Selbstfahrende Autos und Taxiflotten, die autonom und ohne Fahrer ihre Gäste abholen und sicher ans gewünschte Ziel bringen, sind nun schon sehr lange im Gespräch. Die Technologie ist inzwischen weit fortgeschritten, einige Länder und auch einige Anbieter sind jedoch deutlich weiter als andere.
Dennoch bestehen nach wie vor zahlreiche Hürden, die erst noch überwunden werden müssen, bevor autonomes Fahren zum alltäglichen Strassenbild gehört.
Audun Wickstrand-Iversen, Portfoliomanager beim DNB Fund Disruptive Opportunities bei DNB Asset Management, beleuchtet diese Hürden und die Gründe dafür aus der Sicht von Investoren.
Sein Marktkommentar ist auch für Nicht-Investoren interessant. Wickstrand-Iversens Zusammenfassung vermittelt einen guten Überblick, wo das Thema autonomes Fahren heute steht und welche Probleme noch zu knacken sind.
Kaum eine Technologie wurde früher gefeiert – und später ernüchternder beurteilt. Autonomes Fahren galt vor zehn Jahren als kurz vor dem Durchbruch.
Heute ist klar: Die technische, regulatorische und wirtschaftliche Komplexität wurde unterschätzt. Dennoch mehren sich die Anzeichen, dass sich der Markt nun von der Experimentierphase in eine Phase kontrollierter Kommerzialisierung bewegt – mit erheblichen Konsequenzen für Investoren.
Nach Schätzungen von McKinsey und BCG könnte der Markt für autonomes Fahren inklusive Software, Hardware, Datenservices und Robotaxi-Dienste bis 2035 ein Volumen von 300 bis 400 Milliarden US-Dollar erreichen.
Kurzfristig bleibt der Umsatzbeitrag jedoch begrenzt: In 2025 stammten über 90 Prozent der Fahrzeugumsätze weiterhin aus Level-2-Systemen (Assistenzsysteme wie Spurhalten oder adaptive Tempomaten).
Der entscheidende Schritt ist der Übergang zu Level 4, bei dem Fahrzeuge ohne menschliche Aufsicht in definierten Gebieten fahren. Genau hier trennt sich aktuell Hoffnung von Realität.
Tesla verfolgt im autonomen Fahren einen Sonderweg. Statt auf teure LiDAR-Sensorik (laserbasierte Fernerkundungstechnologie) setzt der Konzern auf Kameras, neuronale Netze und enorme Datenmengen aus weltweit über 5 Millionen Fahrzeugen.
Das System Full Self-Driving (FSD) wird bereits von mehr als 400'000 Kunden genutzt – bislang wird es jedoch weiterhin hauptsächlich als Fahrerassistenzsystem eingesetzt.
Tesla hat jedoch bereits über 200 Model Y-Fahrzeuge in sein Robotaxi-Netzwerk eingebunden, das im Juni 2025 gestartet wurde. Im Januar 2026 erhielt das Unternehmen die Genehmigung, in einigen Fahrzeugen auf die Sicherheitsperson zu verzichten. Um die Entwicklung der Robotaxis zu verfolgen, kann man einen Robotaxi-Tracker wie diesen nutzen: Fleet Registry | Robotaxi Tracker
Elon Musk spricht von einem Robotaxi-Netzwerk, das langfristig Umsätze in dreistelliger Milliardenhöhe generieren könnte. Investoren bewerten diese Vision bislang als Option, nicht als Gewissheit. Technisch bleibt offen, ob ein rein kamerabasiertes System regulatorisch akzeptiert wird. Gleichzeitig hat Tesla mit eigenen KI-Chips und vertikaler Integration einen Kostenvorteil gegenüber Wettbewerbern.
Während Tesla auf Skalierung setzt, gehen andere Anbieter selektiver vor. Waymo, die Alphabet-Tochter, betreibt bereits Robotaxi-Dienste in Phoenix, San Francisco und Los Angeles. Die Flotte umfasst mehrere tausend Fahrzeuge, die vollständig autonom fahren – allerdings nur in klar abgegrenzten Gebieten.
Die Kosten pro Fahrzeug liegen Schätzungen zufolge weiterhin bei über 100'000 US-Dollar, was die Skalierbarkeit begrenzt.
General Motors hat seine Robotaxi-Tochter Cruise nach Milliardenverlusten deutlich zurückgefahren. Auch Ford und Volkswagen haben ambitionierte Autonomieprojekte eingestellt oder stark reduziert.
Die Erkenntnis: Für klassische Autobauer ist autonomes Fahren kapitalintensiv, margenschwach und strategisch riskant.
In China geht die Entwicklung schneller voran. Konzerne wie Baidu (Apollo Go), Pony.ai und AutoX betreiben autonome Flotten in mehreren Metropolen. Der Staat unterstützt Pilotprojekte regulatorisch und finanziell. China betrachtet autonomes Fahren als Schlüsseltechnologie, ähnlich wie Batterien oder KI.
Für Anleger bedeutet das: Ein erheblicher Teil der Wertschöpfung könnte ausserhalb westlicher Märkte entstehen, insbesondere im Bereich Software und Mobilitätsdienste.
Wie so oft liegen die stabileren Investmentchancen abseits der Endkundenvisionen. Nvidia hat sich mit seiner Drive-Plattform als zentraler Anbieter von Rechenleistung für autonomes Fahren etabliert. Jeder Entwicklungsschritt zu höherer Autonomie erhöht den Bedarf an KI-Rechenleistung massiv.
Auch Mobileye (Intel) profitiert mit kamerabasierten Assistenz- und Autonomiesystemen. Das Unternehmen rechnet bis 2030 mit einem mehrstelligen Milliardenumsatz allein aus Software und Mapping.
Klassische Zulieferer wie Bosch, Continental und ZF liefern Sensorik, Steuergeräte und Redundanzsysteme – oft mit stabileren Margen als Fahrzeughersteller.
Technisch sind autonome Fahrzeuge in klaren Szenarien bereits sicherer als menschliche Fahrer. Der Engpass liegt zunehmend in Haftungsfragen, Zulassung und gesellschaftlicher Akzeptanz.
Unterschiedliche Regime in den USA, Europa und China erschweren Skaleneffekte. Für Investoren verlängert das den Zeithorizont – reduziert aber nicht zwingend das Potenzial.
Autonomes Fahren wird nicht über Nacht kommen. Stattdessen setzt sich ein stufenweiser Übergang durch:
Für Anleger ist entscheidend, Visionen von belastbaren Geschäftsmodellen zu trennen. Der grosse Durchbruch verzögert sich – aber er wird nicht ausbleiben. Wer die Wertschöpfungskette versteht, findet auch jenseits spektakulärer Robotaxi-Versprechen attraktive Investmentchancen.
