Die Ergebnisbekanntgaben für das zweite Quartal rücken näher, und Anleger müssen die Wachstumserwartungen und Konzentrationsrisiken kritisch bewerten, wenn sie ein Engagement im Themenbereich Künstliche Intelligenz (KI) erwägen. In Anbetracht der noch immmer recht geringen Marktbreite im laufenden Jahr sind eine angemessene Diversifizierung und eine sorgfältige Prüfung der Bewertungen für den Aufbau eines ausgewogenen Portfolios in der KI-Branche unerlässlich.
Konzentrationsrisiken vermeiden
Ein Titel, der sich in der KI-Branche besonders hervorgetan hat, ist Nvidia: Seit der letzten Ergebnismeldung, in der das Unternehmen für das anstehende Quartal einen Umsatz von 11 Milliarden US-Dollar prognostiziert hatte, hat der Titel einen explosionsartigen Kursanstieg verzeichnet – mehr als 50 % über den Erwartungen der Analysten. Folglich schnellten die Bewertungskennzahlen wie das Kurs-Umsatz-Verhältnis in die Höhe. Wenn Nvidia vor sechs Monaten schon teuer erschien, ist es für wertorientierte Anleger jetzt noch schwieriger, einen Kauf zu rechtfertigen.
Wenn man jedoch stark auf Nvidia als KI-Engagement setzt, können Konzentrationsrisiken auftreten. Viele Anleger, die am Megatrend KI partizipieren wollen, wählen einen breit angelegten Tech-Ansatz. Manche gehen davon aus, dass eine Allokation in den NASDAQ 100 oder den MSCI Information Technology-Sektor für die Abdeckung des Themas KI ausreicht. Das hat zur Folge, dass Megacap-Tech-Firmen einen erheblichen Prozentsatz ihrer Portfolios ausmachen. Dieser konzentrierte, teure Ansatz eignet sich möglicherweise nicht für Anleger, die ihr Risiko mindern und ihre Anlagen streuen möchten und gleichzeitig ein Engagement im Thema KI anstreben. Zum Glück gibt es andere Möglichkeiten, sich in dieser spannenden Technologie zu engagieren.
Quelle: WisdomTree, FactSet, Stand: 30.06.2023.
Die historische Wertentwicklung ist kein Hinweis auf die künftige Wertentwicklung, und Anlagen können im Wert sinken.
Andere KI-Exposures in Betracht ziehen
Unternehmen wie MongoDB und Elastic erstellen Vektorsuchdatenbanken, die eine effizientere Abfrage großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT von OpenAI ermöglichen und für Inferenzen verwendet werden können. Diese Innovationen unterstützen verschiedene Anwendungsfälle, wie beispielsweise Ähnlichkeitssuche, Empfehlungsmaschinen, Frage- und Antwortsysteme, dynamische Personalisierung und Langzeitspeicher für Sprachmodelle. Damit können Unternehmen ihre eigenen Daten mit LLMs nutzen, um ihre Effizienz zu steigern.
Unternehmen wie Autodesk mit seiner Software für computergestütztes Design können Algorithmen des generativen Lernens zur Steigerung der Designeffizienz einsetzen – sie generieren potenzielle Lösungen, die auf die Eingabeparameter des Nutzers abgestimmt sind. Damit können Nutzer ihre kreativen Fähigkeiten erweitern und KI-generierte Ergebnisse nutzen, um den Prozess von der Ideenfindung bis zum fertigen Produkt zu optimieren.
WisdomTree hat in Zusammenarbeit mit der NASDAQ und der Consumer Technology Association (CTA) einen maßgeschneiderten Index entwickelt, der KI-orientierte Unternehmen ermittelt und in drei Kategorien einteilt: Enabler – die „Ermöglicher“, Enhancer – die „Erweiterer“ und Engager – die „Einsetzer“ von KI. Durch strategische Allokationen zwischen diesen Gruppen können Anleger viele verschiedene Aspekte des Themas KI erschließen und gleichzeitig ein reines KI-Engagement eingehen. Über ein Engagement beispielsweise in KI-Computing-Chips in der Gruppe der Enabler, in generativen KI-Lösungen in der Kategorie der Engager sowie in der innovativen Forschung von Unternehmen in der Gruppe der Enhancer wird ein umfassenderes Exposure in der Breite des Themas KI ermöglicht.
Wachstum und Bewertungen im Auge behalten
Wenn man sich an wachstumsstarken Unternehmen beteiligen will, ist die Bewertung oft mit einem hohen Preis verbunden. Der beträchtliche Kursanstieg bei den großen Technologiewerten zu Beginn des Jahres hat die Bewertungen in die Höhe getrieben und die Konzentration in einigen breiten Marktkörben verstärkt. Durch den robusten Anlageprozess des NASDAQ CTA Artificial Intelligence Index nutzt die Strategie die KI-Expertise der CTA, um Pure-Play-KI-Unternehmen mit großem Potenzial zu identifizieren. Aus fundamentaler Sicht führt dies zu einer Mischung aus starkem zukunftsorientiertem und vergangenem Wachstum mit angemessenen Bewertungsstatistiken wie dem Kurs-Umsatz-Verhältnis und ist ein Beispiel für eine Strategie, die diversifizierter sein kann als die traditionelle Sichtweise von KI.
Wachstums- und Bewertungskennzahlen
Quelle: WisdomTree, FactSet. Kurs-Umsatz-Verhältnis und Umsatzwachstum laut Konsensschätzungen im Q2/2023, Stand: 30.06.2023.
Die historische Wertentwicklung ist kein Hinweis auf die künftige Wertentwicklung, und Anlagen können im Wert sinken.
Wenn man die Dinge bei Wachstumstiteln weiter aufschlüsselt, wird deutlich, dass die KI-Branche nach wie vor von Umsatz- und Gewinnschwankungen geprägt ist, wie das Beispiel Nvidia zeigt. Wenn ein großes Unternehmen wie Nvidia ein Umsatzwachstum von 50 % prognostiziert, ist die Marktreaktion beträchtlich. Die Auswirkungen einer einzelnen Aktie können sich im gesamten Portfolio bemerkbar machen – sowohl in Bezug auf die Allokation als auch auf aggregierte Statistiken wie Wachstumsraten. Im jetzigen Moment kann der Kursanstieg für den Inhaber der Aktie großartig sein. Wenn sich jedoch die Bewertungen versteilern und ein weiteres Quartal bevorsteht, könnten Anleger die Auswirkungen antizipieren, die die nächste Gewinnbekanntgabe mit sich bringen könnte, und zur Risikosenkung eine Verkleinerung der Allokation in Betracht ziehen.
Quelle: WisdomTree, FactSet, Stand: 30.06.2023.
Die historische Wertentwicklung ist kein Hinweis auf die künftige Wertentwicklung, und Anlagen können im Wert sinken.
Quelle: WisdomTree, FactSet, Stand: 30.06.2023.
Die historische Wertentwicklung ist kein Hinweis auf die künftige Wertentwicklung, und Anlagen können im Wert sinken.
Wie oben zu sehen ist, ist das Wachstumsprofil des NASDAQ CTA Artificial Intelligence Index viel breiter gefächert als das von stärker konzentrierten Alternativen. Alternativen mit einer hohen Gewichtung von Megacap-Technologietiteln weisen zwar passable Zahlen auf, sind aber viel stärker von diesen hohen Allokationen abhängig. Das Gleiche gilt für ihr Rendite- und Volatilitätsprofil.
Anlagen in künstliche Intelligenz erfordern ein ausgewogenes Portfolio, bei dem einer Diversifizierung im gesamten KI-Ökosystem Vorrang eingeräumt wird. Durch eine Diversifizierung über verschiedene KI-Kategorien hinweg und eine Strategie, die den Schwerpunkt auf Anwendungsfälle sowie Wachstums- und Bewertungserwägungen legt, könnten Anleger das Konzentrationsrisiko mindern und gleichzeitig ein Engagement in künstlicher Intelligenz in einem Portfolio eingehen.
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