Chinas Hedgefonds suchen die nächsten KI-Engpässe

Aussagekräftiger als der Nvidia-Verkauf allein ist die Kombination beider Schritte. Sie deutet auf eine Verschiebung vom prominentesten KI-Chipprofiteur hin zu Speichertechnik – einem immer wichtigeren Baustein großer KI-Systeme. Die Meldung bildet allerdings die Bestände zum Ende des Juni 2026 ab und ist kein aktueller Live-Blick auf das Portfolio.

Greenwoods verlässt Plattformwerte und kauft Zulieferer

Greenwoods Asset Management nahm in seinen gemeldeten US-Aktienbeständen eine noch deutlichere Veränderung vor. Der Fonds verkaufte Nvidia und Meta vollständig. Außerdem wurden Ausstiege bei Amazon und Alibaba gemeldet. Neu ins Portfolio kamen ASML, Applied Materials und Applied Optoelectronics.

Die neuen Positionen decken sowohl Ausrüstung für die Chipfertigung als auch optische Netzwerktechnik ab. Das Portfolio ist damit weniger auf Unternehmen ausgerichtet, die KI-Anwendungen oder Cloud-Dienste vermarkten, und stärker auf Zulieferer, die zusätzliche Halbleiter- und Rechenzentrumskapazitäten überhaupt erst ermöglichen.

Allerdings schrumpfte Greenwoods' gemeldetes US-Aktienportfolio im Quartal deutlich. Die Veränderungen sind deshalb nicht als einfacher Tausch von Technologieriesen gegen Hardwarewerte zu verstehen. Die Meldungen zeigen sowohl eine Verkleinerung des offengelegten Portfolios als auch eine Umschichtung innerhalb der verbleibenden Positionen.

Oriental Harbor verbreitert sein KI-Hardware-Engagement

Oriental Harbor Investment ging weniger radikal vor. Der Fonds reduzierte Nvidia um rund 202.000 Aktien und baute auch Alphabet ab. Beide Unternehmen gehörten zum Quartalsende jedoch weiterhin zu den bedeutenden Positionen. Zugleich eröffnete Oriental Harbor laut Berichten zu seiner 13F-Meldung neue Positionen in Intel, SanDisk, AMD, Marvell Technology, Arm, Broadcom und Lumentum.

SanDisk wurde mit ungefähr 176 Millionen US-Dollar bewertet; Intel entwickelte sich zu einer der größten Positionen des Portfolios. Zudem stockte Oriental Harbor seinen Bestand an Micron auf. Das Muster lässt sich daher besser als Neugewichtung und Verbreiterung des KI-Engagements beschreiben – nicht als vollständige Abkehr von Nvidia oder den großen Cloudkonzernen.

Was die Umschichtungen bedeuten könnten

1. Die Suche nach besseren Bewertungen unterhalb der Mega-Cap-Ebene

Die Meldungen legen nahe, dass diese Manager in weniger überlaufenen Bereichen der KI-Lieferkette ein attraktiveres Verhältnis von Chancen und Risiken sehen könnten. Speicher, Datenspeicherung, Konnektivität, optische Komponenten und Halbleiterausrüstung bieten Möglichkeiten, am Ausbau der Rechenzentren teilzuhaben, ohne ausschließlich die größten KI-Plattformen zu halten.

Das ist eine Interpretation der Portfolios und kein garantiertes Marktergebnis. Die 13F-Daten zeigen, welche Positionen zum Quartalsende gehalten wurden. Sie belegen nicht, welcher Sektor nach Einschätzung der Manager als Nächstes besser abschneiden wird.

2. Kritischerer Blick auf die Rendite der KI-Investitionen

Der Abbau von Positionen in großen Cloud- und Plattformunternehmen kann außerdem zu einer wachsenden Vorsicht gegenüber den Erträgen der gewaltigen KI-Investitionen passen. Cloudanbieter müssen erhebliche Summen ausgeben, bevor Umfang und Beständigkeit der KI-Umsätze vollständig absehbar sind.

Hardwarezulieferer bieten ein anderes Engagement: Sie können davon profitieren, wenn Kunden Komponenten und Anlagen zur Kapazitätserweiterung bestellen – selbst wenn Anleger noch unsicher sind, wie schnell sich KI-Dienste bei den Endkunden tatsächlich monetarisieren lassen.

Die Meldungen allein können jedoch nicht beweisen, dass dies bei jeder Transaktion das Motiv war. Sie zeigen die Positionierung, nicht die interne Anlagethese oder die Gespräche, die den Entscheidungen zugrunde lagen.

3. Ein reiferer und selektiverer KI-Zyklus

Die umfassendste Schlussfolgerung lautet, dass die KI-Investmentstory granularer werden könnte. Statt KI als einen einzigen Trade zu betrachten, der von Nvidia und den Hyperscalern dominiert wird, teilen die Manager die Wertschöpfungskette stärker in Rechenleistung, Speicher, Datenspeicherung, Netzwerke, optische Verbindungen und Fertigungsausrüstung auf.

Dahinter steht eine auf Engpässe konzentrierte These: Wenn KI-Cluster wachsen, könnte die nächste Chance bei den Komponenten liegen, die für ihren Bau und ihre Vernetzung benötigt werden. Die 13F-Meldungen für das zweite Quartal zeigen jedoch nicht, dass diese Strategie die Mega-Cap-Marktführer dauerhaft übertreffen wird. Sie dokumentieren eine Veränderung der gemeldeten Long-Positionen im Quartal bis zum 30. Juni 2026.

Wie viel Gewicht sollten Anleger 13F-Daten geben?

13F-Meldungen sind hilfreich, um größere Positionen in US-notierten Aktien und Veränderungen von Quartal zu Quartal zu erkennen. Sie werden allerdings zeitverzögert veröffentlicht. Ein vollständiges Bild der Strategie eines Managers liefern sie nicht: Short-Positionen, Derivate, nicht in den USA gehaltene Anlagen und Geschäfte nach dem Stichtag werden nicht in gleicher Weise erfasst.

Die belastbarste Interpretation lautet deshalb nicht: „Chinas Hedgefonds verkaufen KI.“ Vielmehr bringen mehrere einflussreiche Manager ihr KI-Engagement auf eine andere Weise zum Ausdruck – weg von einer konzentrierten Wette auf die sichtbarsten Plattformen und hin zu einem breiteren Kreis von Zulieferern für Speicher, Fertigungskapazitäten, Rechenhardware, Netzwerke und optische Infrastruktur.

Damit verschiebt sich die entscheidende Frage. Es geht weniger darum, ob die KI-Investitionen weitergehen, sondern darum, welche Ebene der Lieferkette den wirtschaftlichen Nutzen der nächsten Ausbauphase abschöpft.