Diversifizierung im KI-Zeitalter: Unsere Methodik in der Praxis

Noch vor kurzem schien es, als ob Diversifizierung überflüssig werden könnte. Kunden stellten die Frage: „Warum sollten wir vom US-Markt wegdiversifizieren, wenn US-Aktien doch immer wieder vorne liegen?“

Die Zahlen schienen diese Sichtweise zu rechtfertigen. So entfielen zuletzt auf die USA zwei Drittel der Kapitalisierung globaler Aktienindizes. Infolgedessen sind die Portfolios vieler Anleger stark konzentriert, sowohl was das US-Aktienrisiko als auch das Dollar-Exposure betrifft. Zwar glauben wir nicht, dass am Aktienmarkt derzeit eine Spekulationsblase besteht; dennoch hat der Kursanstieg bei MegaCap-Technologietiteln den Markt kopflastiger gemacht. Dadurch sind die Konzentrationsrisiken gestiegen, worauf wir hier und hier bereits hingewiesen haben.

Unser Rat an Kunden fiel entsprechend differenziert aus: „Diversifizieren Sie in moderatem Umfang weg vom US-Markt – ohne ihn aber ganz zu meiden oder das zentrale Zukunftsthema Künstliche Intelligenz (KI) unterzugewichten.“

Diese Nuance war wichtig, da das Konzentrationsrisiko sich nicht auf die Dominanz des US-Markts beschränkt, sondern sich ausgebreitet hat. Anleger sollten daher bei der Diversifizierung ihrer Portfolios noch stärker strategisch agieren und drei wichtige Markttrends im Auge behalten:

Anfangs war die Konzentration im KI-Bereich weitgehend ein US-Phänomen. Im Fokus der Anleger stand eine kleine Gruppe von KI-Innovatoren, wo es zu einem sich selbstverstärkenden Kreislauf aus passiven Kapitalzuflüssen kam.

In letzter Zeit macht sich die mangelnde Diversifizierung jedoch auch andernorts bemerkbar, vor allem in den Schwellenländern (siehe Grafik 1). So macht der Tech-Sektor mittlerweile 40 % des MSCI Emerging Markets Index aus – ein höherer Anteil als im US-amerikanischen S&P 500.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI ist nicht nur die Nachfrage nach Software und Cloud-Diensten stark gestiegen, sondern auch die nach KI-Hardware. Ein Großteil der Hersteller von Servern, Speichern, „Advanced Packaging“ und anderen Elementen konzentriert sich auf Asien, speziell auf Taiwan und Südkorea.

Anfang 2026 löste Taiwan erstmals seit fast zwei Jahrzehnten China als Aktienmarkt mit dem höchsten Anteil im MSCI EM-Index ab. Auslöser waren die KI-bezogene Nachfrage und Kursgewinne im Halbleitersektor. Ende April lag das Gewicht von Taiwan bei 24,8 %, das von China bei 23,1 %: Das zeigt, wie sehr die EM-Indizes heute von KI-Hardware geprägt sind.

Auch Südkorea hat vom KI-Hardware-Zyklus und den Speicherpreisen profitiert (siehe Grafik 2). Zusammen machen Südkorea und Taiwan nun fast die Hälfte des EM-ndex aus, was ein Problem für Anleger in Schwellenländern darstellt. Denn damit dominieren zunehmend zwei Länder, deren Börsenentwicklung stark vom Zyklus im Bereich KI-Hardware abhängt.

Die Gewinnerwartungen für südkoreanische Firmen sind im vergangenen Jahr um über 300 % gestiegen. Deshalb sind die Börsenbewertungen gesunken, obwohl die Aktienkurse zugelegt haben. Wichtige Komponenten in der KI-Wertschöpfungskette repräsentieren einen größeren Engpass als Öl und Gas – ungeachtet der Sperrung der Straße von Hormus.

Auch auf Unternehmensebene hat die Konzentration zugenommen. Einige wenige Aktien, vor allem aus Taiwan und Südkorea, sind inzwischen „portfoliokritisch“ geworden: Sie sind so groß, dass sie die Indexrendite und das Gesamtergebnis eines Portfolios beeinflussen.

Botschaft für Anleger: Bei der Diversifizierung geht es unseres Erachtens nicht mehr nur um den Asset-Mix. Der Erfolg hängt vermehrt von Analysen auf Unternehmensebene ab – von den Fundamentaldaten und der Qualität des Managements, über Wettbewerbsvorteilen bis hin zur Nachhaltigkeit der Margen.

Eine zunehmende Konzentration kann die Börsen anfällig für Rückschläge machen. Die Erfahrung zeigt, dass eine hohe Konzentration oft in Phasen der Euphorie auftritt. Das war so in der Dotcom-Blase, aber auch während früheren industriellen Revolutionen und im Eisenbahnboom. Wenn der Markt von immer weniger Titel angeführt wird, kann er noch eine Weile stark erscheinen – bis er korrigiert.

Bislang ist noch die Ertragskraft der maßgebliche Faktor. So sind viele der heute größten US-Unternehmen hochprofitabel. Bei einigen sind die Gewinne stark genug, um hohe Bewertungen zu rechtfertigen, und die laufenden Einnahmen ermöglichen Aktienrückkäufe und Investitionen.

Auch das Makroumfeld war günstig. Die Wirtschaft hat sich insbesondere in den USA als widerstandsfähiger erwiesen als erwartet. Das spricht dafür, dass sich der Nutzen von KI über die gesamte Wertschöpfungskette erstrecken kann – von der Chipherstellung und Ausrüstung bis hin zu Rechenzentren und Energieversorgung sowie der Steigerung der Produktivität in Unternehmen.

Dennoch sind zwei Schwachstellen aufgrund ihres direkten Zusammenhangs mit der Konzentration zu beachten:

• Energie und Geopolitik als mögliche Schwachstellen: Die Wertschöpfungskette im KI-Be reich ist energieintensiv, global orientiert und stark ausgelastet. Ein anhaltender Energieschock könnte die Kosten in die Höhe treiben, die Margen unter Druck setzen, Investitionen verzögern und die Abzinsungssätze nach oben treiben. In Phasen hoher Ölpreise und entsprechender Risikoscheu sind Südkorea und Taiwan besonders gefährdet, da beide in hohem Maß Energieträger importieren.
• Investitionen absorbieren derzeit die Erträge: Die KI-Infrastruktur erfordert dauerhaft enorme Investitionen in Halbleiterfabriken, „Advanced Packaging“ von Chips, Rechenzentren, Netzwerke, Kühlung und Stromversorgung. Die Erträge hängen von anhaltend wachsenden Umsätzen und stabilen Margen ab. Sollten die Gewinne enttäuschen, kann die Einschätzung am Markt rasch von „Zukunfts investitionen“ in „Überkapazitäten“ umschlagen.

Ein gravierender Fehler ist es, KI nur als Technologiethema zu betrachten. Einige der größten Profiteure im Bereich der Künstlichen Intelligenz sind gar nicht als Technologiefirmen eingestuft. Ein Portfolio kann daher auf Sektorebene diversifiziert und dennoch stark auf das KI-Universum konzentriert sein.

Zudem hat innerhalb des Tech-Sektors die Streuung der Wertentwicklung stark zugenommen. So erzielte der Subindex MSCI ACWI Semiconductors & Semiconductor Equipment seit Jahresbeginn ein Plus von 29,88 %¹, während der MSCI World Software & Services um 8,61 % nachgab.² Am Markt wird demnach klar unterschieden zwischen den Gewinnern im Bereich der KI-Infrastruktur und den unter Druck stehenden Softwareanbietern.

Die Frage ist nicht die, ob man sich im Thema KI engagieren soll. Vielmehr geht es darum, wie man die dabei entstehende Konzentration steuert. In der Praxis bedeutet das, mehrere sich ergänzende Strategien auf drei Ebenen zu kombinieren: 1. Management des Marktrisikos, 2. Engagement in KI-Engpassfaktoren und 3. Erweiterung der Quellen von Diversifikation.

Die Meidung der KI-Profiteure könnte zulasten der Rendite gehen. Ein besserer Ansatz besteht darin, KI nicht als Einzelwette zu betrachten, sondern als eine Reihe von Engagements, die unterschiedliche Renditetreiber, Korrelationen und Risiken aufweisen (siehe Grafik 3). Gleichzeitig kann man durch Absicherungen und Investitionen in unkorrelierte Assetklassen einen Puffer in das Portfolio integrieren.

Diversifizierung im KI-Universum – Die USA sind der Innovator im Bereich KI-Plattformen, während China, Taiwan und Südkorea wichtige Zentren für KI-Hardware sind. Vor diesem Hintergrund lassen sich Portfolios diversifizieren, indem man entlang der gesamten Wertschöpfungskette investiert und nicht nur in noch mehr MegaCap-Aktien. Man kann als Anleger zudem Bereiche einbeziehen, die zu den nachgelagerten Nutznießern zählen, also Firmen und Sektoren, die indirekt von der KI-Ausbreitung profitieren dürften.

Relative Trades nutzen, nicht nur Richtungswetten – Da das KI-Thema viele Ausprägungen hat, kann der relative Wert ein nützliches Instrument zur Erschließung von Chancen sein. Beispielsweise kann man Long-Positionen in Hardware-Titeln eingehen und gleichzeitig teure oder überlaufene Bereiche absichern. Ebenso kann man Renditedifferenzen auf regionaler Ebene durch paarweise Engagements in verschiedenen Währungsräumen nutzen.

Devisenposition anpassen – Der US-Dollar hat oft als Absicherung in Phasen erhöhter Risikoscheu fungiert. Diese Eigenschaft kann aber speziell bei geopolitischen Schocks variieren. Daher kann es sinnvoll sein, das Dollar-Exposure durch Diversifikatoren und gezielte Absicherungen zu ergänzen, die an unterschiedliche Makrofaktoren gekoppelt sind.

Engpässe beim KI-Thema: Strom, Netze und „Smart Energy“ – KI erfordert den Umbau von Teilen des Energiesystems wie: Erzeugung und Übertragung von Strom, Transformatoren, Kühlung und Effizienz. Daraus ergibt sich eine Erweiterung des Themas, die eher mit dem Kapazitätsausbau in der realen Infrastruktur als mit Trends im Bereich Halbleiterchips verbunden ist. Chancen bestehen unseres Erachtens in Bezug auf intelligente Stromnetze, nachhaltige Grundlastversorgung, Kernenergie und Versorgungssicherheit.

Volatilität gezielt ausnutzen, statt sie nur als Störfaktor anzusehen – In Märkten mit hoher Konzentration gewinnt die Steuerung der Volatilität an Bedeutung. Wir setzen nach wie vor strukturierte Absicherungen gegen Kursverluste ein, wenn diese günstig sind. Ergänzend nutzen wir systematische Signale (VIX-basiert), um zu hohe Absicherungskosten zu vermeiden. Bei der Diversifizierung geht es zunehmend darum, ebenso in Instrumenten mit konvexem Renditeprofil engagiert zu sein wie klassische Assets zu halten.

Unterschiedliche Renditetreiber aufnehmen – Als Anleger kann man auch mit Assets diversifizieren, deren Wertentwicklung nicht in erster Linie vom Aktien-Beta bestimmt werden. Dazu zählen beispielsweise versicherungsgebundene Wertpapiere, deren Risikofaktor eher die Wahrscheinlichkeit einer Katastrophe als das Bewertungsniveau ist. Solche Instrumente bieten keine Patentlösung, sie können aber das Ein-Faktor-Risiko mindern, das aus starker Konzentration resultiert.

Unserer Ansicht nach muss man beim Thema KI nicht auf Diversifizierung verzichten. Aber es genügt nicht, wie beim traditionellen Ansatz das Kapital einfach auf unterschiedliche Regionen und Sektoren zu verteilen und davon auszugehen, dass man damit diversifiziert ist.

Bei KI-bezogenen Investments verdichtet man das Anlageuniversum auf eine relativ kleine Gruppe kritischer Sektoren: Rechenleistung, Energie, Daten, Fertigungsanlagen und Plattformen. Dabei handelt es sich um profitable und sehr dynamische Bereiche, die eine immer größere Rolle in Benchmark-Indizes spielen. Doch so real die damit einhergehende Konzentration ist, so real sind auch die damit verbundenen Chancen. Der aus unserer Sicht richtige Ansatz besteht darin, Anlagestrategien daran anzupassen, nicht sich vom Thema KI abzuwenden.

Im KI-Zeitalter wird Diversifizierung zielgerichteter, detaillierter und ganzheitlicher. Mit anderen Worten: Das KI-Thema bedeutet nicht, auf Diversifizierung zu verzichten – es zwingt vielmehr dazu, sie richtig zu betreiben.