Die wichtigsten Erkenntnisse

• Die Ausrichtung des WTAI auf Infrastruktur und die höhere Gewichtung von Halbleitern sind die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale und Performancetreiber.
• Die Nachfragesignale sind beständig: Hyperscaler skalieren ihre Kapazitäten und es bestehen große, mehrjährige Verträge in den Bereichen Computing und Netzwerke.
• Ein diversifiziertes Engagement im Halbleiterbereich (GPUs, Verbindungen und Speicher) senkt das Einzelrisiko und erfasst wechselnde Engpässe.
• Das Rebalancing im September setzt noch stärker auf KI-Infrastruktur.
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Überblick über Wertentwicklung und Positionierung

Die Schlagzeilen im Jahr 2025 fokussierten sich zunehmend auf die Infrastruktur hinter künstlicher Intelligenz (KI). Vor diesem Hintergrund verzeichnete der WisdomTree Artificial Intelligence UCITS ETF (WTAI) einen volatilen Start und eine stärkere Erholung im Jahresverlauf. Der „DeepSeek-Schock” Ende Januar belastete die Engagements in KI-Hardware, woraufhin die Märkte im Frühjahr und Sommer die Einführung und das Wachstum neu bewerteten. Seit der Indexoptimierung im September 2024 hat WTAI die großen Technologie-Benchmarks über einen Zeitraum von einem Jahr übertroffen, was auf seine Übergewichtung in KI-Infrastruktur zurückzuführen ist. Diese Ausrichtung erklärt auch die relative Schwäche, als Halbleiteraktien im Januar und April unter Druck gerieten, sowie die stärkere Erholung, als der Sektor wieder zulegte.

Abbildung 1: Kumulierte Wertentwicklung seit der Indexoptimierung des WTAI im September 2024

Halbleiter führten die Erholung an. Im Vergleich zu anderen großen KI-Themenfonds hat WTAI den höchsten Anteil an Halbleitern (Abbildung 2a). Halbleiterunternehmen repräsentieren rund 40 % des Portfolios. Diese Übergewichtung sorgt für ein diversifizierteres Engagement im Halbleiterbereich, sodass das Portfolio nicht nur Chancen bei Grafikprozessoren (GPUs), sondern auch bei Speichern und Konnektivität nutzen kann. Bei der Performanceattribution erzielte diese Gruppe zwischen September 2024 und September 2025 einen Zuwachs von rund 20 % (Abbildung 2b). Diese Positionierung wirkte sich im Januar negativ aus und belastete die Renditen zwischen September 2024 und Anfang April 2025, als Trumps „Tag der Befreiung“ angekündigt wurde, mit rund 9 %. Sobald sich die Nachfragesignale und die politische Unterstützung festigten, bot sie überdurchschnittliches Aufwärtspotenzial und gewann von Anfang April bis Ende September 2025 rund 35 % hinzu. Da sich die Einführung über einige wenige Hyperscaler hinaus ausbreitet, verlagert sich das Ertragswachstum auf Chips, Speicher, Verbindungen und die zu ihrer Herstellung erforderlichen Instrumente.

Abbildung 2a: Vergleich des Halbleiterengagements: WTAI vs. große europäische KI-ETFs

Abbildung 2b: Performanceattribution des WTAI aus dem Halbleitersektor

Rückenwind für Halbleiter: Nachfrage und Angebot

Die Nachfrage blieb stabil und sichtbarer. Die Investitionen der Hyperscaler stiegen weiter an. Die kombinierten Quartalsausgaben von Amazon, Alphabet, Microsoft und Meta haben sich seit 2019 mehr als verdreifacht und nähern sich im dritten Quartal 2025e 100 Milliarden US-Dollar (Abbildung 3) an, während Campuspläne im Laufe des Sommers beschleunigt wurden. Das von OpenAI, Oracle und SoftBank getragene Stargate-Programm hat neue Standorte in den USA hinzugefügt und damit die geplante Kapazität in den hohen einstelligen Gigawattbereich (GW) gebracht. Parallel dazu haben OpenAI und NVIDIA einen Plan aufgestellt, um NVIDIA-Systeme mit einer Leistung von 10 GW für die Modelle der nächsten Generation von OpenAI einzusetzen. Meta hat außerdem einen milliardenschweren Vertrag über KI-Cloud-Dienste mit CoreWeave unterzeichnet. Diese Verpflichtungen schlagen sich in Aufträgen für Beschleuniger, HBM und Verbindungen nieder. Diese Bereiche werden vom WTAI übergewichtet und untermauern die Argumente für die Ausrichtung.

Abbildung 3: Investitionen der Hyperscaler seit Q2/2019

Der Modellwettbewerb verstärkte die Nachfrage nach Infrastruktur. Mit GPT-5 von OpenAI, Gemini 2.5 Pro von Google, Grok 4 von xAI und Claude Sonnet 4.5 von Anthropic werden leistungsfähigere Modelle und umfassendere Unternehmens-Workflows durch Bandbreite, Speicher und Verbindungen auf einer höheren Ebene des Stacks realisiert. Aus diesem Grund haben anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) für Netzwerke, Fabric-Switches und Anbieter von Hochbandbreitenspeichern (HBM) in den letzten Monaten eine herausragende Rolle gespielt.

Abbildung 4: Wichtige KI-Modelle, die zwischen Januar 2025 und September 2025 herausgebracht wurden

Noch wichtiger ist, dass Halbleiter nicht nur NVIDIA waren. Im WTAI ist Astera Labs ein nützlicher Stimmungsindikator für KI-Verbindungen. Nach einem Abverkauf im Januar aufgrund des „DeepSeek-Schocks” übertraf Astera Labs die Erwartungen für das zweite Quartal und erholte sich bis September, was mit der wachsenden Nachfrage nach Verbindungen in dichteren Clustern im Einklang steht. Broadcom forcierte Ethernet-KI-Fabrics mit Tomahawk-6-Switches der nächsten Generation, und SK Hynix baute seine Führungsposition bei HBM3E aus und bereitete gleichzeitig HBM4 vor. Diese Beispiele zeigen, dass das diversifizierte Engagement des WTAI im Halbleiterbereich GPUs, Verbindungen und Speicher umfasst, wodurch das Portfolio so positioniert ist, dass es von Verschiebungen bei Ausgaben und Engpässen im gesamten Stack profitiert.

Die Angebotsbedingungen verbesserten sich bis zum dritten Quartal. Die Exportkontrollmaßnahmen erwiesen sich im ersten Quartal als weniger schädlich als befürchtet, und die Industriepolitik trug dazu bei, die Risiken in der Lieferkette zu verringern. Die US-Regierung hat die Finanzierung im Rahmen des Gesetzes Creating Helpful Incentives to Produce Semiconductors (CHIPS) and Science Act für Intel abgeschlossen, damit das Unternehmen seine inländische Fertigung und fortschrittliche Verpackung ausbauen kann – ein klares Zeichen dafür, dass sowohl die Kapazitäten der Halbleiterfertigung als auch die Verpackung weiterhin von strategischer Bedeutung sind. Vor diesem Hintergrund kam es zu einer Erholung bei Anlagen für die Waferfertigung und zu einer größeren Prognosesicherheit beim Ausbau modernster Logikchips. Diese günstigen Rahmenbedingungen auf der Nachfrage- und Angebotsseite untermauern unsere Überzeugung, dass Halbleiter und KI-Infrastruktur übergewichtet werden sollten.

Was sich im September geändert hat: Neue Positionen und ihre Eignung

KI-Cloud-Infrastruktur (Enabler): CoreWeave und Nebius betreiben KI-Infrastruktur für Training und Inferenz. CoreWeave qualifizierte sich durch seinen Börsengang im März für die Aufnahme in den Index, und sein jüngster Vertrag mit OpenAI bringt den Auftragswert für 2025 auf über 22 Milliarden US-Dollar¹, was direkt mit dem Ausbau von Stargate auf mehrere Gigawatt zusammenhängt. Nebius ergänzt eine in Europa verwurzelte Plattform, die vor Kurzem eine mehrjährige Kapazitätsvereinbarung mit Microsoft und neue Kapitalpläne zum Ausbau von Clustern bekannt gegeben hat. Beide sind klassische Enabler, die die grundlegende Rechenleistung bereitstellen, auf die Engager angewiesen sind. Durch ihre Aufnahme erhöht sich das Engagement des WTAI in spezialisierten KI-Cloud-Anbietern, die für den aktuellen Investitionszyklus von zentraler Bedeutung sind.

Das Toolkit zur Chipherstellung (Enabler): ASML, KLA und Lam Research erweitern unser Engagement im Stack der Wafer-Fab-Ausrüstung, der Nachfrage in Silizium umsetzt. Die Extrem-Ultraviolett-Lithografie (EUV) von ASML ist für modernste Logik unverzichtbar und wird zunehmend in fortschrittlichen DRAM-Anwendungen eingesetzt. Die Inspektion und Messtechnik von KLA sichern die Erträge bei immer kleiner werdenden Geometrien. Die Ätz- und Abscheidungssysteme von Lam bilden und stapeln Gerätestrukturen, die in KI-Beschleunigern und HBM zum Einsatz kommen. Als Enabler profitieren diese Unternehmen davon, dass Foundrys und Speicherhersteller ihre Roadmaps für Knoten und Verpackungen vorantreiben, was eine wesentliche Ergänzung zum bestehenden Halbleiterengagement des WTAI darstellt.

Bereitstellung und Beobachtbarkeit (Engager): Cloudflare, Cisco und BigBear.ai unterstützen Endnutzer beim Gebrauch von KI-Anwendungen, indem sie sicherstellen, dass diese schnell, sicher und umsetzbar sind. Cloudflare bietet Content Delivery, Domain Name System (DNS) und Sicherheitsdienste, die dafür sorgen, dass KI-gestützte Anwendungen am Netzwerkrand schnell, zuverlässig und verfügbar bleiben. Cisco bietet KI-fähige Netzwerke und Cybersicherheit sowie Beobachtbarkeit über Splunk, um KI-Workloads in Rechenzentren und öffentlichen Clouds zu betreiben und zu schützen. BigBear.ai stellt Software für Entscheidungsintelligenz bereit, insbesondere für Kunden aus dem öffentlichen Sektor, die heterogene Daten in operative Empfehlungen umwandelt. Sie übersetzen reine Rechenleistung in zuverlässige, sichere und beobachtbare Benutzererfahrungen.

Ökosystem-Katalysator (Enhancer): Durch ARM Holdings, Robotics und SB Tempus verbessert SoftBank das KI-Ökosystem, anstatt Endprodukte zu verkaufen. Es fungiert als Katalysator für Kapital und Partnerschaften, skaliert grundlegende Technologien (Rechen-IP, Automatisierung) und beschleunigt die Einführung in verschiedenen Anwendungsfällen.

Die vollständigen Angaben zu Ergänzungen und Änderungen der Klassifizierung sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst.

Tabelle 1: Neugewichtung des WTAI im September 2025: Ergänzungen, Streichungen and Änderungen der Klassifizierung

Seit der Indexoptimierung im September 2024 werden die Ergebnisse des WTAI von dem bestimmt, was in diesem Zyklus am wichtigsten ist: dem Aufbau der KI-Infrastruktur. Der Rückgang zu Jahresbeginn wich einer von Halbleitern angeführten Erholung, und die Neugewichtung im September stärkte diese Positionierung durch Zugänge in den Bereichen KI-Infrastruktur und Halbleiterfertigung. Angesichts der Investitionen von Hyperscalern und mehrjährigen Verträgen, die auf eine Kapazität von mehreren Gigawatt hindeuten, bleibt ein diversifiziertes Halbleitersegment mit GPUs, HBM, Verbindungen und Ausrüstung von zentraler Bedeutung. WTAI hat im Vergleich zu anderen europäischen KI-Produkten eine höhere Gewichtung in Halbleitern und einen starken Beitrag aus diesem Segment. Insgesamt sollte die Konzentration auf den KI-Ausbau weiterhin die Differenzierung des WTAI gewährleisten, während gleichzeitig ein selektives Engagement in der Anwendungsbereitstellung beibehalten wird.

¹Quelle: CoreWeave, Stand: 25. September 2025.