12.11.2021

Steckt nur „dummes Geld“ in ETFs?

Sind Kleinanleger automatisch "dumm", weil sie stur ETFs kaufen? Nein, wenn sie weltweit investiert sind. Eine Verteidigung des Indexinvesting nach Jack Bogle.
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brutkasten-Kolumnist Nikolaus Jilch
brutkasten-Kolumnist Nikolaus Jilch | Hintergrund © Adobe Stock

Geht es um die drei Buchstaben ETF, kann es schon mal emotional werden. Auf Twitter haben wir kürzlich die Frage debattiert, ob da nur „dummes Geld“ drinsteckt. Geld von Kleinanlegern also, die nicht wissen was sie tun. Die abgezockt werden sobald es einmal nicht mehr so rund läuft. Die Debatte ist keineswegs neu, wie eine kurze Recherche zeigt.

Auf den ersten Blick ist der Fall eindeutig: Es stimmt ja, ETFs ermöglichen der Masse den einfachen und kostengünstigen Einstieg in den Kapitalmarkt. Was ETFs genau sind und wie sie funktionieren, habe ich hier erklärt. Wenn man die Masse mit „dummen Geld“ gleichsetzt, ist der Fall also erledigt. Dass mit der Masse auch dummes Geld mitschwimmt, kann niemand bestreiten. Also Geld von Anlegern, die emotional handeln, die oben kaufen und unten verkaufen, die generell nicht wissen was sie tun. Welches die häufigsten Anlegerfehler sind, haben wir in unserer Arbeit „Das Ende des Sparbuchs“ beschrieben.

Wachsen mit dem Markt – ETFs machen es möglich

Und da sind wir auch schon beim Kernproblem. Die Masse drängt an den Kapitalmarkt, weil sie keine andere Wahl mehr hat. ETFs sind, richtig eingesetzt, eine der besten Methoden um am Wachstum der Wirtschaft teilzuhaben und sich vor der Inflation zu schützen.

Warum? Wer zu möglichst breiten, also weltweit investierten ETFs greift, erhält tausende Aktien aus 20 bis 40 Ländern. Er deckt alle Regionen, alle wichtigen Währungen und Sektoren ab. Es macht aus dem „Investieren“ eine binäre Angelegenheit. Wächst der Weltmarkt, wächst der „Investor“ mit – fällt er, fällt der „Investor“ auch. Langfristig haben wir bisher immer Wachstum gesehen. Wer ruhig bleibt, ist also im Plus.

Nun habe ich „Investor“ absichtlich unter Anführungszeichen gesetzt. Warum? Weil diese breite, weltweite Streuung an sich kein Investment ist. So gesehen haben wir es tatsächlich mit „dummen Geld“ zu tun. Niemand studiert die Bilanzen und Geschäftsberichte seiner „Investments“, wenn er als Kleinanleger in tausende Firmen investiert ist. Er muss auch nicht, denn hinter dem ETF steht stets ein Index der größten Unternehmen in einer bestimmten Region oder einem bestimmten Sektor.

Wer einen MSCI All Country World, einen FTSE All World, einen MSCI World oder (wie viele argumentieren) einen S&P500-ETF bespart, hat ausreichend globale Abdeckung. Solange er sich von Crashs nicht aus der Ruhe bringen läßt – oder diese gar zum Nachkauf nutzt, kann ihm alles andere egal sein. Deswegen sind breite, weltweit investierte ETFs auch am ehesten als langfristiger Ersatz fürs Sparbuch gedacht.

Aktive Fonds sind keine Alternative, da zu teuer

Aber sollte man nicht zumindest einen aktiv verwalteten Fonds nehmen, wo ein Profi hilft? Nun, die empirische Lage ist da eindeutig. Die ersparten Kosten und die Garantie der Marktrendite bei ETFs sind am Ende die bessere Wette. Denn aktive Fonds schaffen es oft nicht, den Markt zu schlagen – und kosten viel mehr. Als Sparbuchersatz eignen sie sich deshalb nicht, da das Risiko zu groß ist, auf das falsche Pferd gesetzt zu haben.

Dass Indexinvestoren keineswegs „dummes Geld“ darstellen müssen, beweisen übrigens die Anleger von Vanguard in schöner Regelmäßigkeit. In Krisen gehören sie regelmäßig zu denen, die netto zukaufen und nicht den Fehler begehen, in Panik zu flüchten. Vanguards Gründer, der legendäre Jack Bogle, hat das Indexinvesting in den 1970er-Jahren erst erfunden. ETFs haben das Prinzip für Europäer sozusagen „freigeschaltet“.

Wer auf Sektoren oder Länder-ETFs setzt, ist vielleicht wirklich „dummes Geld“

Aber – und das ist wichtig: Wir reden hier ausschließlich von einer Handvoll weltweit investierter ETFs. Der US-Index S&P500 markiert hier sozusagen die Untergrenze. Hier lautet das Argument: Da die meisten Firmen im Index ohnehin international tätig sind, ist die Diversifizierung ausreichend.

Das ist das Problem der drei Buchstaben: Tausende ETFs, die kleinere Regionen, einzelne Länder oder Wirtschaftssektoren (Tech, Clean Energy etc.) abdecken, sind für ernsthaftes Indexinvesting nicht geeignet. Wer so investiert, geht Wetten ein. In diesen engen ETFs steckt dann doch potenziell viel „dummes Geld“.

Zum Autor

Niko Jilch ist Finanzjournalist, Podcaster und Speaker. Website: www.nikolausjilch.com Twitter: @nikojilch


Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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