LONDON (IT BOLTWISE) – Die KI-Story wechselt gerade vom Modellboom in die Infrastrukturphase: Rechenzentren, Chips und Netzwerke ziehen die Kapitalflüsse an, während gleichzeitig der Börsengang von KI-Modellbauern wie Anthropic die Bewertungsdebatte anheizt. Für Privatanleger bleibt der Direktzugang zu frühen Beteiligungen oft versperrt, ETFs öffnen jedoch einen breiten, regelbasierten Weg. Der Artikel ordnet ein, wie drei komplementäre ETF-Ansätze unterschiedliche Teile des KI-Ökosystems abdecken. Gleichzeitig werden Risiken rund um Liquidität, Sektorabhängigkeit und Daten-/Regulatorik eingeordnet.
Der KI-Boom ist nicht einfach nur eine Wette auf bessere Modelle, sondern zunehmend eine Wette auf mehr Rechenleistung – und genau dort setzt sich die Kapitallogik gerade fest. Branchenberichte zeigen, dass Nordamerika mit mehr als 32 Prozent den größten Anteil am KI-Rechenzentrumsmarkt hält und die Nachfrage bis 2030 im Schnitt um rund 10 Prozent pro Jahr wachsen soll. Die Folge: Geld wandert zuerst in die „physische“ Wertschöpfung – von Chipherstellern über Ausrüster bis hin zu Netzwerktechnik. Damit verschiebt sich der Fokus vieler Anleger weg von einzelnen Anwendungen hin zu Skalierungskapazitäten, die für jede neue Modellgeneration gebraucht werden.
Technisch lässt sich der Kreislauf relativ klar nachzeichnen: Mehr Rechenzentren bedeuten mehr nutzbare Rechenkapazität; mehr Kapazität ermöglicht leistungsfähigere Modelle; und leistungsfähigere Modelle treiben wiederum die Nachfrage nach Training und Inferenz. Deshalb ist die Rolle von Plattformanbietern und Hardware-Ökosystemen so zentral. NVIDIA wird in diesem Kontext häufig als Symbolfigur genannt – weniger wegen einzelner Chips, sondern weil der Konzern zunehmend komplette KI-Infrastrukturen liefert und damit direkt in den Investitionszyklus der Hyperscaler eingebunden ist. Für Anleger heißt das: Die Renditechancen entstehen nicht nur im Modell, sondern auch im Supply-Chain-Takt, der die Auslastung von Rechenzentren steuert.
Marktseitig liefert die nächste Ebene zusätzlichen Zündstoff: geplante Börsengänge von KI-Modellbauern. Anthropic, bekannt als Betreiber des KI-Assistenten Claude, hat seine Börsenpläne jüngst offiziell gemacht und wird zuletzt von privaten Investoren mit knapp 1 Bio. US-Dollar bewertet. Auch OpenAI arbeitet an einer Notierung. Strategisch ist das mehr als eine Randnotiz, denn wer den ersten großen „KI-Pure-Play“ am öffentlichen Markt definiert, setzt häufig Bewertungsanker, an denen sich spätere Emissionen und Sekundärdiskussionen orientieren. Wie ein ETF-Analyst sinngemäß formuliert, „verschiebt ein IPO-Rhythmus die Erwartungshaltung vom Wachstum der Technologie hin zum Wachstum der Kapitalbasis“ – und genau das verändert die Risikoprämie.
Für die Praxis entsteht daraus ein zweigeteilter Entscheidungsprozess: Erstens, wie stark man in der Infrastrukturphase investiert, zweitens, wie man die Bewertungs- und Liquiditätsrisiken neuer KI-Titel über Fonds abfedert. Direktinvestments in einzelne Plattform- oder Modellunternehmen bleiben bis zum IPO meist geschlossen oder teuer, während ETFs zumindest die Zugangshürde senken. Ein häufig genanntes Muster ist die Kombination aus einem breiter diversifizierten KI-Exponierungsfonds, einem klaren Infrastrukturfokus sowie einem thematischen Baustein, der Industrieanwendungen adressiert. So kann man den „Next-Phase“-Charakter der KI-Welle mit einem Portfolio-Design abbilden, das nicht nur auf ein Segment setzt.
Ein Beispiel für einen solchen breiten KI-Ansatz ist der L&G Artificial Intelligence UCITS ETF, der Unternehmen abdeckt, die einen messbaren Teil ihres Geschäfts mit KI erwirtschaften. Laut den bereitgestellten Fondsdaten läuft der Fonds auf physischer Replikation und thesauriert Erträge; die TER wird mit 0,49 Prozent angegeben. Der Fonds wurde 2019 aufgelegt und zählt mit einem Volumen von rund 1.697 Mio. Euro zu den größeren seiner Kategorie. Das Portfolio umfasst 53 Positionen, wobei die Top-Position (Nebius Group) lediglich 2,7 Prozent erreicht; die 1-Jahres-Performance wird mit 63 Prozent angegeben. In der technischen Logik entspricht das einer Diversifikation auf mehrere KI-Wertschöpfungsstufen, ohne die Infrastruktur-These komplett aufzugeben.
Der zweite Baustein zielt gezielter auf die Infrastruktur. Hier wird häufig der iShares AI Infrastructure UCITS ETF USD (Acc) genannt. Mit einem Fondsvolumen von etwa 842 Mio. Euro und einer 1-Jahres-Performance von über 100 Prozent gilt er als stärkerer Hebel auf die Phase „Rechenleistung“. Das Portfolio umfasst 45 Positionen und liegt zu 88 Prozent im Technologiesektor; die geografische Ausrichtung zeigt mit 82 Prozent eine klare Dominanz der USA, ergänzt durch Taiwan und die Niederlande. Die TER wird mit 0,35 Prozent beziffert. Vergleichend betrachtet ist dieser ETF ein engeres Wetten-auf-Infrastruktur-Profil als der breitere KI-Fonds, während die geringere Diversifikation das Chance/Risiko-Verhältnis spürbarer macht.
Als dritter Baustein erweitert der Global X Robotics & Artificial Intelligence UCITS ETF die Story um industrielle KI-Use-Cases. Die Argumentation dahinter: KI wird nicht nur trainiert, sondern zunehmend in Produktion, Logistik und Medizintechnik operationalisiert, was zusätzliche Budgets für Sensorik, Automatisierung und Robotik-Komponenten auslöst. Die Sektoraufteilung wird mit 39 Prozent Industrieunternehmen, 33 Prozent Technologiewerten und 11 Prozent aus dem Gesundheitswesen beschrieben. Als Schwergewichte werden unter anderem ABB, Intuitive Surgical und NVIDIA genannt, jeweils mit rund acht Prozent Anteil. Das Fondsvolumen liegt bei etwa 124 Mio. Euro, die TER bei 0,50 Prozent. In der Kombination entsteht so eine Brücke zwischen Infrastrukturinvestments und der späteren Wertschöpfung an der „Edge“.
Regulatorisch und risikoseitig sollten Anleger trotzdem nicht nur auf Performance-Storylines schauen. Börsennotierungen und Bewertungsniveaus können bei KI-Titeln stark schwanken, was sich indirekt auch auf ETF-Kurven auswirkt, insbesondere wenn einzelne Emittenten für die Indexgewichtung oder Liquidität relevant werden. Hinzu kommt: Je stärker ein Portfolio auf wenige Regionen oder Technologiesektoren fokussiert ist, desto höher wird die Korrelation mit geopolitischen und makroökonomischen Entwicklungen. Aus Security- und Privacy-Sicht ist außerdem wichtig, dass KI-Dienstleister zunehmend mit sensiblen Unternehmens- und Nutzungsdaten umgehen; dafür spielen Datenschutzanforderungen und robuste Architektur-Standards eine Rolle, die Investoren eher über Technologiereife als über Marketing erkennen sollten.
Für die Zukunft deutet die verfügbare Logik darauf hin, dass der Boom in der Infrastruktur zwar reift, aber noch nicht zwangsläufig ausläuft. Der entscheidende Hebel ist die Investitionsbereitschaft der Hyperscaler und die Skalierung der Rechenzentren – also genau der Bereich, der in den vorgestellten ETF-Ansätzen wiederkehrt. Gleichzeitig wird der IPO-Takt von Unternehmen wie Anthropic und OpenAI die Bewertungsdiskussion wahrscheinlicher in eine kapitalintensivere Phase lenken, in der öffentliche Märkte stärker auf Umsatzqualität, Cashflow und Capex-Zyklen achten. Anlegern eröffnen ETFs dabei eine pragmatische Umsetzungsform: Sie nehmen am Gesamtökosystem teil, ohne die „Timing“-Fehlerquote einzelner Einstiegszeitpunkte zu erhöhen.
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