Künstliche Intelligenz (KI) dominiert die Schlagzeilen mit ChatGPT, Bard und Nvidia, das die 1-Billionen-Dollar-Marke durchbrochen hat. Doch Anleger sollten auch prüfen, ob die verfügbaren ETFs das Thema gut abbilden.
Die Deutsche Bank fasste kürzlich zusammen: „KI ist ein Erfolg über Nacht, der sich über viele Jahre entwickelt hat.“
Zwischen 2012 und Ende 2022 wurden mehr als 175.000 KI-bezogene Patente angemeldet. Erst kürzlich rückte das Thema mit solcher Intensität in den Fokus.
Erwähnungen der Technologie in US-Unternehmensdokumenten stiegen von 135.000 im Jahr 2020 auf 715.000 im vergangenen Jahr. Laut Bloomberg-Daten explodierte die Medienberichterstattung über KI in den ersten fünf Monaten 2023 um das Fünffache.
Die Bewertungen der Gewinner im KI-Bereich könnten laut Langzeitinvestoren in den letzten Monatenetwas hoch erscheinen.
Andrew Limberis, Investment Director bei Omba Advisory & Investments, meint: „Einige dieser Bewertungen erscheinen gestreckt.“ Andrew Merricks, Portfoliomanager bei IDAD Funds, ergänzt: „Der jüngste Anstieg ist wohl etwas übertrieben, eine Korrektur ist wahrscheinlich.“
Eine Wiederholung der Dotcom-Blase ist jedoch nicht zwangsläufig. Rund 52% der Patente des letzten Jahrzehnts wurden in den letzten drei Jahren eingereicht. Die Deutsche Bank erwartet weitere Innovationen und neue Produkte.
Vor diesem Hintergrund lohnt sich eine Analyse der europäischen ETFs, die sich dem Thema widmen. Einige davon bieten bereits seit über einem Jahrzehnt Zugang.
Tabelle 1: Europäische KI-ETFs im Überblick
Wie bei anderen zukunftsweisenden Themen im ETF-Bereich ist die Definition relevanter Unternehmen, die Wahrung der Themensauberkeit und die ETF-Liquidität eine Gratwanderung. Dies führt zu sehr unterschiedlichen Produkten. KI bildet hier keine Ausnahme gegenüber etablierten Themen wie saubere Energie oder Cybersicherheit.
Die Kosten einiger ETFs sind mehr als doppelt so hoch wie bei kostengünstigeren Alternativen. Die Transaktionskosten bei einigen Produkten sind fast fünfmal höher als bei Konkurrenzprodukten.
Die unterschiedlichen Benchmarks und die Anzahl der Bestandteile der KI-ETFs führen zu deutlichen Unterschieden in der Korrelation ihrer Renditen.
Tabelle 2: Korrelation der KI-ETF-Renditen
Während die beiden größten Namen eine klare Überlappung aufweisen, sticht Ossiam's EUMV klar heraus.
Im nächsten Schritt untersuchen wir die Indexkonstruktionen und deren Auswirkungen auf die Anlegerergebnisse.
XAIX
Beginnen wir mit dem größten und drittjüngsten ETF von DWS. XAIX bildet einen Nasdaq-Index ab. Er bietet eine marktkapitalisierungsgewichtete Anlage in Unternehmen aus den Bereichen Big Data, Cybersicherheit, Cloud Computing, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Bild- und Spracherkennung sowie Chatbots.
Beim Rebalancing werden die Top 50% der Unternehmen nach Reinheit und Beitrag (Anzahl der KI-Patente im Verhältnis zu anderen Unternehmen) für den Index neu ausgewählt. Zusätzlich werden die Top 35% der Wertpapiere für jedes Subthema und jede Marktkapitalisierungs-Segment (Large, Mid, Small Cap) aus dem breiteren Aktienuniversum aufgenommen.
Jeder Bestandteil muss eine Marktkapitalisierung von mindestens 500 Mio. US-Dollar, ein sechsmonatiges durchschnittliches tägliches Handelsvolumen (ADTV) von 2 Mio. US-Dollar aufweisen. Mindestens 20% der ausstehenden Aktien müssen ausländischen institutionellen Anlegern zur Verfügung stehen.
Potenzielle Restallokationen basieren auf Intensitäts-Scores (Anzahl der Filterprozesse), Beitrag-Scores, Patentanmeldungen und Liquiditätsprüfungen. Jedes Unternehmen ist auf 4,5% begrenzt, bis zu 100 Unternehmen sind im Korb enthalten.
Derzeit sind sieben der Top-Positionen von XAIX übergewichtet, darunter Nvidia, Meta, Amazon, Alphabet, Microsoft und Apple. Die größte Einzelgewichtung beträgt derzeit 8,7%.
GOAI
Amundi bietet die zweitgrößte Strategie mit einer gleichgewichteten Anlage in Unternehmen an, deren Umsätze zu mindestens 50% aus KI-bezogenen Sektoren stammen. Der ETF bildet den STOXX AI Global Artificial Intelligence ADTV5 Index ab.
Während die Gleichgewichtung und ein Korb mit fast viermal so vielen Bestandteilen klare Unterschiede zu XAIX darstellen, nutzen beide ETFs Daten von Yewno. Dessen Algorithmen identifizieren im GOAI-Index Unternehmen mit den Top 75% KI-IP-Exposition und -Beitrag.
IP-Exposition ist der Anteil KI-bezogener Patente im Verhältnis zu Nicht-KI-Patenten eines Unternehmens. Beitrag bezieht sich auf den Anteil eines Unternehmens an KI-Patenten im Vergleich zu anderen Unternehmen über einen bestimmten Zeitraum.
Um potenziell innovative Unternehmen in frühen Phasen abzusichern, verfügt der Benchmark des GOAI über eine Liquiditätsschwelle von drei Monaten ADTV über 1 Mio. Euro und eine Mindestmarktkapitalisierung von 100 Mio. Euro. Dies ermöglicht es dem Amundi-ETF, auch kleinere Unternehmen als den DWS-KI-ETF zu berücksichtigen.
Während einige US-Tech-Giganten im GOAI zu finden sind, gehen die größten Allokationen derzeit an den taiwanesischen Hardware-Hersteller Wistron, den Quantencomputing-Spezialisten IonQ, den Dokumentdatenbank-Anbieter MongoDB und den Big-Data-Dienstleister Palantir.
WTAI
Das Angebot von WisdomTree bildet einen weiteren Nasdaq-Index ab. Er bietet Zugang zu KI-'Enablers', 'Engagers' und 'Enhancers' gemäß den Klassifizierungen der Consumer Technology Association (CTA).
Enablers machen 40% des Korbs aus und umfassen Unternehmen, die als Bausteine von KI gelten, einschließlich fortschrittlicher Maschinen, autonomer Systeme, Halbleiter und Machine-Learning-Datenbanken.
Engagers umfassen 50% des Korbs und decken Unternehmen ab, die KI in ihren Produkten und internen Systemen entwickeln und nutzen.
Enhancers machen die restlichen 10% aus und beschreiben Unternehmen, die 'Mehrwertdienste' im Bereich KI anbieten, ohne dass dies ihr Kerngeschäft ist.
Wertpapiere sind beim Rebalancing auf 4,5% begrenzt. Sie müssen eine Marktkapitalisierung von 250 Mio. US-Dollar und ein dreimonatiges ADTV von 50 Mio. US-Dollar aufweisen.
Unternehmen müssen außerdem von Sustainalytics als konform mit den UN Global Compact-Prinzipien eingestuft werden, keine Beteiligung an kontroversen Waffen haben und nicht mehr als fünf Prozent ihrer Einnahmen aus der Distribution von Tabakprodukten, der Gewinnung und Stromerzeugung aus fossiler Kohle, der Förderung unkonventioneller Öl- und Gasvorkommen oder der Herstellung von Kleinwaffen erzielen.
AIAI
Als Nächstes folgt ein Kandidat des britischen Emittenten Legal & General Investment Management. Dessen ROBO Global Benchmark bietet eine modifizierte gleichgewichtete Anlage in 11 von KI betroffene Teilsektoren. Dazu gehören Computing und KI, autonome Systeme, Gesundheitswesen, 3D-Druck, Lebensmittel und Landwirtschaft, Geschäftsprozesse, Logistik und Fertigung.
Der Index wählt Unternehmen aus, die in Robotik und Automatisierung tätig sind, und vergibt einen 'ROBO Score'. Dieser berücksichtigt den Umsatz aus Robotik und Automatisierung, die Investitionen in diesem Bereich sowie die Markt- und Technologieführerschaft.
Unternehmen mit einem Score von 50/100 oder höher sind für die Aufnahme berechtigt. Anschließend erhalten sie einen 'THNQ Score', der die Einnahmen aus verschiedenen KI-Aktivitäten, die Investitionen in KI sowie die Markt- und Technologieführerschaft im KI-Bereich bewertet.
Der Index strebt mindestens 50 Unternehmen mit einer Marktkapitalisierung von mindestens 200 Mio. US-Dollar und einem ADTV von 2 Mio. US-Dollar an. Die Gewichtung der Bestandteile wird anhand von KI-Expositionsfaktoren angepasst.
Die Top-Fünf-Positionen von AIAI sind derzeit Microsoft, Alphabet, Nvidia, Amazon und Arista Networks.
EUMV
Ein differenzierter Ansatz wird vom ältesten ETF dieser Produktklasse geboten. Die aktiv verwaltete Strategie von Ossiam zielt darauf ab, den Solactive Europe 600 Index bei Rendite und CO2-Emissionsreduktion zu übertreffen, indem sie in europäische Unternehmen investiert, die im Bereich maschinelles Lernen tätig sind.
Der ETF kann Total Return Swaps einsetzen und investiert mindestens 75% seines Portfolios in Aktien oder Bezugsrechte von Unternehmen mit Sitz im Europäischen Wirtschaftsraum (ohne Liechtenstein).
Die Strategie wies in den letzten Jahren eine deutlich geringere Volatilität auf als die übrigen KI-ETFs. Ossiam gibt an, dass die Reduzierung von Volatilität und Drawdowns zu den Hauptzielen seiner Portfoliomanager gehört.
Obwohl in anderen Bereichen aktiv gemanagt, folgt der ETF einem regelbasierten ESG-Ansatz. Ausgeschlossen werden Unternehmen, die in kontroverse Waffen, Tabak oder Kohle verwickelt sind, schwere ESG-Kontroversen oder Verstöße gegen den UN Global Compact aufweisen, sowie Unternehmen auf der Ausschlussliste der Norges Bank Investment Management.
Während andere ETFs auf der Liste von Tech-Namen dominiert werden, konzentriert sich EUMV stärker auf Unternehmen, die maschinelles Lernen nutzen. Dies führt dazu, dass das Pharmaunternehmen Novo Nordisk, der Konsumgüterhersteller Ahold Delhaize, das Augenoptikunternehmen EssilorLuxottica und die Deutsche Telekom zu den Top-Positionen gehören.
BOTZ
Abgerundet wird unser Vergleich durch den jüngsten ETF im Feld von Global X. Sein Indxx-Benchmark erfasst Unternehmen, die potenziell von der zunehmenden Verbreitung von Robotik und KI profitieren, einschließlich Industrie- und Nicht-Industrierobotern sowie autonomen Fahrzeugen.
Dies umfasst Teilsektoren wie die Entwicklung und Produktion von unbemannten Fahrzeugen, militärischen und zivilen Drohnen, Industrierobotern und automatisierten Prozessen, KI im Gesundheitswesen, Konsumentenanwendungen und Unterhaltung sowie die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Produkten, -Systemen und -Lösungen.
KI-bezogene Unternehmen, die vom Index anvisiert werden, müssen mindestens 50% ihrer Umsätze aus Zielbranchen erzielen oder nachweisen, dass KI-Subsektoren ihr Wachstumsschwerpunkt sind (durch F&E-Investitionen, Joint Ventures oder Akquisitionen).
Unternehmen müssen eine Mindestmarktkapitalisierung von 300 Mio. US-Dollar (der höchste Wert im Angebot), ein sechsmonatiges ADTV von 2 Mio. US-Dollar aufweisen und an mindestens 90% der zulässigen Handelstage in den letzten drei Monaten gehandelt worden sein.
Die Gewichtung der Wertpapiere erfolgt nach Marktkapitalisierung. Die Gewichtung eines einzelnen Wertpapiers ist auf 8% begrenzt, und alle Wertpapiere mit einer Gewichtung von 5% oder mehr dürfen zusammen maximal 40% des Korbs ausmachen. Verbleibende Bestände sind auf 4,5% begrenzt.
Die Top-Allokationen gehen derzeit an Nvidia, Intuitive Surgical, den Sensorhersteller Keyence, den Roboterhersteller ABB und den Spezialisten für Robotik und drahtlose Systeme Fanuc. Aufgrund des kleinen Korbs von BOTZ und der jüngsten Outperformance einzelner Aktien erhält Nvidia eine Gewichtung von 11%.
Welcher KI-ETF ist am besten geeignet?
Nachdem wir die Struktur jeder Strategie analysiert haben, betrachten wir nun ihre Leistung in der Praxis.
Tabelle 3: Performance der KI-ETFs im Vergleich
Investoren scheinen die Stärksten bereits identifiziert zu haben. Der größte ETF nach verwaltetem Vermögen (AUM) – XAIX von DWS – hat auch die zweitniedrigsten Kosten, die zweitniedrigsten Transaktionskosten und die höchsten Dreijahresrenditen.
Auch GOAI von Amundi ist interessant. Er ist bei den Gesamtkosten fast so attraktiv wie XAIX und stützt sich nicht auf große Technologiekonzerne – die das Rückgrat von Standard-Aktienindizes bilden – für seine Abbildung. Sein einzigartiger Fokus auf das geistige Eigentum von Unternehmen ist in Verbindung mit der Gleichgewichtung ein interessanter Ansatz, insbesondere wenn seine Renditen zu XAIX und WTAI aufholen können.
Technologielastige Körbe versprechen herausragende Renditen, aber auch höhere Volatilität. Während die Strategie von Ossiam in Bezug auf Exposure und Methodik aus der Reihe tanzt, war sie seit Beginn der jüngsten Volatilitätswelle Anfang 2022 das stabilste Schiff. Ob es sich lohnt, einen Teil des KI-Betas für reduzierte Drawdowns zu opfern, ist eine Entscheidung, die Anleger treffen müssen.
