NLR-ETF: Der beste ETF für Kernenergie, um auf der KI-gestützten Energiewelle zu reiten?

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Written on Sep 7, 2024
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  • The ETF has become relevant again thanks to a surge in nuclear energy demand due to AI.
  • Upcoming US elections are crucial in removing the uncertainty surrounding future US energy policy.
  • With the stock well off its 52 week highs, it provides a compelling buy opportunity.

In einer Welt voller geopolitischer Unsicherheiten und Klimakrisen bleibt die Kernenergie weiterhin relevant.

Das jüngste Aufkommen künstlicher Intelligenz hat zu weiteren Spekulationen über die Zukunft der Kernenergie geführt.

Infolgedessen haben ETFs im Bereich Kernenergie an Bedeutung gewonnen.

Mit dem VanEck Uranium & Nuclear ETF (NLR) verfügen wir über einen ETF, der ein gut diversifiziertes Engagement in den Bereichen Kernenergie, Versorgungsunternehmen und Uranaktien bietet.

Warum ist Kernenergie für KI gefragt?

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Das Besondere an der Kernenergie ist, dass sie auch dann problemlos verfügbar ist, wenn die Sonne untergeht oder der Wind nachlässt.

Diese konstante Energieverfügbarkeit ist von entscheidender Bedeutung für den Betrieb der Rechenzentren, auf denen die gesamte KI-Infrastruktur basiert.

Laut der Internationalen Energieagentur könnte sich der Stromverbrauch durch KI und Kryptowährung bis zum Jahr 2026 verdoppeln.

Prognosen wie diese haben zu einer Rallye der Energieaktien geführt.

Infolge dieser Prognosen kam es jedoch zu einer stärkeren Volatilität bei den Aktien von Kernenergieunternehmen.

Vergessen wir auch nicht, dass die militärische Nutzung der Kernenergie in einer zunehmend unbeständigen Welt nur an Bedeutung gewinnen wird und dazu beitragen wird, den Uranpreis auf einem relativ hohen Niveau zu halten.

Die Natur von KI-Modellen

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KI-Modelle wie ChatGPT benötigen während des Trainings normalerweise viel Energie.

Sobald sie bereit sind, müssen nicht immer wieder dieselben Prozesse ausgeführt werden.

Dies bedeutet allerdings nicht, dass damit auch der Energiebedarf sinkt.

Da sich diese Modelle im Mainstream durchsetzen, führt die schiere Menge an Benutzern, die sie verwenden, dazu, dass ihr Energieverbrauch wieder auf einem ähnlichen Niveau liegt.

Aus Sicht der Aktionäre gilt: Selbst wenn ein bestimmtes Energieunternehmen bereits vom Training mit KI-Modellen profitiert hat, kann es weiterhin von diesen Vorteilen profitieren, sobald die Benutzer mit der Nutzung des entwickelten Modells beginnen.

VanEck Uranium & Nuclear ETF

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Der VanEck Uranium & Nuclear ETF (NLR) ist eine diversifizierte Wette auf das gesamte Ökosystem der Kernenergie.

Über 10 % seines Portfolios verteilen sich auf die größten Bergbauunternehmen Kanadas und Kasachstans.

Cameco und Kazatomprom, zwei der weltweit größten Uranbergbauunternehmen, machen über 27 % des ETF-Portfolios aus.

Ein Viertel des Portfolios verteilt sich zudem auf US-amerikanische Strom- und Gasversorgungsunternehmen.

Kurzfristige Gegenwinde bieten eine Kaufgelegenheit

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Ein Wahljahr bringt immer Unsicherheiten mit sich, insbesondere im Energiesektor. Diesmal ist es nicht anders.

Donald Trump ist für Öl und man kann ihn niemals aus dem Rennen um die Präsidentschaft ausschließen, egal wie die Chancen stehen.

Er sprach sich lautstark für die Unterstützung der Ölkonzerne aus und sagte sogar einige positive Dinge über die Elektroautobranche, um Elon Musk auf seiner Seite zu halten.

Eine Präsidentschaft von Kamala Harris wird die Dynamik einer saubereren Energiepolitik zur Bekämpfung des Klimawandels wahrscheinlich aufrechterhalten.

Doch egal, wer im Weißen Haus sitzt, die Uranpreise werden voraussichtlich hoch bleiben.

Der ETF liegt 22 % unter seinem 52-Wochen-Hoch.

Die Performance des ersten Jahres zeigt, dass es die meisten seiner Konkurrenten übertrifft, und genau darin zeigt es seine Stärken.

Die Diversität des ETFs hat ihm geholfen, in einer Zeit zu überleben, in der Uranaktien kurzfristigen Gegenwind zu verzeichnen haben. Es könnte ein guter Zeitpunkt sein, ihn ins eigene Portfolio aufzunehmen.

Dieser Artikel wurde mit Hilfe von KI-Tools aus dem Englischen übersetzt und anschließend von einem lokalen Übersetzer Korrektur gelesen und bearbeitet.