HONG KONG / LONDON (IT BOLTWISE) – Changpeng Zhao erwartet, dass Bitcoin in der nächsten Hochphase der Kurse Gold als wichtigstes Kollektiv-Asset ablöst. Laut seiner Argumentation ist das Kernhindernis weniger technisch als institutionell: Staaten hätten langjährige Mechanismen zur Bewertung und Verwahrung von Gold, deren Ablösung Zeit braucht. Zusätzlich skizziert er, wie KI-Agenten künftig über Krypto handeln könnten – beginnend mit Stablecoins. Für Unternehmen und Entwickler wird damit vor allem die Frage nach der Infrastruktur drängend, die Handel und später auch Zahlungen in großen Volumen automatisiert.
Bitcoin steht in dieser Runde der Debatte nicht wegen kurzfristiger Kursfantasien im Mittelpunkt, sondern wegen einer Verschiebung in der Geld- und Wertaufbewahrung: Auf der Bitcoin Asia-Konferenz in Hongkong hat Changpeng Zhao argumentiert, dass die Bedeutung von Bitcoin perspektivisch über die von Gold hinauswachsen könnte. Dabei stellt er die Hürde deutlich anders dar als viele technische Diskussionen, die sich auf Skalierung, Sicherheit oder Energieverbrauch konzentrieren. Zhao verlagert den Fokus auf den institutionellen Teil des Systems: Staaten verfügen bereits über etablierte Strukturen, um Gold zu bewerten und als Reserve zu halten. Diese Strukturen seien nicht einfach durch einen „Asset-Swap“ ersetzbar, sondern benötigten Jahre, um politisch, operativ und buchhalterisch umgebaut zu werden.
Technisch betrachtet ist die eigentliche Umstellung auf Bitcoin vor allem eine Frage der Verwaltbarkeit im großen Stil: Welche Prozesse übernehmen Bewertung, Verwahrung, Liquiditätssteuerung und Risikoführung? Zhao beschreibt das als „apparative“ Komponente, nicht als Performance-Problem. Entscheidend für die Dynamik sei dabei auch das Verhältnis der Marktkapitalisierung: Er nennt, dass die Wertlücke zwischen Gold und BTC inzwischen etwa das Zehnfache beträgt. Diese Größenordnung macht den Wechsel für Investoren und potenziell auch für staatliche Portfoliostrategien plausibler, weil der Abstand nicht mehr so dominant wirkt wie in früheren Zyklen. Gleichzeitig betont er, dass ein Überholen im nächsten Bullenlauf möglich sei, also nicht zwingend an einen langen Zeithorizont gebunden sein müsse.
Die Aussage bekommt zusätzlich Gewicht, weil Zhao parallel eine Reserve-Strategie skizziert, die er Regierungen als Ansatz zur Krypto-Reserve nahebringt. Seine Empfehlung läuft darauf hinaus, Stablecoins auszuklammern und die fünf größten verbleibenden Kryptowährungen nach Marktkapitalisierung zu gewichten. Daraus ergibt sich laut seinen Angaben ein Portfolio mit ungefähr 50% Bitcoin sowie einem Anteil von 10% bis 20% für Ethereum und einem Rest für BNB. Diese Gewichtung ist weniger eine „Wette auf ein einzelnes Asset“, sondern eher ein Rahmen für Diversifikation innerhalb der Krypto-Ökonomie. Für die Praxis ist zudem relevant, dass Zhao betont, wie das eigene Token-Exposure in die Empfehlung hineinspielt – er bezeichnete das selbst als etwas „selbstbezogen“. Damit wird auch klar, dass solche Reserve-Modelle nicht nur über Marktlogik funktionieren, sondern auch über Anreizstrukturen der beteiligten Marktakteure.
Besonders zukunftsorientiert wird es dort, wo Zhao KI-Agents als nächste Nutzergruppe von Krypto beschreibt. Seine Kernaussage: KI-Agenten sollen Transaktionen übernehmen, und der Einstieg würde typischerweise bei Stablecoins beginnen. Sobald ein System stablecoinbasierte Zahlungen und Buchungen akzeptiert, könne der Weg zu Bitcoin als „straightforward“ erscheinen. Dahinter steckt eine praktische technische Idee: Wenn Prozesse bereits automatisiert werden dürfen, braucht es weniger manuelle Nutzerinteraktion, um Wertflüsse auszulösen. Das betrifft nicht nur Wallet-Interaktionen, sondern auch die Logik für Handel, Preisabfrage, Ausführung und das Nachführen von Positionen. In anderen Worten: Sobald Agenten in einer „Loop“ arbeiten dürfen, wird Krypto zu einem Infrastrukturbaustein, nicht nur zu einem Spekulationsobjekt.
Damit verknüpft Zhao auch eine zweite Stoßrichtung aus dem Umfeld KI: Token-Launches und „Data Center Tokens“ als potenzielles Modell, um Rechenressourcen zu finanzieren. Er führt aus, dass Top-Unternehmen aus der KI-Entwicklung Kapitalbedarfe hätten, die ihre Bewertungen nicht allein abdecken könnten. Als Größenordnung nennt er „eine Gigawatt“ Compute-Kapazität mit Kosten zwischen 30 Milliarden und 50 Milliarden US-Dollar und macht deutlich, dass manche Firmen innerhalb weniger Jahre auf Hunderte Gigawatt kommen wollen – was rechnerisch auf deutlich höhere Investitionssummen hinausläuft. Als diskutiertes Konzept erwähnt er ein Token, das später Rechte auf Belohnungen oder Compute einschließt; perspektivisch könnte das sogar auf Abos und den Zugang zu Modellen ausgedehnt werden. Für die technische Umsetzung wären dafür robuste Abwicklungsmechanismen nötig, die Rechenzugang, Abrechnung und zeitliche Verfügbarkeit so bündeln, dass sie mit dem Latenz- und Zuverlässigkeitsprofil moderner KI-Workloads kompatibel sind.
Ein weiterer Punkt in seiner Argumentationslinie betrifft die Reihenfolge der Adoption: Trading komme schneller als Zahlungen. Der Grund sei aus Sicht eines Agentensystems relativ greifbar: Beim Handel lasse sich eine Kaufentscheidung durch eine Agentenlogik vorbereiten, die einen passenden Deal identifiziert. Danach kann ein Nutzer den Kauf möglicherweise selbst abschließen, ohne dass der Zahlungsprozess bereits vollständig automatisiert sein muss. Zhao stellt außerdem heraus, dass Handel „Information schnell“ und „Reaktion schnell“ erfordert, besonders in Nachrichten-getriebenen Märkten. Er setzt diese Effizienzsteigerung grob mit dem Faktor zehn an. Diese Zahl ist natürlich als Richtwert zu verstehen, aber sie markiert den Engpass, an dem KI-gestützte Automatisierung typischerweise zuerst sichtbar wird: Geschwindigkeit in der Informationsverarbeitung und in der Ausführungsplanung.
Am Ende verbindet Zhao Marktstrategie mit einem persönlichen Erwartungsrahmen. Er sagt, dass Bitcoin bis zur Marke von 1 Million US-Dollar „eine gute Sache“ wäre und dass er dies nicht als 25-Jahres-Projekt sieht, sondern „viel schneller“ erwartet. Gleichzeitig verknüpft er den Kursausblick mit einer zweiten Bedingung, nämlich mehr Nutzen („utility“). Für ihn hängen großskalierte Bitcoin-Zahlungen, ein massiver Einsatzbereich und die Vorstellung, Bitcoin als Reserve für Renten-ähnliche Strukturen zu etablieren, eng zusammen. Damit bleibt der rote Faden konsistent: Nicht nur der Preis, sondern die Einbettung in real nutzbare Prozesse entscheidet über den nächsten Sprung. Aus Sicht von Technologie- und Produktverantwortlichen wird dadurch vor allem die Infrastrukturfrage scharf: Wie lassen sich KI-Agents, Wallet- und Abwicklungslogik sowie Rechenressourcen so zusammenführen, dass Automatisierung nicht nur im Prototyp funktioniert, sondern im operativen Betrieb stabil bleibt.
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