Untergewichtung bei Investmentfonds, institutionelle Long-Positionen mit echtem Geld kehren zurück! Angeführt von Nvidia (NVDA.US) rückt das Mag 7 erneut in den Fokus der Kapitalströme.

GermanFinanceAPP hat erfahren, dass laut einer aktuellen Grafik, die vom Wall Street Finanzriesen Goldman Sachs erstellt und von dem bekannten US-Finanzautor und Investmentanalyst Mike Zaccardi geteilt wurde, sich der Fokus auf US-Großaktien-Fonds richtet, die weiterhin deutlich untergewichtet sind bei der aktuellen Marktkapitalisierung von über 5 Billionen US-Dollar des „AI-Chip-Superherrschers“ Nvidia (NVDA.US). Die Grafik zeigt, dass unter allen verfolgten KI-bezogenen Aktien Nvidia am deutlichsten untergewichtet wird, wobei Großaktien-Fonds durchschnittlich etwa 100 Basispunkte weniger als der Richtwert investieren.

Auch andere führende Akteure der KI-Rechenleistungskette werden von einigen Fonds untergewichtet, zum Beispiel zählt AMD (AMD.US), der stärkste Konkurrent von Nvidia im Bereich PC- und High-Performance-Computing-Chips und ebenfalls ein führender GPU-Anbieter, zu den Aktien mit der höchsten Untergewichtung, nämlich etwa 60 Basispunkte; Google (GOOGL.US) und Microsoft (MSFT.US), beide als Mitglieder der „Mag 7“ Top-Tech-Unternehmen, sind ebenfalls ungewöhnlich untergewichtet – konkret etwa 70 bzw. 50 Basispunkte.

Der Mutterkonzern von Facebook, Meta Platforms (META.US), ist um rund 30 Basispunkte untergewichtet; der US-amerikanische Speicherchip-Gigant Micron Technology (MU.US) stellt jedoch eine Ausnahme dar, da US-Großaktien-Fonds hier rund 40 Basispunkte übergewichtet sind.

Die Grafik zeigt zudem, dass mehrere beliebte AI-Rechenkraft-Aktien überraschend auf der „Übergewicht“-Seite stehen, darunter der US-HDD-Festplattenmarktführer Seagate Technology (STX.US) mit etwa 15 Basispunkten Übergewichtung sowie SanDisk (SNDK.US), der US-NAND-Flash-Speicherführer, der im Chart etwa 25 Basispunkte untergewichtet ist und mit einer Jahresperformance von 575% die S&P 500 anführt.

Parallel dazu zeigen von Goldman Sachs erstellte Statistiken, dass im heißesten Segment des US-Marktes, dem TMT-Sektor (Technologie, Medien, Telekom), die Kapitalströme im August fast ausschließlich von aktiven Long-Käufen und nicht von Short-Coverings getrieben wurden. Der Netto-Basiskonfigurationsindikator der „Sieben US-Tech-Giganten“ stieg von etwa 14% auf 18% an, was stark darauf hindeutet, dass echtes Risikokapital wieder auf die KI-Rechenleistung als Investitionsthema setzt. Die Untergewichtung von Nvidia, AMD, Google und Microsoft im Vergleich zum Benchmark durch Großaktien-Fonds bedeutet, dass, falls diese Aktien weiterhin outperformen und die Fundamentaldaten positive Impulse erhalten, Fonds gezwungen sein könnten, großes Kapital in diese Titel umzuschichten, um Tracking-Error und relativen Performance-Druck zu verringern.

Nach dem Sommer-Tiefpunkt dominieren die „Sieben Tech-Giganten“ und TMT-Aktien im August den massiven Kapitalzustrom

Die jüngsten Berichte des Goldman Sachs Prime Brokers zeigen, dass im August dieses Jahres die Kräfte der Wall Street deutlich in den US-Markt für große Tech-Aktien zurückkehren, wobei Technologie, Medien und Telekommunikation (TMT) die Haupttreiber dieser Rückkehr sind.

Bis jetzt im laufenden Monat sind die Aktien des TMT-Sektors die am breitesten netto gekauften im gesamten US-Aktienmarkt. Besonders auffällig ist, dass diese Kapitalzuflüsse fast vollständig durch institutionelle Long-Käufe getrieben werden, nicht durch Short-Coverings, was zeigt, dass das bullische Vertrauen der Investoren in das Wachstum dieses Tech-dominierten Sektors schnell wieder zunimmt.

Diese aggressive Kaufwelle flutet auch in die sieben Mega-Cap-Tech-Giganten des US-Aktienmarkts – darunter Google (GOOGL.US)(GOOG.US), Amazon (AMZN.US), Apple (AAPL.US), Meta (META.US), Microsoft (MSFT.US), Nvidia (NVDA.US) und Tesla (TSLA.US). Nach dem Rückgang im Frühsommer verzeichnen diese Tech-Giganten seit dem Start des Augusts erheblichen Nettozufluss. Daten zeigen, dass Hedgefonds und andere institutionelle Investoren ihren Netto-Portfolio-Anteil bei den „Big Seven“ deutlich auf rund 18% erhöht haben, verglichen mit den etwa 14% zum Jahrestief Ende Juni.

Die sogenannten „Sieben Tech-Giganten“ oder „Magnificent Seven“ (Mag 7), die mehr als 40% der S&P 500 und Nasdaq 100 Gewichtung ausmachen – Nvidia, Apple, Microsoft, Google, Tesla, Amazon, sowie der Facebook-Mutterkonzern Meta Platforms – sind die zentrale Antriebskraft für die stetig neuen Höchststände im S&P 500 und gelten unter den führenden Wall-Street-Investoren als das Portfolio mit dem größten Potenzial für riesige Renditen im aktuellen Zeitalter des größten Technologiewandels seit Beginn des Internets.

Das „AI-Superbullenmarkt-Rallye“ des S&P 500 mit mehr als 30 Billionen Dollar Anstieg in den letzten drei Jahren wurde im Wesentlichen von den Tech-Giganten getrieben, die als die Hauptprofiteure des KI-Booms gelten. Gleichzeitig tragen die Chip-Unternehmen (wie Micron, TSMC und Broadcom), die von gigantischen Investitionen in AI-Recheninfrastruktur profitieren, die drei Speicher-Giganten (SanDisk, Western Digital und Seagate) sowie Energieanbieter wie Constellation Energy stark zu diesem Anstieg bei.

Der weltweit durch „AI-Glauben“ getriebene Kapitalfluss konzentriert sich auf die beiden heißesten Investitionsachsen: den Bau von KI-Recheninfrastruktur und die Monetarisierungsroute von KI-Anwendungen. Für den US-Aktienmarkt, der in eine neue langanhaltende Bullenmarktspur eingetreten ist, sowie für den MSCI Global Equity Benchmark, hat das zunehmend hitzige „AI-Glauben“-Thema als zentrales und stärkstes bullisches Antriebsband gewirkt – solange diese Welle des „AI-Glaubens“ den globalen Aktienmarkt weiter erfasst, wird die Bullenmarkt-Rallye in den US- und internationalen Aktien fortgesetzt.

Von Micron’s Angebotslücke bis zur Untergewichtung von Nvidia – Der AI-Kapitalstrom hat sein Ende noch nicht erreicht

Das AI-Rechenleistung-Handelsthema hat den marktweiten Positions-Maximalwert noch nicht erreicht, die Wahrscheinlichkeit weiterer Nettozuflüsse ins Thema AI-Rechenleistung bleibt hoch, jedoch verschiebt sich das Wachstum von einer breiten konzeptgesteuerten Rallye, die auf dem „Compute“-Thema basiert, hin zu einer Strukturphase, die von Order-Visibilität, freiem Cashflow und unverzichtbaren Kapazitätsengpässen getrieben wird.

Nach Ansicht einiger WallStreet-Strategen ist die wichtigste Veränderung im globalen Halbleitersektor, dass die „AI-Crowded-Trade-Liquidierung“ im Juli immer mehr wie eine extreme Hebel- und Spekulations-Positionsbereinigung wirkt, anstatt wie eine Trendwende der Industrie-Fundamentaldaten. Laut aktuellen Marktdaten fiel der Philadelphia Semiconductor Index (SOX) vom historischen Höchststand am 22. Juni bis zum Tiefpunkt am 29. Juli fast 29%, erholte sich jedoch in den folgenden drei Wochen um etwa 20% – das entspricht einer kurzfristigen Wiederaufnahme des technischen Bullenmarkts.

Als „AI Compute Barometer“ hat Südkorea diese „Fundamentaldaten intakt, AI-Leverage zunächst explodiert“-Rallye aufs Extrem getrieben: Der KOSPI-Index stieg letzte Woche um 11,5% und beendete eine siebenwöchige Abwärtsserie, wobei Samsung Electronics und SK Hynix um 19% bzw. 16% zulegten; ausgehend vom Schlusskurs vom 30. Juli (5.593,56 Punkte) sprang der KOSPI zum 14. August auf 6.977,94 Punkte – eine Erholung von rund 24,75%. Wichtig ist, dass das ETF-Hebelvolumen in Korea von etwa 50 Milliarden Dollar drastisch auf 17 Milliarden Dollar gefallen ist, und laut JP Morgan ist die Hedgefonds-Deleveraging-Rate bereits bei rund 90%, kombiniert mit einem Nettozufluss von 3 Billionen Won ausländischem Kapital am 14. August – das bedeutet, dass die globale Halbleiter-Rallye von „forced sales“ zu „institutionelle Wiederaufnahme von Risiko“ wechselt; wenn die untergewichteten Kapitalschichten im Halbleitersektor weiter aufholen, kann eine bullische Feedback-Schleife entstehen („Anstieg – Nachkauf – Short-Squeeze – erneuter Anstieg“).

Goldman Sachs-Daten zeigen, dass Large-Cap-Fonds im Vergleich zum Benchmark Nvidia um etwa 100 Basispunkte untergewichten und gleichzeitig AMD, Google und Microsoft untergewichten; das bedeutet jedoch nicht, dass die Fonds pessimistisch sind oder Netto-Short-Positionen halten, sondern dass ihre Portfoliogewichtung unter dem Benchmark liegt. Wenn diese Marktführer weiterhin outperformen, werden die Fonds Tracking-Error, relative Performance und berufliches Risiko ausgesetzt, was zu potenziellen „Benchmark-Chase-Käufen“ führt. Micron hingegen ist um rund 40 Basispunkte übergewichtet – das zeigt, dass das Kapital nicht einfach dem gesamten AI-Sektor folgt, sondern gezielt zu Bereichen mit höherer Gewissheit wie dem Speicher strömt. Zusammen mit der institutionellen Netto-Benchmark-Konfiguration der „Big Seven“, die von ca. 14% Ende Juni auf 18% sprang und hauptsächlich von aktiven Long-Käufen getrieben wurde, kann eine Nachkaufwelle für das AI-Rechenleistungsthema diagnostiziert werden, die jedoch noch nicht abgeschlossen ist.

Die Fundamentaldaten bieten dabei eine solide Gewinnerunterstützung für diese Kapitalrückkehr: Die Micron-Nachfrage entspricht etwa 150% ihres zugesicherten Lieferumfangs, das bedeutet eine Angebotslücke von ca. 50%; Fünfjahres-Strategievereinbarungen verwandeln volatile Spot-Nachfrage in langfristige Bestellsichtbarkeit. Mit HBM, DRAM und NAND als Determinanten für GPU-Auslastung, Inferenzdurchsatz und Token-Kosten wird Speicher von standardisierten Waren zu systemischen Infrastrukturen aufgerüstet, die mit Beschleunigern koordiniert designt werden müssen – das verbessert Produktportfolio, Verhandlungsmacht und Margenstabilität. Micron investiert 10 Milliarden Dollar in die Entwicklung von AI-Speicher, was zeigt, dass das Management langfristig-strukturelle Nachfrage priorisiert und nicht kurzfristige Zyklen.

Nvidias starke Fundamentaldaten und ihr Einfluss auf die gesamte AI-Rechenleistungskette verstärken die Bedeutung des „Untergewicht+Discount“-Katalysators: Das Analystenteam der Bank of America stellt fest, dass selbst beim Einbezug von etwa 300 Milliarden Dollar potenzieller Risiken aus Investitionen, Garantien und Rückdeckung im Ökosystem das addierte Free-Cashflow-Bewertungsmodell eine Unterbewertung von 34%–50% für die Aktie zeigt. Daher wird die „Kaufen“-Bewertung und das Kursziel von 350 Dollar beibehalten. Daraus folgt: Wenn GPU-Vermietungspreise, Cluster-Auslastung und KI-Kapital-Ausgaben stark bleiben und Nvidia durch Aktienrückkäufe mehr Free Cashflow an die Aktionäre zurückführt, könnten Nachkäufe eine Neubewertung auslösen; andernfalls, falls der Kreislauf der KI-Projektfinanzierung, Off-Balance-Garantien oder ROI auf KI-Kapitalausgaben sich verschlechtert, kühlt die Nachfrage rasch ab.