KI-ETFs - Investieren in Künstliche Intelligenz

Ein KI-ETF ist ein börsengehandelter Indexfonds, der gezielt in Unternehmen investiert, die im Bereich Künstliche Intelligenz tätig sind oder von deren Entwicklung wirtschaftlich profitieren. Dazu zählen unter anderem Software-Anbieter, Cloud-Plattformen, Halbleiterhersteller oder Datenanalyse-Spezialisten.

Thematische ETFs wie ein KI-ETF unterscheiden sich von klassischen Marktindizes dadurch, dass sie nicht den Gesamtmarkt abbilden, sondern einem klar definierten Investment-Thema folgen. Grundlage ist in der Regel ein spezieller Index, der Unternehmen nach bestimmten Kriterien auswählt – etwa nach Umsatzanteil im KI-Bereich oder nach technologischer Relevanz.

Dabei variiert die Ausrichtung je nach Anbieter deutlich. Manche KI-ETFs konzentrieren sich auf reine Technologieunternehmen, andere decken die gesamte Wertschöpfungskette ab – von Chip-Herstellern über Rechenzentrumsbetreiber bis hin zur Anwendungs-Software.^{1, 2}

Der Markt für KI-ETFs umfasst verschiedene Produkte mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Die folgenden Beispiele dienen ausschließlich der Einordnung verschiedener Indexansätze und stellen keine Anlageempfehlung dar. Die Zusammensetzung, Kostenstruktur und Gewichtung können sich ändern und sollten vor einer Investition anhand der aktuellen Produktunterlagen geprüft werden.

3.1 USA

Die Vereinigten Staaten gelten als globales Zentrum der KI-Entwicklung. Große Technologieunternehmen investieren massiv in Rechenzentren, Cloud-Infrastruktur und spezialisierte Chips. Nach Einschätzung des Handelsblatts tragen hohe Tech-Investitionen erheblich zum Wirtschaftswachstum bei, wobei insbesondere KI-Anwendungen als zentraler Treiber gelten.³

Viele KI-ETFs weisen daher eine deutliche US-Gewichtung auf. Hintergrund ist die Dominanz amerikanischer Konzerne in Bereichen wie Cloud-Computing, Halbleiter-Design und Plattform-Ökonomie.

3.2 Europa

Europa verfolgt einen anderen Ansatz. Hier stehen industrielle Anwendungen, Automatisierung sowie datenschutzkonforme KI-Lösungen im Vordergrund. Gleichzeitig spielt Regulierung eine größere Rolle. Die Integration von KI in bestehende Industrie- und Softwarelösungen – etwa im Maschinenbau oder in Unternehmenssoftware – prägt das europäische Profil.⁴

In KI-ETFs ist Europa im Vergleich zu den USA meist geringer gewichtet. Einzelne Unternehmen aus den Bereichen Halbleiter-Equipment oder industrielle Software finden sich jedoch regelmäßig in global ausgerichteten Fonds wieder.

3.3 China

China setzt stark auf staatliche Förderprogramme und eine strategische Verzahnung von Technologie und Industriepolitik. Große KI-Unternehmen, Anbieter autonomer Systeme und Cloud-Dienste treiben die Entwicklung voran.⁵

In vielen westlichen KI-ETFs ist China jedoch unterschiedlich stark vertreten. Dies hängt von den jeweiligen Indexregeln, geopolitischen Rahmenbedingungen und regulatorischen Anforderungen ab. Für Anleger kann dies die geografische Diversifikation beeinflussen – insbesondere im Hinblick auf politische Risiken und Marktzugang.

KI-Hardware:

• NVIDIA
• AMD
• Intel
• Qualcomm
• Cerebras
• Marvell
• Micron
• Broadcom
   

KI-Infrastruktur:

• Microsoft Azure AI
• Amazon Web Services (AWS) AI
• Google Cloud AI
• Oracle Cloud Infrastructure AI
• Telekom AI Foundation Services
• IBM Watsonx
   

KI-Software / KI-Anwendungen:

• SAP
• Oracle
• Salesforce
• C3.ai
• ServiceNow
• Palantir Technologies
• UiPath
• Adobe
• Celonis
   

KI-Lieferkette und ETF-Schwerpunkte:

Je nach ETF kann der Schwerpunkt stärker auf Infrastruktur (Chips), auf Software-Anwendungen oder auf eine breite Abdeckung der gesamten Wertschöpfungskette gelegt werden. Genau hier entstehen die wesentlichen Unterschiede zwischen einzelnen KI-ETFs.

Einige Fonds gehen dabei über klassische KI-Unternehmen hinaus und beziehen auch vorgelagerte Bereiche der KI-Lieferkette ein. Dazu zählen insbesondere Halbleiterhersteller, Anbieter von Rechenzentrums- und Cloud-Infrastruktur, Energieunternehmen sowie Produzenten strategischer Metalle, darunter Seltener Erden. Hintergrund ist, dass moderne KI-Anwendungen auf leistungsfähige Rechenzentren angewiesen sind, deren Betrieb spezialisierte Halbleiter, eine zuverlässige Energieversorgung sowie kritische Rohstoffe voraussetzt.

KI-ETFs verfolgen unterschiedliche Ansätze bei Indexkonstruktion, Gewichtung und Kostenstruktur. Für Anleger ist entscheidend zu verstehen, dass sich hinter dem gleichen Oberbegriff sehr verschiedene Produkte verbergen können.

5.1 Index-Methodik: Reine KI oder breiter Technologie-Fokus?

Einige ETFs konzentrieren sich gezielt auf Unternehmen, die einen wesentlichen Teil ihres Umsatzes mit KI-Technologien erzielen. Andere kombinieren KI mit angrenzenden Themen wie Big Data oder Cloud-Computing.

Das führt zu unterschiedlichen Risikoprofilen:

• Reine KI-Indizes sind stärker fokussiert, aber oft volatiler.
• Breiter gefasste Technologie-Indizes sind diversifizierter, enthalten jedoch teilweise Unternehmen mit nur indirektem KI-Bezug.

5.2 Gewichtung: Marktkapitalisierung oder alternative Modelle?

Viele KI-ETFs gewichten ihre Positionen nach Marktkapitalisierung. Das bedeutet: Große Konzerne nehmen automatisch einen höheren Anteil ein. Dadurch können einzelne Titel einen erheblichen Einfluss auf die Wertentwicklung haben.

Alternativ existieren:

• Gleichgewichtete Modelle, bei denen alle Unternehmen ähnlich stark gewichtet sind
• Regelbasierte Ansätze, die Obergrenzen für einzelne Positionen definieren

Die Gewichtungsmethode beeinflusst direkt die Konzentration im Portfolio und damit das Schwankungsrisiko.

Die Frage nach der Sinnhaftigkeit eines KI-ETFs lässt sich nicht pauschal beantworten. Entscheidend ist, ob Anleger die strukturellen Entwicklungen im Technologiesektor als langfristigen Trend einordnen und wie stark sie dieses Thema im Portfolio gewichten möchten.

6.1 Wachstumspotenzial von Künstlicher Intelligenz

Ein wesentlicher Treiber der KI-Entwicklung ist der Ausbau von Rechenzentren, Cloud-Infrastruktur und spezialisierten Halbleitern. Große Technologieunternehmen haben nach eigenen Angaben und öffentlichen Berichten ihre Investitionen in diese Bereiche deutlich ausgeweitet.¹⁰ Gleichzeitig wird KI zunehmend in Industrie, Unternehmenssoftware, Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen eingesetzt.¹¹ Nach Einschätzung verschiedener Marktanalysten kann diese Entwicklung langfristig Effizienzsteigerungen und Produktivitätsgewinne ermöglichen, die langfristig zu wirtschaftlichen Effizienzgewinnen beitragen könnten.^{10, 12}

6.2 Diversifizierter Zugang zum KI-Sektor

Ein KI-ETF kann gegenüber einer Investition in einzelne Unternehmen eine breitere Streuung innerhalb des KI-Themenfelds ermöglichen. Statt von der Entwicklung einzelner Unternehmen abhängig zu sein, investieren Anleger entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette – von Halbleiterherstellern über Cloud-Anbieter bis hin zu Softwareunternehmen. Ob ein KI-ETF sinnvoll ist, hängt letztlich von den individuellen Anlagezielen, der Risikobereitschaft und der gewünschten Gewichtung des KI-Sektors im Gesamtportfolio ab.

Auch wenn KI häufig als struktureller Wachstumstrend bezeichnet wird, sollten Anleger die spezifischen Risikofaktoren des Sektors berücksichtigen.

Bewertung und Zinsumfeld: Viele KI-nahe Unternehmen werden mit hohen Bewertungsmultiplikatoren gehandelt, da Investoren ein starkes zukünftiges Gewinnwachstum erwarten. Entsprechend sind diese Unternehmen besonders sensitiv gegenüber Veränderungen des Zinsumfelds. Steigende Kapitalmarktzinsen erhöhen den Diskontierungszins zukünftiger Cashflows und können dadurch die Bewertungen wachstumsorientierter Technologie- und KI-Unternehmen überproportional belasten.^{13, 14}

Konzentration und Branchenabhängigkeit: Viele KI-ETFs sind nach Marktkapitalisierung gewichtet und weisen daher hohe Anteile weniger großer Technologiekonzerne auf. Ein erheblicher Teil des Portfolios entfällt zudem häufig auf Halbleiterhersteller und deren Zulieferer. Da diese Branche konjunkturellen Investitionszyklen unterliegt, können Schwankungen zusätzlich verstärkt werden.^{6, 7, 15}

Regulatorische und geopolitische Risiken: KI-Technologien stehen zunehmend im Fokus politischer Regulierung. Hinzu kommen geopolitische Faktoren wie Handelskonflikte oder Exportbeschränkungen im Halbleiterbereich, die Lieferketten und Geschäftsentwicklungen beeinflussen können.¹¹

KI-ETFs ermöglichen einen strukturierten Zugang zu Unternehmen, die im Bereich Künstliche Intelligenz tätig sind. Statt auf einzelne Unternehmen zu setzen, bündeln sie unterschiedliche Akteure entlang der KI-Wertschöpfungskette – von Halbleiter-Herstellern über Cloud-Anbieter bis hin zu Software- und Anwendungs-Unternehmen.

Dabei unterscheiden sich die Produkte teils deutlich hinsichtlich Indexmethodik, regionaler Gewichtung und Kostenstruktur. Viele Fonds weisen eine starke US-Dominanz auf, da dort zahlreiche marktführende Unternehmen ansässig sind. Gleichzeitig bleibt das Investment thematisch fokussiert und damit schwankungsanfälliger als breit gestreute Weltindizes.

Ein KI-ETF wird von einigen Anlegern als thematische Beimischung innerhalb eines diversifizierten Portfolios genutzt. Entscheidend ist, die eigene Risikotragfähigkeit, die Gewichtung im Gesamtportfolio sowie die konkrete Ausgestaltung des jeweiligen ETFs sorgfältig zu prüfen.