Physische KI stellt die nächste Phase der Revolution durch künstliche Intelligenz (KI) dar: Softwaregesteuerte Intelligenz entwickelt sich weiter zu verkörperten, autonomen Maschinen, die in der physischen Welt agieren. Die Fortschritte bei Edge-Computing, Sensorik, Robotik und KI laufen zusammen, und Intelligenz geht aus Rechenzentren in physische Systeme wie Fabriken, Lagerhäuser, Krankenhäuser und Verkehrsnetze über.
Der WisdomTree Physical AI, Humanoids and Drones UCITS ETF bietet ein gezieltes Engagement in diesem Wandel, da er in Unternehmen anlegt, die integrierte, autonome Systeme sowie die Hardware, Komponenten und Plattformen entwickeln, mit denen intelligente Maschinen in realen Umgebungen betrieben werden können.
Künstliche Intelligenz hat bisher durch Softwareanwendungen einen Mehrwert geschaffen, sodass sich viele von uns heute bei verschiedenen alltäglichen Aufgaben in der virtuellen Welt auf KI verlassen. Doch im Gegensatz zur digitalen KI geht es bei der physischen KI um Maschinen, die mit der realen Welt interagieren, die Realwirtschaft beeinflussen und strukturelle Herausforderungen wie Arbeitskräftemangel, Produktivitätsengpässe und Betriebssicherheit in globalen Branchen angehen.
Physische KI | Digitale KI | |
|---|---|---|
Einsatzbereich | Reale, physische Umgebungen (z. B. Fabriken, Straßen und Wohnhäuser) | Digitale und virtuelle Umgebungen (z. B. Softwareplattformen, Cloud und Internet) |
Formfaktor | Integrierte Hardware, die die Umgebung wahrnimmt und physische Aktionen ausführt (z. B. humanoide Roboter, Drohnen, autonome Fahrzeuge) | Besteht ausschließlich aus Software, Algorithmen und Daten; interagiert mit Informationen |
Anwendungen | Fertigungsautomatisierung, autonomer Transport, Robotik im Gesundheitswesen, intelligente Lagerhäuser | Kundenservice, Finanzen, Datenmanagement, Suche und Analyse |
Weitere Informationen über Anlagen in digitale KI und die KI-Wertschöpfungskette finden Sie auf unserer Seite zur Strategie für künstliche Intelligenz.
Several long-term forces are accelerating adoption:
Blake Heimann
Führende KI-Labore steigern ihren Umsatz in beispiellosem Tempo. Allerdings hängt dieses Wachstum vom Aufbau einer umfangreichen physischen Infrastruktur ab. Von Halbleitern über Server und Netzwerke bis hin zu Stromversorgung und Rechenzentren – ein mehrjähriger Investitionszyklus gestaltet die KI-Wertschöpfungskette neu. Erfahren Sie, wie der WisdomTree AI Infrastructure UCITS ETF ein Engagement in Unternehmen bietet, die KI in großem Maßstab ermöglichen.
Baoqi Zhu
Physische KI avanciert vom Konzept zur kommerziellen Nutzung: Anwendungsbeispiele finden sich zunehmend in Fabriken, Verkehrsnetzen und industriellen Automatisierungssystemen. China spielt bei diesem Trend eine wichtige Rolle – gestützt durch sein Produktionsökosystem, seine Hardware-Lieferkette und eine wachsende Zahl von Robotikunternehmen. In diesem Blog befassen wir uns mit drei Unternehmen aus China (UBTech, Pony AI und Shenzhen Dobot), die jeweils unterschiedliche Wege zur Einführung physischer KI in humanoider Robotik, autonomer Mobilität und intelligenter Fertigung aufzeigen.
Ayush Babel, Baoqi Zhu, Blake Heimann, Elvira Kuramshina
The Nasdaq-100 recorded its strongest monthly performance in over 23 years, but the underlying story extends beyond the headline index. A range of technology themes, spanning AI, robotics, and quantum computing, are gaining momentum, with several innovative companies and thematic strategies outperforming the Nasdaq-100 in April. This broadening opportunity set highlights how growth is being increasingly driven by diverse and emerging areas across the tech landscape.
Baoqi Zhu
Recent rallies in AMD and Intel have brought CPUs back into the AI infrastructure debate. While GPUs remain the central engine for AI training and inference, the next phase of AI workloads may require much more supporting compute around GPU clusters. Agentic AI involve more planning, routing, tool calls, code execution, verification and data movement, many of which are CPU-intensive tasks. This suggests the AI semiconductor opportunity is broadening beyond GPUs and CPUs could be the next bottleneck of AI Infrastructure. 
