LONDON (IT BOLTWISE) – Michael Saylor sagt, er habe ChatGPT genutzt, um für Strategy eine neue Finanzierungsstruktur zu entwerfen. Als klassische Wege wie Aktienemissionen und Wandelanleihen nicht mehr ausreichten, suchte das Unternehmen eine Konstruktion zwischen Eigen- und Fremdkapital. Dabei ging es auch um Fragen rund um Wertpapierdesign, Wertpapierrecht und den Einsatz digitaler Vermögenswerte. Saylor beziffert den Umfang der Ausgabe auf rund 15 Milliarden US-Dollar an kreditähnlichen Instrumenten.
Michael Saylor hat in einem Podcast-Gespräch beschrieben, warum sein Unternehmen Strategy zeitweise mit klassischen Finanzierungsformen nicht mehr weiterkam: Nach seiner Darstellung waren Optionen wie Eigenkapitalrunden und Wandelanleihen weitgehend ausgeschöpft, während weiterhin Kapital benötigt wurde, um die eigenen Bitcoin-Bestände auszuweiten. Entscheidender Punkt dabei: Strategy habe eine Sicherheit schaffen müssen, die nicht sauber in das Raster „reines Eigenkapital“ oder „reiner Kredit“ passt. Genau an dieser Schnittstelle setzt die Aussage an, dass ChatGPT im Entwurfsprozess für ein neues Funding-Vehikel eine aktive Rolle gespielt habe.
Technisch betrachtet ging es nicht nur um „Textgenerierung“, sondern um die systematische Ausarbeitung einer Wertpapierstruktur. Saylor schilderte, dass die KI-gestützte Recherche verschiedene Varianten einer Vorzugsaktie (Preferred Stock) durchdekliniert habe, wobei Elemente der Finanzierungsstruktur, das Wertpapierrecht und die Einbettung digitaler Assets zusammen gedacht werden mussten. Dass dafür eine neuartige Konstruktion entstanden sein soll, hängt aus Sicht der Kapitalmarktpraxis weniger an der Bezeichnung „Preferred Stock“, sondern an den konkreten Ausstattungsmerkmalen, die Rendite, Risikoprofil und die Investorenlogik bestimmen.
Besonders greifbar wird die Umsetzung in der von Saylor genannten Rendite-Komponente: Er erwähnte eine variable monatliche Dividendenmechanik, die dazu dienen sollte, den Handelspreis des Instruments nahe an den angegebenen $100-Nennwert (Par Value) zu bringen. In der Logik solcher Konstruktionen wird häufig versucht, Erwartungsmanagement über kurzfristige Ausschüttungsparameter zu steuern, damit das Instrument an einer klareren „Anker“-Bewertung ausgerichtet bleibt. Für den Entwurf bedeutet das: Nicht nur die rechtliche Kategorie, sondern auch die Zahlungs- und Abbildungsmechanik müssen so gestaltet werden, dass sich Effekte aus Markterwartungen nicht unkontrolliert vom Zielbereich wegdriften.
Auch die Rolle des Teams und der Beratungsroutine ließ Saylor durchblicken. Er sagte, die KI habe Ideen angestoßen, die traditionelle Berater als unüblich eingeschätzt hätten. Das ist aus Unternehmenssicht plausibel, weil KI-gestützte Workflows oft schneller viele Strukturvarianten skizzieren können, die anschließend durch Fachabteilungen juristisch und ökonomisch abgeprüft werden. Gerade bei Finanzingenieurwesen ist nicht das finale Modell die Hauptleistung, sondern die Geschwindigkeit, mit der Alternativen formuliert, verglichen und in eine „weiterverarbeitbare“ Form gebracht werden, die danach in Gespräche mit Rechts- und Kapitalmarktpartnern einfließt.
Finanziell ordnet Saylor die Größenordnung ein: Er beschreibt, dass das so entwickelte Vehikel später zur größten IPO seinerzeit geworden sei und zunächst etwa $2,5 Milliarden eingesammelt habe. Zudem habe Strategy im weiteren Verlauf über zusätzliche Platzierungen noch einmal deutlich mehr ausgegeben; in Summe beziffert Saylor das Volumen mit ungefähr $15 Milliarden an kreditähnlichen Instrumenten. Wichtig ist hierbei die Perspektive: Auch wenn die Aussage den Beitrag von ChatGPT betont, zeigt die Größenordnung, dass die KI vor allem als Entwurfs- und Konkretisierungshilfe genutzt wurde – der Kapitalmarkt nimmt am Ende jedoch nur das an, was formal belastbar, handelbar und investorenfähig strukturiert ist.
Parallel dazu gab Strategy zuletzt Zahlen an, die den Kapitalbedarf im operativen Kontext einordnen. Für das zweite Quartal nannte das Unternehmen nach der Darstellung einen Umsatz von $122,39 Millionen, knapp unter einer genannten Konsensschätzung von $122,91 Millionen. Laut den Angaben wurden im Quartal bis zum 30. Juni rund $8,41 Milliarden an Bruttoerlösen aufgenommen, gefolgt von weiteren $1,28 Milliarden zwischen dem 1. Juli und dem 26. Juli. Dazu passte die Kursbewegung am selben Informationszeitpunkt: Die Aktie habe am Donnerstag bei $96,85 geschlossen und sei am Folgetag im vorbörslichen Handel leicht höher notiert, was kurzfristig auch Erwartungen an die weitere Kapitalaufnahme widerspiegeln kann.
Für die Branche ist die übergreifende Implikation weniger die Schlagzeile „KI macht Geld“, sondern die Verschiebung des Engineering-Prozesses hin zu schnelleren Designzyklen. Wenn KI-Tools wie ChatGPT genutzt werden, um Strukturideen für Finanzinstrumente in einer ersten Detaillierung auszuarbeiten, dann wird Zeit zum kritischen Faktor: Reaktionsgeschwindigkeit auf Marktfenster, Verfügbarkeit geeigneter Investorengruppen und die Fähigkeit, Varianten rasch in prüfbare Spezifikationen zu überführen. Genau an dieser Stelle können Entwickler-Teams und Finanzingenieure in Zukunft stärker zusammenarbeiten: KI liefert Vorschläge, Juristen und Kapitalmarktprofis setzen Grenzen und finalisieren die Ausgestaltung – und der Markt entscheidet am Ende über Liquidität, Risikoabbildung und Handelbarkeit.
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