Digitale Diversifikation

Warum wir uns darauf fokussieren, möglichst breit in den Technologiebereich zu investieren.

Im aktuellen Hype um Künstliche Intelligenz (KI) erzeugt der Markt schnelle Narrative von Gewinnern und Verlierern. Das führt zu extremen Marktbewegungen bei Technologie-Titeln. Dabei ist die Frage, welche Firmen langfristig solide Geschäftsmodelle aus der Technologie entwickeln können und welche unter Druck gesetzt werden, längst noch nicht abschließend beantwortet. Um dennoch von diesen Entwicklungen zu profitieren, ohne allzu große Risiken einzugehen, plädieren wir für eine diversifizierte Positionierung.

Technologie ist ein breites Feld. In der Theorie teilt zwar der Global Industry Classification Standard (GICS) des Indexanbieters MSCI Unternehmen klar in elf Sektoren ein und Informationstechnologie ist einer davon. In der Praxis aber ist es weit weniger eindeutig: So wird der Onlineversandhändler Amazon in den Bereich zyklischer Konsum eingeordnet, obwohl das Unternehmen auch einer der führenden Dienstleister im Cloudgeschäft ist. Die Nicht-nur-Google-Mutter Alphabet und die nicht nur auf soziale Netzwerke konzentrierte Meta gelten zudem als Kommunikationsdienste, obwohl ihr Geschäftsmodell vielmehr im Verkauf von Werbung besteht. Weil Technologie viele Industrien durchzieht, betrachten wir die aktuellen Entwicklungen lieber vor dem Hintergrund der gesamten digitalen Wertschöpfungskette.

Dazu zählen wir Software, die von Verbrauchern oder von Unternehmen genutzt wird und solche, die hinter den sogenannten Finanzinformations-Firmen steckt. Hinzu kommt die Hardware, die in und um Rechenzentren verbaut wird. Alle vier Bereiche werden derzeit vor allem von den Entwicklungen in der KI beeinflusst und von einigen Marktnarrativen beherrscht.

Software für Verbraucher: Kann es nur eine geben?

Egal ob Reiseportale, Streamingdienste, Fahrdienstleister oder soziale Netzwerke: Sie alle funktionieren aufgrund des Netzwerkeffekts am besten mit möglichst vielen Nutzern. Bei dieser Art von Software aus dem Konsumentenalltag lautete daher bisher auch unser Credo, die Großen werden immer größer. Aktuell stellt sich aber die Frage, ob der Aufstieg von KI-Chatbots (auch Assistenten oder Agenten genannt) wie ChatGPT daran etwas ändert.

Dafür spricht, dass am Ende alle Firmen um die Aufmerksamkeit der Kunden buhlen, diese aber nur 24 Stunden am Tag haben. Ein Zuwachs bei einer App bedeutet daher einen Rückgang bei einer anderen. So setzte sich zwischenzeitlich das Narrativ durch, ChatGPT und Suchmaschinen könnten nicht nebeneinander existieren, sondern die bessere Variante würde sich bei Kunden durchsetzen. Bei Meta und Netflix wirkte der Markt aus unserer Sicht dagegen eher sorglos. Dabei zeichnet sich ChatGPT durch Kreativität aus, die in Zukunft genutzt werden könnte, um etwa in die Bereiche soziale Medien und Videoproduktion zu expandieren.

Welche bestehenden Firmen also künftig durch Chatbots unter Druck gesetzt werden können, hängt stark von den Details der Geschäftsmodelle und den speziellen Fähigkeiten der Chatbots ab. Bestätigt sich beispielsweise, dass Chatbots besonders gut im Aufspüren spezieller und seltener Informationen sind, würde das bestimmte Anbieter bedrängen, selbst wenn sie bisher die Platzhirsche waren. Anstatt also den groben Narrativen zu folgen, zu denen „der Markt“ mitunter neigt, müssen die Geschäftsmodelle, Disruptionsgefahren und KI-Entwicklungen genau beobachtet werden. Eine verfrühte Einteilung in KI-Gewinner- und -Verlierer ist nicht ratsam.

Software für Unternehmen: Brauchen sie mehr oder weniger?

Der Bereich von Unternehmenssoftware hat sich über viele Jahre durch hohe Vorhersehbarkeit ausgezeichnet, ist doch ein Anbieterwechsel für Unternehmenskunden meist mit hohem Aufwand verbunden. Nun aber gibt es auch hier die Diskussion, ob es zu einer Disruption durch KI kommen wird und wie sich die Preissetzungsmacht der Anbieter verändern könnte. Drei Aspekte werden hier vor allem diskutiert.

Erstens: Unternehmenssoftware wird aufgrund des Hinzufügens von KI-Funktionen immer effektiver, sodass Unternehmenskunden in Zukunft Personal abbauen könnten und in der Folge weniger Bedarf an Softwarelizenzen für ihre kleinere Belegschaft haben. Dem gegenüber steht das Argument, dass Mitarbeiter durch KI produktiver werden und die dadurch erzielten Effizienzgewinne zwischen Softwareanbieter und Kunde aufgeteilt werden. Wir tendieren bei manchen Unternehmen zu dieser Sicht.

Zweitens argumentieren Skeptiker, dass Unternehmenssoftware-Anbieter, die neue KI-Features anbieten, gezwungen werden, eine andere Preissetzungspolitik anzunehmen. Historisch gesehen hätten sie zu viel verdient, weil sie bisher auf Bündelangebote, die unterschiedliche Programme nur kombiniert verkaufen, und Abos mit möglichst langer Laufzeit bestanden haben. Das könnte nun zum Nachteil werden. Manche Unternehmen argumentieren zwar, dass das Hinzufügen von KI-Features Argumente für Preiserhöhungen wären und dass sich nutzungsbasierte Komponenten einbauen lassen, sodass Vielnutzer in Zukunft stärker zur Kasse gebeten werden könnten. Doch aktuell ist eine Zahlungsbereitschaft für zusätzliche KI-Features von Kunden etablierter Software nicht zu beobachten. Auch die Umstellung von Preismodellen weg von Abomodellen hin zu einer nutzungsbasierten Zahlweise dürfte aus unserer Sicht Herausforderungen bieten.

Drittens, so die Vermutungen, könnte das Geschäft von Softwareanbietern gefährdet sein, sollten Aufgaben künftig nicht mehr von Menschen durchgeführt werden, sondern von einer KI. Noch halten wir dieses Szenario für die meisten Bereiche allerdings für verfrüht. So sind Start-ups, die Agenten bauen, auf Daten angewiesen. Und wir beobachten seit einiger Zeit, dass Platzhirsche unter den Softwareanbietern den Zugang zu diesen Daten versperren. So gelingt es den Anbietern, sich Zeit zu erkaufen, um Agenten-Funktionen in ihre eigenen Produkte einzubauen. Dienstleistungen, die stark auf aktuellen Daten basieren, könnten daher weniger KI-Druck spüren.

Software für Finanzinformation: Werden Datenanbieter überflüssig?

Kreditkartenanbieter, Börsenbetreiber aber auch „Data & Analytics“-Firmen wie S&P Global – sie alle profitieren nicht nur vom Netzwerkeffekt, sondern sie machen auch Daten direkt und indirekt zu Geld.

So verarbeiten Kreditkartenanbieter täglich Milliarden von Transaktionen. Dabei entstehen granulare Daten – wer hat wo, was, wann gekauft, über welches Gerät? – die monetarisiert werden, indem beispielsweise Risikotools zum frühzeitigen Erkennen von Betrugsanomalien verkauft werden. Auch Börsenbetreiber verkaufen nicht nur Handelsdaten, sondern auch Analysetools für Risikocontrolling.

Wird KI solche Geschäfte in Zukunft erschweren? Den Markt treibt diese Sorge spätestens seit Mitte September 2025 um. Damals löste ein Quartalsergebnis des US-amerikanischen Finanzdatenunternehmens FactSet eine Verkaufswelle unter Finanzinformations-Aktien aus. Das Management dort hatte angekündigt, dass es investieren und die Marge im kommenden Jahr entsprechend etwas zurückgehen werde, ohne dass es einen entsprechenden Anstieg beim Umsatz in Aussicht stellte. Ein Broker schrieb daraufhin: „Auch wenn es sich nicht um eine völlige Disruption durch KI handelt, steigen die Kosten für die Geschäftstätigkeit eindeutig.“

Das mag für Firmen aus diesem Bereich stimmen, die nur über einen relativ kleinen Anteil von eigenen Daten verfügen. Dies trifft aber aus unserer Sicht keinesfalls auf die gesamte Branche zu. Wir gehen daher bei jedem der Unternehmen mit weiterführenden Fragen ins Detail, wie: Sind die Daten schwer replizierbar? Sind sie eingebettet in einen Arbeitsablauf? Werden sie durch Firmen-Input angereichert? Sind sie durch Regulierung geschützt? Sind sie für Kunden Ausdruck von Legitimation und Glaubwürdigkeit? Wo das bejaht werden kann, sehen wir oft Potenzial.

Hardware: Wer setzt sich durch?

Der vierte und letzte Teil unserer digitalen Wertschöpfungskette, Hardware, lässt sich seinerseits in drei Bereiche gliedern:

1. Chips, die in einem Datenzentrum verbaut werden,
2. das Datenzentrum selbst und
3. alles, was es braucht, um das Datenzentrum in Betrieb zu halten.

All diese Bereiche haben in den vergangenen Jahren aufgrund der KI-Nachfrage einen strukturellen Schub erfahren. Dennoch sehen wir auch Risiken.

Im Chipbereich waren diese bis Mitte September 2025 für Aktionäre von Intel sichtbar, denn die Firma hat massiv Marktanteile verloren. Auch im Halbleiterbereich hebt die Flut eben nicht alle Schiffe. Allerdings sind es nur sehr wenige Schiffe, die es zu beobachten gilt: Unter Chipdesignern gibt es mit Nvidia, Broadcom und AMD im Grunde nur drei signifikante Unternehmen, bei Design-Software sind es mit Cadence und Synopsys zwei, unter den Chipproduzenten mit TSMC und Samsung ebenfalls zwei und unter den Equipmentlieferanten sind es mit ASML, Applied Materials, Lam Research, KLA und Tokyo Electron fünf.

Die oligopolistische Natur trifft auch auf den zweiten Bereich zu, die Cloud- Infrastruktur. Die drei Anbieter AWS (Amazon), Azure (Microsoft) und GCP (Alphabet) kommen aktuell auf einen Marktanteil von mehr als 90 Prozent. Allerdings ist ihr größter Zulieferer, Nvidia, bedacht, ihre Verhandlungsmacht zu verringern und beliefert bevorzugt neue Anbieter („Neoclouds“) um Oracle, CoreWeave und Nebius mit seinen Hochleistungschips. Das soll die drei dominanten Anbieter unter Druck bringen.

Dass solche Versuche aber ihre Tücken haben, bekamen die Aktionäre von Oracle zu spüren. War der Aktienkurs nach Bekanntgabe der Kooperation mit Nvidia ab September 2025 steil nach oben gegangen, büßte er in der Folge zeitweise etwa 45 Prozent ein – der Markt wägt eben genau ab, wie profitabel jedes geplante Datenzentrum ist.

Beim dritten Hardwarebereich, den „Enablern“, geht es ruhiger zu. Firmen wie der Steckverbindungshersteller Amphenol, Siemens oder Schneider Electric sorgen dafür, dass der Strom zuverlässig ins Datenzentrum gelangt und dort verteilt wird. Wer sich unter Verbraucher-, Unternehmens- oder Finanzinformations-Software durchsetzt, kann diesen Unternehmen ebenso egal sein wie die Frage, welcher Chip zum Einsatz kommt. Zudem macht der KI-Trend zusammen mit Automatisierung nur etwa 50 Prozent der Umsätze aus. Diese Firmen profitieren also von der aktuellen Nachfrage nach KI-Rechenzentren, ohne davon abhängig zu sein.

Für diversifizierte, ausgewogene Investitionen

Die digitale Wertschöpfungskette zieht sich also durch viele Industrien mit jeweils besonderen Vor- und Nachteilen im Hinblick auf den KI-Fortschritt. Dafür gängige Marktnarrative sorgen zwar oft für Kursbewegungen, sind aus unserer Sicht aber nicht immer gerechtfertigt. Bei einigen Softwarefirmen im Unternehmensbereich beispielsweise halten wir Disruptionserwartungen für übertrieben – zum einen gehen hier Veränderungen in der Regel nicht sehr schnell vonstatten, wie die seit vielen Jahren andauernde Migration von Unternehmensdaten in die Cloud zeigt, zum anderen kann KI durchaus auch eine Opportunität für Platzhirsche sein.

Wir fokussieren uns daher darauf, Unternehmen sorgfältig zu analysieren und ausgewogen und diversifiziert entlang der Wertschöpfungskette zu investieren. So wollen wir die Chancen dieser außergewöhnlichen Entwicklungen nutzen, ohne übermäßige Risiken einzugehen.