2 EUR H A0M9SB  5,75 
 BGF World Gold F.A2 CHF H A1C1G3  5,75 
 Lyxor NYSE Arca Gold B ETF ETF091  4,75 
 Schroder ISF Gl.Gold A Ac A2AJQD  4,74 
 Schroder ISF Gl.Gold A Ac A2AJQM  4,70 
 Multipartner SICAV Konwav 757324  4,44 
 Multipartner SICAV Konwav A0HF3P  4,39 
 PRIMA - Globale Werte A A0D9KC  4,36 
 Multipartner SICAV Konwav A0LEQQ  4,29 
 Nestor Gold Fonds B 570771  4,27 

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05.07.2023   		 Wichtiger Hinweis: Wir präsentieren Ihnen hier eine Zusammenfassung der wichtigsten Nachrichten zum Thema Investmentfonds. Für Inhalte und Copyright sind die Anbieter verantwortlich.

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Investmentfonds.de 05.07.2023:


T. Rowe Price | Ein neues „Wettrüsten“ hat im Technologiesektor begonnen







Dominic Rizzo, Portfoliomanager für globale Technologieaktienstrategie

Paul Greene, US Large-Cap Core Growth Equity Strategy Portfoliomanager

James Stillwagon, Portfoliomanager für US-Kommunikations- und Technologieaktienstrategien bei T. Rowe Price


Die KI-Giganten: Generative KI ist nicht billig

 


Investmentfonds.de | Sicherlich haben die bekannten Technologieriesen große Fortschritte bei der Entwicklung der grundlegenden KI-Modelle gemacht. Doch dies ist aufgrund einer exponentiell gestiegenen Komplexität mit massiven Kosten für die Entwicklung und den Betrieb verbunden , so Paul Greene, der die U.S. Large-Cap Core Growth Equity Strategy verwaltet.

 


Eine seriöse Branchenschätzung besagt, dass für OpenAI jede Antwort auf eine Frage mit 30 Wörtern einen Penny kostet – ein scheinbar kleiner Betrag, der sich aber schnell summiert, wenn das System Millionen von Nutzern hat. Greene merkt an, dass ein ehemaliger KI-Spezialist von Google die Kosten für das Training eines homogenen Modells mit 530B Parametern, das nur zu Testzwecken eingesetzt wird, auf 100 Millionen US-Dollar geschätzt hat. „Es gibt nicht viele Unternehmen, die Schecks in dieser Höhe ausstellen können“, so Greene. „Dazu gehört auch OpenAI, das von seinem Partner Microsoft massiv subventioniert wird.“


 

Das Training von Modellen war bisher der größte Kostentreiber, aber es wird allgemein erwartet, dass das Inferencing – also die Ausführung des Modells zur Beantwortung von Benutzeranfragen – in Zukunft am teuersten sein wird. Damit unterscheidet sich die KI von den meisten anderen Softwarelösungen, die mit vernachlässigbarem Aufwand weitere Benutzer hinzufügen können. Auch wenn sich die Skalierung lohnt, sind dies nicht unbedingt nur gute Nachrichten für die großen Players. „Ich mache mir Sorgen darüber, wie sich das KI-Wettrüsten auf die Bilanzen selbst der Mega-Caps auswirken wird“, bemerkt Dominic Rizzo. „Alphabet, Microsoft, Meta, Amazon.com und andere werden viel Geld ausgeben müssen, um im Bereich KI wettbewerbsfähig zu bleiben.“

 


Alphabet scheint weiterhin an der Spitze zu stehen – vorerst


 

Als weiteres Argument für Größenvorteile verweist Greene auf die Vorteile von Unternehmen, die über umfangreiche, proprietäre Datensätze verfügen, die sie zum Trainieren neuer Modelle einsetzen können. Die Google-Muttergesellschaft Alphabet hat seiner Meinung nach in dieser Hinsicht besondere Vorteile. „Denken Sie an all ihre Kartendaten, App-Store-Daten und Netzwerkdaten sowie an die Daten, die durch YouTube und all ihre vielen anderen Produkte gesammelt werden“, argumentiert Greene. „Das sind alles riesige Datenreservoirs, die für sich genommen sehr wertvoll sind, aber noch mehr, wenn man sie kombiniert. Durch die Integration von Produkten und angemeldeten Nutzern entstehen sauberere Datensätze, und die Nutzung der Produkte durch die Kunden selbst kann bei der automatischen Kennzeichnung und dem menschlichen Feedback helfen.“


 

Greene glaubt, dass Google auch einen wichtigen Vorteil in seinem Talentpool hat. Vor einigen Jahren wurde geschätzt, dass die Hälfte der weltweit besten KI-Experten für das Unternehmen arbeitet. Auch wenn diese Zahl seitdem wahrscheinlich gesunken ist, hält Google vermutlich einen übergroßen Anteil an Talenten in diesem Bereich. Eine der wichtigsten Investitionen von Google in KI war der Kauf des in London ansässigen Start-ups DeepMind im Jahr 2014, das Ende 2015 die Aufmerksamkeit der Weltöffentlichkeit auf sich zog, als sein „AlphaGo“-Programm zwei der weltbesten Spieler des Brettspiels „Go“ schlug –eine Leistung, die weithin als unerreichbar für Computer galt.


 

Aber ist die Dominanz von Google gesichert?


 

Die Aktien von Alphabet haben nach der Veröffentlichung von ChatGPT gelitten, offenbar zum Teil deshalb, weil die Anleger spekulierten, dass Googles lukrative Dominanz auf dem Markt für Internetsuchen unter der Konkurrenz von ChatGPT und anderen „Chatbots“ leiden würde.

 


James Stillwagon, Portfoliomanager für Kommunikations- und Technologiewerte, ist der Ansicht, dass die Google-Suche im Laufe der Zeit immer fortschrittlichere KI-Funktionen enthalten wird: „Wir sehen bereits, wie Google mit multimodalen Konversationsformaten neben traditionellen textbasierten blauen Links experimentiert.“ „Mit sechs Produkten, die jeweils mehr als 2 Milliarden Nutzer weltweit bedienen (Suche, Gmail, Android, Chrome, YouTube und Google Play), glaube ich, dass Google im Rennen um die Skalierung und Kommerzialisierung von KI-Diensten für Verbraucher erhebliche Vertriebsvorteile haben wird“, bemerkt Stillwagon.

 


Dennoch bleiben Fragen zu den potenziellen Monetarisierungs- und Kostenhürden für Suchanfragen, die rechenintensive große Sprachmodelle (LLMs) für KI-generierte Antworten erfordern. "Nachdem Google fast drei Jahrzehnte damit verbracht hat, die Suchergebnisse für die linkbasierte Lead-Generierung zu optimieren", merkt Stillwagon an, "wird es wahrscheinlich sein Werbemodell an die neuen Suchschnittstellen anpassen und gleichzeitig die zusätzlichen Kosten für das Training und die Inferenz der LLMs ausgleichen müssen."

 


Auf die Umsetzung wird es ankommen, vor allem, weil der Kampf um die Suche auf Googles heimischem Terrain ausgetragen wird. Greene merkt an, dass sich dies als ein Fall des so genannten „Innovatorendilemmas“ erweisen könnte. Dieser Begriff wurde von Clayton Christensen von der Harvard University geprägt und beschreibt die Tendenz von Unternehmen, die in einem neuen Markt groß werden, diesen dann an kleinere Firmen zu verlieren - oder von diesen gestört zu werden. Der Grund dafür ist, dass große Unternehmen dazu neigen, sich auf die Bedienung bestehender Kunden zu konzentrieren, während kleinere und wendigere Unternehmen versuchen, neue Kunden mit neuen Bedürfnissen zu finden.


 

Nutzung anderer einzigartiger Datensätze

 


Obwohl Amazon seine KI-Bemühungen weitgehend unter Verschluss gehalten hat, profitiert das Unternehmen auch von der Dominanz seiner Branche. Der größte Online-Händler außerhalb Chinas verfügt über ein unübertroffenes Reservoir an Daten darüber, wie sich Verbraucher verhalten und denken, und zwar durch Text (Produktrezensionen), verbale Hinweise (Antworten auf die Sprachassistentin Alexa), Bewegung (Standortdaten) und Käufe von Büchern bis hin zu Medikamenten.

 


Die Entscheidung von Facebook, sich in Meta Platforms umzubenennen und das „Metaverse“ aufzubauen, spiegelt die Ambitionen des Unternehmens für die nächste Generation von Technologien, einschließlich KI, wider. Stillwagon merkt an, dass Facebook über umfangreiche Erfahrungen mit der Nutzung von maschinellem Lernen verfügt, um seine Nutzer zu verstehen und geeignete Werbung und Inhalte an die richtigen Personen zu richten. Wie alle Eltern bestätigen können, ist TikTok zu einem ernstzunehmenden Konkurrenten von Facebook geworden, der das Gleiche tut, vielleicht sogar besser.

 


Die Fortschritte von Meta und Amazon bei der Entwicklung generativer KI bleiben unklar, obwohl Dominic Rizzo anmerkt, dass Meta eine wichtige Rolle beim Aufbau der Open-Source-Community für KI gespielt hat. „Ich bin sicher, dass Meta über alle Werkzeuge verfügt, um im Bereich der KI führend zu sein und ich glaube, dass Amazons riesige Cloud-Computing-Ressourcen und seine internen Halbleiterkapazitäten dem Unternehmen eine einzigartige Möglichkeit bieten, generative KI zu entwickeln und sie der breiten Masse zugänglich zu machen.“

 


Wenn Bing auf Chatbot trifft


 

Die unmittelbarste Herausforderung für Googles KI-Dominanz ist Microsoft – nicht zuletzt aufgrund seiner bedeutenden Investitionen und Partnerschaft mit OpenAI. Microsoft hat bereits damit begonnen, Chatbots in seine Suchmaschine Bing und seine Office-Softwaresuite zu integrieren, und CEO Satya Nadella hat ehrgeizige Pläne angekündigt, OpenAI noch stärker in das Software-Ökosystem des Unternehmens einzubinden.

 


Wie Greene anmerkt, ist Microsoft kein Neuling im Bereich der KI. So hat sich Microsoft mit dem Chiphersteller NVIDIA zusammengetan, um 2021 das Modell Megatron-Turing Natural Language Generation (MT-NLG) zu veröffentlichen, das einen wichtigen Schritt bei der Entwicklung generativer KI darstellt.

 


Inwieweit generative KI und Chatbots Microsofts Bing oder andere sprachinteraktive Systeme wie Google Assistant, Amazons Alexa oder Apples Siri aufwerten werden, bleibt abzuwarten. Die Aktien von Alphabet stürzten Anfang Februar um fast 9 % ab, nachdem die Einführung des Chatbots „Bard“ das neue Webb-Teleskop der NASA fälschlicherweise als das erste Teleskop identifizierte, das ein Bild eines Planeten außerhalb unseres Sonnensystems aufgenommen hat – ein Kunststück, das tatsächlich im Jahr 2004 gelang. ChatGPT wurde bald darauf selbst in Verlegenheit gebracht, nachdem es versucht hatte, einen Autor der New York Times davon zu überzeugen, seine Frau für das Programm zu verlassen – ein Ergebnis des Trainings mit verführerischen Textnachrichten aus dem Internet.


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