Quantencomputing: Der neue Liebling der Investoren?

Im Zuge der letzten Monate hat sich ein neuer Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz als vielversprechendes Investitionsziel herauskristallisiert: Quantencomputing. Insbesondere Firmen wie IonQ, Rigetti Computing und Quantum Computing ziehen hierbei eine beträchtliche Aufmerksamkeit auf sich. Die Begeisterung, die solch neue und spannende Möglichkeiten auslösen können, verleitet Anleger oft dazu, im Strom mitzuschwimmen, auch wenn dies ein gewisses Risiko birgt. In der Anlagesprache spricht man dann von der 'Greater Fool Theory' – der Theorie, dass man darauf hofft, seine Anteile an einen noch unkundigeren Investoren zu einem höheren Preis weiterverkaufen zu können, als man selbst bezahlt hat. Ein Blick auf die Entwicklung dieser Unternehmen zeigt, dass viele von ihnen im vergangenen Jahr noch Pennystocks waren, bevor das Thema Quantencomputing in den Fokus der KI-Enthusiasten rückte. Daher könnte für Interessierte an Quantencomputing der Kauf eines breit diversifizierten Exchange-Traded Funds (ETF) wie dem Defiance Quantum ETF (NASDAQ: QTUM) eine vernünftige Alternative darstellen. ETFs sind ideal für Anleger, die ihr Portfolio nicht aktiv managen wollen, da sie spezifische Anlagethemen abdecken. Der Defiance Quantum ETF konzentriert sich neben Quantencomputing auch auf Künstliche Intelligenz und hält führende Aktien wie Palantir Technologies, Nvidia, und Taiwan Semiconductor Manufacturing. Zudem gehören auch Unternehmen aus der Verteidigungsindustrie wie Northrop Grumman und Lockheed Martin sowie Konzerne wie Alphabet und IBM zu den Beteiligungen. Auch kleinere spekulative Positionen, wie etwa bei Rigetti und IonQ, sind enthalten. Obwohl der ETF in einige riskante Small-Cap-Titel investiert, wird er aufgrund seiner breiten Diversifikation als solide Wahl für interessierte Anleger angesehen. Er bietet den Vorteil, das Risiko von Einzelwertschwankungen durch ein breites Engagement in angrenzenden Branchen wie Halbleiter, Unternehmenssoftware und Verteidigung zu reduzieren.