F\u00fcr Anleger im Technologiebereich ist es verlockend, sich auf die erstaunlichen Renditen der Top-Performer zu fokussieren und dabei all die anderen Unternehmen zu vergessen, die sich als Entt\u00e4uschung erwiesen haben.<\/p>\n
Technologieunternehmen, die echtes Potenzial haben und sich in einem fr\u00fchen Stadium ihres Lebenszyklus befinden, bieten die Chance auf starke Renditen \u2013 doch sie sind nicht einfach zu finden. Es gibt aber auch andere M\u00f6glichkeiten, vom Wachstum im Technologiesektor zu profitieren, die tendenziell weniger volatil und besser vorhersehbar sind.<\/p>\n
Eine bew\u00e4hrte Option besteht in der sogenannten Pick-and-Shovel-Strategie. Sie umgeht die Titel, die am Markt die gr\u00f6\u00dfte Aufmerksamkeit auf sich ziehen, und konzentriert sich stattdessen auf die Zulieferer \u2013 also jene Unternehmen, die die Voraussetzungen f\u00fcr einen Wandel schaffen, statt ihn selbst aktiv herbeizuf\u00fchren. Der Name dieser Anlagestrategie geht auf den Goldrausch der 1840er<\/sup> und 1850er Jahre in Kalifornien zur\u00fcck: Es hei\u00dft n\u00e4mlich, dass nicht die Goldgr\u00e4ber selbst damals den gr\u00f6\u00dften Reichtum anh\u00e4uften, sondern die Ausr\u00fcster, die sie mit dem erforderlichen Werkzeug versorgten.<\/p>\n Auch wenn diese Behauptung unbelegt ist, hat sich die Pick-and-Shovel-Strategie bei Innovationszyklen im Technologiesektor bisher relativ gut bew\u00e4hrt. So sind es vor allem Unternehmen wie Apple, Microsoft und Alphabet, die sich in den Zeiten des Internetbooms langfristig behauptet und ihre Ertragsst\u00e4rke unter Beweis gestellt haben \u2013 also Anbieter von Cloud-Netzwerken, Software, mobilen Ger\u00e4ten oder Internetbrowsern.<\/p>\n Es waren Unternehmen wie Apple, Microsoft und Alphabet, die sich in den Zeiten des Internetbooms langfristig behauptet haben \u2013 also Anbieter von Cloud-Netzwerken, Software, mobilen Ger\u00e4ten oder Internetbrowsern.<\/p><\/blockquote>\n Auf der Seite der \u201eGoldgr\u00e4ber\u201c ist die Bilanz durchwachsener. Es gab durchaus Erfolgsgeschichten wie z.B. Amazon und Meta, das Unternehmen hinter Facebook und Instagram. Viel gr\u00f6\u00dfer war aber die Zahl der Entt\u00e4uschungen, darunter aufsehenerregende Pleiten wie pets.com, eToys.com und garden.com. Diese Unternehmen erkannten zwar fr\u00fchzeitig das Potenzial des Internets, scheiterten aber an einem noch nicht ausgereiften Markt oder hatten zu hohe Ausgaben, keine ausreichend pr\u00e4zise Ausrichtung oder eine schlechte Unternehmensf\u00fchrung.<\/p>\n Es gibt plausible Gr\u00fcnde f\u00fcr den Erfolg der Pick-and-Shovel-Strategie. Bei gro\u00dfen technologischen Durchbr\u00fcchen wie dem Internet oder der k\u00fcnstlichen Intelligenz dauert es seine Zeit, bis Anwendungsf\u00e4lle aufkommen. So wurde das Potenzial des Internets etwa erst mit der Einf\u00fchrung des Smartphones voll erschlossen. Fr\u00fchzeitige Investitionen in konkrete Anwendungsf\u00e4lle sind daher zwangsl\u00e4ufig spekulativer, auch wenn die langfristige Rendite unter Umst\u00e4nden h\u00f6her sein kann.<\/p>\n Wird sich ein solcher Ansatz im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz \u2013 dem neuesten \u201eGoldrausch\u201c \u2013 f\u00fcr die Anleger auszahlen? Einige Analysten spekulieren, dass die wirtschaftliche Produktivit\u00e4t dank KI auf ein ganz neues Niveau ansteigen k\u00f6nnte. Laut Goldman Sachs Research k\u00f6nnte KI das globale BIP um 7% (bzw. nach derzeitigem Stand um fast 7 Billionen US-Dollar) in die H\u00f6he treiben und das Produktivit\u00e4tswachstum \u00fcber einen Zeitraum von zehn Jahren um 1,5 Prozentpunkte steigern.<\/p>\n Es gibt viele m\u00f6gliche Einsatzfelder f\u00fcr KI. Schon heute wird sie unter anderem in der medizinischen Diagnostik, in der Bestandsverwaltung, in Verbindung mit Lieferketten und zur Verbesserung der landwirtschaftlichen Effizienz eingesetzt. Hinzu kommen viele weitere Einsatzm\u00f6glichkeiten, die noch auszuloten sind, z.B. im verarbeitenden Gewerbe, im Finanzsektor, in der Unterhaltungsbranche und im Einzelhandel. Der zunehmende Einsatz von KI wird h\u00f6chstwahrscheinlich bedeutende und weitreichende Folgen haben \u2013 aber noch ist unklar, welche Bereiche das gr\u00f6\u00dfte Ertragspotenzial bieten k\u00f6nnten. Bislang gibt es noch keine \u201eKillerapplikation\u201c, die mithilfe von KI irgendetwas mit echtem Mehrwert und starkem Potenzial zu schaffen verspricht und von der sich Anleger eine au\u00dfergew\u00f6hnliche Rendite erhoffen k\u00f6nnten.<\/p>\n Vor diesem Hintergrund haben sich Zulieferer definitiv als richtige Wahl f\u00fcr Anleger erwiesen. An erster Stelle stehen dabei die Halbleiterhersteller TSMC, Samsung und Nvidia, die jene hochkomplexen und f\u00fcr den Betrieb von KI unverzichtbaren Chips entwickeln. Auch wenn ausdr\u00fccklich betont werden muss, dass die Wertentwicklung in der Vergangenheit keinen Hinweis auf zuk\u00fcnftige Ergebnisse darstellt, sei dennoch darauf hingewiesen, dass Nvidia im ersten Quartal 2024 einen Umsatzanstieg von 262% gegen\u00fcber dem Vorjahresquartal vorweisen konnte. Ein weiterer Vertreter dieses Sektors ist ASML, ein Hersteller von Maschinen zur Fertigung von Halbleitern. All diese Zulieferer haben von einer enormen Nachfrage im Bereich der KI-Infrastruktur profitiert, ausgehend von Unternehmen, die nicht von der Konkurrenz abgeh\u00e4ngt werden wollen.<\/p>\n Profitiert haben auch Cloud-Computing-Anbieter: KI basiert schlie\u00dflich auf Daten, und Cloud-Computing-Anbieter liefern die Technik zur Erhebung und Analyse dieser Daten. Die Unternehmen in diesem Bereich haben Milliarden investiert, um sicherzustellen, dass sie im Hinblick auf KI wettbewerbsf\u00e4hig sind. Laut einer Prognose von Goldman Sachs k\u00f6nnten die f\u00fchrenden IT-Konzerne, darunter Microsoft, Alphabet, Meta und Amazon, in den kommenden Jahren bis zu 1\u00a0Billion\u00a0US-Dollar f\u00fcr KI-Investitionen ausgeben.<\/p>\n Das Problem f\u00fcr die Anleger besteht darin, dass der Markt diese Entwicklungen schon in vollem Umfang erkannt hat. Im Jahr 2023 entfielen mehr als die H\u00e4lfte aller Gewinne am US-Aktienmarkt auf die \u201eGlorreichen Sieben\u201c (Amazon, Apple, Alphabet, Meta, Microsoft, Tesla und Nvidia). Ihre kombinierte Rendite in diesem Jahr war mit 75,7% nahezu dreimal so hoch wie die Gesamtrendite des S&P 500 von 24,2%.<\/p>\n Sie machen zudem einen immer gr\u00f6\u00dferen Anteil der US-B\u00f6rsenindizes aus. Die zehn gr\u00f6\u00dften Unternehmen des S&P 500 hatten Ende 2023 laut Morgan Stanley einen Anteil von 27% an der Gesamtkapitalisierung des Index. Der betreffende Anteil war demnach beinahe doppelt so hoch wie ein Jahrzehnt zuvor, als er noch bei 14% lag.<\/p>\n Zulieferer erwiesen sich in fr\u00fcheren Zyklen als stabile Werte mit einer vergleichsweise weniger aufregenden Kursentwicklung. Dieses Mal ziehen sie am Markt jedoch viel Aufmerksamkeit auf sich und treffen auf gro\u00dfes Interesse.<\/p><\/blockquote>\n Das mag wie ein gutes Argument f\u00fcr die Pick-and-Shovel-Strategie wirken. Zugleich ergibt sich daraus aber auch das Risiko, dass sie dieses Mal nicht so gut funktionieren wird. Zulieferer erwiesen sich in fr\u00fcheren Zyklen als stabile Werte mit einer vergleichsweise weniger aufregenden Kursentwicklung. Dieses Mal ziehen sie am Markt jedoch viel Aufmerksamkeit auf sich und treffen auf gro\u00dfes Interesse. Sie m\u00f6gen zwar weiterhin starke Unternehmen mit vielversprechenden Wachstumsperspektiven sein, doch inzwischen spiegelt ihr Aktienkurs m\u00f6glicherweise ihren tats\u00e4chlichen Wert wider.<\/p>\n Anleger stehen also vor der Frage, ob sie auf Zulieferer setzen wollen, die zwar eine klare Nachfrage bedienen, deren Aktien jedoch relativ hoch bewertet erscheinen, oder ob sie versuchen wollen, die wichtigsten Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr KI auszumachen und auf die Unternehmen zu setzen, die voraussichtlich von ihnen profitieren werden. Letzteres ist zwangsl\u00e4ufig ein eher spekulativer Ansatz, aber er verspricht hohe Renditen f\u00fcr Anleger, die die richtigen Titel w\u00e4hlen.<\/p>\n In j\u00fcngster Zeit entwickeln mehr und mehr Fondsmanager ein gezieltes Interesse an Unternehmen mit gro\u00dfen und komplexen Datensammlungen, aus denen KI wirklich differenzierte und bahnbrechende Erkenntnisse gewinnen k\u00f6nnte. Dazu z\u00e4hlen etwa Unternehmen mit einer umfangreichen Sammlung von juristischen Daten oder Forschungsergebnissen, die m\u00f6glicherweise letztendlich am meisten von der n\u00e4chsten KI-Welle profitieren werden.<\/p>\nHohe Erwartungen \u2013 gro\u00dfe Entt\u00e4uschungen<\/h2>\n
Chancen im Bereich der KI-Infrastruktur<\/h2>\n
Das Dilemma der Anleger<\/h2>\n