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KI-Fonds im Check: Was aktiv und passiv unterscheidet (Analyse)

Die zunehmende Bedeutung von künstlicher Intelligenz in der modernen Wirtschaft zieht immer mehr Anleger an. Die Zahl der europäischen Fonds, die auf KI-Technologien und deren Entwicklung fokussiert sind, ist in den vergangenen Jahren gestiegen. Nachdem der Allianz Global Artificial Intelligence Fonds (ISIN: LU1677195205) Anfang 2017 als erster KI-Themenfonds im europäischen Raum aufgelegt wurde, liegt die Zahl solcher Themenfonds mittlerweile bei insgesamt 26 und das Gesamtvolumen per Ende 2024 bei rund 21 Milliarden Euro. Die Hälfte dieser Fonds ist in den vergangenen zwei Jahren aufgelegt worden – entgegen dem allgemeinen Trend bei Themenfonds, wo die Zahl der Neuauflegungen seit 2021 stetig zurückgeht und immer mehr Fonds geschlossen wurden.
KI-Fonds überzeugen mit hoher Rendite
Dass auf KI spezialisierte Fonds aktuell großes Interesse bei Anlegern erwecken, ist angesichts der Marktentwicklung der vergangenen Jahre nicht überraschend. Während der MSCI World Index von Anfang 2023 bis Ende 2024 eine jährliche Rendite von 23 Prozent verzeichnete, konnte der durchschnittliche KI-Fonds auf dem europäischen Markt in dieser Zeit eine Rendite von 36 Prozent erzielen. Diese Ergebnisse sind zum Teil auf die starke Performance führender KI-Unternehmen zurückzuführen, wie etwa Nvidia oder Palantir, die in dieser Zeit dreistellige Renditen erwirtschaften konnten. Aber auch breiter aufgestellte Technologiefirmen wie Meta und Microsoft, die in neue KI-Lösungen stark investieren, verzeichneten hohe Kursgewinne.
Dennoch gilt hier der übliche Haftungsausschluss:
„Die vergangene Leistung ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse.“
Diese Warnung ist bei Themenfonds von besonderer Relevanz, da diese per Definition von einer hohen Sektorkonzentration geprägt sind, was zu starken Kursschwankungen führen kann. Die Volatilität bei Themenfonds, die sich auf eher zyklische Sektoren wie die Technologiebranche fokussieren, ist in der Regel noch höher. Im schwierigen Marktumfeld 2022 verlor der MSCI World Index beispielsweise 13 Prozent, während der durchschnittliche KI-Fonds einen Verlust von rund 34 Prozent erlitt.
Darüber hinaus sind solche Produkte oft schwer zu handhaben. Eine Studie von Morningstar aus dem Jahr 2023 hat gezeigt, dass Anleger in Themenfonds oft dazu neigen, diese teuer zu kaufen und zu niedrigeren Preisen wieder zu verkaufen. So betrug die durchschnittliche Gesamtrendite globaler Themenfonds zwischen Juli 2018 und Juni 2023 auf Jahresbasis 7,3 Prozent. Anleger erzielten mit diesen Fonds unter Berücksichtigung des Kauf- und Verkaufszeitpunkts allerdings nur eine Rendite von nur 2,4 Prozent. Diese Renditelücke ist bei ETFs größer als bei Fonds, was darauf zurückzuführen ist, dass ETFs eher zum taktischen Handeln eingesetzt werden. Die Renditelücke fällt zudem umso größer aus, je konzentrierter das Investmentuniversums eines Fonds ist.
18 KI-Fonds in Deutschland handelbar
Für Anleger, die sich für einen KI-Fonds interessieren – und die bereit sind, die damit verbundenen Risiken in Kauf zu nehmen – stehen 18 Fonds und ETFs in Deutschland zur Verfügung. Hierunter gibt es sechs passive und zwölf aktive Strategien.
Passive KI-Fonds im Vergleich
Der Xtrackers AI & Big Data ETF (ISIN: IE00BGV5VN51) ist mit einem verwalteten Vermögen von 4,2 Milliarden Euro der Marktführer unter den passiven Produkten und mit einer Pauschalgebühr von 0,35 Prozent eine der preiswertesten Optionen. Die Strategie folgt dem Nasdaq Global AI & Big Data Index und weist somit einen starken Fokus auf US-amerikanische Werte (rund 87 Prozent des Fondvolumens) und den Technologiesektor (rund 74 Prozent) auf.
Ähnlich sieht es bei den drei größten Konkurrenten aus – dem Amundi MSCI Robotics & AI ESG Screened ETF (ISIN: LU1861132840), dem Wisdomtree Artificial Intelligence ETF (ISIN: IE00BDVPNG13) und dem L&G Artificial Intelligence ETF (ISIN: IE00BK5BCD43) –, die zwischen 0,40 und 0,49 Prozent pro Jahr kosten. Diese folgen zwar anderen Benchmarks, aber haben jeweils einen US-Anteil von mindestens drei Viertel und einen Technologie-Anteil zwischen 66 und 80 Prozent.
Konzentrierte Portfolios mit Fokus auf Large-Caps
In Bezug auf die Marktkapitalisierung liegt der Fokus bei allen KI-Fonds deutlich auf Mega- und Large-Caps. Manche verfügen allerdings auch über einen nicht geringen Anteil an Nebenwerten (nur 8 Prozent bei Xtrackers; aber 25 bis 45 Prozent bei den anderen drei größeren ETFs). Nebenwerte haben in der Regel ein höheres Wachstumspotenzial, können aber in schwierigen Marktphasen unter geringer Liquidität leiden, was ihre Volatilität nochmal verstärken kann.
In Bezug auf die Einzeltitelkonzentration bestehen die Portfolios aus 50 bis 100 Werten – das ist sehr wenig im Vergleich zu marktbreiten Indizes wie dem S&P 500 mit 500 Werten oder dem MSCI World mit 1.400 Werten. Der Amundi MSCI Robotics & AI ESG Screened ETF hält zwar rund 150 Titel im Portfolio. Hier machen die 50 kleinsten Werte jedoch weniger als 2 Prozent des Portfolios aus.
Zwei neue KI-ETFs seit 2024
Zwei weitere KI-ETFs wurden im Herbst 2024 lanciert: der Global X Artificial Intelligence ETF (ISIN: IE0000XTDDA8) und der Invesco Artificial Intelligence Enablers ETF (ISIN: IE000LGWDNE5). Beide sind aktuell noch relativ klein, mit einem Fondsvolumen von jeweils weniger als 3 Millionen Euro. Während der Global X Artificial Intelligence ETF in Bezug auf die geografische, Sektoren- und Einzeltitelkonzentration seinen größeren Konkurrenten ähnelt, hat der Invesco Artificial Intelligence Enablers ETF ein extrem konzentriertes Portfolio (34 Werte) und eine relativ hohe Gewichtung in Nebenwerten (66 Prozent).
Aktive KI-Fonds im Vergleich
Für einen aktiv gemanagten KI-Fonds zahlt man wesentlich mehr; hier landen die Gebühren für Retail-Anteilsklassen zwischen 1,0 und 2,2 Prozent jährlich, im Vergleich zu 0,35 bis 0,5 Prozent für passive ETFs. Dabei ist es schwierig zu beurteilen, wie viele Fondsmanager in der Lage sein werden, in dieser volatilen Branche eine langfristige Überrendite zu erzielen.
Der Allianz Global Artificial Intelligence Fonds hat den längsten Track-Record und ist mit seinem verwalteten Vermögen von 7,4 Milliarden mittlerweile der größte KI-Fonds Europas. Obwohl der Fonds auf einige herausragende Performancejahre zurückschauen kann, liegt er insgesamt seit seiner Auflage 2017 hinter seiner Benchmark (einer Mischung aus dem MSCI World Index und dem MSCI World Information Technology Index) zurück.
Über fünf Jahre ist die Performance der aktiv gemanagten KI-Fonds im Vergleich zu der passiven Konkurrenz gemischt. Nur einem Fond – dem Sanlam Global Artificial Intelligence – ist es gelungen, eine bessere Rendite als der Durchchnitts-ETF bei einer niedrigeren Standardabweichung zu liefern. Allerdings kann dieser Fonds nur von institutionellen Anlegern gekauft werden, was ihn möglicherweise besser vor Volatilität bei Mittzelzu- und Abflüssen schützt.
Aktive KI-Fonds durchschnittlich konzentrierter als ETFs
Die Zahl der einzelnen Werte in aktiven Portfolios rangiert aktuell zwischen 32 und 122, liegt aber im Durchschnitt bei rund 60 Titeln. Das entspricht einer etwas höheren Portfoliokonzentration als bei passiven ETFs, die im Durchschnitt rund 80 Titel halten. Was die Top-Picks angeht, hält der typische aktive Fonds – nicht überraschend – eine etwas höhere Gewichtung in den Top-10-Titeln: Diese machen hier im Durchschnitt 42 Prozent aus, im Vergleich zu 37 Prozent bei passiven ETFs.
In Bezug auf die geografische Konzentration sowie die Marktkapitalisierung haben die meisten Fonds eine ähnliche Ausrichtung wie die passiven Produkte. Fast alle Fonds haben eine USA-Gewichtung zwischen 60 und 85 Prozent und einen Nebenwertenanteil unter 30 Prozent. Eine Ausnahme bildet der Ark Artificial Intelligence & Robotics ETF (ISIN: IE0003A512E4), der eine sehr hohe Konzentration in US-Aktien (92 Prozent) und einen hohen Nebenwertenanteil (48 Prozent) aufweist. Dieser ETF konnte seit seiner Auflage im April 2024 alle aktive und passive KI-Fonds outperformen, allerdings bei einer Volatilität, die im Vergleich zum Durchschnitt der Gruppe doppelt so hoch ist.
Der Fokus bei aktiven KI-Fonds liegt klar auf dem Technologiesektor, wobei der Allianz Global Artificial Intelligence, der Polar Capital PLC-Artificial Intelligence (ISIN: IE00BF0GL212) und der Sanlam Global Artificial Intelligence auch stark in Unternhmen aus anderen Branchen investieren, die KI-Lösungen einsetzen. Beispiele dafür sind Spotify (Kommunikation) oder Mastercard (Finanzen). Der Bellevue AI Health Fonds (ISIN: LU2721086416) investiert als einziger in Firmen, die KI-Lösungen für die Gesundheitsbranche einsetzen und hält mehr als 90 Prozent seines Portfolios in Healthcare- und Pharmatiteln.
Hohe Schwankungen: KI-Fonds als langfristige Beimischung nutzen
Insgesamt kann man als Anleger bei aktiven KI-Fonds, ähnlich wie bei passiven KI-Fonds, mit erheblichen Kursschwankungen rechnen. Anleger, die durch den Kauf eines KI-Fonds an den Wachstumschancen der Branche teilhaben wollen, sollten diesen lediglich als Beimischung innerhalb eines diversifizierten Portfolios nutzen und zudem bereit sein, den Fonds trotz kurzfristiger Verluste über einen längeren Zeitraum zu halten.
Über die Autorin
Shannon Kirwin ist Associate Director, Fixed Income Strategies, Manager Research bei Morningstar.