2026 Artificial Intelligence Aktieninvestment-Leitfaden: Von der Marktauswahl bis zur Strategiedurchführung

Seit der Einführung von ChatGPT Ende 2022 sind Aktien im Bereich künstliche Intelligenz zu den heißesten Investitionszielen auf den Kapitalmärkten geworden. Die Aktien von AI-bezogenen Unternehmen erreichten regelmäßig neue Höchststände, auch wenn das tatsächliche Gewinnwachstum mancher Firmen mit den Kursanstiegen nicht Schritt halten konnte. Für Investoren, die an dieser AI-Welle teilhaben möchten, stellt sich die Frage: Wie wählt man KI-Aktien aus? Welche Ebenen gibt es in der Wertschöpfungskette? Welche AI-Unternehmen in den USA sind besonders interessant? Dieser Artikel analysiert die aktuelle Marktsituation, konkrete Anlageziele und Anlagestrategien umfassend.

Marktchancen durch die KI-Revolution

Derzeit hat sich künstliche Intelligenz von einem langfristigen Technologiekonzept rasch zu einer treibenden Kraft für gesellschaftlichen Wandel entwickelt. Anwendungen reichen von Spracherkennung, Finanzprognosen, medizinischer Diagnostik, autonomem Fahren bis hin zu Positionsbestimmungssystemen – die Einsatzmöglichkeiten von AI verändern sich täglich. Immer mehr Unternehmen erhöhen ihre Investitionen in AI-Forschung, und die Erwartungen an AI-Produkte und -Anwendungen steigen kontinuierlich.

Laut den neuesten Daten von IDC werden die weltweiten Ausgaben von Unternehmen für AI-Lösungen und -Technologien bis 2025 auf 307 Milliarden US-Dollar steigen. Für die Zukunft wird erwartet, dass bis 2028 die Gesamtausgaben für AI, inklusive Anwendungen, Infrastruktur und Dienstleistungen, 632 Milliarden US-Dollar übersteigen werden, mit einer jährlichen Wachstumsrate von etwa 29 %. Besonders im Bereich Infrastruktur – AI-Chips und beschleunigte Server – wird die Ausgaben bis 2028 voraussichtlich 75 % der Gesamtausgaben ausmachen, was die zentrale Hardwarebasis für die Umsetzung von AI-Technologien darstellt. Dies zeigt, dass die Branche der künstlichen Intelligenz weiterhin enormes Wachstumspotenzial besitzt.

Institutionelle Investoren haben diesen Trend bereits erkannt. Ein Beispiel ist der weltweit bekannte Bridgewater Fund, der in seinem neuesten 13F-Bericht seine Positionen in NVIDIA, Alphabet und Microsoft im AI-Bereich deutlich erhöht hat. Dies spiegelt nicht nur das Vertrauen professioneller Investoren in das AI-Ökosystem wider, sondern bestätigt auch die Rolle von AI-Aktien als zukünftige Wachstumsantrieb. Neben der direkten Aktienauswahl investieren viele Anleger auch über thematische Fonds oder AI-ETFs, um eine umfassende Allokation von Chips, Servern, Cloud-Plattformen und Datenanalyse zu erreichen. Laut Morningstar belief sich das Vermögen globaler AI- und Big Data-Fonds bis Ende Q1 2025 auf über 30 Milliarden US-Dollar.

Kernakteure bei AI-Aktien: US-amerikanische Marktführer im Vergleich

Hier eine Übersicht der wichtigsten AI-Aktien in den USA, sortiert nach Marktkapitalisierung, Kursentwicklung und Jahresperformance:

(Stand: Ende Q3 2025, Quelle: Google Finance)

Führende AI-Chips und Infrastrukturunternehmen

NVIDIA (辉达): Dominanz im GPU-Markt

NVIDIA ist der weltweit führende Hersteller von GPU-Chips und nimmt im AI-Bereich eine absolute Spitzenposition ein. Das Unternehmen hat eine Marktkapitalisierung von rund 4 Billionen USD und ein Kurs-Gewinn-Verhältnis von etwa 60. Seit der Markteinführung von ChatGPT vor zwei Jahren ist der Aktienkurs von NVIDIA um mehr als das 11-fache gestiegen, was es zu einer der größten Gewinner im AI-Bum macht.

Die GPU-Softwareplattform ist zum Industriestandard für das Training und die Ausführung großer AI-Modelle geworden. Mit dem globalen Siegeszug generativer KI hat NVIDIA durch die vollständige Wertschöpfungskette – vom Chipdesign über Systemintegration bis zur Software-Ökologie – die AI-Infrastruktur maßgeblich geprägt und gilt als treibende Kraft dieser technologischen Revolution. 2024 erzielte das Unternehmen einen Umsatz von 60,9 Milliarden USD, mit einem Wachstum von über 120 % im Jahresvergleich, was die starke Nachfrage im AI-Bereich unterstreicht.

Auch 2025 bleibt NVIDIA führend. Im zweiten Quartal erwirtschaftete das Unternehmen einen Nettogewinn von etwa 28 Milliarden USD, was einem Anstieg von über 200 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Dieses Wachstum basiert vor allem auf den massiven Bestellungen von Cloud-Anbietern und Großunternehmen für die Blackwell-Architektur-GPU. Analysten gehen davon aus, dass die Nachfrage nach NVIDIA-Lösungen exponentiell steigen wird, da AI-Anwendungen vom Trainings- in den Inferenzmodus übergehen und in Unternehmens- sowie Edge-Computing-Szenarien expandieren. Mit seiner tiefen technologischen Basis und einem vollständigen Ökosystem ist NVIDIA kurzfristig kaum zu schlagen, viele Investoren haben Kursziele angehoben und bewerten die Aktie mit „Kaufen“.

Der Grund, warum NVIDIA bei AI-Investoren so beliebt ist: Obwohl viele Unternehmen im AI-Bereich aktiv sind, sind nahezu alle auf die Chips von NVIDIA angewiesen. Diese „Schlüsselstellung“ verschafft NVIDIA eine „monopolartige“ Führungsposition in der Rechenleistung weltweit. Trotz des beeindruckenden Wachstums in der Vergangenheit ist die Nachfrage nach Chips bei TSMC noch nicht vollständig gedeckt. Große Tech-Konzerne wie Tesla und Oracle haben bereits aktiv Kontakt zu NVIDIA-Management aufgenommen, um Chipkontingente zu sichern. Das deutet darauf hin, dass die zukünftigen Bestellmengen die aktuellen Erwartungen deutlich übersteigen könnten. Vor der weiteren AI-Boom-Phase sind Kursrücksetzer möglicherweise günstige Einstiegsgelegenheiten.

Broadcom (博通): Netzwerkausrüster im AI-Zeitalter

Broadcom ist ein global führender Anbieter von Netzwerktechnologie und hat durch zahlreiche Übernahmen eine quasi Monopolstellung im Bereich der Netzwerkkommunikation erreicht. Das Unternehmen bietet Cloud-Computing-Chips, Netzwerkgeräte, Breitbandprodukte und spezialisierte ASIC-Lösungen.

Im Bereich AI-Chips und Netzwerkanbindung spielt Broadcom eine Schlüsselrolle. Bei der Explosion der Nachfrage nach AI-Servern nutzt Broadcom seine Expertise in maßgeschneiderten ASICs, Switches und optischen Kommunikationschips, um in die AI-Datenzentrum-Lieferkette einzusteigen. Für das Geschäftsjahr 2024 (bis November) erzielte Broadcom einen Umsatz von 31,9 Milliarden USD, wobei AI-bezogene Produkte bereits 25 % des Umsatzes ausmachen – ein klares Zeichen für das starke Wachstum im AI-Boom.

Der Erfolg von Broadcom hängt maßgeblich davon ab, dass schnelle Netzwerke eine Grundvoraussetzung für AI sind. Ob Datenübertragung zwischen Chips, Informationsfluss oder Kommunikationsinfrastruktur – alles basiert auf Broadcom-Technologie. Auch die interne Verbindung der AI-Chips nutzt Broadcom-ASICs. Obwohl NVIDIA und Broadcom in einigen Bereichen konkurrieren, ergänzen sich die beiden Firmen in der Praxis. Das erklärt, warum die Broadcom-Aktie im AI-Bull-Run innerhalb von weniger als zwei Jahren um das 3,5-fache gestiegen ist.

2025 setzt Broadcom seine Strategie im Bereich energieeffizienter AI-Netzwerke fort. Im zweiten Quartal stieg die Interconnect-Sparte um 19 %, angetrieben durch die steigende Nachfrage von Cloud-Anbietern nach Jericho3-AI, Tomahawk5-Switches und optischen Chips. Analysten erwarten, dass mit zunehmender Modellgröße die Nachfrage nach Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und maßgeschneiderten Chips weiter rasant wächst. Viele ausländische Institute bewerten Broadcom mit „Kaufen“ und setzen Kursziele über 2000 USD.

AMD (超微): Der Aufholer auf dem Vormarsch

AMD ist der direkte Rivale von NVIDIA im GPU-Bereich und gehört zu den wenigen großen Chipfirmen, die sowohl GPU als auch CPU selbst entwickeln. Obwohl AMD im GPU-Markt noch im Nachteil ist, sind die eigenen MI300-Acceleratoren in mehreren Leistungstests NVIDIA H100 ebenbürtig, bei halbem Preis.

AMD wird zunehmend zu einem ernsthaften Herausforderer im AI-Chip-Markt. Mit der MI300-Serie und der fortschrittlichen CDNA-3-Architektur hat AMD den Einstieg in den von NVIDIA dominierten AI-Markt geschafft und bietet Cloud- und Großkunden eine wichtige Alternative. 2024 erzielte AMD einen Umsatz von rund 22,9 Milliarden USD, wobei das Data-Center-Geschäft um 27 % wuchs – ein Beweis dafür, dass die AI-Strategie greift.

2025 verstärkt AMD seine Offensive im AI-Bereich weiter. Im zweiten Quartal stieg das Data-Center-Geschäft um 18 %, vor allem durch die Adoption der MI300X bei großen Cloud-Anbietern und die bevorstehende Markteinführung der MI350-Serie im zweiten Halbjahr. Mit der zunehmenden Vielfalt der AI-Workloads wächst auch die Nachfrage nach Alternativlösungen. AMD nutzt seine Vorteile bei CPU+GPU-Integration und offener Ökologie, um Marktanteile bei AI-Training und Inferenz zu gewinnen. Viele Analysten sehen großes Wachstumspotenzial und setzen Kursziele über 200 USD.

Ohne die bereits bei H100 genutzte CUDA-Entwicklerbasis von NVIDIA wäre AMDs Vorteil noch deutlicher. Aufgrund der enormen AI-Investitionen (oft mehrere Hundert Milliarden USD jährlich) könnte AMD durch wettbewerbsfähigere Preise und mehr Entwickleraufwand auf der Plattform langfristig profitieren. Seit der Einführung von ChatGPT ist der AMD-Kurs um das 3,2-fache gestiegen. Trotz vorheriger Rückgänge im klassischen Chip-Geschäft, die den Kurs belasteten, steigt die AI-Chip-Umsatzquote rasant, was die Zukunftsaussichten deutlich verbessert.

Anlagestrategien und -methoden für AI-Aktien

Neben der direkten Aktienauswahl können Anleger auch über vielfältige Instrumente an der AI-Welle partizipieren:

Investoren sollten eine Kombination aus Sparplänen nutzen, um regelmäßig in AI-Aktien oder -ETFs zu investieren und so Marktschwankungen auszugleichen. Beobachtungen von Institutionen wie Bridgewater zeigen, dass die AI-Branche zwar noch im Hochwachstum ist, aber die positiven Effekte nicht immer bei einzelnen Unternehmen gleich verteilt sind. Manche Aktien sind bereits stark in den Kursen eingepreist, sodass eine kontinuierliche Anpassung des Portfolios und das Verfolgen der Marktentwicklung für maximale Renditen notwendig sind.

Beim Handel mit US-Aktien empfiehlt sich die Eröffnung eines Kontos bei ausländischen Brokern oder die Nutzung von CFD-Plattformen. Verschiedene Plattformen bieten unterschiedliche Vorteile; entscheidend ist, eine passende Handelsstrategie zu wählen. Für kurzfristige Trades sind CFD-Plattformen attraktiv, da sie bidirektionales Trading, provisionsfreien Handel und flexible Hebel bieten.

Risiken und langfristige Perspektiven bei AI-Aktien

Mittelfrist-Ausblick: Kontinuierliches Wachstum mit Volatilität

Mit der Weiterentwicklung großer Sprachmodelle, generativer KI und multimodaler KI (Kombination von Sprache, Bild, Text) steigen die Anforderungen an Rechenleistung, Rechenzentren, Cloud-Plattformen und spezielle Chips. Kurzfristig profitieren vor allem NVIDIA, AMD, TSMC und andere Hardwareanbieter. Langfristig werden Branchen wie Medizin, Finanzen, Fertigung, autonomes Fahren und Einzelhandel zunehmend AI-Aktien-Chancen bieten.

Obwohl die AI-Thematik weiterhin im Fokus steht, hängt die Kursentwicklung stark vom makroökonomischen Umfeld ab. Die Zinspolitik der US-Notenbank und anderer Zentralbanken beeinflusst die Bewertung hoch bewerteter AI-Aktien. Steigende Zinsen belasten die Kurse, sinkende Zinsen können sie stützen. Zudem reagieren AI-Aktien empfindlich auf politische und regulatorische Nachrichten, was zu kurzfristigen Schwankungen führt. Neue Trendthemen wie erneuerbare Energien könnten Kapitalströme abziehen. Insgesamt bleibt die Marktrichtung langfristig nach oben gerichtet, kurzfristig sind Schwankungen zu erwarten.

Politische und regulatorische Unsicherheiten

Regierungen weltweit sehen AI zunehmend als strategische Industrie und investieren verstärkt in Subventionen und Infrastruktur. Diese Maßnahmen sind positiv für AI-Aktien. Mit der Ausweitung der AI-Anwendungen kommen jedoch auch Fragen zu Datenschutz, Algorithmus-Bias, Urheberrecht und Ethik auf. Strengere Regulierungen könnten die Bewertung und Geschäftsmodelle einzelner AI-Unternehmen belasten.

Anlageempfehlungen: Strategien im Gleichgewicht

In den Jahren 2025 bis 2030 dürften AI-Aktien weiterhin vom Branchenwachstum profitieren. Fokus sollte auf AI-Chips, beschleunigten Servern und Unternehmen mit konkreten Anwendungsprojekten liegen, etwa Cloud-Services, medizinische AI oder Fintech. Langfristige Investitionen in thematische ETFs, regelmäßig und diszipliniert, helfen, Marktschwankungen auszugleichen und das Risiko zu minimieren.

Risikobewusstsein

Beim Investieren in AI-Aktien ist es wichtig, die Risiken zu kennen:

• Schneller Technologiewandel: AI-Technologie ist zwar seit Jahrzehnten vorhanden, aber erst in den letzten Jahren in den Mainstream eingedrungen. Die rasante Entwicklung erfordert ständiges Lernen und schnelle Reaktion, sonst droht die Rückstandsfahrt bei Investitionsentscheidungen und Kursbewegungen.

• Unternehmensspezifische Risiken: Viele AI-Firmen haben nur begrenzte Historie und Daten. Das Geschäftsrisiko ist höher, insbesondere bei kleineren, reinen AI-Unternehmen. Große Tech-Konzerne sind stabiler, aber auch hier besteht Unsicherheit.

• Branchen- und Marktrisiken: Die Entwicklung der AI-Wertschöpfungskette, regulatorische Änderungen und gesellschaftliche Akzeptanz können die Aktienkurse beeinflussen. Bedenken hinsichtlich AI-Sicherheit oder Datenschutz könnten zu regulatorischen Eingriffen führen.

Insgesamt bleibt AI ein vielversprechendes Investmentfeld, das jedoch eine sorgfältige Risikoabwägung erfordert.