Zentrale Erkenntnisse:
- Künstliche Intelligenz ist ein mehrjähriger Superzyklus der Infrastruktur und der Kapitalbildung, der sowohl die Wirtschaft als auch die Grundlagen des nachhaltigen Investierens neu gestaltet.
- Die kurzfristige Kohlenstoffintensität der KI führt zu schwierigen Nachhaltigkeitskompromissen, doch die Effizienzsteigerungen und Produktivitätsmultiplikatoren werden sich wahrscheinlich mit der Zeit durchsetzen.
- KI stellt die mentalen Modelle bezüglich der Qualität der Unternehmensgrundlagen und der Dauerhaftigkeit der Renditen vieler digitaler und von Humankapital abhängiger Unternehmen in Frage.
KI: Die disruptivste Kraft – und die größte Chance –, die wir je erlebt haben
Der Aufstieg der KI ist gleichzeitig eine der disruptivsten Kräfte, die wir bisher erlebt haben, und eine der überzeugendsten strukturellen Investitionsmöglichkeiten, auf die wir bisher gestoßen sind. Die KI verändert nicht nur einzelne Geschäftsmodelle; sie gestaltet die Wirtschaft selbst neu und damit das gesamte Rahmenwerk, anhand dessen wir beurteilen, was ein nachhaltiges, dauerhaftes Unternehmen ausmacht.
Für Anleger sind die Kernfragen trügerisch einfach: Wie groß und wie lang wird der KI-Investitionszyklus sein? Und was bedeutet er für Unternehmen, die Gesellschaft, die Weltwirtschaft und die Umwelt? Wir sind überzeugt, dass es sich hierbei nicht um einen schnelllebigen Technologiezyklus handelt. Die KI stellt eine mehrjährige, strukturelle Kapitalbildungswelle beispiellosen Ausmaßes dar, und alles, was wir bisher im Jahr 2026 beobachtet haben, hat diese Ansicht bestätigt.
Der KI-Investitions-Superzyklus: Umfang, Dauer und Überzeugung
Wir stehen erst am Anfang des zweiten Jahres eines „zweiten zehnjährigen Zyklus“ schneller KI-Fortschritte und des Infrastrukturaufbaus.
– Lisa Su, CEO von AMD auf dem Axios KI+ Summit
Die jüngsten Gespräche in der Branche haben unsere Überzeugung bestärkt, dass der KI-Investitionszyklus noch in den Kinderschuhen steckt. Auf der TMT-Konferenz von Morgan Stanley (März) war die Botschaft aus dem gesamten KI-Ökosystem überraschend einheitlich: Die Erwartungen, dass die KI-Investitionen kurzfristig einen Höhepunkt erreichen oder nachlassen werden, sind unbegründet. Das Thematics-Team von MS prognostiziert ein durchschnittliches jährliches Wachstum (CAGR) von 230 % der Rechenkapazität (Abbildung 1) zwischen 2025 und 2030 (gemessen in Teraflops), während die internen Prognosen von Alphabet dreimal höher ausfallen.1
Abbildung 1: Die globale KI-Rechenkapazität verdoppelt sich alle 7 Monate
Quelle: Josh You u. a. (2026), „Global AI computing capacity is doubling every 7 months“ (Die weltweite KI-Rechenkapazität verdoppelt sich alle 7 Monate). Online veröffentlicht auf epoch.ai. Abgerufen unter „https://epoch.ai/data-insights/ai-chip-production“ [Online-Quelle]. Zugegriffen am 29. April 2026. Verweise auf einzelne Wertpapiere stellen keine Empfehlung zum Kauf, Verkauf oder Halten eines Wertpapiers, einer Anlagestrategie oder eines Marktsektors dar und sollten nicht als profitabel angesehen werden. Janus Henderson Investors, seine verbundenen Unternehmen oder seine Mitarbeiter könnten eine Position in den genannten Wertpapieren halten. Es gibt keine Garantie dafür, dass sich frühere Trends fortsetzen oder dass die Prognosen eintreffen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf die zukünftigen Renditen.
Die Daten zur tatsächlichen Nutzung sind noch aufschlussreicher. Der wöchentliche Tokenverbrauch im gesamten KI-System ist im vergangenen Jahr um über 3.800 % gestiegen2, und die Zahlungsbereitschaft der Unternehmen ist klar erkennbar, wie die rapide steigenden Einnahmen von Anthropic belegen, die von unter 10 Mrd. USD Ende 2025 auf über 30 Mrd. USD Anfang April 2026 gestiegen sind3. Darüber hinaus führt die agentische KI bis 2030 zu einem erheblichen Anstieg des Tokenverbrauchs um das 24-fache bzw. auf 120 Billiarden Tokens pro Monat (Abbildung 3).4 Research von Goldman Sachs deutet darauf hin, dass Unternehmensagenten der größte Token-Multiplikator sein werden und den Tokenverbrauch bis 2040 um das 55-fache steigern werden, während Verbraucheragenten die Nutzung über gelegentliche Chats hinaus auf eine Nützlichkeit über die traditionelle Suche hinaus ausweiten und bis 2030 zu einer Steigerung des Tokenverbrauchs um das 12-fache führen werden.5
Vereinfacht ausgedrückt: Dieser Zyklus ist langfristig. Darüber hinaus bremsen physische Beschränkungen – Verfügbarkeit von Strom, Netzkapazität, Fertigungsvorlaufzeiten und Engpässe in der Lieferkette – die Nachfrage nicht; sie verlängern sie. Anstatt einer schnellen, reibungslosen digitalen Einführungskurve entwickelt sich KI zu einer kapitalintensiven industriellen Expansion, die wahrscheinlich über viele Jahre andauern wird.
Abbildung 2: Bis 2030 könnten Consumer- und Unternehmensagenten den Token-Verbrauch auf das 24-Fache der heute geschätzten weltweiten Kapazität ansteigen lassen.
Quelle: Goldman Sachs Global Investment Research, Stand: 5. Mai 2026. Prognosen können variieren und sind nicht garantiert.
Intelligenzfabriken: die wirtschaftliche Infrastruktur neu definieren
Der CEO von Nvidia, Jensen Huang, ist der Meinung, dass viele Menschen KI-Rechenzentren fälschlicherweise als Kostenstellen – als große Gebäude, die lediglich Daten speichern – betrachten. Sie sollten vielmehr als„Intelligenzfabriken“ betrachtet werden, bei denen die Ausgabe nicht die Datenspeicherung, sondern Tokens sind – Einheiten produktiver Intelligenz, die einen wirtschaftlichen Wert schaffen. Aus dieser Perspektive wird KI zu einer horizontalen, ermöglichenden Schicht, analog zum Strom. So wie Strom, als er zum ersten Mal industriell eingesetzt wurde, keine einzige Industrie ersetzte – er transformierte jede Industrie, indem er Energie universell verfügbar, reichlich und billig machte – so tut KI dasselbe für die Intelligenz. Jeder Sektor, jeder Arbeitsablauf, jeder Entscheidungsprozess kann und wird daher durch die Verfügbarkeit von Intelligenz in großem Umfang erweitert oder verändert werden.
Die Auswirkungen sind tiefgreifend. Wenn jede Volkswirtschaft und jedes Unternehmen Intelligenz in großem Umfang benötigt, dann werden KI-Rechenzentren zu einer kritischen nationalen und kommerziellen Infrastruktur. Deshalb sind wir der Meinung, dass KI-Rechenzentren eines der größten globalen Infrastrukturprojekte der modernen Geschichte darstellen, Schätzungen zufolge könnten die weltweiten Ausgaben bis 2030 7 Billionen USD erreichen.6
Leistung, Effizienz und die neue Wettbewerbsgrenze
Im Gegensatz zu früheren digitalen Revolutionen ist diese eng mit der physischen Welt verbunden. KI-Fabriken sind nicht durch Code begrenzt, sondern durch Strom. Land, Netzanschluss und Energieverfügbarkeit sind die bindenden Beschränkungen, und innerhalb dieses Rahmens wird der Wettbewerbsvorteil durch Effizienz bestimmt: wie viele Tokens pro verbrauchter Energieeinheit produziert werden können.
„Ihr Rechenzentrum war früher ein Rechenzentrum für Dateien. Jetzt ist es eine Fabrik, die Tokens generiert. Ihre Fabrik ist auf jeden Fall begrenzt. Jeder sucht nach Land, Strom und Gebäudehülle. Sobald Sie sie bauen, sind Sie durch den Strom begrenzt. Innerhalb dieser strombegrenzten Infrastruktur sollten Sie sich verdammt sicher sein, dass Ihre Inferenz — denn Tokens sind Ihr neues Rohstoff — dass die Architektur so optimiert ist, wie es nur geht.“
**– Jensen Huang**, CEO von Nvidia auf der Keynote zur Nvidia GPU Technology Conference 2026
Seit Jahrzehnten war die treibende Frage der Halbleiterindustrie: Wie viele Transistoren können wir auf einen Chip unterbringen? Heute ist die entscheidende Kennzahl der KI-Ära grundlegend anders: Wie viele Tokens können wir für eine gegebene Energieeinheit produzieren? So wie eine physische Fabrik durch ihre Energieversorgung, ihren Durchsatz pro Energieeinheit und die Engpässe in ihrer Produktionslinie begrenzt ist, ist es auch ein KI-Datenzentrum. Die Kennzahl, die den Wettbewerbsvorteil bestimmt, ist nicht die rohe Rechenleistung — es ist die Rechenleistung pro Watt. Und die beschränkende Ressource ist, wie NVIDIAs Infrastrukturteam bestätigte, nicht der physische Raum. Es ist die Leistung.
Auf der GTC-Keynote von NVIDIA im Jahr 2026 gab Jensen Huang bekannt, wie schnell Nvidia die Energieeffizienz seiner KI-Systeme verbessert. NVIDIAs Grace Blackwell NVL 72 System bietet die 35-fache Inferenzleistung pro Watt im Vergleich zum Hopper H200 der Vorgängergeneration – in nur einer einzigen Produktgeneration. Zur Veranschaulichung: Das Moore'sche Gesetz hätte auf seinem Höhepunkt vielleicht eine 1,5-fache Verbesserung pro Generation bewirkt. Als das unabhängige Benchmarking-Unternehmen SemiAnalysis seine Analyse veröffentlichte, kam es zu dem Schluss, dass die tatsächliche Zahl näher bei dem 50-fachen lag und warf Jensen vor, die Fakten heruntergespielt zu haben.
Jensens Antwort: „Er liegt nicht falsch.“
Die Folge ist drastisch. In einer Welt, in der jeder Betreiber eines Rechenzentrums mit Strombeschränkungen zu kämpfen hat — in der Grundstück, Strom und Gehäuse die einschränkenden Faktoren für den Bau einer KI-Fabrik sind —, erzeugt der Betreiber, der 50-mal mehr Tokens mit der gleichen Leistungsaufnahme erzeugen kann, 50-mal mehr Umsatz. Die Analogie der Token-Fabrik ist daher keine Übertreibung. Es ist die korrekte industrielle und wirtschaftliche Rahmenbedingung, um KI-Infrastrukturinvestitionen zu verstehen. Ein KI-Rechenzentrum ist eine Fabrik. Ihr Output sind Tokens. Ihre Rohstoffe sind Strom, Speicherbandbreite, Speicherplatz und Kühlleistung. Ihr einschränkender Faktor ist die Stromversorgung. Und ihr Wettbewerbsvorteil ist die Effizienz pro verbrauchter Energieeinheit.
Abbildung 3: KI-Rechenzentren, Verfolgung des Stromverbrauchs anhand von Satelliten- und Genehmigungsdaten
Quelle: Epoch KI, „Frontier-Rechenzentren“. Online veröffentlicht auf epoch.ai. Abrufbar unter „https://epoch.ai/data/data-centers“ [Online-Quelle]. Abruf vom 30. April 2026.
In Engpässe investieren – und CO2-Intensität reduzieren
Angesichts unserer Überzeugung, was das Ausmaß und die Dauer des KI-Investitionszyklus angeht, konzentrieren wir uns weiterhin auf Bereiche der KI-Wertschöpfungskette, in denen Kapitalintensität, physische Beschränkungen und Engpässe am stärksten ausgeprägt sind. Unser Fokus liegt auf kritischer Infrastruktur und ermöglichenden Technologien, die das KI-System untermauern, und nicht nur auf nachgelagerten Anwendungen.
Gleichzeitig sind wir bei der Auswahl sehr selektiv und bevorzugen Unternehmen, die die Effizienz und die CO2-Intensität der KI verbessern. Die Allokation von Kapital in Technologien, die den Energieverbrauch reduzieren, die Stromauslastung verbessern und die Effizienz auf Systemebene erhöhen, steht im Mittelpunkt unserer Herangehensweise an nachhaltige Investitionen in dieser neuen Ära.
Wir bevorzugen Bereiche wie Kernrecheninfrastruktur und fortschrittliche Fertigung, Speicher- und Bandbreitenlösungen sowie die Speichertechnologien, die erforderlich sind, um die rasche Akkumulation von KI-generierten Daten zu bewältigen. Entscheidend sind auch Energie- und Elektroinfrastruktur, in der Erkenntnis, dass eine effiziente Stromumwandlung, Netzanbindung und Widerstandsfähigkeit inzwischen einschränkende Faktoren für den Einsatz von KI sind. Thermomanagement und Energiespeicherung sind gleichermaßen wichtig geworden, da die steigende Rechendichte noch nie dagewesene Anforderungen an Kühlsysteme und eine zuverlässige, verfügbare Stromversorgung stellt.
Zusammen genommen stellen diese Bereiche das physische Rückgrat der KI-Wirtschaft dar. Dort können inkrementelle Verbesserungen der Effizienz überproportionale Produktivitätssteigerungen freisetzen, die systemweite Kohlenstoffintensität im Laufe der Zeit senken und dauerhafte Wettbewerbsvorteile in einer Welt schaffen, die zunehmend durch Energie- und Infrastrukturbeschränkungen definiert wird.
Das große Nachhaltigkeitsparadox: Umgang mit der Kohlenstoffintensität der KI-Ära und ihren Auswirkungen auf nachhaltiges Investieren
Wir müssen offen und ehrlich über die doppelten Auswirkungen der KI auf unser Anlageuniversum und auf das Konzept des nachhaltigen Investierens selbst sprechen.
Erstens ist der Aufbau der KI kohlenstoffintensiv. Halbleiterhersteller, schwere elektrische Geräte, Netzausbau und Kühlsysteme sind allesamt anlageintensive, energieintensive Geschäftsfelder. Und KI-Rechenzentren erfordern nicht nur eine kohlenstoffintensive Kapitalbildung; sobald sie gebaut sind, benötigen sie ständig Strom, der oft durch Netze unterstützt wird, die immer noch stark auf fossile Brennstoffe angewiesen sind.
Zweitens stellt KI die Vorstellung von der Dauerhaftigkeit der Geschäftswirtschaft und der Verteidigbarkeit ökonomischer Moats in Frage. Viele der Unternehmen, die im letzten Jahrzehnt von den ESG-Rahmenwerken am höchsten bewertet wurden — kapitalarme, kohlenstoffarme, margenstarke Software- und Plattformunternehmen — sind genau diejenigen, die am stärksten der KI-bedingten Aushöhlung des Endwerts ausgesetzt sind. Genau die Merkmale, die sie bei traditionellen Nachhaltigkeitskennzahlen attraktiv machten (geringer physischer Fußabdruck, geringe Emissionen, hohe Erträge aus immateriellen Vermögenswerten), machen sie auch anfällig für eine Technologie, die im Bereich Information und Kognition konkurriert. Wir als Branche nachhaltiger Anleger haben uns in diesen Unternehmen etwas zu wohl gefühlt. Wir mochten sie, weil sie sauber und qualitativ hochwertig waren und zu einem fortschrittlichen Narrativ über die Dematerialisierung der Wirtschaft zu passen schienen. KI zeigt jedoch, dass ihre Moats nicht so unangreifbar waren, wie wir angenommen hatten. Die Debatte über den Endwert ist real, sie ist aktiv und wird schnell in die Märkte eingepreist.
Unsere Antwort: CO2-Intensität auf Systemebene steuern
Unsere Antwort darauf nennen wir Nachhaltigkeit auf Systemebene. Anstatt Unternehmen ausschließlich nach ihren eigenständigen betrieblichen Ökologischen Fußabdrücken zu beurteilen, bewerten wir ihre Rolle dabei, ein effizienteres, produktiveres und widerstandsfähigeres Wirtschaftssystem zu ermöglichen. Wir konzentrieren uns auf Investitionen in Unternehmen, deren Produkte einen positiven Einfluss auf die Effizienz und die Kohlenstoffintensität von KI haben.
Unser Ansatz umfasst auch ein aktives Engagement unter Verwendung des Climate Transition Assessment-Rahmenwerks von Janus Henderson, um sicherzustellen, dass die Verpflichtungen zur Dekarbonisierung glaubwürdig sind und in die Kapitalallokation eingebettet werden.
Wir sind transparent über Kompromisse. Es kann Phasen geben, in denen die Kohlenstoffintensität des Portfolios steigt, da das Engagement in physischer Infrastruktur zunimmt. Wir sind der Meinung, dass dies der richtige Ansatz ist, angesichts der Realität, wohin das Kapital fließt, wo dauerhafte Wettbewerbsvorteile entstehen und wo wir die größten positiven Auswirkungen auf Systemebene erzielen können. Wir werden diese Kennzahlen weiterhin transparent ausweisen, die Zusammensetzung von Veränderungen erläutern und zeigen, dass unsere Engagement- und Stewardship-Aktivitäten die Entwicklung der KI auf Kurs halten.
Letztendlich glauben wir, dass die erhöhte Kohlenstoffintensität des KI-Infrastrukturaufbaus vorübergehend ist und durch den Produktivitäts- und Effizienzmultiplikator mehr als ausgeglichen wird, den KI der Weltwirtschaft bringt. Wir glauben, dass KI dies tun wird, indem sie die Materialwissenschaft für saubere Energie beschleunigt, den Betrieb von Stromnetzen und industriellen Prozessen optimiert und die Ressourcenintensität von allem, von der Arzneimittelentwicklung bis zum Infrastrukturdesign, drastisch reduziert. ** Wir wollen in diese Zukunft investieren, ohne die kurzfristigen Kosten zu ignorieren, die damit verbunden sind. **
Langlebigkeit in einer Welt beschleunigter Störungen
KI gestaltet nicht nur Nachhaltigkeitskennzahlen neu, sondern beschleunigt auch die Umwälzungen in allen Geschäftsmodellen. Als Reaktion darauf ist unser Portfolioumschlag gestiegen, da wir die Annahmen zur Nachhaltigkeit, zur Verteidigungsfähigkeit und zum Endwert aktiv neu bewerten. Das ist keine Disziplinlosigkeit, sondern eine rationale Reaktion auf ein sich schnell veränderndes Wettbewerbsumfeld.
Parallel zur Konzentration auf die KI-Infrastruktur erhöhen wir die Allokation für Unternehmen mit materiellen Vermögenswerten, Netzwerkeffekten oder verteidigungsfähigem geistigen Eigentum (IP), die KI eher verstärken als untergraben wird – während wir das Engagement dort reduzieren, wo langfristige Disruption-Risiken unterschätzt erscheinen.
Fazit: Nachhaltigkeit war schon immer physisch
Im letzten Jahrzehnt haben viele Nachhaltigkeitsinvestoren — und wir schließen uns dem an — in kapitalarmen digitalen Unternehmen eine intellektuell bequeme Heimat gefunden. Wir konnten eine klare Geschichte erzählen: Diese Unternehmen förderten Effizienz, generierten hohe Renditen bei minimalem Kapitalbedarf, hatten einen geringen CO2-Fußabdruck und schienen die Art von dematerialisiertem wirtschaftlichen Fortschritt zu verkörpern, die für eine nachhaltige Zukunft erforderlich ist. Wir müssen uns jetzt ehrlich fragen: haben wir uns zumindest teilweise etwas vorgemacht?
Der Aufstieg von KI und verstärkte geopolitische Spannungen erzwingen eine Neubewertung der physischen Welt. KI, Elektrifizierung und Automatisierung sind real und wirkmächtig – aber sie sind nicht schwerelos. Sie basieren auf Energie, Metallen, Netzen und Infrastruktur, die strukturell unterinvestiert und politisch eingeschränkt wurden.
Wir sind von unserer Positionierung überzeugt. Wir sind fest davon überzeugt, dass der KI-Investitionszyklus mehrere Jahre andauern wird. Wir investieren in die Strom-, Speicher-, Kabel-, Kühlsysteme und Sachwerte, die die KI-Wirtschaft möglich machen, und halten dabei einen disziplinierten Nachhaltigkeitsrahmen ein, der in Realismus und Transparenz verwurzelt ist. Der Übergang zu einer nachhaltigen Wirtschaft wird schon immer physisches Kapital erfordern. Die KI hat den Zeitrahmen lediglich beschleunigt, den Maßstab erweitert und die Risiken verdeutlicht.
1 Quelle: Ars Technica, „Google teilt Mitarbeitern mit, dass es die Kapazität alle 6 Monate verdoppeln muss, um die KI-Nachfrage zu decken“, 21. November 2025.
2 Quelle: Open Router
3 Quelle: Anthropic, „Anthropic baut Partnerschaft mit Google und Broadcom für mehrere Gigawatt Next‑Generation Computing aus“, 6. April 2026.
4Quelle: Goldman Sachs Research, „Decoding the Agentic Economy: The coming Inflection in KI Usage and Margins“, 5. Mai 2026.
5Quelle: Research von Goldman Sachs, „Die agentische Wirtschaft entschlüsseln: Der kommende Wendepunkt bei der KI-Nutzung und den Margen“, 5. Mai 2026.
6Quelle: McKinsey, „The $7 trillion data center build-out: How industrials can capture their share“, 27. März 2026.
Künstliche Intelligenz (KI): Eine breite Kategorie von Technologien, die Maschinen und Software befähigen, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. Lernen, logisches Denken, Mustererkennung und Entscheidungsfindung.
Investitionsausgaben: Geld, das in den Erwerb oder die Modernisierung von Anlagevermögen wie Gebäuden, Maschinen, Ausrüstung oder Fahrzeugen investiert wird, um den Betrieb aufrechtzuerhalten oder zu verbessern und zukünftiges Wachstum zu fördern.
Kohlenstoffintensität: Ein Maß für die Treibhausgasemissionen im Verhältnis zu einer Outputeinheit, wie zum Beispiel Umsatz, produzierte Energie oder Wirtschaftstätigkeit. Eine geringere Kohlenstoffintensität deutet auf eine höhere Effizienz oder geringere Emissionen pro Outputeinheit hin.
Rechenleistung: Die Verarbeitungskapazität von Computersystemen, die zur Ausführung von Berechnungen und zur Bewältigung von Arbeitslasten verwendet wird. Im Bereich der KI bezieht sich Rechenleistung auf die Fähigkeit, Modelle in großem Umfang zu trainieren und auszuführen.
Rechenzentrum: Eine physische Einrichtung, die Computerinfrastruktur einschließlich Server, Speicher, Netzwerkausrüstung sowie Strom- und Kühlsysteme zur Verarbeitung und Speicherung von Daten beherbergt.
Umwelt-, Sozial- und Governance-Faktoren (ESG) beziehen sich auf die Qualität und Funktionsweise der natürlichen Umwelt, die Rechte, das Wohlergehen und die Interessen von Menschen und Gemeinschaften sowie die Unternehmensführung und die ihrer Stakeholder.
Energiespeicherung: Technologien, wie z.B. Batterien, die Strom zur späteren Verwendung speichern, die Netzstabilität, Notstromversorgung und die Integration erneuerbarer Energiequellen unterstützen.
Infrastrukturinvestition: Investition in die Sachanlagen eines Landes oder Unternehmens, wie etwa Straßen, Eisenbahnen, Brücken, Wasser, Abwasser, Hafenanlagen oder Telekommunikation. Da hierfür in der Regel große Geldsummen erforderlich sind, werden sie typischerweise von Regierungen oder spezialisierten Anlagestrategien durchgeführt.
**„Land, Strom und Gebäudehülle“** bezeichnet die Kernkomponenten der modernen, hyperskalierbaren Rechenzentrums-Entwicklung, insbesondere für die KI-Infrastruktur. Es ist eine Formel, bei der Entwickler Land mit garantiertem Stromzugang sichern und eine „Gebäudehülle“ errichten, die bereit ist, damit ein Kunde seine eigene IT-Ausrüstung darin installieren kann.
**Wettbewerbsvorteil (Economic Moat):**Ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens, der seine langfristige Rentabilität vor Wettbewerbern schützt, wie Netzwerkeffekte, Skalierung, geistiges Eigentum oder regulatorische Barrieren.
Das Mooresche Gesetz ist die Beobachtung, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip etwa alle zwei Jahre verdoppelt, während die Kosten für Computer halbiert werden.
**Infrastruktur der nächsten Generation:**Die Infrastruktur, die benötigt wird, um die sich ändernden Anforderungen von Unternehmen zu erfüllen. Dazu gehört die Umstellung auf Cloud-Infrastrukturen, Computing und Speicher im industriellen Maßstab, die kostengünstiges und schnelles Computing ermöglichen, sowie Zugang zu maschinellem Lernen.
Portfolio: Eine Gruppierung von Finanzanlagen wie Aktien, Anleihen, Rohstoffen, Immobilien oder Barmittel. Wird oft auch als „Fonds“ bezeichnet.
Portfolioumschlagshäufigkeit: Das Tempo, mit dem Aktiva in einem Portfolio über einen bestimmten Zeitraum gekauft und verkauft werden. Eine höhere Umschlagshäufigkeit deutet auf häufigere Änderungen bei den Portfoliobeständen hin.
**Produktivität:**Ein Effizienzmaß, das widerspiegelt, wie effektiv Inputfaktoren wie Arbeit, Kapital oder Energie in Wirtschaftsleistung umgewandelt werden.
Ein Superzyklus ist ein längerer Zeitraum – oft 10 bis 25 Jahre – mit einer ungewöhnlich starken Nachfrage und anhaltenden Preisanstiegen für Rohstoffe oder Wirtschaftssektoren, wobei die Nachfrage das Angebot beständig übertrifft.
Nachhaltige Investitionen: Ein Anlageansatz, der das langfristige Wirtschaftswachstum zusammen mit Umweltmanagement, sozialer Verantwortung und guter Unternehmensführung berücksichtigt.
Nachhaltigkeit auf Systemebene: Ein Anlage-Rahmenwerk, das ein Unternehmen nicht nur anhand seines eigenen operativen Fußabdrucks bewertet, sondern auch anhand seiner Rolle bei der Ermöglichung einer breiteren ökonomischen und ökologischen Effizienz im gesamten System, in dem es tätig ist.
Token: Im Kontext der KI eine Dateneinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird. Token stellen die Grundeinheiten von Input und Output dar, die KI-Systeme verwenden, um Antworten oder Vorhersagen zu generieren.
Volatilität: Die Rate und das Ausmaß, mit denen der Kurs eines Portfolios, Wertpapiers oder Indexes nach oben und unten schwankt. Bei starken Schwankungen in beide Richtungen spricht man von hoher Volatilität. Sind die Schwankungen langsamer und weniger stark ausgeprägt, spricht man von geringerer Volatilität. Je höher die Volatilität, desto höher das Risiko der Anlage.
Die vorstehenden Einschätzungen sind die des Autors zum Zeitpunkt der Veröffentlichung und können von den Ansichten anderer Personen/Teams bei Janus Henderson Investors abweichen. Die Bezugnahme auf einzelne Wertpapiere stellt keine Empfehlung zum Kauf, Verkauf oder Halten eines Wertpapiers, einer Anlagestrategie oder eines Marktsektors dar und sollten nicht als gewinnbringend angesehen werden. Janus Henderson Investors, die mit ihr verbundenen Berater oder ihre Mitarbeiter haben möglicherweise eine Position in den genannten Wertpapieren.
Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein zuverlässiger Indikator für die künftige Wertentwicklung. Alle Performance-Angaben beinhalten Erträge und Kapitalgewinne bzw. -verluste, aber keine wiederkehrenden Gebühren oder sonstigen Ausgaben des Fonds.
Der Wert einer Anlage und die Einkünfte aus ihr können steigen oder fallen. Es kann daher sein, dass Sie nicht die gesamte investierte Summe zurückerhalten.
Die Informationen in diesem Artikel stellen keine Anlageberatung dar.
Es gibt keine Garantie dafür, dass sich vergangene Trends fortsetzen oder Prognosen eintreten.
Marketing-Anzeige.
WICHTIGE INFORMATIONEN
Bitte lesen Sie die folgenden wichtigen Informationen zu den Fonds im Zusammenhang mit diesem Artikel.
- Aktien/Anteile können schnell an Wert verlieren und beinhalten in der Regel höhere Risiken als Anleihen oder Geldmarktinstrumente. Daher kann der Wert Ihrer Investition steigen oder fallen.
- Aktien kleiner und mittelgroßer Unternehmen können volatiler sein als Aktien größerer Unternehmen und bisweilen kann es schwierig sein, Aktien zu bewerten oder zu gewünschten Zeitpunkten und Preisen zu verkaufen, was das Verlustrisiko erhöht.
- Der Fonds verfolgt einen nachhaltigen Anlageansatz, der dazu führen kann, dass er in bestimmten Sektoren über- und/oder untergewichtet ist und sich daher anders entwickelt als Fonds, die ein ähnliches Ziel verfolgen, aber bei der Auswahl von Wertpapieren keine nachhaltigen Anlagekriterien berücksichtigen.
- Wenn der Fonds oder eine währungsabgesicherte Anteilsklasse versucht, die Wechselkursschwankungen einer Währung gegenüber der Basiswährung des Fonds abzumildern, kann die Absicherungsstrategie selbst aufgrund von Unterschieden der kurzfristigen Zinssätze zwischen den Währungen einen positiven oder negativen Einfluss auf den Wert des Fonds haben.
- Wertpapiere innerhalb des Fonds können möglicherweise schwer zu bewerten oder zu einem gewünschten Zeitpunkt und Preis zu verkaufen sein, insbesondere unter extremen Marktbedingungen, wenn die Preise von Vermögenswerten möglicherweise sinken, was das Risiko von Anlageverlusten erhöht.
- Der Fonds könnte Geld verlieren, wenn eine Gegenpartei, mit der er Handel treibt, ihren Zahlungsverpflichtungen gegenüber dem Fonds nicht nachkommen kann oder will, oder als Folge eines Unvermögens oder einer Verzögerung in den betrieblichen Abläufen oder des Unvermögens eines Dritten.
- Der Fonds verfolgt einen wachstumsorientierten Anlagestil, der eine Tendenz zu bestimmten Arten von Unternehmen erzeugt. Dies kann dazu führen, dass sich der Fonds deutlich besser oder schlechter als der breite Markt entwickelt.