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WIE MAN IN AKTIEN DES QUANTENCOMPUTING INVESTIERT
Wie reitest du die nächste große Welle, wenn du kein „Quantum“ sprichst—oder gar nicht willst? Quantencomputing verlässt die Labore und landet in realen Pilotprojekten für Wirkstoffforschung, Finanzen, Logistik und Cybersicherheit. Für Anleger ist das Chance/Risiko-Profil asymmetrisch: Mit wenig Kapital kaufst du viel Optionalität, sofern fehlertolerante Systeme planmäßig kommen. Die Kehrseite: lange F&E-Zyklen, technische Hürden und Gewinne, die der Story hinterherlaufen. Dieser Leitfaden zeigt, wie du eine These baust, Unternehmen screenst und ein Portfolio konstruierst, das Überzeugung mit Disziplin verbindet—inklusive klarer Signale, worauf sich Wert in Hardware, Middleware und Anwendungen wahrscheinlich konzentriert.
Was Quantum-Investing umfasst
Starten wir mit dem Wesentlichen: Was macht ein Quantenchip, warum markiert er die nächste Rechenfront und wie ergänzt er KI statt mit ihr zu konkurrieren.
Klassische Rechner arbeiten im berühmten Binärsystem—Bits sind strikt 0 oder 1. Großartig für Tabellen und Webserver, aber sperrig, wenn der Möglichkeitsraum explodiert. Quantenmaschinen nutzen Qubits, die dank Superposition, Verschränkung und Interferenz viele Zustände gleichzeitig erkunden.
Ziel ist nicht, klassische IT zu ersetzen, sondern gezielt Leistungssprünge in sehr speziellen Aufgaben zu liefern—komplexe Simulationen und kombinatorische Optimierung—wo selbst Top-Supercomputer zeit- und kostenintensiv werden.
KI × Quantum: Partner, keine Rivalen
Denke an KI (GPUs + große Modelle) als Motor für Wahrnehmung, Generierung und Mustererkennung; Quantum ist der „Kraftmultiplikator“, der die harten Teilprobleme angeht, die diese KI-Pipelines freilegen.
KI → Quantum: KI hilft, bessere Quantenschaltkreise zu entwerfen, Fehlermitigation zu justieren und Steuersysteme zu stabilisieren—Iterationen werden kürzer.
Quantum → KI: Quantenroutinen beschleunigen Sampling/Optimierung in Training & Inferenz, durchsuchen riesige Hypothesenräume nach besseren Architekturen und simulieren Moleküle/Materialien für KI-getriebene Entdeckung.
Wo sich Wert in der Stack bildet
Hardware: Qubit-Modalitäten (Ionenfalle, Supraleitung, Photonik, neutrale Atome, Spin) tauschen Fidelity, Skalierbarkeit, Herstellbarkeit und Footprint gegeneinander.
Middleware: Compiler, Fehlermitigation und Orchestrierung, die QPUs mit CPU/GPU verbinden—der „Klebstoff“ hybrider Workflows, wo Standards und Entwicklerloyalität entstehen.
Anwendungen: Domänentools über die Cloud (Pharma, Finance, Logistik). Plattformen, die KI+Quantum banal einfach machen, bauen Wechselkosten und Preissetzungsmacht auf.
Erlöspfad: heute → als Nächstes → später
Heute: Cloud-Zugang zu kleinen Prozessoren, Professional Services, Training und gemeinsame Piloten—oft neben KI-Projekten. Als Nächstes: monetarisierbare Nischenvorteile durch Domänenbeschleuniger und Fehlermitigation. Später: breite Softwaremärkte, wenn fehlertolerante Maschinen mit logischen Qubits Realität werden und Error-Correction billiger wird.
Ist Quantum eine Chance?
Wenn Quantum der Kraftmultiplikator für KI ist, lautet die Frage nicht „wann to the moon?“, sondern: Wie groß ist das Potenzial—und wie weit ist jedes Unternehmen vom Ziel entfernt? Weil vieles noch experimentell ist, tausche Prophezeiungen gegen Szenarien und Signale.
Basisszenario: stetiger Technikfortschritt, selektive Piloten neben KI, moderate Cloudumsätze.
Aufwärtsszenario: gezielter Quantum-Vorsprung (Chemie/Optimierung) → Enterprise-Abos und Workflow-Lock-in; ARR wächst.
Abwärtsszenario: stagnierende Kohärenz/Fidelity + knapperes Funding → Zeitpläne dehnen sich, Multiples schrumpfen, Verwässerung steigt.
Übersetze „Wie weit sind sie?“ in messbare Signale
Hardware: Kohärenzzeit, Fidelity von Zwei-Qubit-Gates, Fehlerraten, Crosstalk-Unterdrückung, Kryo/Photonik-Stabilität, Yield pro Wafer.
Software: SDK-Adoption, Open-Source-Traktion, Hyperscaler-Integrationen, Verankerung in Enterprise-Toolchains.
Kommerziell: Backlog-Qualität, Konversion bezahlter Piloten in Mehrjahresverträge, partnerfinanzierte Forschung zur Roadmap-Risikoreduktion.
Finanziell: Cash-Runway vs. Meilensteine, Opex-Disziplin, Verwässerungspolitik passend zum langen Aufbau.
Wettbewerbsfeld verstehen
Modalitäten—Ion, Supraleiter, Photonik, neutrale Atome, Spin—balancieren Fidelity, Skalierung, Fertigung und Footprint. Kein klarer Sieger. Bevorzuge Firmen mit (a) glaubwürdigem Pfad zur Fehlerkorrektur im großen Maßstab oder (b) Geschäftsmodellen, die vor voller Fault Tolerance Cash verdienen—über Simulation, hybride Workflows oder „Quantum-ready“-Services.
Kernaussage der KI+Quantum-Story: Behandle Quantum als spezialisierten Beschleuniger in KI-zentrierten Pipelines. Investiere dort, wo dieser Hybrid-Stack leichter zu kaufen, zu implementieren und zu erweitern ist.
Quanten-Leader—und ihre Stolpersteine
Du kannst das Thema direkt spielen (Kauf von Quantum-Aktien) oder indirekt (Blue Chips, die Quantum-Programme finanzieren). Ersteres bietet mehr Hebel, aber mehr Volatilität; letzteres ist robuster, jedoch bleibt Quantum vorerst ein kleiner Gewinnbeitrag. Hier sechs bekannte Namen und die Klartext-Punkte zum Beobachten. Denke an eine Checkliste—keine Empfehlung.
Die „reinen“ Quantum-Aktien
IonQ (NYSE: IONQ): stark im Labor, schwer zu skalieren
Was sie tun: Ionenfallen-Systeme; Zugang über AWS/Azure/GCP; PoCs und Piloten mit Kunden.
Warum beliebt: hohe Genauigkeit und lange Kohärenz; einfacher Cloud-Zugang; wachsendes Partnerökosystem.
Was schiefgehen kann: Labortopwerte in viele zuverlässige, bezahlbare Maschinen zu übersetzen, ist hart; Umsätze lehnen noch an kleine Projekte/Forschungsstil; möglicherweise Kapitalbedarf vor skalierbarer Wiederkehr.
Beobachten: Roadmap-Verzögerungen, Marge „Zugang“ vs. „Services“, Abhängigkeit von Aktienausgaben für Capex.
Rigetti Computing (NASDAQ: RGTI): vertikal integriert, Runway unter Druck
Was sie tun: supraleitende Prozessoren; Kontrolle fast der gesamten Stack—von der Fabrik bis zur Cloud.
Stärken: Lernkurven & Yield können Kosten senken; enge Verbindungen zu Staat & Academia.
Sorgen: Führungs-/Planwechsel; Fidelity von Zwei-Qubit-Gates muss rauf, Crosstalk runter, Vorteil auf Kunden-Workloads statt Testschaltungen zeigen—bei ausreichendem Cash-Runway.
Beobachten: Yield/Wafer, Takt von Fidelity-Upgrades, Konversion Pilot → nutzungsbasierter Umsatz.
D-Wave Quantum (NYSE: QBTS): heute nützlich, nicht universell
Was sie tun: Fokus auf Annealing, stark bei speziellen Optimierungen (Planung/Routing). Cloud-Zugang existiert bereits.
Pluspunkt: echte Unternehmenskunden nutzen es jetzt—Wert erscheint früher in engen Use Cases.
Risiko: Annealing ist kein Allzweckansatz; langfristig zielt die Branche auf fehlertolerante Gate-based Maschinen. D-Wave forscht daran, doch die Rennbahn ist härter; Vorteil ggü. klassischen/AI-Optimierern muss stetig belegt werden.
Beobachten: Wiederholungsausgaben der Kunden, Belege ggü. klassischen Baselines, Gate-Model-Fortschritt, Margen „Cloud-Zugang“ vs. „Services“.
Blue Chips mit Quantum-Engagement
Alphabet (NASDAQ: GOOGL): Spitzenforschung, diffuse Monetarisierung
Was sie tun: Quantum AI publiziert führende Ergebnisse und kann Zugang über Google Cloud bieten, sobald bereit.
Vorteile: Elite-Talente, Hyperscale-Distribution, starke Bilanz; hohe Optionalität bei Durchbruch.
Hürden: kleiner Ergebnisbeitrag auf Jahre; geringe Investor-Transparenz; mögliches Regulierungsaugenmerk auf Cloud-Bundling.
Beobachten: Forschung → Managed Services, namentliche Enterprise-Referenzen, Roadmaps in Käufer-KPI-Sprache statt reiner Physik-Meilensteine.
IBM (NYSE: IBM): klare Roadmaps, Outcome noch zu zeigen
Transparente Fahrpläne, steigende Qubit-Zahlen, Qiskit Open Source, Partnernetz; Vorteil durch CIO-Zugang & Services vom Pilot zur Produktion—wenn die Technik liefert.
Risiko: Quantum ist kleiner Umsatzanteil; service-lastige Modelle können verdecken, ob der Vorteil aus Hard/Software oder Beratung stammt.
Beobachten: Auslastung der Cloud-Systeme, unabhängige Validierungen, Preissetzungsmacht für Premium-Tiers.
NVIDIA (NASDAQ: NVDA): unverzichtbare Tools, indirekte Exponierung
GPUs & Frameworks für Quantensimulation und hybride KI+Quantum-Workflows—Umsatz schon heute, während Hardware reift.
Limit: Quantum ist klein gegenüber KI/Datacenter; wenn künftige Stacks weniger GPU-lastige Simulation brauchen, schwächt das Rückenwind.
Beobachten: Adoption hybrider SDKs, Aufnahme in Enterprise-Referenzarchitekturen, Margen bei quantum-adjacent Software.
ETFs & thematische Körbe
Defiance Quantum ETF (QTUM) — US-Listing; verfolgt Firmen rund um Quantum & ML; gute Liquidität, breites Mandat (kein reiner Pure Play).
WisdomTree Quantum Computing Fund (WQTM) — USA; quantum-fokussierte Strategie, mit Classiq entwickelt.
WisdomTree Quantum Computing UCITS ETF (WQTM) — UCITS-Variante für UK/EU; repliziert den WisdomTree Classiq Quantum Computing Index.
VanEck Quantum Computing UCITS ETF (QNTG) — UCITS; zielt auf Entwickler von Quantum-Tech bzw. starke Patent-Portfolios; Listings in Europa/UK.
Global X AI Semiconductor & Quantum (CHPX) und HANetf ITEK — „quantum-adjacent“: breiter gefasst, nicht rein quantum.
Tipp: Prüfe Methodik, Top-Positionen (wie viel echtes Quantum vs. KI/Semikonduktoren), Notierungswährung und TER, bevor du wählst; ein eigener Korb über den Broker bietet mehr Gewichtungs-/Kostenkontrolle, erfordert aber Pflege.
Quantenaktien kaufen und steuern
Mit Prozess starten, nicht mit Bauchgefühl
Eröffne ein Brokerkonto mit Zugang zu US- und EU-Börsen. Suche Ticker, lies Factsheets und baue eine Watchlist. Kapital einzahlen, erste kleine Tranche per Limitorder platzieren und Kalenderreminder für Ergebnis- & News-Checks setzen—nicht nur den Kurs anstarren.
Checkliste in vier Schritten
Schritt 1: Shortlist aus Aktien/ETFs; Gebühren & Handelswährung prüfen.
Schritt 2: Limitorders in Tranchen; Marketorders bei hoher Volatilität meiden.
Schritt 3: Earnings, Technik-Updates, Kundencases tracken; nur bei Belegen aufstocken.
Schritt 4: Quartalsweise rebalancieren; Übergewichte trimmen.
Positionsgröße, Timing, Disziplin
Ziel: Aufwärtsoptionalität behalten, Abwärtsrisiko begrenzen. Klein beginnen, schrittweise erhöhen. Core-Positionen in robusten Plattformen, kleinere Satelliten in Pure Plays und etwas Cash für Schwankungen. In Schwäche kaufen, keine Spikes jagen. Quartalsweise an klaren Meilensteinen messen—und raus, wenn die These bricht, auch mit Verlust.
Praktisches Drei-Eimer-Modell
Eimer A—Plattformen: Alphabet, IBM, NVIDIA. Mehrjahres-Haltedauer; nur aufstocken, wenn Quantum-Signale stärker und Moat/Margen der Kernsegmente intakt bleiben.
Eimer B—Pure Plays: IonQ, Rigetti, D-Wave. Klein gewichten, gestaffelt kaufen, technische/kommerzielle KPIs eng überwachen.
Eimer C—„Schaufeln & Spitzhacken“: Software-Frameworks, Kryogenik, Steuer-Elektronik, Post-Quantum-Security—kann verdient werden, selbst wenn Fault Tolerance länger braucht.
Risikoregeln, die wirklich helfen
Jedes Pure Play nur klein gewichten. Vorsicht mit harten Stop-Losses—Quantenaktien „gappen“ auf News; besser These-basierte Exit/Rückkehr. Factor-Risiken per Pair-Trades neutralisieren. Optionen schaffen Konvexität, kosten aber in langen Seitwärtsphasen.
These & Kill-Switch notieren: Was muss stimmen, was bricht sie.
Meilensteine kodieren: Fidelity-Ziele, publizierte Benchmarks, Enterprise-Referenzen, Runway-Schwellen.
Kosten/FX optimieren: Gebühren & Wechselkurse minimieren; transparente Broker bevorzugen.
Entscheidungen dokumentieren: Einstiegsgründe festhalten; Erinnerungsbias ist in volatilen Themen hoch.
Quartalsweise verfolgen
Baue ein Dashboard, das „Versprechen vs. Lieferung“ vergleicht und trianguliere mit unabhängigen Quellen statt nur Firmenblogs. Treffen Firmen die kundenrelevanten Meilensteine, erwäge Aufstockungen; bei wiederholtem Verfehlen rotiere zu höheren Überzeugungsnamen—oder halte Cash.
Hardware-Kadenz: vom Prototyp zur stabilen Operation; glaubwürdiger Pfad zu logischen Qubits mit Fehlerkorrektur.
Ökosystem-Signale: ISVs mit Quantum-Calls, Hyperscaler-Marketplace-Listings, Integrator-Trainingspfade.
Ökonomische Signale: Bruttomargen bei Zugangsprodukten rauf, Kosten pro „Qubit-Stunde“ runter, Preissetzung für Premium-Tiers.
Governance: Insider-Anteil, Vergütung an technische/kommerziellen KPIs, umsichtiges ATM-Issuing.
Schlussgedanke: lernen und verdienen
Der robusteste Edge in Frontier-Tech ist ein wiederholbarer Prozess zur Aktualisierung von Überzeugungen. Behandle jedes Quartal wie ein Bayes-Update: stärkt die Evidenz die These, skaliere langsam; schwächt sie, reduziere Risiko ohne Drama. Führe ein kurzes „Error-Log“ (Timelines, Conversion, technische Constraints) und füttere damit die nächste Entscheidung. In Quantum verzinst sich Geduld, Hype verfliegt—halte Liquidität, bewahre Optionalität und lass Evidenz das Tempo bestimmen.
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