Nachdem die Einführung des neuesten künstlichen Modells von DeepSeek Schockwellen durch die weltweiten Aktienmärkte ausgelöst hatte, wiesen börsengehandelte Fonds (ETFs), die auf Aktien der künstlichen Intelligenz ausgerichtet sind, erhebliche Unterschiede in der Wertentwicklung auf.
Dies unterstreicht, wie wichtig es für Anleger ist, die Strategie eines thematischen Fonds zu verstehen.
Vielen Anlegern mag es nicht bewusst sein, wenn sie zum ersten Mal investieren - aber Fonds, die nominell dasselbe Thema verfolgen, können sehr unterschiedlich abschneiden. In diesem Fall hat der technologische Fortschritt einige Teile der KI-Wertschöpfungskette bestraft und andere belohnt. Dies ist nur eine von vielen Wendungen bei der Kommerzialisierung einer Technologie, die die Welt verändern könnte.
Wie wird sich DeepSeek auf thematische KI-Fonds auswirken?
Das plötzliche Auftauchen von DeepSeek verdeutlicht, dass langfristige Investoren im Bereich der künstlichen Intelligenz gut daran tun, eine Anlagestrategie zu verfolgen, die flexibel genug ist, um zukünftige Entwicklungen zu erfassen.
Bislang galt, dass die leistungsfähigsten KI-Modelle von riesigen Datensätzen und immenser Rechenleistung abhängig sind. Dies begünstigte den kommerziellen Maßstab und kam Hardware-Giganten wie Nvidia NVDA zugute. Die Innovationen von DeepSeek haben diese Annahme jedoch auf den Kopf gestellt und zu einem Rückgang der Bewertungen einiger der größten Unternehmen der Welt geführt. Allein an einem Tag verlor ein Nvidia-ETF 51 %.
Insbesondere zeigen die neuen Modelle des Start-ups, wie Effizienzsteigerungen bei der KI-Entwicklung die Abhängigkeit von Brute-Force-Rechnern verringern und damit den Rechenaufwand und die damit verbundenen Kosten deutlich senken können. Dieser Durchbruch hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Branche.
Fonds mit Fokus auf KI-Hardware fielen am stärksten
Jeder thematische Fonds definiert und verfolgt sein Thema anders, was zu großen Performance-Unterschieden führen kann.
Zu den Fonds, die in der Woche ab dem 27. Januar am schlechtesten abschnitten, gehörten Franklin Intelligent Machines und Invesco Artificial Intelligence Enablers ETF, die um 5 % bzw. 4,7 % nachgaben. Der Morningstar Global Artificial Intelligence & Big Data Consensus Index, der die aggregierten Positionen von Fondsmanagern, die das Thema verfolgen, annähernd abbildet, verlor unterdessen 2,2 %.
Diese Fonds hatten ein hohes Engagement (41,6 % bzw. 33,9 %) in Unternehmen der KI-Hardware-Industrie - diese Gruppierung umfasst nach der Morningstar-Definition Unternehmen aus den Bereichen Kommunikationsausrüstung, Computer-Hardware, Halbleiterausrüstung & Materialien und Halbleiter. Zu den Fonds gehören große Unternehmen wie Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation 2330; Advanced Micro Divices AMD; Intel INTC; und Nvidia NVDA. Allein die letztgenannte Aktie verlor 19,1 % ihres Wertes und belastete die Fondsperformance erheblich.
ETFs mit Fokus auf Software- und KI-Anwendungen schnitten besser ab
Zu den Fonds mit der besten Performance im Bereich Künstliche Intelligenz & Big Data gehörten in der Woche ab dem 27. Januar der Bellevue AI Health und der L&G Artificial Intelligence ETF, die eine Rendite von 4,1 % bzw. 3,3 % erzielten und damit den Morningstar Global Artificial Intelligence & Big Data Consensus Index übertrafen.
Der in Frankreich domizilierte Bellevue AI Health Fund sticht als Ausreißer hervor. Er konzentriert sich auf Unternehmen, die KI im Gesundheitssektor einsetzen, und nicht auf solche, die KI-Modelle entwickeln oder unterstützen.
Zu den größten Beteiligungen gehören bekannte Namen aus dem Gesundheitswesen wie Eli Lilly & Co. LLY, deren Aktien in dieser Woche um 5,8 % stiegen. Durch sein minimales Engagement in traditionellen KI-Aktien konnte der Fonds den DeepSeek-Rückgang vermeiden, was zu seiner starken Performance beitrug. Dies mag zwar darauf zurückzuführen sein, dass seine Bestände weniger von den allgemeinen KI-Entwicklungen betroffen sind, doch sein Erfolg unterstreicht auch einen wichtigen Trend: Da KI-Fortschritte die Kosten senken, könnten die größten Nutznießer die Branchen sein, die KI am effektivsten anwenden, und nicht diejenigen, die sie entwickeln.
Derweil profitierte der L&G Artificial Intelligence ETF von seiner modifizierten Gewichtungsstrategie, die das Engagement in einzelnen Aktien auf maximal 3 % begrenzt. Dieser Ansatz trug dazu bei, den Fonds vor den stärksten Verlusten bei KI-Hardware-Aktien zu bewahren.
Hinzu kommt seine übergewichtete Position in Softwareunternehmen, die von den sinkenden Kosten der KI profitieren werden. Diese Gruppierung umfasst Unternehmen aus den Branchen Software-Infrastruktur, Software-Anwendungen und Internet-Einzelhandel.
Ein hervorragender Performer war Elastic NV ESTC, ein in den Niederlanden ansässiges Datenanalyseunternehmen, das im Wochenverlauf um 8,2 % zulegte. Elastic NV ist auf KI-gesteuerte Big-Data-Analysen spezialisiert und dürfte von effizienteren und kostengünstigeren KI-Technologien profitieren.
KI-ETFs verzeichnen Zuflüsse trotz Abverkauf
Trotz eines breiten Ausverkaufs bei hochkarätigen KI-Aktien verzeichneten die in Europa domizilierten Artificial Intelligence & Big Data-Fonds, die in Aktien investieren, von denen erwartet wird, dass sie von KI-Fortschritten profitieren, in der Woche ab dem 27. Januar Nettozuflüsse von 116 Mio. EUR. Diese Widerstandsfähigkeit unterstreicht ihre Rolle als taktische Anlageinstrumente. Vor allem der Xtrackers AI & Big Data ETF verzeichnete während der gesamten Woche stetige Zuflüsse, was das anhaltende Vertrauen der Anleger in das langfristige Potenzial des Sektors widerspiegelt.
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