Chinas Tech-Aktien erweisen sich als bessere Anlage als seine Wirtschaft oder die Amerikas

China bietet Anlegern gerade ein seltsames, aber sehr klares Setup. Die Wirtschaft wirkt weich, die Konsumenten geben nicht mit viel Nachdruck aus, und die Einzelhandelsumsätze im April wuchsen mit der langsamsten Rate seit der Wiedereröffnung nach COVID.

Die Aktienanlage dreht sich jedoch nicht wirklich um Einkaufszentren, Restaurants oder Krankenhausketten. Es geht um KI, Halbleiter, Hard-Tech, Software, Cloud-Kapazität und die Unternehmen, die nahe an Pekings Streben nach Selbstversorgung liegen.

Anleger kaufen weiterhin Chinas KI-Lieferkette, während die breitere Wirtschaft ungleichmäßig bleibt

Liqian Ren, moderne Alpha-Managerin bei WisdomTree, glaubt, dass die Technologie-Wachstumsgeschichte weiterhin Bestand haben wird. Während sie sagte, dass viele Unternehmen im KI-Ökosystem weiterhin gute Gewinne erzielen, warnte sie deutlich, dass solche Unternehmen nicht über ausreichende Skalierung verfügen, um die gesamte Wirtschaft anzukurbeln. „Es ist sehr, sehr ungleichmäßig“, betonte sie.

Während viele Hardware-Hersteller A-Aktien an den Börsen des chinesischen Festlandes und nicht in Hongkong handeln, ist dies wichtig, da Festlandaktien in diesem Jahr besser abschnitten.

Der chinesische CSI-300-Index, der große Unternehmen in Shanghai und Shenzhen umfasst, ist in diesem Jahr um fast 5 % gestiegen, während der Hang Seng Index in Hongkong nahezu unverändert geblieben ist.

Große private Unternehmen sind für Aktienanleger nicht zugänglich. Private Unternehmen wie ByteDance und Huawei sind nicht öffentlich gelistet. Viele chinesische Chip-Hersteller, KI-Modellentwickler und Hersteller von High-Tech-Komponenten sind jedoch in letzter Zeit an die Börse gegangen.

Leonid Mironovs Fonds hält Tencent Holdings (0700.HK, TCEHY) und Alibaba Group (BABA, 9988.HK) als seine größten Positionen. Er besitzt auch Hardware-Namen wie Anji Microelectronics (688019.SS) in Shanghai.

Leonid sagte, Anleger unterschätzen immer noch, wie sehr politische Unterstützung kleineren und mittelgroßen Unternehmen geholfen hat, Gewinne zu erzielen. „Ich denke, die Leute sehen und schätzen nicht wirklich, wie grundlegend vorteilhaft die Politik für die Gewinnmarge dieser kleineren und mittelgroßen Namen war“, sagte er.

Er kauft jedoch nicht jede KI-Modell-Geschichte. Leonid sagte, er warte noch auf Zhipu und MiniMax, da er klarere Beweise dafür haben möchte, dass Kunden bleiben und das Geschäftsmodell standhält. Morgan Stanley (MS) geht den anderen Weg. Die Bank ist übergewichtet in Zhipu, MiniMax und Alibaba. Sie hat auch eine übergewichtete Bewertung für Cambricon Technologies (688256.SS) mit einem Kursziel von 2.000 Yuan, oder etwa 294 US-Dollar.

DeepSeek senkt V4 Pro-Preise und stellt Chinas KI-Kosten-Handel gegen OpenAI und Anthropic

Schließlich spielt ein Aspekt, der eine signifikante Rolle bei der Erzählung der China-KI-Geschichte spielt, die Preisgestaltung. DeepSeek, ein Startup aus Hangzhou, hat den 75-%-Rabatt auf sein V4 Pro einen Monat lang beibehalten, nachdem es seine V4-Serie gestartet hat. Die V4-Serie umfasst sowohl V4 Pro als auch das leichtgewichtige V4 Flash.

Dadurch positioniert sich DeepSeek in der Mitte des globalen Wettbewerbs um Kosten. Laut Artificial Analysis, einer Drittanbieter-Benchmark-Firma, rangiert V4 Pro weltweit an erster Stelle, wenn man die Intelligenz pro Dollar-Kosten betrachtet.

Mit anderen Worten, dieses Ranking hängt nicht nur von der Intelligenz ab, sondern auch von der Menge an Output, die Käufer vom Modell erhalten. Letzterer Faktor ist besonders relevant, da leistungsfähige Berechnungen eingeschränkt sind und das Ausführen großer KI-Modelle kostspielig ist.

Der offizielle API-Preis des DeepSeek V4 Pro-Modells reicht von so niedrig wie 0,0036 US-Dollar pro 1 Million zwischengespeicherter Eingabetokens und 0,87 US-Dollar pro 1 Million Ausgabetokens.

Laut Artificial Analysis beläuft sich die Kosten für die Durchführung des Intelligence-Index-Benchmarks auf diesem Modell auf etwa 268 US-Dollar. Gleichzeitig würden die Kosten für dasselbe Verfahren auf OpenAI’s GPT-5.5 und Anthropic’s Claude Opus 4.7 Modellen jeweils 12 bzw. 19 Mal höher sein.

Dies ist für alle Softwareentwickler, Börsen, Handelsunternehmen und KI-Tool-Entwickler relevant. Die Ausgabekosten können ein kleines Problem darstellen, wenn man die Kosten betrachtet, die sich aus den Tokens aufaddieren. Drittanbieter-Tests sind bedeutend, da nicht alle KI-Unternehmen dieselben Preisgestaltung oder Bewertungen für ihre KI-Modelle verwenden.

DeepSeek ist nicht der einzige chinesische Name auf der Liste für Kosten pro Intelligenzeinheit. Das M2.7-Modell von MiniMax und das MiMo V2.5 Pro von Xiaomi schaffen es in die Liste.