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Kolumnist: Feingold-Research

Infineon, Dialog, Intel – Investment in die Zukunft




10.10.18 11:35
Feingold-Research

Big Data, Künstliche Intelligenz und selbstfahrende Autos – sind das alles Zeichen für den Beginn eines neuen digitalen Jahrhunderts? Wer heute schon auf diese Technologien setzt, ist der Gewinner der Zukunft. Doch wie bereits die Namen schon vermuten lassen, benötigen Big Data, Künstliche Intelligenz und Co eine große Menge an Daten, um zu funktionieren. Und hier kommen Unternehmen wie Infineon oder Dialog ins Spiel. Denn sie entwickeln die Hardware für die Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen. Anleger greifen für zweistellige Renditen und das Investment in die Zukunft zum Discounter HX0KTB und Capped Bonus DS64N7 auf Infineon oder zur Protect Multianleihe VA7JJ4, um auch Dialog und Intel dabei zu haben. 

Blicken wir nun auf den Beitrag der Vontobel-Experten und ihre Einschätzung zum Thema Trends der Zukunft:


Trendthemen, wie selbstfahrende Autos oder Algorithmen, die selbstständig Banküberfälle erkennen und die Polizei verständigen oder ein fehlerhaft hergestelltes Produkt automatisch aus der Produktion aussondern, verändern komplette Industrien. Vom Automobil – und Gesundheitssektor bis zur Finanzindustrie, vor keiner Branche macht die Entwicklung halt. Dies könnte eine Chance für ein Investment sein.


Künstliche Intelligenz und Big Data erhalten Einzug in alle Lebensbereiche

Börse_Banken_Frankfurt_1In vielen Bereichen, mit denen ein Mensch während seines Lebens in Berührung kommt, werden schon heute mächtige Algorithmen eingesetzt. Was Amazon mit seinem Algorithmus für Produktempfehlungen perfektioniert hat, erhält Einzug in viele weitere Lebensbereiche. Krankheiten können mit dem Einsatz von selbstlernenden Programmen eine genauere Diagnose stellen und schneller die richtige Behandlung einleiten. Das US-amerikanische MIT hat einen derartigen Algorithmus zu Hautkrebserkennung entwickelt. Auch die Technik der selbstfahrenden Autos ist ausschließlich mit dem Einsatz von innovativen Algorithmen möglich, damit das Auto Gegenstände aus seiner Umwelt korrekt erkennt und die richtigen Entscheidungen trifft.


Selbstfahrende Autos, Königsdisziplin für Algorithmen

Was haben alle oben beschriebenen Anwendungen gemeinsam? – Sie funktionieren nur wenn der Algorithmus unvorstellbare Datenmengen in kurzer Zeit analysiert und auf eine neue Problemstellung anwendet. Im Falle eines selbstfahrenden Autos, muss der Algorithmus innerhalb von Millisekunden unterscheiden können, ob der Gegenstand vor ihm ein Auto oder Kettcar ist. Um einen Gegenstand mit Sicherheit klassifizieren zu können, analysieren Algorithmen die Pixel unzähliger Fotos, die ein Auto oder Kettcar abbilden.


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Börse_DAX_SymbolDie steigende Anzahl und wachsende Komplexität solcher Programme machen es nötig, große Datenmengen speichern und schnell verarbeiten zu können. Davon könnten Unternehmen in der Halbleiterindustrie profitieren, die die Hardware entwickeln um Daten speichern und prozessieren zu können.


Attraktive Unternehmen aus dem Halbleitersektor

Infineon: Der deutsche Konzern beschäftigt ungefähr 37.500 Mitarbeiter weltweit und produziert eine Vielzahl von Chiplösungen. Im Jahr 2017 besetzt Infineon den 2. Platz im Bereich der Automobilelektronik. Seit 2013 konnte Infineon seinen Umsatz nahezu verdoppel.


NXP Semiconductors: Der niederländische Konzern mit rund 44.000 Mitarbeitern besetzt im Jahr 2017 den 1. Platz der Hersteller von Automobilelektronik, vor Infineon. NXP stellt Sicherheitslösungen für Bankkarten, Verkehrssysteme und Chips für Ausweise her.


Dialog Semiconductor: Das britisch-deutsche Unternehmen bietet Systemlösungen rund um die Themen Big Data und Internet of Things an. In den 4 Produktbereichen werden Produkte hergestellt, die von Bluetoothschnittstellen bis zu Hochleitungsbatterien für elektronische Mobilität und Smartphones reichen.


Intel: Die amerikanische Firma bietet Speicherchips, Prozessoren und Netzwerkhardware an, ohne die Methoden aus den Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Big Data Analyse und dem Cloud Computing nicht angewendet werden können.


Quelle: Vontobel, eigene Recherche



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