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5 Kategorien von KI-Aktien für Ihre Watchlist

Astron-Team · 24.09.2026 · 4 Min. Lesezeit

Wenn von Aktien der künstlichen Intelligenz die Rede ist, entsteht der Eindruck, es gäbe nur eine einzige Branche, doch in der Praxis handelt es sich um mehrere verschiedene Geschäfte, die unter demselben Etikett zusammengefasst werden. Ein Unternehmen, das Chips herstellt, hat ein ganz anderes KI-Exposure als eines, das Energie für Rechenzentren liefert, und beide unterscheiden sich wiederum von einem Softwareunternehmen, das lediglich KI-Funktionen in ein bereits bestehendes Produkt integriert hat.

Eine nützliche Art, eine Watchlist zu organisieren, ist, in Kategorien innerhalb der Wertschöpfungskette der künstlichen Intelligenz zu denken, statt alle themenbezogenen Aktien als dieselbe Wette zu behandeln. Dieser Artikel stellt fünf praktische Kategorien vor. Nichts hier ist eine Kauf- oder Verkaufsempfehlung für irgendeinen Vermögenswert.

1. Verarbeitung: wer die Rechenleistung herstellt

Diese Kategorie umfasst Unternehmen, die die Chips und Beschleuniger entwickeln, mit denen KI-Modelle trainiert und betrieben werden. Es ist die Art von Geschäft, die am direktesten mit dem Wachstum der Nachfrage nach Rechenleistung verbunden ist, aber meist auch die umkämpfteste, da wenige Anbieter einen Großteil der globalen Nachfrage auf sich konzentrieren.

2. Cloud und Dateninfrastruktur

Ein Großteil der KI-Modelle läuft auf Servern großer Cloud-Anbieter, die Rechenkapazität an Unternehmen und Entwickler vermieten. Diese Kategorie umfasst Unternehmen, die Rechenzentren im globalen Maßstab betreiben und massiv in zusätzliche Kapazität investieren, um die wachsende Nachfrage nach KI-Verarbeitung zu bedienen.

3. Energie und Kühlung für Rechenzentren

Das Trainieren und Betreiben von KI-Modellen verbraucht enorme Mengen an Energie und erzeugt viel Wärme. Diese Kategorie umfasst Unternehmen, die Energiesysteme, Kühlung und physische Infrastruktur für Rechenzentren liefern – ein weniger sichtbares Geschäft als die Chips, aber unverzichtbar, damit alles unterbrechungsfrei funktioniert.

4. Software und Anwendungen mit eingebetteter KI

Hierzu zählen Unternehmen, die bereits ein etabliertes Softwareprodukt hatten und begonnen haben, Funktionen der künstlichen Intelligenz einzubinden, wie Aufgabenautomatisierung, Inhaltserstellung oder prädiktive Analyse. Das KI-Exposure dieser Unternehmen ist meist indirekter und wirkt eher als Verstärkung eines Geschäfts, das schon vor der aktuellen Welle existierte.

5. Aufkommende Anwendungen: Robotik und autonome Fahrzeuge

Eine fünfte Kategorie umfasst Unternehmen, die künstliche Intelligenz in physischen Produkten anwenden, wie autonomes Fahren und Robotik. Sie gilt meist als die Kategorie mit dem höchsten Risiko und der größten Volatilität, da sie sowohl vom technologischen Fortschritt als auch von regulatorischen Genehmigungen und der Marktakzeptanz abhängt, was länger dauern kann als erwartet.

Ein Beispiel, wie man die Aufteilung durchdenken kann

Stellen Sie sich einen Anleger vor, der ein kleines, thematisches Portfolio mit Bezug zur künstlichen Intelligenz aufbauen möchte, ohne alles auf ein einziges Unternehmen zu konzentrieren. Statt fünf Aktien wahllos auszuwählen, könnte er die Aufmerksamkeit auf die oben genannten fünf Kategorien verteilen: eine Position mit Bezug zur Chipherstellung, eine mit Bezug zu Cloud-Anbietern, eine mit Bezug zu Energie und physischer Infrastruktur, eine mit Bezug zu Software mit eingebetteter KI und eine mit Bezug zu aufkommenden Anwendungen wie Robotik. Diese Aufteilung beseitigt nicht das Risiko einer einzelnen Position, verringert aber die Wahrscheinlichkeit, dass eine einzige Branchennachricht, etwa eine verzögerte Lieferung eines bestimmten Chiptyps, das gesamte Portfolio auf einen Schlag einbrechen lässt.

Es lohnt sich zu bedenken, dass die Grenze zwischen diesen Kategorien nicht immer klar ist. Dasselbe Unternehmen kann gleichzeitig in mehr als einer Kategorie erscheinen, etwa wenn es Hardware herstellt und zugleich eigene Cloud-Dienste betreibt. Ziel der Übung ist nicht, jedes Unternehmen in eine perfekte Schublade zu stecken, sondern besser zu verstehen, woher die Einnahmen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz stammen, bevor entschieden wird, welches Gewicht sie in einem Portfolio erhalten sollen.

Wie man diese Kategorien in der Praxis nutzt

Bevor eine Beobachtungsliste erstellt wird, lohnt es sich zu fragen, in welche dieser Kategorien jedes Unternehmen fällt und was es genau mit dem Thema künstliche Intelligenz verbindet. Zwei als KI-Aktien bezeichnete Unternehmen können völlig unterschiedlich auf dieselbe Nachricht reagieren, je nachdem, ob sie näher an Hardware, Infrastruktur oder nur an einer Softwareschicht über einem traditionellen Geschäft liegen.

Zwischen Kategorien zu diversifizieren, statt alles auf einen einzigen Teil der Kette zu konzentrieren, verringert tendenziell die Abhängigkeit von einem einzigen Risikofaktor, wie einem bestimmten Nachfragerückgang bei Chips oder einer regulatorischen Änderung bei autonomen Fahrzeugen. Dennoch beseitigt das nicht das allgemeine Risiko von Aktieninvestitionen, besonders in einer Branche, die schnell ihre Erzählung ändert. Fundamentaldaten zu bewerten, Quartalsergebnisse zu verfolgen und sich nicht nur von der Begeisterung rund um das Thema leiten zu lassen, bleiben unverzichtbare Schritte vor jeder Entscheidung.