Der Französische Konzern Schneider Electric $SU (+1,07 %) erhöht seine Dividende um 11,43% von 3,50€ auf 3,90€

Ex-Tag: 13.05.25

Zahl-Tag: 15.05.25

Das bisherige Jahr zeigt, dass eine zu große Abhängigkeit Risiken birgt. Die steigenden politische Unsicherheiten und hohen Bewertungen lassen viele Anleger nach Alternativen suchen. Europa und Asien bieten spannende Unternehmen, die oft günstiger bewertet sind und langfristig großes Potenzial haben.

Starke europäische Alternativen für dein Depot:

Adyen $ADYEN (-3,24 %) ist ein führender Zahlungsdienstleister, der von der zunehmenden Digitalisierung profitiert. Nach einem schwierigen Jahr könnte das Unternehmen wieder in die Spur finden.

Schneider Electric $SU (+1,07 %) aus Frankreich ist ein Schlüsselspieler in der Energie- und Automatisierungstechnik und profitiert von der Elektrifizierung und dem wachsenden Fokus auf Nachhaltigkeit.

Novo Nordisk $NOVO B (+2,09 %) ein Klassiker und dominiert den Markt für Diabetes- und Adipositas-Medikamente. Die starke Nachfrage nach Wegovy und Co. sorgt für kontinuierliches Wachstum.

ASML $ASML (+0,21 %) ist unverzichtbar für die Chipindustrie. Ohne ASMLs Maschinen gäbe es keine modernen Halbleiter. Ein echter Wachstumswert für die Zukunft.

Lotus Bakeries $LOTB (+3,34 %) wächst mit seinen beliebten Biscoff-Keksen weltweit. Die Expansion in neue Märkte macht das Unternehmen spannend für langfristige Anleger. Mehr hierzu in einem meiner letzten Posts.

Spannende Aktien aus Asien:

Tokyo Electron $8035 (-0,27 %) ist einer der wichtigsten Zulieferer für die Halbleiterindustrie und profitiert vom globalen Chip-Boom.

Alibaba $9988 (+1,1 %) bleibt trotz regulatorischer Herausforderungen ein E-Commerce- und Cloud-Gigant mit langfristigem Potenzial.

Fast Retailing $9983 (-2,51 %) (Uniqlo) wächst stark in Asien und könnte sich als globale Modemarke etablieren.

Der MSCI World ex USA als Alternative für passive Anleger:

Wer seinen US-Anteil reduzieren will, aber nicht auf Einzelaktien setzen möchte, kann mit einem ETF auf den MSCI World ex USA eine Alternative nutzen. Durch regelmäßige Käufe per Sparplan lässt sich der US-Anteil im Depot nach und nach verwässern.

Wie hoch ist euer aktueller US-Anteil? Plant ihr eine Umschichtung oder setzt ihr weiter stark auf die USA?

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#stockanalysis
#tech
#dividends
#growth
#usa
#eu
#asien

1. Vinci (DG: SGE) $DG (+1,2 %)

* Quantitative Bewertung:

* KGV: ca. 12 (6 Punkte)

* KBV: ca. 1,8 (8 Punkte)

* ROE: ca. 12% (6 Punkte)

* Verschuldungsgrad: ca. 0,5 (8 Punkte)

* Dividendenrendite: ca. 4% (10 Punkte)

* Umsatzwachstum: ca. 5% (6 Punkte)

* PEG Ratio: ca. 1.5 (6 Punkte)

* Cashflow Yield: ca. 7% (6 Punkte)

* Bewertungstabelle:

| Metric | Aktienwert | Reference Values | Aktien Rating | Weighted Score |

|---|---|---|---|---|

| KGV | 12 | 10-20 (6 Punkte) | 6 | 6 |

| KBV | 1,8 | 1-2 (8 Punkte) | 8 | 8 |

| ROE | 12% | 8-15% (6 Punkte) | 6 | 6 |

| Verschuldungsgrad | 0,5 | 0,3-0,6 (8 Punkte) | 8 | 8 |

| Dividendenrendite | 4% | >4% (10 Punkte) | 10 | 10 |

| Umsatzwachstum | 5% | 4-8% (6 Punkte) | 6 | 6 |

| PEG Ratio | 1,5 | 1-2 (6 Punkte) | 6 | 6 |

| Cashflow Yield | 7% | 5-10% (6 Punkte) | 6 | 6 |

* Qualitative Bewertung:

* Marktposition: 9 Punkte

* Wettbewerbslandschaft: 7 Punkte

* Managementqualität: 8 Punkte

2. ABB (DG: ABBN) $ABBNY (+1,98 %)

* Quantitative Bewertung:

* KGV: ca. 26 (1 Punkte)

* KBV: ca. 3 (1 Punkte)

* ROE: ca. 16% (10 Punkte)

* Verschuldungsgrad: ca. 0,4 (8 Punkte)

* Dividendenrendite: ca. 2% (1 Punkte)

* Umsatzwachstum: ca. 6% (6 Punkte)

* PEG Ratio: ca. 2.2 (1 Punkt)

* Cashflow Yield: ca. 5% (6 Punkte)

* Bewertungstabelle:

| Metric | Aktienwert | Reference Values | Aktien Rating | Weighted Score |

|---|---|---|---|---|

| KGV | 26 | >20 (1 Punkt) | 1 | 1 |

| KBV | 3 | >2 (1 Punkt) | 1 | 1 |

| ROE | 16% | >15% (10 Punkte) | 10 | 10 |

| Verschuldungsgrad | 0,4 | 0,3-0,6 (8 Punkte) | 8 | 8 |

| Dividendenrendite | 2% | <2% (1 Punkt) | 1 | 1 |

| Umsatzwachstum | 6% | 4-8% (6 Punkte) | 6 | 6 |

| PEG Ratio | 2,2 | >2 (1 Punkt) | 1 | 1 |

| Cashflow Yield | 5% | 5-10% (6 Punkte) | 6 | 6 |

* Qualitative Bewertung:

* Marktposition: 9 Punkte

* Wettbewerbslandschaft: 8 Punkte

* Managementqualität: 9 Punkte

3. Randstad (DG: RAND) $RAND (+0,13 %)

* Quantitative Bewertung:

* KGV: ca. 10 (10 Punkte)

* KBV: ca. 1,5 (8 Punkte)

* ROE: ca. 13% (6 Punkte)

* Verschuldungsgrad: ca. 0,5 (8 Punkte)

* Dividendenrendite: ca. 4% (10 Punkte)

* Umsatzwachstum: ca. 4% (6 Punkte)

* PEG Ratio: ca. 1.3 (6 Punkte)

* Cashflow Yield: ca. 8% (6 Punkte)

* Bewertungstabelle:

| Metric | Aktienwert | Reference Values | Aktien Rating | Weighted Score |

|---|---|---|---|---|

| KGV | 10 | <10 (10 Punkte) | 10 | 10 |

| KBV | 1,5 | 1-2 (8 Punkte) | 8 | 8 |

| ROE | 13% | 8-15% (6 Punkte) | 6 | 6 |

| Verschuldungsgrad | 0,5 | 0,3-0,6 (8 Punkte) | 8 | 8 |

| Dividendenrendite | 4% | >4% (10 Punkte) | 10 | 10 |

| Umsatzwachstum | 4% | 4-8% (6 Punkte) | 6 | 6 |

| PEG Ratio | 1,3 | 1-2 (6 Punkte) | 6 | 6 |

| Cashflow Yield | 8% | 5-10% (6 Punkte) | 6 | 6 |

* Qualitative Bewertung:

* Marktposition: 8 Punkte

* Wettbewerbslandschaft: 6 Punkte

* Managementqualität: 8 Punkte

4. Schneider Electric (DG: SU) $SU (+1,07 %)

* Quantitative Bewertung:

* KGV: ca. 23 (1 Punkte)

* KBV: ca. 3 (1 Punkte)

* ROE: ca. 15% (6 Punkte)

* Verschuldungsgrad: ca. 0,5 (8 Punkte)

* Dividendenrendite: ca. 2% (1 Punkte)

* Umsatzwachstum: ca. 7% (6 Punkte)

* PEG Ratio: ca. 2.1 (1 Punkt)

* Cashflow Yield: ca. 6% (6 Punkte)

* Bewertungstabelle:

| Metric | Aktienwert | Reference Values | Aktien Rating | Weighted Score |

|---|---|---|---|---|

| KGV | 23 | >20 (1 Punkt) | 1 | 1 |

| KBV | 3 | >2 (1 Punkt) | 1 | 1 |

| ROE | 15% | 8-15% (6 Punkte) | 6 | 6 |

| Verschuldungsgrad | 0,5 | 0,3-0,6 (8 Punkte) | 8 | 8 |

| Dividendenrendite | 2% | <2% (1 Punkt) | 1 | 1 |

| Umsatzwachstum | 7% | 4-8% (6 Punkte) | 6 | 6 |

| PEG Ratio | 2,1 | >2 (1 Punkt) | 1 | 1 |

| Cashflow Yield | 6% | 5-10% (6 Punkte) | 6 | 6 |

* Qualitative Bewertung:

* Marktposition: 9 Punkte

* Wettbewerbslandschaft: 7 Punkte

* Managementqualität: 9 Punkte

Zusammenfassung:

* Randstad scheint aufgrund des niedrigen KGV und der hohen Dividendenrendite quantitativ am attraktivsten zu sein.

* ABB und Schneider Electric weisen höhere Wachstums- und Rentabilitätskennzahlen auf, sind aber auch höher bewertet.

* Vinci bietet einen guten Mittelweg.

Einzug werden also Randstand und Vinci erhalten. Bis zum Zeitpunkt, wenn Schweizer Aktien wieder EU-weit handelbar sind, mache ich mir Gedanken ob Schneider electric oder ABB hinzugefügt werden.

Einen sonnigen Wochenstart wünsche ich!

Aufgearbeitet und inspiriert durch einen Focus Money Artikel und weil viele hier fragen.

Ich selber werde nicht investieren, ist für mich zu kurzfristig gedacht. Aber trotzdem sind sehr interessante Unternehmen dabei.

Schreibt gerne in die Kommentare ob so "kopierte Artikel" der Community etwas bringen bzw. rechtlich in Ordnung sind :)

Die Anzeichen für einen Friedensprozess in der Ukraine verfestigen sich. Das löst an der Börse einen Run auf Aktien aus, die vom Wiederaufbau profitieren könnten

Ungeachtet der politischen Interpretation kehrte die Börse dem Krieg schon seit einigen Tagen den Rücken und setzt auf den kommenden Frieden. Die Aktien, die vom Wiederaufbau in der Ukraine profitieren dürften, haben zum Höhenflug angesetzt. Der UBS Ukraine Reconstruction Index, der 25 dieser Aktien umfasst, klettert seit Tagen und steht auf Allzeithoch. „Noch werden die Auswirkungen eines möglichen Waffenstillstands in der Ukraine an den Finanzmärkten unterschätzt“, ist Bernd Meyer, Chefanlagestratege und Leiter Multi Asset bei Berenberg, von einer Fortsetzung der Rally überzeugt. Der Wiederaufbau erfordert enorme Ressourcen. Die Kosten dafür summieren sich nach Schätzungen mit der Weltbank auf insgesamt 500 Milliarden Dollar – das entspricht dem Bruttoinlandsprodukt Österreichs und ist mehr als das Dreifache der jährlichen ukrainischen Wirtschaftsleistung vor dem Krieg. Das Geld dürfte vor allem Bauunternehmen, Zulieferern, Infrastrukturunternehmen und Banken zugutekommen. In erster Linie könnten europäische Unternehmen davon profitieren – vor allem aus den angrenzenden Ländern wie Polen und Ungarn, aber auch Tschechien, Österreich und Deutschland.

Mit Wärtsilä $WRT1V (+3,03 %) einem Anbieter von Technologien für die Schifffahrts- und Energiemärkte, und Konecranes $KCR (+2,39 %) , einem Hersteller von Industriekranen und Antriebstechnik, stehen auch finnische Unternehmen auf der Liste möglicher Friedensprofiteure – ebenso italienische wie der Zement- und Baustoffhersteller Buzzi $BZU (+0,45 %) Die Liste ist lang. Der Bedarf an Baumaterialien, Stahl und Kabeln zum Wiederherstellen der zerstörten Infrastruktur und Energieversorgung ist groß. Noch gibt es keinen Themenfonds oder ein ETF auf die Nutznießer des Wiederaufbaus in der Ukraine. Anleger, die davon profitieren wollen, sind deshalb gut beraten, sich selbst mehrere Titel zu einem Portfolio zusammenzubinden.

Banken: Erste Group Bank $EBS (-3,86 %) Powszechna K. Osz $PKO (-3,19 %) Santander Polska $SPL (-4,38 %) Polska K. Opieki $PEO (-2,4 %) Raiffeisen Bank Int.$RBI (-0,55 %)

Bau: Wienerberger $WIE (+0,23 %) Sniezka Bau $SKA Strabag $STR (+0,39 %)

Dämmung: Kingspan Group $KRX (-2,1 %) Rockwool $ROCK B

Glas: Cie de Saint-Gobain $SGO (-0,04 %)

Kräne: Konecranes $KCR (+2,39 %)

Zement: CRH $CRH (+1,24 %) Buzzi $BZU (+0,45 %) Holcim $HOLN (+0,33 %) Heidelberg Mat. $HEI (+0,06 %)

Baumaschinen: Caterpillar $CAT (-1,11 %)

Bergbau: Ferrexpo $FXPO (+2,94 %) Metso $METSO (+1,2 %)

Chemie: BASF $BAS (-1,09 %)

Industriegase: Air Liquide $AI (+0,52 %)

Infrastruktur: Schneider Electric $SU (+1,07 %) Rexel $RXL (+2,3 %) Wärtsilä $WRT1V (+3,03 %) Weir Group $WEIR (-0,23 %)

Infrastruktur (E): Siemens Energy $ENR (-3,16 %) Prysmian $PRY (+0,64 %) NKT $NKT (+2,49 %) Nexans $NEX (+4,62 %)

Landwirtschaft: Kernel $KER (-0,22 %)

Logistik(Lager): Kion $KGX (+3,58 %)

Stahl: Arcelor Mittal $MT (-2,31 %) und für rostfreie Stähle Outukompu $OUT1V (-0,35 %)

Sanitärtechnik: Geberit $GEBN (+1,87 %)

Spezialchemie: Evonik $EVK (-0,38 %) Arkema $AKE (-0,89 %) Wacker Chemie $WCH (-5,34 %) Lanxess $LXS (-1,64 %)

Schneider Electric S.A. $SU (+1,07 %), der französische Siemens-Konkurrent, hat 2024 mit einem Nettogewinn von 4,27 Milliarden Euro im Vergleich zu 4,00 Milliarden Euro im Vorjahr kräftig zugelegt. Der Umsatz stieg um 6,3 Prozent auf 38,15 Milliarden Euro und übertraf damit die Analystenerwartungen, die bei 4,12 Milliarden Euro Gewinn und 37,65 Milliarden Euro Umsatz lagen.

Besonders bemerkenswert ist das organische Wachstum im Bereich Energiemanagement, das um 11,5 Prozent auf 31,13 Milliarden Euro zulegte. Dies zeigt, dass das Unternehmen nicht nur in der Breite, sondern auch in wichtigen Segmenten stark performt.

Die Dividende soll um 11 Prozent auf 3,90 Euro pro Aktie erhöht werden. Für 2025 plant Schneider Electric ein bereinigtes organisches EBITA-Wachstum von 10 bis 15 Prozent.

Was haltet ihr von diesen Zahlen? Glaubt ihr, dass Schneider Electric weiterhin so stark wächst? 📈

Grafik: KI generiert

Die rasante Entwicklung der KI hat einen regelrechten Boom bei Rechenzentren ausgelöst. Unternehmen wie OpenAI und DeepSeek treiben diese Revolution voran und die Nachfrage nach Hochleistungsservern wächst exponentiell.

Doch mit der steigenden Rechenleistung geht auch ein massiver Energieverbrauch einher, ein Thema, das weltweit zu Diskussionen über Infrastruktur, Effizienz und zukünftige Investitionen führt [1].

Gleichzeitig stellt sich die Frage, ob aktuell eine Überinvestition in Rechenleistung stattfindet. So hat das chinesische KI-Unternehmen DeepSeek ein Modell vorgestellt, das effizienter arbeitet als bisherige Large Language Models (LLMs).

Bedeutet das, dass wir bald weniger Rechenleistung benötigen? 

Oder tritt stattdessen das Jevons-Paradoxon ein, also der Effekt, dass effizientere Technologien den Gesamtverbrauch langfristig sogar erhöhen? [2, 3]

In diesem Beitrag lege ich den Fokus auf die wesentlichen Entwicklungen im Bereich Rechenzentren, den wachsenden Energiebedarf, regionale Besonderheiten, sowie aktuelle Herausforderungen und mögliche Investmentchancen. 

Der Beitrag soll wie immer Hintergründe aktueller Geschehnisse beleuchten, zum Nachdenken anregen und Impulse geben. Genannte Aktien stellen natürlich keine Anlageberatung dar. 

🤖 Rechenzentren: Die Grundlage der KI-Revolution

Die weltweit steigende Nachfrage nach KI-gestützter Software und digitalen Anwendungen erfordert leistungsfähige Rechenzentren. Die Analysten von Goldman Sachs prognostizieren, dass der weltweite Strombedarf von Rechenzentren bis 2027 um 50 % steigen wird und bis 2030 (im Vergleich zu 2023) um bis zu 165 % zunehmen könnte [1].

Diese nachfolgende Grafik prognostiziert den Energieverbrauch von Rechenzentren (in Terawattstunden) bis 2030. Sie unterscheidet zwischen KI- und Nicht-KI-basierten Anwendungen in den USA und dem Rest der Welt. Der Gesamtverbrauch soll bis 2030 auf über 1.000 TWh steigen [4].

Our analysts expect data center power consumption to increase by more than 160% by 2030 

Quelle: [4], Primär: Masanet et al. (2020), Cisco, IEA, Goldman Sachs Research

Diese Daten zeigen, wie KI-Anwendungen den Energieverbrauch massiv in die Höhe treiben werden. Besonders auffällig ist der rapide Anstieg im Bereich “US AI” und “Rest of world AI”.

Die drei Hauptgründe für diesen Anstieg sind:

• Größere KI-Modelle:

Neue Modelle wie GPT-5 oder DeepSeek AI benötigen immer mehr Rechenleistung. Das Training und der Betrieb dieser Modelle erfordern Billionen von Berechnungen [1].

• Echtzeit-KI-Anwendungen:

Unternehmen integrieren KI in zahlreiche Anwendungen: von Suchmaschinen bis hin zu personalisierten Finanz- und Gesundheitsdiensten. 

• Cloud Computing & Data Storage:

Mit der fortschreitenden Digitalisierung steigt der globale Bedarf an Datenspeicherung und Cloud-Diensten [1].

Welche Unternehmen dominieren den Markt?

Auf der Nachfrageseite für Rechenzentren bauen große Hyperscale-Cloud Anbieter und andere Unternehmen große Sprachmodelle (LLM’s) auf, die in der Lage sind, natürliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Diese Modelle müssen mit leistungsintensiven Prozessoren auf riesigen Informationsmengen trainiert werden [4]. 

Auf der Angebotsseite setzen Hyperscale-Cloud-Unternehmen, Rechenzentrumsbetreiber und Vermögensverwalter große Mengen an Kapital für den Bau neuer Rechenzentren mit hoher Kapazität ein.

Dazu gehören unteranderem:

• Microsoft $MSFT (-0,83 %) : Betreiber von Azure Cloud und Partner von OpenAI
• Alphabet $GOOGL (-1,36 %) : Mit Google Cloud und DeepMind
• Amazon $AMZN (-2,51 %) : AWS, der weltweit führende Cloud-Anbieter
• Meta $META (-1,55 %) : Entwickelt eigene KI-Chips und baut die Infrastruktur weiter aus

Zudem profitieren spezialisierte Rechenzentrumsanbieter wie Equinix $EQIX (-0,03 %) und Digital Realty $DLR (-0,21 %) , da sie physische Infrastruktur an die Hyperscaler liefern [6].

Die Nachfrage nach Rechenzentrumsinfrastruktur wird laut Goldman Sachs Research in den kommenden Jahren das Angebot zunehmend übersteigen. 

Die Auslastungsrate der bestehenden Rechenzentren dürfte von etwa 85 % im Jahr 2023 auf mehr als 95 % bis Ende 2026 ansteigen. Ab 2027 wird jedoch voraussichtlich eine Entspannung eintreten, da neue Rechenzentren in Betrieb genommen werden und das durch KI getriebene Nachfragewachstum langsamer wird (siehe folgende Grafik) [1].

Derzeit schätzt Goldman Sachs, dass der globale Stromverbrauch des Rechenzentrumsmarktes bei etwa 55 Gigawatt (GW) liegt. Dieser setzt sich zusammen aus Cloud-Computing-Workloads (54 %), traditionellen Workloads, wie E-Mail oder Datenspeicherung (32 %) und KI (14 %) [1].

Für die Zukunft prognostizieren die Analysten, dass der Strombedarf bis 2027 auf 84 GW steigen wird. Dabei soll der Anteil von KI auf 27 % anwachsen, während der Cloud-Anteil auf 50 % und die traditionellen Workloads auf 23 % zurückgehen [1].

Bis Ende 2030 werden dann rund 122 Gigawatt (GW) Rechenzentrumskapazität online sein. 

An dieser Stelle habe ich mich als Laie gefragt, wie die bisher genannten Einheiten zu verstehen sind, in meiner ersten Grafik spreche ich von 1.000 TWh Energieverbrauch aller Rechenzentren bis 2030 und jetzt ist hier die Rede von 122 GW Rechzentrumskapazität? Um den Rahmen nicht ganz zu sprengen, habe ich hierzu ganz zum Ende des Beitrags noch einen Abschnitt eingefügt, falls sich der ein oder andere ebenfalls als Laie fühlt und die „Einheiten“ ins Verhältnis setzt.

.. und jetzt weiter im Beitrag.. 

Ein zentrales Problem bleibt:
Woher kommt die ganze Energie?

⚡️Energieversorgung: Kann das Netz mithalten?

Laut Schätzungen von Goldman Sachs müssen bis 2030 weltweit über 720 Milliarden US-Dollar in den Ausbau des Stromnetzes investiert werden, um die neuen Rechenzentren mit ausreichend Energie zu versorgen [1].

Besonders in Europa, wo über viele Jahre ein rückläufiger Stromverbrauch erwartet wurde, kommt es zu einem regelrechten „Nachfrageschock“ [1].

Welche Energiequellen versorgen Rechenzentren?

• Erdgas & Batteriespeicher:

Erdgas wird als realistische kurzfristige Lösung angesehen, um die kontinuierliche Nachfrage zu decken. Es dient als Brückentechnologie, bis erneuerbare Energien und Speicherlösungen weiter ausgebaut sind, da erneuerbare Energien nicht rund um die Uhr verfügbar sind [4].

• Erneuerbare Energien:

Wind- und Solarenergie könnten langfristig etwa 80 % des Bedarfs decken, vorausgesetzt, es werden ausreichende Speicherlösungen integriert [4].

In der Praxis laufen Solaranlagen im Durchschnitt nur etwa 6 Stunden pro Tag, während Windkraftanlagen durchschnittlich 9 Stunden pro Tag laufen. Es gibt auch eine tägliche Volatilität in der Kapazität dieser Quellen, abhängig von der Ausstrahlung der Sonne und der Stärke des Windes [4].

Die Grafik zeigt die Schwankungen der Kapazitätsfaktoren für Wind- und Solarenergie in den USA im Jahr 2023. Der Kapazitätsfaktor gibt an, wie effizient eine Energiequelle ihre maximale Leistung über das Jahr hinweg nutzt.

• Windenergie (hellblaue Linie): Die höchsten Kapazitätsfaktoren treten in den Wintermonaten (Jan–März) auf und sinken in den Sommermonaten (Jun–Aug) deutlich ab.

• Solarenergie (dunkelblaue Linie): Die Effizienz steigt im Frühling (März–Mai) an und erreicht in den Sommermonaten (Jun–Aug) ihr Maximum, bevor sie im Winter (Nov–Dez) abfällt.

Die Grafik verdeutlicht, dass sich Wind- und Solarenergie saisonal ergänzen können: Während Wind im Winter effizienter ist, liefert Solarenergie im Sommer die höchsten Erträge. Dies zeigt, wie wichtig ein ausgewogener Energiemix zur Sicherstellung der Versorgungssicherheit ist.

Neben der Suche nach umweltfreundlichen Energiequellen zur Stromversorgung von Rechenzentren können Technologieanbieter die Emissionsintensität durch Effizienzgewinne reduzieren.

Die nachfolgende Grafik zeigt die Entwicklung der Arbeitslast (Workload) und des Energieverbrauchs von Rechenzentren zwischen 2015 und 2023. Obwohl die Arbeitslast fast verdreifacht wurde, blieb der Energieverbrauch bis 2019, dank Effizienzsteigerungen nahezu konstant. Ab 2020 haben sich dann die Effizienzgewinne verlangsamt.

Quelle: [4], Primär: Masanet et al. (2020), IEA, Cisco, Goldman Sachs Research

Diese Grafik unterstützt die Diskussion über das Jevons-Paradoxon (siehe weiter unten). Effizienzgewinne könnten langfristig durch höhere Arbeitslasten und KI-Nachfrage ausgeglichen oder sogar übertroffen werden. Dies hebt die Notwendigkeit hervor, die Energiequellen von Rechenzentren nachhaltiger zu gestalten.

• Nuklearenergie:

In der Zwischenzeit unterstützen die Regierungen auch die Kernenergie im Großen und Ganzen stärker. Die Schweiz überdenkt den Einsatz von Kerngeneratoren für ihre Stromversorgung, während die Kernenergie in den USA parteiübergreifende Unterstützung genießt und die australische Oppositionspartei Pläne zur Einführung von Kernreaktoren vorgelegt hat [4].

Die Teilnehmer der COP28-Konferenz Ende 2023, einem jährlichen Gipfeltreffen, der von den Vereinten Nationen zur Bekämpfung des Klimawandels einberufen wurde, einigten sich darauf, die globale Nuklearkapazität bis 2050 zu verdreifachen [4].

Kernenergie gilt als ideale Option für die Basisstromversorgung, da sie zuverlässig und konstant Energie liefert.

So setzen auch immer mehr der großen Techkonzerne wie z.B. Alphabet, Amazon und Microsoft auf kleine modulare Kernkraftwerke (SMRs).

📊 Effizienzsteigerung & das Jevons-Paradoxon

Mit neuen Technologien wie DeepSeek könnte KI künftig effizienter arbeiten. Doch bedeutet eine höhere Effizienz automatisch, dass weniger Rechenleistung benötigt wird?

Das Jevons-Paradoxon: Mehr Effizienz = mehr Verbrauch?

Das Jevons-Paradoxon beschreibt, dass Effizienzsteigerungen oft nicht zu einem geringeren, sondern zu einem insgesamt höheren Verbrauch führen.

• Beispiel:

Im 19. Jahrhundert führten effizientere Dampfmaschinen nicht zu einem geringeren Kohleverbrauch, im Gegenteil, da die Maschinen billiger und vielseitiger einsetzbar wurden, stieg der Kohleverbrauch sogar an.

Beim Auto: Kraftstoffeffizientere Motoren führten nicht zu weniger Benzinverbrauch, sondern dazu, dass Menschen mehr Auto fahren. 

• Übertragen auf KI:

Wenn KI-Modelle effizienter werden, sinken die Kosten pro Berechnung. Das macht KI-Anwendungen in noch mehr Bereichen attraktiv, was wiederum zu einem höheren Gesamtbedarf an Rechenleistung führt.

🌎 Regionale Verteilung und weltweiter Ausbau der Rechenzentrumsinfrastruktur

Aktuelle Verteilung: Wo stehen die Datenzentren heute?

Heute befinden sich die meisten Datenzentren in der Region Asien-Pazifik sowie in Nordamerika. Bekannte Standorte sind:

Nordamerika:

• Northern Virginia

• San Francisco Bay Area

Asien

• Beijing

• Shanghai

Diese Regionen zeichnen sich durch hohe Rechenleistung, intensiven Datenverkehr und eine starke Nachfrage von Unternehmenscampussen aus [1].

Die Grafik zeigt zusätzlich die historische Entwicklung der Rechenzentrumskapazitäten nach Regionen (Nordamerika, APAC etc.) von 2017 bis 2024. Die Zahlen illustrieren, wie schnell die Infrastruktur für die KI-Revolution wächst und unterstreicht, warum der Energiebedarf der Rechenzentren so rasant ansteigt.

Der Anstieg der Kapazität von etwa 20 GW im Jahr 2017 auf fast 60 GW im Jahr 2024 zeigt einen enormen Wachstumstrend. Dies korreliert direkt mit der steigenden Nachfrage nach KI-Anwendungen und Cloud-Computing.

Wie wächst das Angebot?

Goldman Sachs Research schätzt, dass die weltweite Rechenzentrums-Kapazität bis Ende 2030 wie oben bereits erwähnt auf etwa 122 GW ansteigen wird. Dabei wird der Anteil der Hyperscaler und spezialisierten Betreiber von aktuell 60 % auf etwa 70 % steigen [1].

• Asien-Pazifik:

In den vergangenen zehn Jahren wurde hier der größte Zubau an Rechenzentren verzeichnet.

• Nordamerika:

Für die nächsten fünf Jahre ist in Nordamerika der größte Zubau an neuen Datenzentren geplant.

📈 Investmentchancen: Einige Gewinner der KI- und Rechenzentrumsrevolution

US-Aktien z.B.:

• Carrier Global $CARR (+2,31 %) : Präzise Kühltechnologie und Klimatisierung für Rechenzentren
• Vertiv Holdings $VRT (-0,53 %) : Spezialist für Kühl- und Stromversorgungslösungen speziell für Rechenzentren
• Brookfield Renewable Partners $BEP.UN : Führender Anbieter Erneuerbarer Energien (Wasserkraft, Solar, Wind) - Lieferverträge (PPAs) mit Rechenzentren
• ON Semiconductor $ON (+1,35 %) : Führend bei Chips für Energieeffizienz und Wärmemanagement. Lösungen reduzieren Stromverbrauch in Rechenzentren und unterstützen Integration von KI
• Texas Instrumentes $TXN (-0,62 %) : Energiesparende Halbleiterprodukte, die in den Servern von Rechenzentren Verwendung finden
• Equinix $EQIX (-0,03 %) : Spezialisiert auf Rechebzentrumsinfrastruktur
• Digital Realty $DLR (-0,21 %) : Anbieter physischer Infrastruktur für Rechenzentren
• IBM $IBM (+1,06 %) : Quantencomputer-Technologien die potenziell weniger Energie verbrauchen und Entwicklung Energieeffizienter KI-Lösungen
• Arista Networks $ANET (+1,84 %) : Spezialist für Hochgeschwindigkeits-Netzwerkprodukte für Rechenzentren
• Nvidia $NVDA (+0,71 %) : Führend bei KI-GPUs, Führend im KI-Training Markt. Beste Wahl für große KI-Modelle und Training in Rechenzentren
• AMD $AMD (+2 %) : Konkurrenz zu Nvidia mit eigenen KI-Chips, jedoch besser im KI-Interferenz Markt positioniert, wo Energieeffizienz und Kosteneffektivität entscheidend sind. Der Interferenz-Markt wird der nächste wichtigste Markt, vielleicht sogar der wichtigere.
• Broadcom $AVGO (+0,88 %) : Profitiert von Netzwerklösungen für Rechenzentren
• Microsoft $MSFT (-0,83 %) , Google $GOOGL (-1,36 %) , Amazon $AMZN (-2,51 %) : Die großen Hyperscaler, die massiv in KI und Cloud investieren

Europäische Aktien z.B.:

• Siemens Energy $ENR (-3,16 %) : Wichtige Rolle in Modernisierung von Stromnetzen, Integration Erneuerbarer Energien und Verbesserung von Speicherlösungen für die Zuverlässigkeit von Rechenzentren
• Schneider Electric $SU (+1,07 %) : Führend in der Entwicklung von Energiemanagement und Kühltechnologie für Rechenzentren - Besonderheit in der Automatisierung beider Systeme.
• ASML $ASML (+0,21 %) : Unverzichtbar für die moderne Chipproduktion
• Infineon $IFX (-1,69 %) und STMicroelectronics $STM (-0,74 %) : Führende Halbleiterunternehmen mit Fokus auf KI-Anwendungen
• RWE $RWE (-0,52 %) und Enel $ENEL (+0,2 %) : Versorger, die verstärkt auf erneuerbare Energien für Rechenzentren setzen

Japanische Aktien z.B.:

• Daikin Industries $6367 (+0,52 %) : Weltmarktführer bei Klimatisierung und Kühlung, bietet spezialisierte Kühlsysteme für Rechenzentren und durch KI-gestützte Anlagenmanagementsysteme um Effizienz weiter zu steigern
• Tokyo Electron $8035 (-0,27 %) : Wichtiger Zulieferer für die Halbleiterfertigung
• Mitsubishi Heavy Industries $7011 (-1,98 %) : Arbeitet an der Entwicklung neuer Kernkraftwerke zur Sicherstellung der Energieversorgung

🧠 Fazit: KI, Rechenzentren & Energie als Jahrhunderttrend?

Obwohl einige Analysten vor einer möglichen Überinvestition warnen, deuten die Zahlen darauf hin, dass der Bedarf an Rechenleistung und Energie für KI-Rechenzentren weiterhin stark steigen wird.

• Effizienzgewinne durch Modelle wie DeepSeek oder neue Chip-Technologien könnten den Energieverbrauch pro Rechner senken, doch das Jevons-Paradoxon führt dazu, dass der Gesamtbedarf steigt, weil effizientere Systeme vermehrt eingesetzt werden. 

Die größten Gewinner sind daher:

• Halbleiterunternehmen: Sie liefern die benötigten KI-Chips.
• Rechenzentrumsbetreiber: Sie bauen die nötige Infrastruktur aus.
• Energieversorger: Sie stellen die Energieversorgung für die KI-Revolution sicher.

Langfristig könnten diese Unternehmen zu den größten Profiteuren der kommenden Jahrzehnte gehören. 

👨🏽‍💻 Wie positioniere ich mich?

Persönlich sehe ich mich mit dem NASDAQ 100  $CSNDX (-0,32 %) gut aufgestellt (Depot-Anteil bei 23%), da der Fokus auf US-Technologie- und Wachstumswerte liegt. Der ETF ergänzt meinen All-World mit einer stärkeren Gewichtung auf innovative Sektoren wie KI und Cloud-Computing. 

in naher Zukunft werde ich mir zusätzlich die Daikin Industrie $6367 (+0,52 %) Aktie näher anschauen, um das Japan Exposure zu erhöhen und der Kurs auf den ersten Blick einen Einstieg bietet.

Zusätzlich hat AMD $AMD (+2 %) meine Aufmerksamkeit gezogen, die Begründung stellt die Positionierung im bereits oben genannten Interferenz-Markt dar. Aktuell fließt das meiste Kapital in den Ausbau neuer KI Modelle. Sobald diese jedoch zur „Commodity“ werden und jeder sie einsetzt wird wohl der Großteil des Kapitals in den Interferenz Markt fließen (Markt für die Anwendung von KI-Modellen).

Weiterhin habe ich die Siemens AG $SIE (-0,58 %) mit ca. 2,3% Portfolio Anteil mit dabei (wächst noch bis auf ca. 4%) welche ich ebenfalls aus folgenden Gründen (Im Kontext des Beitrags) gut für die Zukunft aufgestellt sehe:

Netzwerkstabilität

• Entwickelt Technologien für intelligente Stromnetze („Smart Grids“), essenziell für Integration erneuerbarer Energien in die Versorgung von Rechenzentren.

Rechenzentrumssteuerung

• Bietet Automatisierungs- und Überwachungssysteme die den Energieverbrauch und Effizienz von Rechenzentren optimieren

Effiziente Gebäudestruktur

• Die „Smart-Infrastructure“-Sparte unterstützt Rechenzentren mit Energieeffizienten Lösungen für Beleuchtung, Klimatisierung und Gebäudeüberwachung

Nicht direkt Kühlsysteme, aber:

• bietet Technologien, die die Energieeffizienz von Kühlsystemen steigern, indem sie Energieströme und Datenanalysen optimieren

Wie ist eure Meinung❓

• Welche Unternehmen habt ihr auf dem Schirm?
• Droht eine Überinvestition oder stehen wir erst am Anfang einer Jahrhundert-Revolution? 

Vielen Dank fürs Lesen! 🤝

..Genannter Exkurs folgt nach den Quellen..

__________

Quellen: 

[1] https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-to-drive-165-increase-in-data-center-power-demand-by-2030

[2] „The Coal Question“
http://digamo.free.fr/peart96.pdf

[3] https://de.m.wikipedia.org/wiki/Jevons-Paradoxon

[4] https://www.goldmansachs.com/insights/articles/is-nuclear-energy-the-answer-to-ai-data-centers-power-consumption

[5] https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

[6] https://www.cbre.com/insights/reports/global-data-center-trends-2024

__________

🧭 Exkurs: zu Gigawatt und Terawattstunden 

Um den Zusammenhang zwischen den beiden Angaben, 122 GW (Gigawatt) und 1.000 TWh (Terawattstunden) zu verstehen, ist es wichtig, die Einheiten und deren Bedeutung zu klären:

• 122 GW (Gigawatt):

Bezieht sich auf die aktuelle durchschnittliche Leistungskapazität, die Rechenzentren weltweit benötigen, um zu funktionieren. Leistung (gemessen in GW) beschreibt die Energiemenge, die pro Sekunde verbraucht wird. Es handelt sich hier also um eine Momentaufnahme des Energiebedarfs.

• 1.000 TWh (Terawattstunden):

Dies ist eine Angabe über den Energieverbrauch über einen bestimmten Zeitraum, in diesem Fall ein Jahr. Es beschreibt, wie viel Energie insgesamt in 12 Monaten benötigt wird.

Die Prognose von 1.000 TWh liegt etwas unter dem Wert, der sich aus der Berechnung ergibt. Aus der Grafik lassen sich Werte etwas über 1.000 TWh erkennen, nach der Berechnung auf Grundlage von 122 GW Leistungskapazität müsste der Energieverbrauch bei ca. 1069 TWh liegen.

Generelle Gründe für Abweichungen können nichtsdestotrotz folgende sein: 

• Effizienzsteigerungen: Rechenzentren könnten durch verbesserte Kühlung, optimierte Hardware und Software effizienter arbeiten und somit weniger Energie verbrauchen.
• Spitzen- vs. Durchschnittsverbrauch: Die Angabe von 122 GW könnte den Spitzenbedarf widerspiegeln, während der tatsächliche Durchschnittsbedarf im Jahr etwas niedriger ausfällt.
• Anpassungen im Modell: Es ist möglich, dass die Prognose von 1.000 TWh konservativ ist und nicht alle zusätzlichen Lasten oder regionalen Unterschiede einbezieht.

Dies zeigt, wie stark die Nachfrage nach Rechenzentren und Energie durch KI und Digitalisierung bis 2030 steigen wird

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Podcast-Folge 72 "Buy High. Sell Low."

Podcast abonnieren damit AKWs zurück ans Netz gehen in Deutschland. Inshallah.

00:00:00 20 Stromaktien für KI: Constellation Energy, Rolls-Royce, Schneider Electric, Siemens Energy, Cameco, Fluor Corporation, Vistra Corp, RWE, GDF Suez, Enel, Flowserve, Uniper, Crane Co., Quanta Services, MasTec, Legrand, Emerson Electric, Eaton Corporation, Uranium Energy, VanEck Uranium and Nuclear Technologies ETF A3D47K

39:30 Watchlist Max: Fluor Corporation, Schneider Electric, Quanta Services, MasTec, Legrand, Eaton Corporation

00:41:00 AMD

01:10:00 Apple

Spotify

https://open.spotify.com/episode/08XzNKA3nuiMlpcz9BYixB?si=qhG3ie7ETXm8O20VPEsp_w

YouTube

https://youtu.be/6olb6fp5AbQ

Apple Podcast

https://podcasts.apple.com/us/podcast/folge-72-20-stromaktien-f%C3%BCr-ki-amd-apple/id1695869891?i=1000684571374

#podcast
#spotify
$SPOT (+4,25 %)
$UEC (-0,28 %)
$CCO (-0,68 %)
$SIEMENS
$ENR (-3,16 %)
$RWE (-0,52 %)
$UN0 (-2,34 %)
$EOAN (+1,02 %)
$AAPL (+0,3 %)
$AMD (+2 %)
$INTC (-1,51 %)
$NVDA (+0,71 %)
$VST (+0,35 %)
$FLR (-1,02 %)
$SU (+1,07 %)
$QNTA
$MTZ (-0,89 %)
$F1LS34
$CR (-1,07 %)
$LR (+1,48 %)
$STZ (+0,64 %)
$EMR (-0,5 %)
$ETN (+0,11 %)

⬆️⬆️⬆️

- EXANE BNP erhöht das Kursziel für ALLIANZ SE von 271 EUR auf 295 EUR. Underperform. $ALV (+0,59 %)

- BARCLAYS erhöht das Kursziel für AIRBUS von 166 EUR auf 200 EUR. Overweight. $AIR (+3,53 %)

- UBS erhöht das Kursziel für SAP von 237 EUR auf 283 EUR. Buy. $SAP (-0,58 %)

- BERENBERG erhöht das Kursziel für LVMH von 695 EUR auf 720 EUR. Buy. $MC (-0,58 %)

- EXANE BNP erhöht das Kursziel für MUNICH RE von 550 EUR auf 560 EUR. Outperform. $MUV2 (+0,7 %)

- RBC erhöht das Kursziel für SIEMENS von 205 EUR auf 225 EUR. Outperform. $SIE (-0,58 %)

- CITIGROUP erhöht das Kursziel für STELLANTIS von 12,40 EUR auf 13 EUR. Neutral. $STLA

- KEPLER CHEUVREUX erhöht das Kursziel für DOUGLAS von 28,60 EUR auf 29,90 EUR. Buy. $DOU (+1,06 %)

- CITIGROUP erhöht das Kursziel für DWS von 43 EUR auf 44,70 EUR. Buy. $DWS (+0,69 %)

- CITIGROUP erhöht das Kursziel für FRAPORT von 62 EUR auf 72 EUR. Buy. $FRA (-2,19 %)

- UBS stuft AMADEUS IT von Neutral auf Buy und hebt Kursziel von 67 EUR auf 80 EUR. $AMS (-0,74 %)

- DEUTSCHE BANK RESEARCH erhöht das Kursziel für PHILIPS von 25 EUR auf 26 EUR. Hold. $PHIA (+1,13 %)

- DEUTSCHE BANK RESEARCH erhöht das Kursziel für MAN GROUP von 2,65 GBP auf 2,75 GBP. Buy.

- GOLDMAN erhöht das Kursziel für RIO TINTO von 67 GBP auf 73 GBP. Buy. $RIO (-2,78 %)

- JEFFERIES erhöht das Kursziel für SIEMENS ENERGY von 31 EUR auf 50 EUR. Hold. $ENR (-3,16 %)

- RBC erhöht das Kursziel für SCHNEIDER ELECTRIC von 195 EUR auf 210 EUR. $SU (+1,07 %) Underperform.

- EXANE BNP stuft HANNOVER RÜCK von Neutral auf Outperform und hebt Kursziel von 265 EUR auf 285 EUR. $HNR1 (+0,86 %)

⬇️⬇️⬇️

- DEUTSCHE BANK RESEARCH senkt das Kursziel für NOVO NORDISK von 1000 DKK auf 900 DKK. Buy. $NOVO B (+2,09 %)

- BOFA senkt das Kursziel für RWE von 44 EUR auf 42 EUR. Buy. $RWE (-0,52 %)

- JPMORGAN senkt das Kursziel für NETFLIX von 1010 USD auf 1000 USD. Overweight. $NFLX (-0,11 %)

- MORGAN STANLEY senkt das Kursziel für SYMRISE von 137 EUR auf 130 EUR. Overweight. $SY1 (+0,5 %)

- KEPLER CHEUVREUX senkt das Kursziel für REDCARE PHARMACY von 145 EUR auf 138 EUR. Hold. $RDC (+1,52 %)

- WARBURG RESEARCH senkt das Kursziel für BECHTLE von 51 EUR auf 45 EUR. Buy. $BC8 (-0,19 %)

- STIFEL stuft WACKER CHEMIE von Buy auf Hold ab. $WCH (-5,34 %)

- RBC senkt das Kursziel für DAIMLER TRUCK von 55 EUR auf 51 EUR. Outperform. $DTG (-0,48 %)

⬆️⬆️⬆️

- BERENBERG erhöht das Kursziel für SIEMENS von 215 EUR auf 245 EUR. Buy. $SIE (-0,58 %)

- BERNSTEIN erhöht das Kursziel für SIEMENS ENERGY von 15 EUR auf 22 EUR. Underperform. $ENR (-3,16 %)

- JPMORGAN SETZT SARTORIUS AUF 'POSITIVE CATALYST WATCH' - 'OVERWEIGHT' $SRT (-0,48 %)

- GOLDMAN erhöht das Kursziel für FRAPORT von 87 EUR auf 90 EUR. Buy. $FRA (-2,19 %)

- UBS erhöht das Kursziel für NORDEA von 145 EUR auf 146 EUR. Buy. $NDA FI (+1,25 %)

- BERNSTEIN erhöht das Kursziel für SCHNEIDER ELECTRIC von 275 EUR auf 280 EUR. Outperform. $SU (+1,07 %)

- UBS erhöht das Kursziel für WPP von 6,80 GBP auf 7,20 GBP. Sell. $WPP (+0,74 %)

- BERNSTEIN erhöht das Kursziel für ALSTOM von 17 EUR auf 24 EUR. Market-Perform. $ALO (+2,74 %)

- STIFEL stuft HERMES von Hold auf Buy und hebt Kursziel von 2150 EUR auf 2560 EUR. $RMS (-0,71 %)

- INFINEON +4,2% - 'TOP PICK' DER UBS $IFX (-1,69 %)

⬇️⬇️⬇️

- RBC stuft UNILEVER von Sector-Perform auf Underperform ab und senkt Kursziel von 48 GBP auf 40 GBP. $ULVR (+1,09 %)

- BERNSTEIN stuft ABB von Market-Perform auf Underperform ab und senkt Kursziel von 46 CHF auf 45 CHF. $ABBN (+1,75 %)

- BERNSTEIN stuft SIGNIFY von Outperform auf Market-Perform ab und senkt Kursziel von 30 EUR auf 24 EUR. $LIGHT (+1,54 %)

- DEUTSCHE BANK RESEARCH senkt das Kursziel für UMICORE von 10,50 EUR auf 10 EUR. Hold. $UMICY (-2 %)

- DEUTSCHE BANK RESEARCH senkt das Kursziel für DOCMORRIS von 45 CHF auf 25 CHF. Hold. $DOCM (+7,1 %)

- BERENBERG senkt das Kursziel für HORNBACH HOLDING von 100 EUR auf 94 EUR. Buy. $HBH (-0,35 %)

- CITIGROUP stuft ROLLS-ROYCE von Buy auf Neutral ab. $RR. (-0,81 %)

- JEFFERIES senkt das Kursziel für BHP GROUP von 22,50 GBP auf 21,50 GBP. Hold. $BHP (-1,62 %)

- JEFFERIES senkt das Kursziel für GLENCORE von 5,50 GBP auf 4,50 GBP. Buy. $GLEN (-7,56 %)

- JEFFERIES senkt das Kursziel für RIO TINTO von 64 GBP auf 60 GBP. Buy. $RIO (-2,78 %)

- BERENBERG senkt das Kursziel für NOVO NORDISK von 975 DKK auf 725 DKK. Hold. $NOVO B (+2,09 %)

Analsysten-Updates, 06.12.

⬆️⬆️⬆️

• BERNSTEIN erhöht das Kursziel für SIEMENS von 220 EUR auf 227 EUR. Outperform. $SIE (-0,58 %)
• JPMORGAN erhöht das Kursziel für SIEMENS ENERGY von 38,70 EUR auf 44 EUR. Neutral. $ENR (-3,16 %)
• JEFFERIES stuft BMW von Hold auf Buy und hebt Kursziel von 80 EUR auf 85 EUR. $BMW (-2,92 %)
• ODDO BHF erhöht das Kursziel für AURUBIS von 70 EUR auf 76 EUR. Neutral. $NDA (-0,39 %)
• UBS erhöht das Kursziel für AUTO1 von 9,80 EUR auf 20,50 EUR. Buy. $AG1 (+0,66 %)
• UBS erhöht das Kursziel für NORDEA von 144 SEK auf 145 SEK. Buy. $NDA FI (+1,25 %)
• DEUTSCHE BANK RESEARCH erhöht das Kursziel für FREENET von 34 EUR auf 36 EUR. Buy. $FNTN (+1,25 %)
• DEUTSCHE BANK RESEARCH erhöht das Kursziel für DS SMITH von 4 GBP auf 5,80 GBP. Hold. $SMDS
• JPMORGAN erhöht das Kursziel für THYSSENKRUPP von 3,80 EUR auf 4,10 EUR. Neutral. $TKA (-0,08 %)
• JPMORGAN erhöht das Kursziel für SALZGITTER von 11,50 EUR auf 14,10 EUR. Underweight. $SZG (+0,18 %)
• JPMORGAN erhöht das Kursziel für SCHNEIDER ELECTRIC von 270 EUR auf 275 EUR. Overweight. $SU (+1,07 %)
• JPMORGAN erhöht das Kursziel für KNORR-BREMSE von 88 EUR auf 92 EUR. Overweight. $KBX (-0,09 %)
• MORGAN STANLEY stuft HANNOVER RÜCK auf Overweight hoch. Kursziel 292 EUR. $HNR1 (+0,86 %)
• JPMORGAN erhöht das Kursziel für COMMERZBANK von 18,40 EUR auf 19,50 EUR. Overweight. $CBK (-2,94 %)

⬇️⬇️⬇️

• GOLDMAN senkt das Kursziel für LVMH von 770 EUR auf 720 EUR. Buy. $MC (-0,58 %)
• MORGAN STANLEY stuft MUNICH RE auf Equal-Weight ab. Kursziel 523 EUR. $MUV2 (+0,7 %)
• JEFFERIES stuft MERCEDES-BENZ von Buy auf Hold ab und senkt Kursziel von 73 EUR auf 60 EUR. $MBG (-2,94 %)
• ODDO BHF senkt das Kursziel für DELIVERY HERO von 43 EUR auf 38 EUR. Neutral. $DHER (-2,77 %)
• WARBURG RESEARCH senkt das Kursziel für COMPUGROUP von 31 EUR auf 24,50 EUR. Buy. $COP (+0,54 %)
• JPMORGAN senkt das Kursziel für VESTAS von 143 DKK auf 123 DKK. Neutral. $VWS (+0,61 %)
• JPMORGAN senkt das Kursziel für KION von 44 EUR auf 43 EUR. Overweight. $KGX (+3,58 %)
• MORGAN STANLEY stuft ORSTED auf Equal-Weight ab. Kursziel 480 DKK. $ORSTED (+1,3 %)