... von Infrastruktursoftware zu begünstigen.
Die niedrigen Kosten für Training und Inferenz des neuen Modells könnten eine neue Welle von KI-Adoption auslösen, indem sie die Wirtschaftlichkeit von KI-Projekten verbessern und damit eine breitere Nutzung ermöglichen.
Steigende Nachfrage durch niedrigere Kosten:
DeepSeek’s Modell bietet hervorragende Inferenzleistung zu disruptiv niedrigen Kosten, was voraussichtlich die Nachfrage nach KI-Lösungen erhöhen wird.
Bernstein verweist auf frühere Beispiele, wie das 4o-mini-Modell von OpenAI, das günstigere Preise bei gleichzeitig höherer Qualität versprach und die Nutzung um 50 % innerhalb eines Quartals steigerte. Solche Effekte könnten auch durch DeepSeek wieder eintreten.
Gewinner auf der Software-Infrastrukturebene:
Trotz geringerer Rechenintensität führt höhere Nachfrage zu Chancen für Softwareanbieter, die die Infrastruktur für KI-Projekte bereitstellen. Dazu gehören Bereiche wie:
Dateninfrastruktur (z. B. Confluent $CFLT (-5,18 %) )
Identitätsmanagement (z. B. Okta $OKTA (-0,07 %) )
Observability-Tools (z. B. Datadog $DDOG (-2,57 %) )
Kommunikationstechnologie (z. B. Twilio $TWLO (-3,81 %) )
Browser-Integration und Delivery (z. B. Cloudflare $NET (-4,16 %) )
Auch Plattformen für Service-Desk-KI-Projekte (z. B. ServiceNow $NOW (-3,52 %) ) könnten profitieren, insbesondere wenn sie ein verbrauchsabhängiges Preismodell einführen, das die Inferenzkosten deckt.