Hier bin ich auch vom Wert $IBM (-1,01 %) überzeugt, kann mir aber gut vorstellen, dass sie nach dem rasanten Anstieg um die 300$ erst einmal ein bisschen konsolidieren. Da der Schein nur noch bis August lief, habe ich hier einen sehr engen TSL gesetzt gehabt. Ich hatte die Hälfte der Position schon vor 3 Wochen verkauft, als mein erstes Kursziel erreicht war, mit etwas über 300%.

$LMT (+0,18 %) hat sich einer umfassenden, KI-gesteuerten Transformation verschrieben. Ziel ist es, die Entscheidungsgeschwindigkeit und -qualität bei komplexen, datenintensiven Problemen zu verbessern und die Abläufe von Grund auf zu modernisieren.

Um diese Transformation zu realisieren, ist $LMT (+0,18 %) eine strategische Partnerschaft mit $IBM (-1,01 %) eingegangen. Diese Zusammenarbeit führte zu einer KI-gesteuerten Überholung des gesamten Geschäfts, indem die Datenlandschaft optimiert und die Komplexität der Datenintegration überwunden wurde.

Ein zentraler Pfeiler dieser Transformation ist die Implementierung von IBM Cloud Pak® for Data als zentralisierte Datenplattform.

Im Rahmen dieser Transformation wurde die Lockheed Martin AI Factory geschaffen, ein sicheres KI-Ökosystem, in dem Ingenieure KI-Lösungen in großem Maßstab entwickeln können. Diese Fabrik beherbergt die BM® Granite® Familie von Open-Source Large Language Models (LLMs).

Verschiedene KI-Technologien werden eingesetzt, um operative Effizienz zu steigern.

Die Transformation hat bereits signifikante Ergebnisse erzielt, indem interne Abläufe und Datenmanagementprozesse gestrafft wurden, was schnelle und kostengünstige Innovationen ermöglicht. Die strategische Partnerschaft mit IBM positioniert Lockheed Martin, um Kundenanforderungen zu übertreffen und eine starke Grundlage für zukünftiges Wachstum zu schaffen. Zu den eingesetzten spezifischen IBM-Produkten gehören unter anderem Komponenten von IBM® watsonx™ sowie IBM Cloud Pak® for Data und IBM® Granite®.

Quelle: https://www.ibm.com/case-studies/lockheed-martin

Im KI Sektor und auch hinsichtlich Quantentechnologie ist $IBM (-1,01 %)

Mein derzeitiges Hebelprodukt JT89BG läuft leider nur noch bis September. Das heißt, da steht bald ein Tausch an.

Der IT-Konzern IBM (NYSE:IBM) zählt nach Einschätzung der US-Investmentbank Wedbush zu den großen Profiteuren der laufenden KI-Welle. Analyst Dan Ives erhöhte in einer aktuellen Studie das Kursziel für die Aktie von 300 auf 325 US-Dollar. IBM bleibe eine der Top-Empfehlungen im Softwarebereich und sei Teil der von Wedbush zusammengestellten Liste „IVES AI 30“, auf der Unternehmen mit starkem KI-Potenzial geführt werden.

Ives zufolge befinde sich IBM trotz der jüngsten Kursentwicklung noch immer in einer frühen Phase eines Wachstumszyklus. Als zentralen Treiber nannte er die zunehmende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz im operativen Geschäft. Das Unternehmen verfüge bereits über ein KI-gestütztes Auftragsvolumen von mehr als sechs Milliarden Dollar. Unterstützt würden inzwischen über 70 KI-basierte Arbeitsabläufe – unter anderem in Vertrieb, Finanzen und Marketing.

Auch die Nachfrage nach Produkten der Tochtergesellschaft Red Hat sowie des kürzlich übernommenen Cloud-Spezialisten HashiCorp trage zum Wachstum bei. Wedbush hob in dem Zusammenhang die hybride Cloud-Architektur von IBM hervor, die zusammen mit KI-Anwendungen kontinuierliche Innovation ermögliche. Nach Einschätzung der Analysten dürfte bis 2027 ein Großteil der KI-Anwendungen containerbasiert laufen – ein Bereich, in dem IBM gut aufgestellt sei.

Weiteren Rückenwind sehe man durch die Entwicklungen rund um die WatsonX-Plattform und KI-gestützte Softwareagenten. Kunden würden IBM zunehmend als Partner bei Aufbau und Skalierung eigener KI-Anwendungen betrachten. Im Gesamtportfolio gebe es laut Unternehmensangaben bisher keine auffälligen Veränderungen im Kaufverhalten.

Langfristig investiere IBM zudem verstärkt in den Bereich Quantencomputing. Auf der Entwicklungsagenda stehen unter anderem das System „Quantum Starling“ sowie der neue Chip „Quantum Nighthawk“, der höhere Fehlertoleranz und bessere Vernetzung ermöglichen soll. Auch wenn sich dieser Bereich noch im Aufbau befinde, sehe man darin einen strategischen Wachstumsmarkt mit Milliardenpotenzial.

IBM sei gut positioniert, um von der zunehmenden Nachfrage nach hybriden Cloud- und KI-Lösungen zu profitieren, so das Fazit von Ives. Unternehmen würden verstärkt auf solche Technologien setzen, um Effizienzgewinne zu erzielen und ihre Geschäftsmodelle zukunftssicher aufzustellen

und wie stelle ich das mit einem kleinen Depotvolumen dar?

Wichtig ist das Wort Depot! Ich möchte hier keine Diskussion anstoßen, ob Immos, Schiffe, Oldtimer, Pokemonkarten dazu gehören.

Ich habe mir zu dem Thema ein paar Gedanken gemacht, die zugegebenerweise auf Auswertungen meines eigenen Portfolios beruhen.

Viele die meine Posts hier verfolgen, halten mich bestimmt für einen Zocker, obwohl die reinen kurzfristigen Derivatetrades klar in der Minderheit sind. Ich halte mein Depot für ziemlich gut diversifiziert und ich mache das an einem sehr einfachen Punkt fest.

Es gibt fast keinen Tag, wo alle Werte grün, oder alle Werte rot sind. Warum das für Diversifikation spricht? Na wie viele Tage gab es denn, wo alle Werte des MSCI World, Rohstoffe wie Gold, Öl, Bitcoin, alle Branchenindizes etc. gestiegen sind? Ich habe sie nicht gezählt, aber viele waren es wahrscheinlich nicht. Das bedeutet für mich, dass Depots wo oft alle Werte grün oder rot sind, nicht ausreichend diversifiziert sein können.

Ist das ein logischer Ansatz?

Und jetzt noch ein paar Gedanken dazu, warum ich relativ viel mit Derivaten handel. Natürlich ist der Hauptpunkt, dass ich mein Ziel aus 3.000,--€ in max. 10 Jahren ohne grössere Einzahlungen 100.000,-- zu machen, sonst nicht erreichen kann.

Nun am Anfang vor gut 2 Jahren mit 3.000€ hatte ich gar nicht das Kapital um breit und diversifiziert in Aktien anzulegen. Nachdem sich nun in den vergangen etwas mehr als 2 Jahren mein Depotwert auf 15.000€ gesteigert hat, sieht es zwar schon besser aus, aber grosse Sprünge machen, kann man damit immer noch nicht. Also nutze ich für eine breite Anlage vor allen Dingen bei Wachstumstitel das Vehikel der Derivate, um trotzdem in diese Unternehmen investieren zu können.

Dafür nutze ich entweder lang laufende OS mit einer Restlaufzeit grösser 12 Monate, oder Turboscheine, die endlos laufen. Anders als bei den kurzfristigen Trades, nehme ich dann niedrigere Hebel, da dann nicht unbedingt der schnelle Gewinn, sondern die Mittel- bis langfristige Partizipation am Wachstum und den damit verbunden Kurssteigerungen des Unternehmens im Vordergrund ist.

Dafür nutze ich dann auch die Möglichkeit den OS zu wechseln, wenn er sich dem Laufzeitende nähert. Das bringt mir einerseits eine mögliche höhere Rendite, als mit dem alten Schein mit der kurzen Restlaufzeit und ich kann weiter an der positiven Entwicklung der Aktie teilhaben.

Kostet eine Aktie z. B. 500,--€ und ich würde mir nur 10 Aktien kaufen, weil ich das Unternehmen gut finde und langfristig überzeugt bin, würde das ein Drittel meines Depots binden. Bei einem Bezugsverhältnis von 10:1 würde ich einen angemessenen OS für rund 8€ bekommen. Wenn man jetzt also Mal Aufgeld und Hebel weg lässt, bekomme ich für 800€ die gleiche Chance wie für 5.000€.

Das funktioniert natürlich nur bei Wachstumstiteln und nicht wenn ich auf Dividende aus bin.

Ich möchte Euch das auch noch gerne an einem praktischen Beispiel zeigen.

Wenn ich z. B. langfristig das Thema Quantentechnologie spielen möchte, halte ich $IBM (-1,01 %) für eine sehr interessante Möglichkeit. Für mich ist das Mittel- langfristig ein absoluter Top Techwert. Daher habe ich mir schon im April einen OS gekauft, der allerdings nur 8 Monate Restlaufzeit hatte, daher steht bald ein Wechsel an.

Die Aktie stand damals bei rund 200€. Der OS bei 0,85€. Ich habe also für dieses Investment mit meinem Kauf von ursprünglich 300 Stück nur etwas mehr bezahlt, als wenn ich 1 Aktie gekauft hätte.

Da der Gewinn aber nicht der Hauptpunkt dieser Abhandlung ist, sondern wie ich auch mit kleineren Depotvolumina breit diversifiziert in teurere Qualitätsunternehmen investieren kann, lasse ich den jetzt weg. Wen es interessiert, kann es sich ja selbst ausrechnen.

So ich hoffe, ich habe Euch nicht zu sehr gelangweilt mit meinen Gedanken und Strategien zum Thema Diversifikation. Ach so, ein Hinweis gehört natürlich dazu. Trotz aller Vorsicht bei der Auswahl für diese längerfristigen Anlagen, bleiben Derivate natürlich immer riskanter, als ein Direktinvest in die Aktie. Das solltet Ihr natürlich berücksichtigen.

Und jetzt wünsche ich Euch einen schönen heißen Start ins Wochenende.

$IBM (-1,01 %)

NEW YORK / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – IBM hat kürzlich seine Quartalsergebnisse veröffentlicht, die trotz eines leichten Umsatzanstiegs von fast 1 % auf 14,5 Milliarden US-Dollar die Erwartungen der Marktteilnehmer nicht erfüllen konnten.

Während der Gewinn pro Aktie die Schätzungen der Analysten übertraf, bleibt die Sorge über wirtschaftliche Unsicherheiten und staatliche Kostensenkungen bestehen.

IBM, ein Gigant in der Technologiebranche, hat seine neuesten Quartalsergebnisse präsentiert, die trotz eines leichten Umsatzwachstums von fast 1 % auf 14,5 Milliarden US-Dollar die Erwartungen der Investoren nicht erfüllen konnten. Der Gewinn pro Aktie, bereinigt um bestimmte Posten, lag bei 1,60 US-Dollar und übertraf damit die durchschnittlichen Analystenschätzungen. Dennoch fiel die Aktie des Unternehmens am Donnerstag so stark wie seit einem Jahr nicht mehr, was auf Bedenken hinsichtlich wirtschaftlicher Unsicherheiten und möglicher Auswirkungen von Kostensenkungen der US-Regierung zurückzuführen ist.

Die wirtschaftlichen Unsicherheiten, die durch globale Handelskonflikte und geopolitische Spannungen verstärkt werden, könnten die Geschäftsaussichten von IBM beeinträchtigen. Insbesondere die Auswirkungen von Zöllen und Handelsbeschränkungen auf die Lieferketten und die Produktionskosten sind für viele Unternehmen, einschließlich IBM, von Bedeutung. Diese Faktoren könnten die Fähigkeit des Unternehmens, seine Margen zu halten und weiter zu wachsen, erheblich beeinflussen.

Ein weiterer Aspekt, der die Investoren beunruhigt, sind die angekündigten Kostensenkungen der US-Regierung. Diese könnten sich auf die Ausgaben für IT-Dienstleistungen und -Produkte auswirken, was wiederum die Nachfrage nach IBMs Lösungen dämpfen könnte. In einem Umfeld, in dem Unternehmen zunehmend auf Effizienz und Kosteneinsparungen achten, könnte dies den Wettbewerb im Technologiemarkt weiter verschärfen.

Technologisch gesehen bleibt IBM ein Vorreiter in der Entwicklung von KI-gestützten Lösungen und Cloud-Diensten. Das Unternehmen investiert weiterhin in die Verbesserung seiner KI-Plattformen und die Integration von Cloud-Technologien, um seinen Kunden innovative und skalierbare Lösungen zu bieten. Diese Investitionen sind entscheidend, um im hart umkämpften Markt für Unternehmenssoftware wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Konkurrenz im Bereich der Unternehmenssoftware ist intensiv, mit starken Mitbewerbern wie Microsoft und Amazon, die ebenfalls in KI und Cloud-Dienste investieren. Diese Unternehmen bieten ähnliche Lösungen an und versuchen, Marktanteile zu gewinnen, indem sie ihre Produkte kontinuierlich verbessern und erweitern. IBM muss daher seine Innovationskraft und Marktstrategie weiter stärken, um seine Position zu behaupten.

In die Zukunft blickend, könnte IBMs Fokus auf KI und Cloud-Technologien dem Unternehmen helfen, neue Wachstumschancen zu erschließen. Die Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen und Cloud-Diensten wächst stetig, da Unternehmen weltweit ihre digitalen Transformationsstrategien vorantreiben. IBM könnte von dieser Entwicklung profitieren, indem es seine technologischen Stärken nutzt und sich an die sich ändernden Marktbedingungen anpasst.

Eigentlich wollte ich im Moment nix zusätzlich kaufen (nur mtl. Sparrate). Nun habe ich aber doch das heutige Tief genutzt, ein wenig bei $IBM (-1,01 %) und $QCOM (+0,77 %) (je 10 Stk.) nachzukaufen. Keine Ahnung, ob es schlau war...

SPICKZETTEL

• $IONQ -- Der Marktführer im Bereich Präzisions-Quantencomputing nutzt die Technologie der Ionenfalle, um skalierbare, hochpräzise Systeme bereitzustellen. IonQ löst bereits heute reale Probleme und ermöglicht es $AMZN und $MSFT , Herausforderungen in den Bereichen Logistik, KI und Materialwissenschaft zu bewältigen.

• $NVDA (+0,01 %) -- Als Eckpfeiler der Quanteninnovation ermöglicht die CUDA Quantum-Plattform von NVIDIA Entwicklern die Simulation von Quantenalgorithmen auf GPUs und schließt so die Lücke zwischen der Quantentheorie und der branchenübergreifenden Anwendung in der realen Welt.

• $RGTI -- Rigetti konzentriert sich auf supraleitende Qubits und will mit den Branchenführern konkurrieren, steht jedoch vor Herausforderungen hinsichtlich Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit. Sein Ankaa-3-System ist vielversprechend, doch das Unternehmen muss kritische Probleme lösen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

• $QBTS (+0,25 %) -- D-Wave ist auf Quanten-Annealing spezialisiert und eignet sich hervorragend zur Lösung von Optimierungsproblemen, verfügt jedoch nicht über die breiteren Fähigkeiten universeller Quantensysteme. Trotz jahrzehntelanger Erfahrung auf diesem Gebiet ist seine kommerzielle Rentabilität nach wie vor begrenzt.

• $ARQQ -- Als führender Anbieter von quantensicherer Verschlüsselung bietet Arqit mit QuantumCloud praktische Lösungen zum Schutz sensibler Daten vor quantenbasierten Bedrohungen und ist damit ein Eckpfeiler der Innovation im Bereich der Cybersicherheit.

• $GOOG (-0,16 %) -- Google Quantum AI, angetrieben von seinem Willow-Prozessor, entwickelt supraleitende Systeme weiter, um Quantenüberlegenheit zu erreichen und Durchbrüche in der Materialsimulation und KI-Optimierung voranzutreiben.

•$IBM (-1,01 %) -- Bereitstellung zugänglicher Quantensysteme für Unternehmen über die Qiskit-Plattform und Cloud-basierte Hardware. IBM konzentriert sich auf die Skalierung fehlertoleranter Systeme, liefert bereits heute praktische Tools und arbeitet gleichzeitig an der Entwicklung hochmoderner Prozessoren wie Eagle und Condor.

• $HON (+0,53 %) -- Durch den Einsatz der Trapped-Ion-Technologie liefert Honeywell unübertroffene Präzision für praxisnahe Anwendungen in der Luft- und Raumfahrt sowie der Logistik. Die Partnerschaft mit Cambridge Quantum positioniert das Unternehmen als führenden Anbieter von Quantenlösungen für Unternehmen.

Letzte Woche, in der Samstagsfolge von „Alles auf Aktien“ [1] wurde über einen Ausschnitt der Studie “Do Stocks Outperform Treasury Bills?” [2] gesprochen, die recht interessant klang und deren Inhalte ich im Nachgang nochmals genauer nachgelesen haben.

Es geht im Kern darum, dass lediglich ein kleiner Teil von Unternehmen für den Großteil der Rendite verantwortlich ist.

Sie dient somit als Reminder dafür, dass es für den „Durchschnittsanleger“, wohl die beste Wahl ist in einen bereit gestreuten ETF zu investieren.

Anbei die kurze Darstellung der Ergebnisse. 

Hendrik Bessembinder von der W.P. Carey School of Business Arizona State University hat untersucht, welche Aktien wirklich langfristig den Markt antreiben.

Demnach haben seit 1926 nur 4% aller Aktien den gesamten Nettogewinn des US-Aktienmarktes erwirtschaftet [2]. 

Die anderen 96% der Aktien haben insgesamt nur so viel Rendite erzielt, wie sichere einmonatige US-Staatsanleihen oder noch weniger [2]. Die durchschnittliche monatliche Rendite lag hier bei 0,37% (was etwa einer jährlichen Rendite von 4,53% entspricht, wenn man den Zinseszins berücksichtigt). 

Fast noch interessanter ist folgendes: 

Die Top 50 Unternehmen waren für 39,29% der gesamten Wertschöpfung des US-Aktienmarktes verantwortlich und..

.. die Top 90 Aktien (nur 0,36% aller Unternehmen) haben sogar mehr als 50% des gesamten Marktgewinns generiert [2]. 

Denn die genannten 4% repräsentieren immer noch knapp 1.092 von über 25.000 Unternehmen. Scheint erstmal gar nicht so unrealistisch, diese auch zu finden.

Das Problem ist nur: 

Die besten Aktien erkennt man meist erst im Nachhinein

• Apple, Mircosoft und Amazon waren vor 30 Jahren noch kleine, unbekannte Unternehmen.
• Viele Anleger hätten damals auf „sichere“ große Firmen gesetzt, doch einige davon (z.B. Kodak, oder Nokia) gehören heute nicht mehr zu den Top-Performern. 
• Die heutigen 4 % Gewinner werden wir erst in der Zukunft kennen. 

Selbst Profis scheitern oft daran

• Aktive Fondsmanager versuchen genau das: Die besten Aktien zu finden und die Schlechten zu meiden. 
• Doch die meisten Fondsmanager schlagen den Markt nicht dauerhaft. 

Timing ist oft extrem schwer

• Viele der besten Aktien sahen zwischenzeitlich wie Verlierer aus. 
• z.B. fiel die Amazon-Aktie $AMZN (-0,34 %) nach dem Dotcom Crash knapp um - 90 %, auch nach Mitte 2021 verlor Amazon knapp - 50 %, hättest du sie gehalten? 

Mehr als die Hälfte aller Aktien hat über die gesamte Lebensdauer hinweg sogar negative Renditen erzielt [2].

Das bedeutet: Die durchschnittliche Aktienrendite, die wir alle kennen, wird nicht vom „breiten“ Markt erwirtschaftet, sondern nur von diesen 4% der Aktien. 

Weitere Ergebnisse der Studie:

Die Wertschöpfung am Aktienmarkt ist extrem ungleich verteilt.

• ExxonMobil $XOM (+1,58 %) allein hat mit 1 Billionen Dollar, die meiste Aktionärs-Wertschöpfung erzielt und war für 2,88% der gesamten Marktentwicklung von 1926 bis 2016 verantwortlich [2].
• Apple $AAPL (+1,51 %) (745,7 Mrd. $), Microsoft $MSFT (-0,35 %) (629,8 Mrd. $), General Electric $GE (-0,12 %) (608,1 Mrd. $) und IBM $IBM (-1,01 %) (520,2 Mrd. $) gehören zu den Top-5-Unternehmen, die zusammen über 10% der gesamten Börsenwertschöpfung ausmachen [2].

Jetzt stellt sich für uns als Anleger die Frage:

Glaube ich wirklich, dass ich diese 4% Gewinneraktien frühzeitig finden kann?

.. und kann ich mich gleichzeitig zumindest von den größten Verlierern aus den restlichen 96% fernhalten? 

.. oder bleibe ich lieber bei John Bogle dem Gründer von Vanguard, welcher folgendes berühmtes Zitat wiedergab:

🧠 “Versuche nicht, die Nadel im Heuhaufen zu finden. Kaufe einfach den ganzen Heuhaufen.”

Der Heuhaufen ist in dem Sinne ein ETF: 

• ETFs sind ein sich selbst optimierendes System, bei dem gut laufende Branchen und Unternehmen übergewichtet werden und schwache Unternehmen nach und nach an Bedeutung verlieren.
• Du musst die 4% nicht selbst finden, der ETF übernimmt das für dich. 

Fazit 

Ja, theoretisch ist es möglich, die 4% selbst zu finden, richtig zu timen und auch zu halten, sowie sich langfristig von den größten Verlierern der 96% fernzuhalten. 

Die Frage ist: willst du dein Depot darauf wetten, oder lieber sicherstellen, dass du automatisch von den 4 % profitierst. 

💡Für die meisten Anleger ist daher ein einfaches ETF-Investment als „Core“ vermutlich die beste Wahl.

Vielen dank fürs lesen 🤝

__________

P.S. Die Studie wurde 2017 veröffentlicht und 2018 zuletzt überarbeitet.

Bezüglich einer aktuelleren Analyse, die sich speziell auf die letzten Jahre bezieht, enthält die Studie keine separaten Ergebnisse für kürzere Zeiträume. Allerdings wird erwähnt, dass dieser Effekt in den letzten Jahrzehnten sogar noch ausgeprägter war, insbesondere seit den 1980er Jahren. Um eine detaillierte aktuelle Analyse zu erhalten, müsste man neuere Forschungen durchsuchen.

__________

Quelle: 

[1] https://open.spotify.com/episode/7ik1W0e9zq7TBYacPW0eVl?si=Sw2Mu0XSSH2SQFp5cHtpLQ

[2]

veröffentlicht 01/2017, überarbeitet 06/2018
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2900447&utm_source=chatgpt.com

#Aktien
#ETF
#StockPicking

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 (-0,35 %) : Betreiber von Azure Cloud und Partner von OpenAI
• Alphabet $GOOGL (-0,14 %) : Mit Google Cloud und DeepMind
• Amazon $AMZN (-0,34 %) : AWS, der weltweit führende Cloud-Anbieter
• Meta $META (-0,9 %) : Entwickelt eigene KI-Chips und baut die Infrastruktur weiter aus

Zudem profitieren spezialisierte Rechenzentrumsanbieter wie Equinix $EQIX (-0,14 %) und Digital Realty $DLR (+0,14 %) , 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 (+1,16 %) : Präzise Kühltechnologie und Klimatisierung für Rechenzentren
• Vertiv Holdings $VRT (-12,09 %) : 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 (+4,6 %) : Führend bei Chips für Energieeffizienz und Wärmemanagement. Lösungen reduzieren Stromverbrauch in Rechenzentren und unterstützen Integration von KI
• Texas Instrumentes $TXN (+1,57 %) : Energiesparende Halbleiterprodukte, die in den Servern von Rechenzentren Verwendung finden
• Equinix $EQIX (-0,14 %) : Spezialisiert auf Rechebzentrumsinfrastruktur
• Digital Realty $DLR (+0,14 %) : Anbieter physischer Infrastruktur für Rechenzentren
• IBM $IBM (-1,01 %) : Quantencomputer-Technologien die potenziell weniger Energie verbrauchen und Entwicklung Energieeffizienter KI-Lösungen
• Arista Networks $ANET (-2,71 %) : Spezialist für Hochgeschwindigkeits-Netzwerkprodukte für Rechenzentren
• Nvidia $NVDA (+0,01 %) : Führend bei KI-GPUs, Führend im KI-Training Markt. Beste Wahl für große KI-Modelle und Training in Rechenzentren
• AMD $AMD (+5,14 %) : 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 (-0,98 %) : Profitiert von Netzwerklösungen für Rechenzentren
• Microsoft $MSFT (-0,35 %) , Google $GOOGL (-0,14 %) , Amazon $AMZN (-0,34 %) : Die großen Hyperscaler, die massiv in KI und Cloud investieren

Europäische Aktien z.B.:

• Siemens Energy $ENR (-2,95 %) : Wichtige Rolle in Modernisierung von Stromnetzen, Integration Erneuerbarer Energien und Verbesserung von Speicherlösungen für die Zuverlässigkeit von Rechenzentren
• Schneider Electric $SU (-1,95 %) : Führend in der Entwicklung von Energiemanagement und Kühltechnologie für Rechenzentren - Besonderheit in der Automatisierung beider Systeme.
• ASML $ASML (+1,38 %) : Unverzichtbar für die moderne Chipproduktion
• Infineon $IFX (+0,18 %) und STMicroelectronics $STM (+2,57 %) : Führende Halbleiterunternehmen mit Fokus auf KI-Anwendungen
• RWE $RWE (-0,68 %) und Enel $ENEL (-1,5 %) : Versorger, die verstärkt auf erneuerbare Energien für Rechenzentren setzen

Japanische Aktien z.B.:

• Daikin Industries $6367 (+0,07 %) : Weltmarktführer bei Klimatisierung und Kühlung, bietet spezialisierte Kühlsysteme für Rechenzentren und durch KI-gestützte Anlagenmanagementsysteme um Effizienz weiter zu steigern
• Tokyo Electron $8035 (-2,79 %) : Wichtiger Zulieferer für die Halbleiterfertigung
• Mitsubishi Heavy Industries $7011 (-1,6 %) : 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 (+0,13 %) 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 (+0,07 %) Aktie näher anschauen, um das Japan Exposure zu erhöhen und der Kurs auf den ersten Blick einen Einstieg bietet.

Zusätzlich hat AMD $AMD (+5,14 %) 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 (+0,23 %) 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..

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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

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🧭 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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Meta, Tesla, Microsoft mit Quartalszahlen + IBM überzeugt mit Umsatzausblick + Börsentag heute bietet viele neue Zahlen von unternehmen und Wirtschaft

Microsoft $MSFT (-0,35 %)enttäuscht mit Cloud erlösen

• Microsoft Corp. übertrifft im zweiten Quartal mit einem Gewinn je Aktie von 3,23 USD.
• Die Analystenschätzungen von 3,13 USD. Umsatz mit 69,6 Mrd. USD über den Erwartungen von 68,92 Mrd. USD.
• Microsoft verzeichnet im zweiten Quartal des Geschäftsjahres 2024/25 einen Umsatzanstieg um zwölf Prozent auf 69,6 Milliarden Dollar.
• Der operative Gewinn steigt um 17 Prozent auf fast 32 Milliarden Dollar.
• Das Cloud-Wachstum bleibt hinter den Erwartungen zurück und die Aktie gerät nachbörslich unter Druck.

Meta $META (-0,9 %)übertrifft Erwartungen

• Meta Platforms Inc übertrifft im vierten Quartal mit einem Gewinn je Aktie von 8,02 USD.
• Die Analystenschätzungen von 6,73 USD. Umsatz mit 48,39 Mrd. USD über den Erwartungen von 47,03 Mrd. USD.
• Meta Platforms erwartet im ersten Quartal einen Umsatz von 39,5-41,8 Milliarden Dollar und verfehlt damit die Schätzungen von 41,67 Milliarden Dollar.
• Meta verzeichnet trotz Milliardenverlusten im Bereich digitaler Welten einen Anstieg des Konzerngewinns um 49 Prozent auf 20,8 Milliarden Dollar.
• Die täglichen Nutzerzahlen der Meta-Apps übertreffen Analystenerwartungen bei 3,35 Milliarden, während die Umsatzprognose für das laufende Quartal leicht hinter den Markterwartungen liegt.
• Meta-CEO Mark Zuckerberg erklärt auf der Telefonkonferenz zu den Quartalszahlen, dass es für eine Einschätzung der DeepSeek-Auswirkungen auf Infrastruktur und Investitionsausgaben noch zu früh sei.
• Er betont zudem, dass eine Verlagerung hin zu Inference Computing nicht unbedingt eine Reduzierung der Gesamtrechenleistung bedeute.
• Meta zahlt laut "Wall Street Journal" 25 Millionen Dollar an Donald Trump, um eine Klage wegen der Account-Sperrung beizulegen.
• Davon fließen 22 Millionen Dollar in Trumps Präsidentenbibliotheksfonds, während der Rest unter anderem Anwaltskosten deckt.

Tesla $TSLA (+3,84 %)verfehlt die Erwartungen

• Tesla Inc. verfehlt im vierten Quartal mit einem Gewinn je Aktie von 0,73 USD.
• Die Analystenschätzungen von 0,76 USD. Umsatz mit 25,71 Mrd. USD unter den Erwartungen von 27,23 Mrd. USD.
• Tesla verfehlt mit Quartalszahlen die Erwartungen der Wall Street, da der Umsatz bei 25,7 Milliarden Dollar liegt und der Gewinn um 71 Prozent auf 2,3 Milliarden Dollar sinkt.
• Die Auslieferungen der Elektroautos gingen 2024 zurück, obwohl ein Rekordwert von 495.570 Fahrzeugen im vierten Quartal erreicht wurde, was dennoch unter den Analystenschätzungen lag.
• Tesla-CEO Elon Musk präsentierte in der Telefonkonferenz zu den Ergebnissen des vierten Quartals 2024 eine weitreichende Vision für das Unternehmen.
• Im Zentrum seiner Ausführungen standen die Fortschritte bei autonomem Fahren und humanoiden Robotern, die langfristig den Unternehmenswert massiv steigern könnten

IBM $IBM (-1,01 %)überzeugt mit Umsatzausblick

• Der Computerkonzern IBM rechnet im laufenden Jahr mit einem höheren Wachstum als zuletzt.
• 2025 soll der um Währungseffekte bereinigte Erlös um Währungseffekte unter anderem dank einer steigenden Nachfrage von Produkten für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz um mindestens fünf Prozent zulegen, wie das im Dow Jones Industrial Average notierte Unternehmen am Mittwochabend in Armonk mitteilte.
• Von Bloomberg befragte Analysten hatten ein Plus von lediglich knapp fünf Prozent gerechnet.
• Im vergangenen Jahr zog der Erlös bereinigt um Umrechnungseffekte bei den Währungen um drei Prozent auf 62,8 Milliarden Euro (60,3 Mrd Euro) an.
• Der um Sonderbelastungen bereinigte operative Gewinn kletterte um neun Prozent auf 11,2 Milliarden Dollar nach oben.
• Wegen milliardenschwerer Pensionsrückstellungen sackte der Überschuss um ein Fünftel auf sechs Milliarden Dollar ab.
• Das Ergebnis des vergangenen Jahres fiel in etwa wie erwartet aus.
• An der Börse profitierte die Aktie aber vom Umsatzausblick.
• Der Kurs des IBM-Papiers kletterte nachbörslich zeitweise zweistellig und damit auf ein Rekordniveau nach oben.

Donnerstag: Börsentermine, Wirtschaftsdaten, Quartalszahlen

Börsenfeiertag Südkorea, China, Hongkong, Singapur

• Quartalszahlen / Unternehmenstermine USA / Asien
• 12:00 UPS Quartalszahlen
• 12:30 Caterpillar | Cigna Quartalszahlen
• 14:00 Mastercard Jahresergebnis
• 22:00 Intel | Visa Quartalszahlen
• 22:30 Apple Quartalszahlen
• Ohne Zeitangabe: Altria | Dow | Weyerhaeuser | Northrop Grumman | ResMed | Southwest Airlines | Comcast | Valero Energy | International Paper Quartalszahlen

• Quartalszahlen / Unternehmenstermine Europa
• 06:30 Nordea Bank | Banco Bilbao Jahresergebnis
• 07:00 Deutsche Bank | DWS Group | Nokia | STMicroelectronics | ABB | Roche Holding AG, Jahresergebnis
• 07:30 Symrise | Sanofi | SNP Schneider | KPN Jahresergebnis
• 08:00 Shell | Hennes & Mauritz Jahresergebnis | Glencore Production Report 2024
• 09:00 KSB Jahresergebnis | Deutsche Bank | Symrise BI-PK
• 10:00 DWS Group Analystenkonferenz
• 11:00 Deutsche Bank Analystenkonferenz
• 13:00 Symrise Analystenkonferenz
• 14:00 Roche Analystenkonferenz
• 14:30 Assicurazioni Generali Investorentag

• Wirtschaftsdaten

07:30 FR: BIP (1. Veröffentlichung) 4Q PROGNOSE: 0,0% gg Vq 3. Quartal: +0,4% gg Vq

08:00 DE: Import-/Exportpreise Dezember und Jahr 2024 Importpreise PROGNOSE: +0,4% gg Vm/+2,0% gg Vj zuvor: +0,9% gg Vm/+0,6% gg Vj

08:45 FR: Privater Verbrauch Dezember PROGNOSE: +0,1% gg Vm/+0,2% gg Vj zuvor: +0,3% gg Vm/+0,3% gg Vj

09:00 ES: HVPI und Verbraucherpreise (vorläufig) Januar HVPI PROGNOSE: +2,5% gg Vj zuvor: +2,8% gg Vj

10:00 DE: BIP (1. Veröffentlichung) 4Q saison- und kalenderbereinigt gg Vq PROGNOSE: -0,1% gg Vq 3. Quartal: +0,1% gg Vq kalenderbereinigt gg Vj PROGNOSE: -0,1% gg Vj 3. Quartal: -0,3% gg Vj

10:00 IT: BIP (1. Veröffentlichung) 4Q PROGNOSE: +0,1% gg Vq/+0,6% gg Vj 3. Quartal: 0,0% gg Vq/+0,4% gg Vj

11:00 EU: Arbeitsmarktdaten Dezember Eurozone Arbeitslosenquote PROGNOSE: 6,3% zuvor: 6,3%

11:00 EU: BIP (1. Veröffentlichung) 4Q Eurozone PROGNOSE: +0,1% gg Vq/+1,0% gg Vj 3. Quartal: +0,4% gg Vq/+0,9% gg Vj

11:00 EU: Index Wirtschaftsstimmung Januar Wirtschaftsstimmung Eurozone PROGNOSE: 93,7 zuvor: 93,7 Industrievertrauen Eurozone PROGNOSE: -14,0 zuvor: -14,1 Verbrauchervertrauen Eurozone PROGNOSE: -14,2 Vorbschätzung:-14,2 zuvor: -14,5

14:15 EU: EZB, Ergebnis der Ratssitzung Einlagensatz PROGNOSE: 2,75% zuvor: 3,00%

14:30 US: BIP (1. Veröffentlichung) 4Q annualisiert PROGNOSE: +2,5% gg Vq 3. Quartal: +3,1% gg Vq BIP-Deflator PROGNOSE: +2,3% gg Vq 3. Quartal: +1,9% gg Vq

14:30 US: Erstanträge Arbeitslosenhilfe (Woche) PROGNOSE: 228.000 zuvor: 223.000