Beste künstliche Intelligenz ETFs 2026: So findest du den passenden KI-ETF

Für dich ist dabei entscheidend, dass nicht jeder KI-ETF dasselbe abbildet. Manche Indizes konzentrieren sich auf große Technologiekonzerne, andere nehmen gezielt kleinere Unternehmen aus den Bereichen Robotik, Sprachmodelle oder Halbleiter auf. Die Gemeinsamkeit liegt in der Ausrichtung auf Unternehmen, deren Umsatz oder Geschäftsmodell eng mit künstlicher Intelligenz verknüpft ist.

Ein KI-ETF bündelt oft zwischen 35 und 170 Einzelwerte. Dadurch reduzierst du das Risiko eines Totalausfalls einer einzelnen Aktie, bleibst aber stark vom Erfolg des Themas Künstliche Intelligenz abhängig.

Die meisten in Deutschland handelbaren KI-ETFs sind UCITS-konform und physisch replizierend. Das bedeutet, der Fonds kauft die Aktien tatsächlich und hält sie als Sondervermögen, was für dich im Insolvenzfall des Anbieters relevant ist.

Der direkte Kauf einzelner KI-Aktien erfordert von dir eine laufende Analyse von Geschäftsmodellen, Bilanzen und Wettbewerbern. Ein KI-ETF übernimmt diese Auswahl über den zugrunde liegenden Index und verteilt dein Geld automatisch auf Dutzende Unternehmen.

Die laufenden Kosten eines KI-ETFs liegen zwischen 0,30 und 0,75 Prozent pro Jahr. Beim Kauf einzelner Aktien fallen dagegen nur Transaktionskosten an, dafür trägst du das volle Klumpenrisiko weniger Werte.

• Ein KI-ETF eignet sich, wenn du mit geringem Aufwand breit am Thema Künstliche Intelligenz teilhaben willst.
• Einzelne KI-Aktien sind nur sinnvoll, wenn du bereit bist, dich intensiv mit einzelnen Unternehmen auseinanderzusetzen.
• Eine Mischung aus einem breiten Welt-ETF und einem kleinen KI-ETF-Anteil ist für viele Anleger ein pragmatischer Mittelweg.

Die Streuung innerhalb eines KI-ETFs reduziert das Risiko, dass der Ausfall eines einzelnen Unternehmens dein gesamtes Investment gefährdet. Gleichzeitig bleibt die Konzentration auf eine einzige Branche bestehen, denn alle enthaltenen Werte hängen vom Erfolg des Themas Künstliche Intelligenz ab.

Viele KI-Indizes weisen starke Überschneidungen bei den Top-Positionen auf. Große Halbleiterhersteller und Cloud-Anbieter tauchen in mehreren Indizes mit hohem Gewicht auf, wodurch die tatsächliche Streuung geringer sein kann, als die Zahl der enthaltenen Aktien vermuten lässt.

Für dein Gesamtportfolio bedeutet das: Ein KI-ETF kann eine Beimischung sein, ersetzt aber keinen breit gestreuten Welt-ETF. Die Diversifikation innerhalb des Themas ist gut, die Diversifikation über verschiedene Branchen hinweg fehlt.

In den meisten KI-Indizes findest du eine Mischung aus etablierten Technologiekonzernen und spezialisierten Unternehmen. Zu den typischen Bestandteilen gehören Hersteller von Grafikprozessoren und Speicherchips, Anbieter von Cloud-Plattformen sowie Entwickler von Software für maschinelles Lernen.

Die Gewichtung einzelner Aktien kann stark variieren. Einige Indizes konzentrieren sich auf wenige große Werte, andere verteilen das Gewicht gleichmäßiger auf viele Titel. Diese Konzentration beeinflusst, wie stark dein ETF von der Kursentwicklung einzelner Unternehmen abhängt.

Ein Beispiel: Der Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF 1C enthält 89 Positionen, während der Amundi MSCI Robotics & AI UCITS ETF-Acc auf 170 Unternehmen kommt. Trotz der unterschiedlichen Anzahl können die größten Positionen in beiden Fonds ähnliche Unternehmen sein.

In den meisten KI-Indizes findest du eine Mischung aus etablierten Technologiekonzernen, die stark in KI investieren, und spezialisierten Unternehmen, deren Geschäftsmodell fast ausschließlich auf KI basiert. Dazu zählen Hersteller von Grafikprozessoren und Speicherchips, Anbieter von Cloud-Plattformen sowie Entwickler von Software für maschinelles Lernen.

Die Gewichtung einzelner Aktien kann sehr unterschiedlich sein. Einige Indizes sind stark auf wenige große Werte konzentriert, andere verteilen das Gewicht gleichmäßiger. Diese Konzentration beeinflusst, wie stark der ETF von der Kursentwicklung einzelner Unternehmen abhängt.

Die jährlichen Gesamtkostenquoten von KI-ETFs liegen meist zwischen 0,30 und 0,75 Prozent des angelegten Kapitals. Günstige Produkte wie der Franklin AI, Metaverse and Blockchain UCITS ETF kommen auf 0,30 Prozent, während aktive Fonds wie der ARK Artificial Intelligence & Robotics UCITS ETF mit 0,75 Prozent deutlich teurer sind.

Ein Kostenunterschied von 0,4 Prozentpunkten pro Jahr wirkt auf den ersten Blick klein. Über 20 Jahre kann er bei einem Anlagebetrag von 10.000 Euro jedoch mehrere tausend Euro Renditeunterschied ausmachen.

Bevorzuge bei ansonsten ähnlicher Ausrichtung den KI-ETF mit der niedrigeren Gesamtkostenquote. Die Kosten sind der Faktor, den du selbst am besten steuern kannst.

Das Fondsvolumen zeigt dir, wie viel Geld Anleger insgesamt in einen ETF investiert haben. Bei KI-ETFs reicht die Spanne von wenigen Millionen Euro bis zu mehreren Milliarden Euro, was die Stabilität der Produkte stark beeinflusst.

Ein hohes Fondsvolumen senkt das Risiko, dass der Anbieter den ETF wegen mangelnder Nachfrage schließt. Eine Fondsschließung zwingt dich zu einem Verkauf zu einem möglicherweise ungünstigen Zeitpunkt und kann steuerliche Folgen haben.

• Ein Fondsvolumen von über 100 Millionen Euro gilt bei Themen-ETFs als solide Basis.
• Sehr kleine Fonds mit unter 20 Millionen Euro tragen ein erhöhtes Schließungsrisiko.
• Größere Fonds haben oft engere Geld-Brief-Spannen, was deine Handelskosten beim Kauf und Verkauf reduziert.

Bei der vollständigen physischen Replikation kauft der ETF alle im Index enthaltenen Aktien in der entsprechenden Gewichtung. Dadurch bildet er den Index sehr genau ab und du kannst jederzeit nachvollziehen, welche Werte sich im Fonds befinden.

Die meisten KI-ETFs nutzen diese Methode. Das macht die Nachbildung transparent und vermeidet das Kontrahentenrisiko, das bei synthetischen Replikationen über Tauschgeschäfte entstehen kann.

Für dich bedeutet das: Du kannst bei einem physisch replizierenden KI-ETF die Zusammensetzung direkt prüfen und siehst, ob die enthaltenen Unternehmen deiner Vorstellung vom Thema Künstliche Intelligenz entsprechen.

Bei thesaurierenden KI-ETFs werden Dividenden und andere Erträge automatisch wieder im Fonds angelegt. Du musst dich um die Wiederanlage nicht kümmern, was den Zinseszinseffekt über lange Zeiträume unterstützt.

Für Aktienfonds gilt eine Teilfreistellung von 30 Prozent. Das bedeutet, dass 30 Prozent der Erträge steuerfrei bleiben und nur auf den Rest Abgeltungsteuer von 25 Prozent plus Solidaritätszuschlag anfällt.

Die meisten KI-ETFs sind thesaurierend. Ausschüttende Varianten gibt es nur wenige, etwa den Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF 1D, der regelmäßige Auszahlungen auf dein Konto vornimmt.

KI-ETFs schwanken stärker als breite Marktindizes, weil sie auf ein einziges Trendthema konzentriert sind. In Bullenmärkten sind überdurchschnittliche Gewinne möglich, wenn das Thema den Nerv der Zeit trifft.

In Korrekturen oder Bärenmärkten fallen KI-ETFs oft deutlich tiefer als der Gesamtmarkt. Die hohe Konzentration auf wenige Tech-Werte verstärkt die Kursschwankungen zusätzlich, weil Anleger in unsicheren Phasen zuerst spekulative Positionen verkaufen.

Für dich heißt das: Ein Anlagehorizont von nur wenigen Jahren kann zu Verlusten führen, wenn du zum falschen Zeitpunkt verkaufen musst. Plane ein KI-Investment nur mit Geld, das du langfristig nicht benötigst.

Für einen ETF-Sparplan auf einen KI-ETF benötigst du ein Wertpapierdepot bei einer Bank oder einem Online-Broker. Du legst einen monatlichen Betrag fest, der automatisch von deinem Konto abgebucht und in Anteile des gewählten KI-ETF investiert wird.

Viele Anbieter ermöglichen bereits kleine Sparraten. Durch die regelmäßigen Käufe zu unterschiedlichen Kursen reduzierst du das Risiko, einen großen Betrag zu einem ungünstigen Zeitpunkt zu investieren.

• Wähle einen KI-ETF mit ausreichendem Fondsvolumen und niedriger Gesamtkostenquote.
• Lege die Sparrate so fest, dass du sie auch in schwachen Marktphasen durchhalten kannst.
• Überwache die Entwicklung des ETFs und des Themas Künstliche Intelligenz regelmäßig.

Unternehmen monetarisieren KI auf unterschiedliche Weise. Software-Anbieter verkaufen Lizenzen für Anwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren, etwa für Bildanalyse oder Sprachverarbeitung. Cloud-Anbieter stellen Rechenleistung und Speicher für das Training und den Betrieb von Modellen bereit.

Halbleiterhersteller profitieren vom Verkauf spezialisierter Chips, die für KI-Anwendungen benötigt werden. Dazu zählen Grafikprozessoren und spezielle Speicherbausteine. Die breite Streuung eines KI-ETFs über diese verschiedenen Monetarisierungswege kann das Risiko reduzieren, dass ein einzelnes Geschäftsmodell scheitert.