AI & Automation

Wir stehen am Beginn einer neuen industriellen Ära. Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Robotik entwickeln sich im Jahr 2025 nicht nur als technische Disziplinen weiter – sie konvergieren zu einer transformatorischen ökonomischen Kraft, die gesamte Wertschöpfungsketten neu definiert. Was einst als theoretisches Zukunftsthema galt, manifestiert sich heute in realen Anwendungen: von hochautomatisierten chirurgischen Eingriffen über KI-gesteuerte Logistikplattformen bis hin zu humanoiden Robotern im industriellen Einsatz.

Das von uns kuratierte Portfolio ist präzise auf diese tektonische Verschiebung ausgerichtet. Es fokussiert sich auf Unternehmen, die nicht nur Technologieführer sind, sondern infrastrukturell unverzichtbare Positionen innerhalb der neuen Automatisierungsökonomie einnehmen.

Die weltweit sinkende Erwerbsbevölkerung, insbesondere in den OECD-Staaten und in Ostasien, beschleunigt die Nachfrage nach voll- oder teilautomatisierten Lösungen in Produktion, Pflege, Logistik und Verwaltung. Gleichzeitig zwingt die geopolitische Fragmentierung – etwa im Kontext von US-China-Technologiekonflikten – multinationale Konzerne zur Re-Internalisierung von Fertigungskapazitäten. Automatisierung ist damit nicht mehr nur Effizienzstrategie, sondern strategische Souveränität.

Laut Goldman Sachs belaufen sich die Investitionen in generative KI allein im US-Markt bis Ende 2025 auf über $200 Milliarden, vor allem in Form von Rechenzentrumsbau, Chips, Modelltraining und betrieblicher Softwareintegration. J.P. Morgan hebt in seiner jüngsten Sektorstudie hervor, dass sich insbesondere der industrielle Automatisierungsbereich schneller als prognostiziert mit generativer KI verzahnt – etwa durch autonome Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance und automatisierte Lieferkettenplanung.

Der entscheidende Unterschied zur vorherigen Technologiewelle liegt im Umsetzungsgrad. Anders als Blockchain oder VR/AR sind KI und Automatisierung nicht nur Proof-of-Concept-fähig, sondern tief in industrielle Prozesse integrierbar. Unternehmen wie Nvidia (als Lieferant skalierbarer KI-Rechenleistung), Amazon (als Betreiber automatisierter Warenströme), Tesla (mit seinem autonomen Optimus-Roboter), oder Intuitive Surgical (durch Präzisionsrobotik im OP) stehen heute nicht mehr in der F&E-Phase – sondern bereits in monetarisierbarer Skalierung. Diese Entwicklung erzeugt Kaskadeneffekte entlang der Wertschöpfungskette: Je tiefer Automatisierung operationalisiert wird, desto höher die Investitionsbereitschaft bei Kundenunternehmen, desto stabiler die CAPEX-Zyklen bei Zulieferern, desto transparenter und belastbarer das zugrunde liegende Geschäftsmodell für Investoren.

So strukturell und langfristig der AI- und Robotik-Markt auch ist: Kapitalmärkte bewegen sich nicht linear. Wie jeder technologische Wachstumssektor unterliegt auch der Bereich „AI & Automation“ zyklischen Kapitalrotationen – beeinflusst von makroökonomischen Liquiditätsbedingungen, Bewertungsniveaus und narrativen Verschiebungen. Wer in diesem Sektor dauerhaft überdurchschnittliche Renditen erzielen möchte, muss diese Bewegungen nicht nur kennen, sondern aktiv in seine Allokationsstrategie integrieren. Die erste Welle der AI-Investitionen – ausgelöst durch den Marktdurchbruch generativer Sprachmodelle (LLMs) – war stark von Bewertungs-Multiple-Expansion geprägt. Unternehmen wie Nvidia oder Tesla verzeichneten 2023–2024 erhebliche Kursanstiege, getrieben durch die antizipierte Skalierung von KI-Use-Cases.

Im Jahr 2025 zeigt sich eine veränderte Marktstruktur: Die Kapitalrotation verlagert sich von den offensichtlichen „Picks & Shovels“-Lieferanten hin zu anwendungsnahen, monetarisierenden Unternehmen, die KI nicht nur entwickeln, sondern bereits in Produkten und Services operativ verwerten. Das führt zu einem Shift: weg von reinem Infrastruktur-Beta, hin zu vertikal integrierten, margenstarken Akteuren – wie Amazon (Fulfillment-Automatisierung), Intuitive Surgical (robotische Präzisionsmedizin) oder Qualcomm (On-Device-KI).

Boston Dynamics befindet sich aktuell in einer Schlüsselphase der kommerziellen Skalierung. Nach Jahren intensiver Entwicklung im Bereich dynamischer Robotik – insbesondere humanoider und logistischer Einheiten – wird 2025 das erste Jahr, in dem die Produkte des Unternehmens operativ signifikante Umsatzbeiträge leisten. Der Fokus liegt auf zwei Plattformen: „Stretch“, ein autonomes Palettierungs- und Lagerrobotiksystem für Logistikzentren, sowie „Atlas“, ein humanoider Mobilitätsroboter mit multiplen Industrieschnittstellen.

Im laufenden Jahr wurden Multi-Jahresverträge mit globalen Logistikakteuren, darunter FedEx und mehrere asiatische Hafenbetreiber, geschlossen. Der Rollout in realen Produktionsumgebungen markiert den Übergang von Prototyping zur industriellen Wertschöpfung. Parallel wird „Atlas“ zunehmend in Defense-nahe Anwendungen und extrem belastungsintensive Umgebungen pilotiert.

Finanziell positioniert sich Boston Dynamics mit zunehmender Skalierung als High-CAPEX, IP-dominierter Robotik-Integrator mit defensiven Margenpotenzialen, getrieben durch Software- und Wartungsmodelle. Die hohe Eintrittsbarriere in humanoider Robotik, kombiniert mit einer vertikal skalierbaren Lieferkette und strategischem Zugang zu staatlichen Innovationsbudgets, macht das Unternehmen zu einem Kernbestandteil des kommerziellen Robotik-Sektors der kommenden Dekade.

Nvidia bleibt im Jahr 2025 das zentrale Infrastrukturunternehmen der KI-Revolution. Im ersten Quartal 2025 erzielte Nvidia einen Umsatz von $26 Mrd., davon rund $22,6 Mrd. im Segment Rechenzentren – ein Anstieg von +262 % YoY. Die operative Marge liegt über 50 %, der FCF pro Quartal bei über $13 Mrd.

Mit der Einführung der Blackwell-Architektur und der vollständigen Bookings-Auslastung bis ins Jahr 2026 hinein bleibt Nvidia der systemische „Compute Layer“ für LLMs, autonomes Fahren, medizinische KI und Simulationstechnik. Keine andere börsennotierte Firma verfügt aktuell über vergleichbare Preissetzungsmacht im KI-Ökosystem.

Tesla hat sich mit seinem Optimus-Robotikprogramm, der Dojo-Supercomputing-Plattform und dem FSD-Stack (Full Self Driving) als vertikal integrierter Automatisierungsanbieter positioniert. 2025 arbeitet das Unternehmen aktiv an der Serienproduktion humanoider Roboter für industrielle Anwendungen. Parallel wird der Dojo-Chip als eigenständige KI-Trainingsplattform vermarktet.

Im Q1/2025 lag der operative Cashflow bei $4,2 Mrd., trotz Druck auf die Automobilmarge – dank Softwareverkäufen, Energiegeschäft und KI-Lizenzierungsmodellen. Tesla ist damit nicht mehr primär Autohersteller, sondern zunehmend ein Robotics-Software- und KI-Infrastrukturunternehmen.

Als globaler Marktführer für robotergestützte Chirurgie erzielte Intuitive Surgical zuletzt einen Umsatz von $2,2 Mrd. (+15 % YoY), bei einer Bruttomarge von 70 % und einem wiederkehrenden Umsatzanteil von über 45 %. Das da Vinci-System wurde in über 8.500 Krankenhäusern weltweit installiert – Tendenz steigend. Die strategische Stärke liegt im Plattformmodell: Intuitive profitiert nicht nur vom Verkauf der Roboter, sondern auch von wartungsgebundenen Abonnements, Verbrauchsmaterialien und datenbasierten Schulungsangeboten – ein Modell mit defensiver Tiefe und strategischer Healthcare-Relevanz.

Qualcomm stellt die Verbindung zwischen KI-Modellen und mobiler Anwendung dar: Im Jahr 2025 ist das Unternehmen führend in der Produktion von On-Device-KI-Chips (Snapdragon X Elite), die in Laptops, Smartphones, Edge-Geräten und autonomen Systemen Verwendung finden. Mit einem Umsatz von $9,3 Mrd. im letzten Quartal und einer EBIT-Marge von 28 % ist Qualcomm besonders stark im B2B-Bereich positioniert – mit strategischen Lieferverträgen u. a. mit Meta (Quest), Microsoft (Copilot-PCs) und Tesla. Die Kombination aus IP-Inhaberschaft, Lizenzgeschäft und Edge-KI macht Qualcomm zur Schlüsselkomponente im KI-Perimeter.

Amazon ist der stille Riese der Automation: Mit über 750.000 robotischen Einheiten im globalen Fulfillment-Netzwerk (Stand Q1/2025), einer KI-optimierten Lieferkette und der dominanten Stellung von AWS im Bereich ML-Infrastruktur (SageMaker, Bedrock, Trainium-Chips), ist Amazon sowohl Anwender als auch Anbieter von KI auf Infrastrukturebene.

Der AI-Umsatz über AWS wird für 2025 auf über $15 Mrd. geschätzt. Parallel expandiert Amazon mit Just Walk Out-Technologie, automatisierten Lagerrobotern und conversational AI (Alexa LLM) in Consumer-KI – ein integriertes Ökosystem mit kaum erreichbarer operativer Dichte.

In der mittelfristigen Perspektive erwarten wir eine kontinuierliche Industrialisierung intelligenter Systeme – mit zunehmender monetärer Sichtbarkeit. Die operative Integration von KI in Sektoren wie Gesundheitswesen, Transport, Energie und Fertigung wird durch folgende Faktoren beschleunigt:

• • Kostendruck infolge steigender Löhne und Arbeitskräftemangel
• • geopolitisch motivierte Re-Regionalisierung von Supply Chains
• • Fortschritte in Edge-AI, energieeffizientem Computing und semantischer Maschinensteuerung
• • wachsende öffentliche Akzeptanz gegenüber assistierender und kollaborativer Robotik

Technologisch führende Unternehmen mit Plattformarchitektur – wie Nvidia, Amazon oder Tesla – werden in dieser Phase die Spreizung zwischen Marktführern und Nachzüglern deutlich ausweiten. Gleichzeitig entstehen neue vertikale Märkte: etwa für humanoide Robotik in Facility Management, adaptive Diagnostiksysteme in der Medizin oder automatisierte Bau- und Montagestraßen.

Langfristig betrachten wir AI & Automation nicht mehr als Sektor, sondern als querschnittliche Infrastruktur, vergleichbar mit der Elektrifizierung oder Digitalisierung im 20. Jahrhundert. Die Wachstumsraten werden sich auf neue Achsen verlagern:

• • Produktivitätsbasierte Disinflation: Automatisierte Systeme senken strukturell die Grenzkosten in Dienstleistung und Industrie.
• • Re-Definition von Arbeit: Maschinen übernehmen nicht nur repetitive, sondern auch kognitiv strukturierte Aufgaben; menschliche Arbeit verschiebt sich in überwachende, kreative und wertorientierte Rollen.
• • Finanzmarktlogik: Intelligente Automatisierung wird zunehmend in ESG-Strategien integriert (z. B. durch Ressourceneffizienz, Risikoreduktion), wodurch sich der Kapitalzugang für Unternehmen mit Automatisierungs-Fokus verbessert.

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