KPMG-Studie: GPUs erobern alternative Portfolios

Eine aktuelle Studie von KPMG und Nuway Capital zeigt, wie GPU-Assets klassische Anlageklassen zunehmend verdrängen.

Technologie rückt ins Zentrum der Allokation

Technologie-Assets haben sich zur führenden Kategorie innerhalb alternativer Investmentportfolios entwickelt. Laut einer Studie von KPMG und Nuway Capital gaben 72 % der befragten Investoren an, in den vergangenen drei Jahren in entsprechende Assets investiert oder dazu beraten zu haben. Damit liegt der Sektor vor Immobilien mit 71 % sowie Private Equity und Venture Capital mit 61 %. Innerhalb des Technologiesegments gewinnen GPU-Assets deutlich an Bedeutung. Rund 75 % der Studienteilnehmer äußern sich optimistisch gegenüber dieser Anlageklasse. Ausschlaggebend sind vor allem klassische Investmentziele wie Kapitalzuwachs mit 70 % und Diversifikation mit 54 %. Das reine Interesse an Technologie spielt eine untergeordnete Rolle.

Neue Bewertungsmaßstäbe etablieren sich

Investoren bewerten GPU-Assets zunehmend nach etablierten Kriterien. Im Fokus stehen eine stabile Nachfrage, Widerstandsfähigkeit gegenüber Marktzyklen und die Fähigkeit, attraktive Renditen zu generieren. Damit nähern sich GPU-Investments strukturell klassischen Infrastruktur- oder Private-Credit-Ansätzen an. Trotz des hohen Interesses befindet sich die tatsächliche Kapitalallokation vielfach noch in einer frühen Phase. Viele Investoren haben bislang kein Engagement aufgebaut. Gleichzeitig zeichnet sich ab, dass künftige Allokationen verstärkt im Bereich zwischen 11 und 20 % liegen könnten.

Hürden bremsen die Skalierung

Als größte Herausforderungen nennen Investoren die Komplexität der Assetklasse. 58 % sehen Schwierigkeiten im Verständnis und in der operativen Umsetzung. 43 % äußern zudem Vorbehalte hinsichtlich der Verlässlichkeit von GPU-Assets. Eine stärkere Verbreitung strukturierter Produkte wie ETFs und Fonds gilt als zentraler Hebel. Ebenso relevant ist die Zusammenarbeit mit etablierten Finanzinstituten sowie eine engere Verzahnung mit Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Diese Faktoren könnten die Integration von GPU-Assets in institutionelle Portfolios deutlich beschleunigen.