05.05.2021

Das steckt hinter dem Kurseinbruch bei Tech-Aktien an der Nasdaq

Die US-Tech-Börse Nasdaq verzeichnete am Dienstag den stärksten Tagesverlust seit März. Der Nasdaq Composite fiel um knapp 1,9 Prozent.
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Nasdaq
An der Nasdaq ging es am Dienstag abwärts | Foto: Roland Magnusson - stock.adobe.com

Es ist ein bisschen abrupt nach unten gegangen mit den Kursen an der Nasdaq: Die US-Tech-Börse verzeichnete am Dienstag den größten Tagesverlust seit März. Der Nasdaq Composite, der breiteste Aktienindex der Tech-Börse mit über 3.000 Titeln, fiel um 1,88 Prozent auf 13.633,50 Punkte. Die Aktien der großen Tech-Schwergewichte wie Apple (minus 3,5 Prozent) oder Amazon (minus 2,2 Prozent) gaben deutlich nach.

Ausgelöst hatte den Abverkauf vor allem US-Finanzministerin Janet Yellen. Diese hatte in einem Interview gesagt, dass es sein könnte, „dass die Zinsen etwas steigen müssen, um sicherzugehen, dass die Wirtschaft nicht überhitzt“. Höhere Zinsen gelten gemeinhin als Belastungsfaktor für Aktienkurse – weil dadurch andere Assets wie etwa Anleihen verglichen mit Aktien attraktiver werden. An den Finanzmärkten rechnen derzeit viele mit höheren Inflationsraten als in den vergangenen Jahren – wegen der massiven Konjunkturhilfen, die von der US-Regierung und der Zentralbank Federal Reserve (Fed) gegen die Auswirkungen der Coronakrise ergriffen wurden.

Überraschend waren Yellens Aussagen allerdings höchstens insofern, als sich die Finanzministerin überhaupt zur Zinsenwicklung äußerte – weil die für die Leitzinsen verantwortliche US-Notenbank Fed institutionell eigentlich unabhängig ist. Inhaltlich beschrieb Yellen nur üblichen makroökonomischen Ablauf – entwickelt sich die Konjunktur stark und steigen die Verbraucherpreise, wirkt die Zentralbank dem entgegen, indem sie die Zinsen erhöht.

US-Aktienmarkt „reif für eine kleinere Korrektur“

Einige Beobachter sahen die Aussagen daher eher als willkommenen Grund für Marktteilnehmer, Gewinne mitzunehmen, nachdem die Aktienmärkte zuletzt gut gelaufen waren. „Angesichts dessen, wo sich die Bewertungen befinden, wie optimistisch der Markt ist, und wie schnell und wie weit er gestiegen ist, fühlt es sich so an als wäre er reif für eine kleine Korrektur“, sagte etwa David Spika von GuideStone Capital Management gegenüber der Nachrichtenagentur Bloomberg. „Es gibt derzeit viele gute Nachrichten, aber das dürfte alles bereits eingepreist sein“.

Yellen rückte dennoch einige Stunden nach der Veröffentlichung ihrer Aussagen aus, um eine Klarstellung vorzunehmen: „Es ist nichts, das ich vorhersage oder empfehle“, sagte sie mit Bezug auf den möglichen Zinsanstieg. „Wenn es jemanden gibt, der die Unabhängigkeit der Federal Reserve schätzt, dann bin ich es“. Yellen hatte die Zentralbank zwischen 2014 und 2018 geleitet, war dann aber entgegen der üblichen Gepflogenheiten vom damaligen US-Präsidenten Donald Trump nicht erneut nominiert worden.

Snap und Match unter größten Verlierern, Coinbase auf Tiefstand

Unter den Tech-Riesen gehörten am Dienstag die eingangs erwähnten Aktien von Apple und Amazon zu den größten Verlierern. Die Titel des Google-Mutterkonzerns Alphabet verloren 1,6 Prozent (A-Klasse-Aktien) bzw. 1,7 Prozent (C-Klasse-Aktien). Die Microsoft-Aktien gaben um 1,6 Prozent nach. Für Tesla ging es 1,7 Prozent nach unten.

Etwas stärkere Kursabschläge gab es in der zweiten Reihe. So verloren etwa die Aktien von Spotify, Uber oder Doordash mehr als 3 Prozent. Für die Papiere von Snap ging es mehr 5,7 Prozent nach unten und die Aktien des Tinder-Mutterkonzerns Match verloren sogar 6,4 Prozent. Nicht verschont vom Abverkauf blieb auch der Börsen-Neuling Coinbase. Die Aktie verlor 4,6 Prozent auf 280 Dollar. Zwischenzeitlich war sie bis auf 275 Dollar gefallen und hatte damit den niedrigsten Stand seit dem Börsengang Mitte April erreicht.

Nasdaq Composite aber weiter nur 4 Prozent unter Rekordhoch

Im breiteren Kontext betrachtet relativiert sich der deutliche Tagesverlust: Der Nasdaq Composite ist auch nach dem Kursrückgang vom Vortag nur etwas mehr als 4 Prozent von seinem Rekordstand entfernt. Seit Jahresbeginn liegt er mit 5,8 Prozent klar im Plus. Geht man ein gesamtes Jahr zurück – also bis Mai 2020 – beläuft sich das Plus sogar auf 54 Prozent.

Für Aktien außerhalb der Tech-Branche ging es am Dienstag etwas weniger stark abwärts. Der hinsichtlich der Branchenaufteilung breiter aufgestellte S&P-500 verlor geringere 0,67 Prozent auf 4.164,66 Punkte. Der Index umfasst die 500 größten börsennotierten Unternehmen der USA. Neben Nasdaq-Aktien sind dies vor allem Titel, die an der New York Stock Exchange (NYSE) gelistet sind. Der nur 30 Werte umfassende Dow Jones hielt sich sogar geringfügig im grünen Bereich und stieg um 0,06 Prozent auf 34.133,03 Zähler. Er enthält nur fünf Nasdaq-Aktien.


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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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