LONDON (IT BOLTWISE) – Der Hedgefonds-Manager Mark Yusko ordnet SpaceX an der Börse als „mathematisch“ nicht begründbar ein und vergleicht die Bewertung mit Dogecoin. Gleichzeitig erwartet er eine Kapitalrotation weg von überteuerten KI-Aktien hin zu Bitcoin und Gold, ausgelöst durch eine mögliche Korrektur bereits im dritten oder vierten Quartal. Für Bitcoin nennt er eine „faire“ Spanne von rund 105.000 bis 108.000 US-Dollar auf Basis einer Metcalfe-Law-Modellierung. Was in der Theorie nach Trading klingt, hat für Unternehmen und Investoren vor allem eine Konsequenz: Energie, Rechenleistung und Kapitalallokation werden neu priorisiert.
Mark Yusko, Gründer und CIO von Morgan Creek Digital, stellt die Bewertungslogik hinter dem IPO-Ansatz von SpaceX öffentlich infrage und koppelt seine Kritik an eine erwartete Kapitalrotation. In seiner Argumentation bekommt SpaceX die Rolle eines „Overvalued“-Assets: Das Unternehmen sei an der Börse mit rund 2 Billionen US-Dollar bewertet, ohne aktuell Gewinne zu liefern, und damit für eine zehnfache Rendite binnen kurzer Zeit praktisch „unmöglich“. Yusko verbindet dieses Narrativ mit dem Timing, das für Kapitalmärkte häufig wichtiger ist als die reine Unternehmensstory. Er rechnet mit einer möglichen Korrektur bei KI- bzw. KI-Investment-Titeln bereits im dritten oder vierten Quartal und sieht darin den Auslöser für Mittelumschichtungen.
Der Kern seiner Übertragung von Kryptomärkten auf Unternehmensbewertungen ist überraschend simpel: SpaceX wird bei ihm zum Vergleichsmaßstab für eine Art „Kult“-Preisbildung. Der Vergleich mit Dogecoin zielt dabei weniger auf Technik als auf Kapitalstrukturen ab, insbesondere auf die niedrige frei handelbare Aktienmenge (Low Float) und die Erwartungshaltung, die sich aus IPO-Strukturen ergibt. Technisch betrachtet ist das jedoch auch eine Frage der Bewertungsmodelle: Wenn der Markt eine weitgehend optionale Zukunft einpreist, hängt die tatsächliche Realisierbarkeit einer Rendite stark von Wachstum, Margen und Cash-Conversion ab. Yusko argumentiert, dass selbst das Erreichen einer extremen Größenordnung – etwa eine Kapitalisierung, die anteilig der Wirtschaftsleistung der USA entspricht – als plausibles Szenario aus seiner Sicht nicht trägt.
Parallel dazu rückt Bitcoin als „unterbewertet“ ins Zentrum. Yusko sagt, er kaufe seit Februar wöchentlich Bitcoin und wolle damit bis etwa Oktober fortfahren. Sein fairer Wert soll nach einem Modell, das er mit Metcalfe’s Law verknüpft, aktuell bei etwa 105.000 bis 108.000 US-Dollar liegen. Das hängt an der theoretischen Annahme, dass der Nutzen bzw. Der Wert eines Netzwerks quadratisch mit der Zahl der aktiven Nutzer wächst. In Kryptokontexten wird dafür oft mit aktiven Adressen oder Wallets gearbeitet – als Proxy für „Nutzer“. Das ist eine technische Vereinfachung, die in der Praxis Sensitivitäten hat: Wallet-Aktivität ist nicht gleich Nutzerwert, und Transaktionsmuster können zwischen spekulativer Aktivität und echter Nutzung schwanken.
Marktseitig ordnet Yusko die Preiszyklen anders als in früheren Börsenphasen für Aktien: Für ihn ist kein „Unwinding“ in der Größenordnung vergangener Equity-Korrekturen zu erwarten, weil die Leverage-Risiken im Krypto-Sektor bereits zwischen Oktober und Februar herausgedrückt worden seien. Zudem verweist er auf das in Bitcoin eingebettete Halving- bzw. „vierjährige“ Zyklusnarrativ, bei dem Miner durch sinkende Block Rewards eher gehalten („HODL“) statt sofort verkauft haben sollen. Historisch war die Kurskorrektur in früheren Zyklen nach seiner Darstellung deutlich stärker – bis zu etwa 84% und in weiteren Phasen rund 83% bzw. 74% – während es dieses Mal „nur“ um etwa 50% bis 61% gegangen sei. Für Anleger ist das vor allem eine Erwartungssteuerung: Volatilität bleibt, aber die Bandbreite könne sich mit der Markt-Reife verschieben.
Interessant ist, wie Yusko das auf KI-Unternehmen überträgt. Er benennt konkret mehrere Assets, darunter Anthropic und OpenAI sowie SpaceX, und stellt deren Bewertungsverhältnis zu der Fähigkeit infrage, in absehbarer Zeit ausreichend Earnings zu erzeugen. Für Unternehmen im KI-Umfeld ist die Botschaft zwar indirekt, aber relevant: Der Markt bewertet nicht nur Modellqualität, sondern zunehmend die „Time-to-Cash“-Logik – also wie schnell KI-Projekte produktiv skalieren, Kosten senken und wiederkehrende Umsätze liefern. Technische Leistungsfähigkeit ist dafür notwendig, aber nicht hinreichend. Wer KI-Entwicklung betreibt, braucht außerdem ein belastbares Betriebskonzept für KI-Infrastruktur, Monitoring und Security, weil die Kosten für Rechenzeit, Datentransfer und Betrieb sonst das Bewertungsversprechen erodieren.
Ein wichtiger Vergleich im Background ist die unterschiedliche Natur von KI-„Werttreibern“ und Bitcoin-Werttreibern. Bei KI entstehen ökonomische Effekte häufig über Plattformen, Integrationen und Prozesse – also über Software-Stack, Datenpipeline und den Zugang zu Vertriebskanälen. Bitcoin dagegen hängt stärker von Netzwerk-Nutzen, Knappheit über das Protokoll und der Marktpreissignalfunktion ab. Diese Differenz ist entscheidend, weil sie erklärt, warum Rotationseffekte zwischen „Growth“ und „Asset“ typischerweise nicht linear sind. Wenn Märkte Risikoaufschläge erhöhen, leiden besonders Kapitalintensive KI-Ansätze mit unsicherer Profitabilität. In solchen Phasen kann eine „Quality“-Perspektive für Investoren zunehmen: eher Assets mit klareren Mechanismen für Angebotsbegrenzung und Marktdynamik, wie sie beim Bitcoin-Protokoll angelegt sind.
Aus regulatorischer und Compliance-Sicht gewinnt das Thema zusätzlich an Tiefe. Krypto-Assets sind in der EU und in Deutschland weiterhin regulativ heterogen: Markteilnehmer müssen je nach Produktstruktur mit Anforderungen aus dem Finanzaufsichts- und Krypto-Regelwerk rechnen, etwa unter dem Rahmen der EU-Verordnung über Kryptoassets (MiCA) und nationalen Vorgaben. Für Unternehmen heißt das praktisch: Wer Krypto oder tokenbasierte Zahlungswege im Umfeld von KI-Services nutzt, muss Risiken sauber dokumentieren, Kundenerwartungen klar formulieren und Transparenz schaffen. Ergänzend spielt Datenschutz eine Rolle, denn KI-Systeme, die für On-Chain-Analysen oder Wallet-gestützte Personalisierung genutzt werden, geraten schnell in den Fokus der DSGVO. Schon die Frage, ob Adressen personenbezogene Daten darstellen können, beeinflusst Architektur und Datenhaltung.
Auch die Wettbewerbsseite lässt sich aus der Meldelogik ableiten. SpaceX ist als „Competitor“ in einem doppelten Sinne relevant: als Tech- und Infrastrukturplayer mit hohem Kapitalbedarf sowie als kapitalmarktseitig beobachtetes Beispiel für IPO- und Bewertungsmechaniken. Gleichzeitig sind KI-Anbieter wie Anthropic und OpenAI Wettbewerber um Rechenressourcen, Talent und vor allem um die Fähigkeit, aus Modellen schnell Produkte mit planbarer Wirtschaftlichkeit zu machen. Wenn Märkte wie von Yusko skizziert Kapital aus „überteuerten“ KI-Aktien herausziehen, steigt der Druck auf KI-Startups und etablierten Software-Anbietern, ihre Unit Economics zu belegen. Das betrifft sowohl Modellkosten (Training, Inferenz, Serving) als auch Sicherheits- und Compliance-Kosten im Betrieb.
Mit Blick auf die Zukunft deutet Yusko vor allem auf ein Zeitschema hin: Wenn eine Korrektur tatsächlich im dritten oder vierten Quartal anläuft, könnten Anleger ihre Allokation kurzfristig dynamisch drehen – weniger wegen neuer Technologie, mehr wegen Bewertungs- und Liquiditätslogik. Für KI-Teams bedeutet das: Roadmaps sollten stärker auf messbare Metriken ausgerichtet werden, etwa geringere Inferenzkosten pro Anfrage, robuste Latenz unter Last sowie sichere Datenflüsse in der Produktionspipeline. Für Finanz- und Produktverantwortliche heißt es wiederum, dass „KI-Transformation“ künftig enger mit Risikomanagement, Portfolio-Absicherung und regulatorischer Belastbarkeit verbunden sein muss. Die nächste Entwicklung könnte deshalb weniger „neues Modell“ und mehr „neue Operating-Modelle“ für KI sein, die in volatilen Märkten bestehen.
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