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AI-ETFs vs. Halbleiter-ETFs: Welche Option bietet bessere zukünftige Renditen?

AI- und Halbleiter-ETFs bieten Anlegern unterschiedliche Chancen, die jeweils von Marktdynamik und Wachstumsaussichten angetrieben werden. AI-ETFs gewinnen aufgrund der wachsenden Marktchancen in der künstlichen Intelligenz an Bedeutung, mit einer prognostizierten Marktgröße von 738,80 Milliarden USD bis 2030. Die Wahl zwischen AI- und Halbleiter-ETFs sollte mit der Risikobereitschaft und den Anlagezielen des Anlegers abgestimmt werden, wobei das hohe Wachstumspotenzial von AI gegen die grundlegende Stabilität von Halbleitern abgewogen wird.

Was sind AI-ETFs und Halbleiter-ETFs?

AI-ETFs setzen sich aus Unternehmen zusammen, die sich auf die Entwicklung künstlicher Intelligenz, maschinelles Lernen und KI-gestützte Lösungen konzentrieren. Diese ETFs umfassen oft Aktienhandel von führenden Technologieunternehmen wie Nvidia, Alphabet und Microsoft, die an der Spitze der KI-Innovation stehen. Beispiele sind der iShares Future AI and Tech ETF (ARTY) und der Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF (BOTZ).

Halbleiter-ETFs umfassen Unternehmen, die in die Entwicklung, Herstellung und den Vertrieb von Halbleitern involviert sind – Schlüsselkomponenten für Technologien wie KI, 5G, IoT und autonome Fahrzeuge. Bekannte Halbleiter-ETFs sind der VanEck Semiconductor ETF (SMH) und der iShares Semiconductor ETF (SOXX).

Wichtige Faktoren, die zukünftige Renditen beeinflussen

Wachstumspotenzial von KI: Der KI-Markt soll bis 2030 auf 738,80 Milliarden USD anwachsen, getrieben durch Anwendungen in Gesundheit, Finanzen und Logistik, was starke Wachstumsaussichten für AI-ETFs bietet.

Steigende Nachfrage nach Halbleitern: Halbleiter bleiben unverzichtbar für KI, Unterhaltungselektronik und Cloud Computing, was nachhaltiges Wachstum für Halbleiter-ETFs unterstützt.

Risiken durch Überbewertung: Spekulative Wachstumsprognosen können zu Blasen führen, wenn die Begeisterung die technologische Akzeptanz und Rentabilität überholt.

Makrotrends und politische Maßnahmen:

  • AI-ETFs: Regierungen fördern KI-Innovationen durch Investitionen und unterstützende Maßnahmen, was günstige Wachstumsbedingungen schafft.
  • Halbleiter-ETFs: Initiativen wie der CHIPS Act in den USA stärken die heimische Chip-Produktion und die Resilienz der Lieferkette, was die Performance dieser ETFs unterstützt.

Beide Kategorien bieten bedeutende Chancen, aber Anleger müssen Risiken wie Marktvolatilität und geopolitische Unsicherheiten berücksichtigen, wenn sie ihr langfristiges Potenzial bewerten.

Performance-Kennzahlen

AI- und Halbleiter-ETFs bieten beide starke Wachstumschancen, ihre Performance variiert jedoch je nach Marktdynamik, Volatilität und Kosten.

Der Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF (BOTZ) erzielte 2024 eine einjährige Rendite von 30,5 %, hatte jedoch eine volatile Dreijahresperformance von -4,7 %. Die fünfjährige annualisierte Rendite von 9,8 % unterstreicht das langfristige Potenzial trotz Schwankungen.

Der VanEck Semiconductor ETF (SMH) erreichte eine 12-Monats-Rendite von 55,2 %, während der Amundi MSCI Semiconductors ETF (CHIP) beeindruckende 76,9 % erzielte, was die robuste Nachfrage nach Chips für KI und neue Technologien widerspiegelt.

Volatilität

  • AI-ETFs:Häufig volatil, z. B. zeigt der ROBO Global Artificial Intelligence ETF (THNQ) einen Beta-Wert von 1,25, was auf ein höheres Risiko im Vergleich zum breiteren Markt hinweist.
  • Halbleiter-ETFs:Bleiben ebenfalls volatil, z. B. verzeichnete SMH eine 12-Monats-Volatilität von 27,6 %, was auf die zyklische und geopolitisch sensible Natur der Branche zurückzuführen ist.

Kosten

  • AI-ETFs: Die Gebühren variieren stark, von 0,08 % für den Fidelity MSCI Information Technology ETF (FTEC) bis 0,68 % für den AIQ, was langfristige Renditen beeinflussen kann.
  • Halbleiter-ETFs: Moderate Kosten, z. B. bieten SMH und SOXX wettbewerbsfähige Ratios von 0,35 %, die eine effiziente Verwaltung widerspiegeln.

Sektorkorrelation und Diversifikation

  • AI-ETFs:Starke Korrelation mit breiteren Technologieindizes, was in Boomphasen hohe Renditen ermöglicht, jedoch in Abschwüngen höhere Risiken birgt.
  • Halbleiter-ETFs: Bieten Diversifikation innerhalb des Technologiesektors durch Exposition gegenüber Schlüsselindustrien wie KI, 5G und IoT, was einige Risiken des breiteren Marktes mindert.

Beide Kategorien sind für Anleger, die sich auf innovative Technologien konzentrieren, attraktiv, erfordern jedoch eine sorgfältige Auswahl und Diversifikation, um Volatilität zu bewältigen und Renditen zu optimieren.

Die Wahl zwischen AI- und Halbleiter-ETFs

Die Entscheidung zwischen AI- und Halbleiter-ETFs hängt von den Anlagezielen, der Risikobereitschaft und dem Zeithorizont der Anleger ab.

  • Anlageziele:AI-ETFs bieten Zugang zu Wachstumschancen in aufstrebenden Technologien wie maschinellem Lernen und KI-gesteuerten Lösungen. Halbleiter-ETFs zielen auf stabile Renditen durch Investitionen in grundlegende Technologien wie Chipdesign und -produktion.
  • Risikobereitschaft: AI-ETFs eignen sich für risikofreudige Anleger, die mit Volatilität umgehen können und auf aggressives Wachstum setzen. Halbleiter-ETFs sind eine moderate Risikooption, die von starker Nachfrage profitiert, jedoch Herausforderungen wie Lieferkettenstörungen ausgesetzt ist.

Beide ETFs sind langfristig attraktive Wachstumsoptionen, unterstützt durch steigende Nachfrage und kontinuierliche Innovation. Eine langfristige Perspektive ermöglicht es Anlegern, von ihrem anhaltenden Wachstum und ihrer Integration in die globale Wirtschaft zu profitieren.

Fazit

Die Wahl zwischen AI- und Halbleiter-ETFs erfordert eine Abstimmung der Anlagestrategie mit den finanziellen Zielen, der Risikobereitschaft und dem Zeithorizont. Beide ETF-Typen bieten überzeugende langfristige Anlagechancen, da sie technologische Innovationen vorantreiben und die steigende globale Nachfrage decken. Für Anleger, die Wachstum und Stabilität ausbalancieren möchten, kann die Diversifikation über beide ETF-Kategorien eine effektive Strategie sein, um vom transformativen Potenzial dieser Technologien zu profitieren und gleichzeitig Risiken zu managen.

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