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Das chinesische KI-Modell Deepseek sendet Schockwellen durch die Märkte. Einem Goldman-Bericht zufolge haben sich einige Profi-Investoren letzte Woche neu ausgerichtet.
27. Januar 2025 • Beat Schmid

Noch in der vergangenen Woche war Deepseek kaum bekannt – am Montag ist es das beherrschende Thema an den Börsen. Das chinesische KI-Modell benötigt deutlich weniger Energie und Rechenkapazität als etablierte US-Modelle wie das von OpenAI, liefert aber vergleichbare oder sogar bessere Ergebnisse. Obendrein ist es über ein sogenanntes Open-Access-Modell ohne Einschränkungen und kostenlos verfügbar. Die Folge: Panik an den Börsen.

Der technologielastige Nasdaq Composite verlor 3 Prozent. Der Chiphersteller Nvidia eröffnete mit einem Minus von 12 Prozent in die Woche. Auch Energiekonzerne, die vom KI-Boom profitieren, mussten Verluste hinnehmen. In der Schweiz verloren die Titel von ABB fünf Prozent.

Ein aktueller Bericht von Goldman Sachs zeigt nun, dass einige Hedgefonds bereits in der vergangenen Woche ihre Wetten auf den US-Tech-Sektor reduziert haben. Der Analyse zufolge, die auf Handelsströmen zwischen dem 17. und 24. Januar basiert, trennten sich Hedgefonds verstärkt von Technologieaktien, wie Reuters berichtete. Darunter fallen auch Titel von Energie- und Infrastrukturunternehmen, die Rechenzentren betreiben oder die Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge ausbauen.

Die Skepsis der vieler Hedgefonds gegenüber Technologieaktien hält zwar schon länger an. Im Sommer 2023 kam es erstmals zu einem grösseren Ausverkauf. Doch eine kleinere Zahl von Hedgefonds habe ihre Long-Positionen in Tech-Werten weiter ausgebaut, heisst es in der Analyse von Goldman Sachs, die sich auf Zahlen ihrer Prime-Brokerage-Sparte stützt.

Gleichzeitig investieren grosse US-Technologieunternehmen Milliarden in den Ausbau der KI-Infrastruktur. OpenAI und der japanische Konzern SoftBank haben einen Tag nach der Amtseinführung von Donald Trump angekündigt, jeweils 19 Milliarden Dollar in das Projekt «Stargate» zu investieren, um den Aufbau von KI-Rechenzentren in den USA voranzutreiben. Nun stellt sich die bange Frage: Braucht es diese kolossale Materialschlacht gar nicht, um ein führendes KI-Modell zu entwickeln?

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