LONDON (IT BOLTWISE) – Makroinvestor Jordi Visser stellt Bitcoin, SpaceX, Anthropic und OpenAI in eine gemeinsame Kategorie: „None of them make money“ – zumindest nach der aktuellen Phase. Er argumentiert, der Markt verschiebe sich von klassischen Ergebniskennzahlen hin zu „trust and velocity“ als zentralen Werttreibern. Gleichzeitig nimmt er an, dass eine eher zurückhaltende Zinserhöhung der Aktienseite besser bekommen könnte als ein bloßes Abwarten bis zur nächsten Entscheidung. Visser verknüpft die Debatte auch mit dem wachsenden Risiko durch KI-gestütztes Hacking, das Endwerte bei daten- oder betriebskritischen Unternehmen drücken könne.
Jordi Visser, ein erfahrener Makroinvestor, setzt in der aktuellen Diskussion über Bewertungen einen starken Kontrapunkt zu dem, was viele Investoren noch immer in den Vordergrund stellen: Gewinne, Margen und die zeitnahe Umsetzbarkeit von Ertragsmodellen. In einem Interview, das am Wochenende veröffentlicht wurde, ordnet er Bitcoin in dieselbe „Bucket“-Logik ein wie SpaceX, Anthropic und OpenAI. Seine Kernaussage lautet sinngemäß, dass es sich bei den vier Assets zwar um zukunftsprägende Positionen handle, sie aber derzeit nicht aus sich heraus in die bekannte Profitabilitätslogik übersetzen ließen. „You have four things. None of them made money, and I threw Bitcoin into it“, sagt Visser. Damit rückt er ein Bewertungsmuster in den Mittelpunkt, das bei Tech- und KI-nahen Wachstumsfällen schon länger existiert, nun aber explizit bis in den Krypto-Bereich durchgezogen wird.
Visser liefert auch eine Zahl, die verdeutlichen soll, wie groß die von ihm betrachtete Kategorie inzwischen gedacht wird: Er veranschlagte für die vier Assets ursprünglich einen gemeinsamen Wert von etwa 8 Billionen US-Dollar, wobei die Summe durch aktuelle Kursstände eher in Richtung 5,3 Billionen US-Dollar tendiere. Die Spannbreite ist damit weniger eine Frage der Methodik als der Marktbewegungen, die unterschiedliche „Re-Rateings“ auslösen. Interessant ist jedoch das dahinterliegende Argument: Laut Visser verlagert sich Wertentstehung weg von „earnings“ und hin zu zwei anderen Faktoren – „trust and velocity“. Das lässt sich technisch-ökonomisch so lesen: Nicht allein die kurzfristige Gewinnrechnung entscheidet, sondern wie schnell sich Nutzervertrauen, Ökosystemdynamik und Skalierungsfähigkeit in messbare Nutzung und Geschwindigkeit übersetzen. Gerade bei KI-Plattformen und bei blockchainbasierten Netzwerken sind diese Größen häufig schwerer in eine klassische GuV zu pressen, erscheinen aber in Wachstumsraten, Nutzeraktivität und Liquidität.
Dass er Bitcoin, SpaceX, Anthropic und OpenAI in einem Atemzug nennt, ist auch deshalb bemerkenswert, weil die vier Fälle unterschiedliche Rechnungslogiken mitbringen und dennoch als „ähnliche Wette“ interpretiert werden. Im Text wird das anhand aktueller Signale konkret: Anthropic wird mit einer hohen Umsatzlaufzeit beziffert, während SpaceX zwar positive adjusted EBITDA-Werte ausweist, aber gleichzeitig ein GAAP-Nettoverlustbild besitzt. OpenAI wird anhand zuletzt gemeldeter Private-Transaktionen bewertet, und Bitcoin als Marktgröße über seine Marktkapitalisierung. Die gemeinsame Klammer ist dabei weniger die Bilanzkennzahl als die Phase des Übergangs: Sobald Märkte solche Unternehmen neu bewerten, verschiebt sich oft der Schwerpunkt von „wann wird Gewinn sichtbar?“ zu „wie wahrscheinlich ist, dass die Plattform in den nächsten Zyklen dominant bleibt?“ Visser geht sogar weiter und beschreibt OpenAI als in seiner Betrachtung besonders unterbewertet, indem er darauf verweist, dass nach einem früheren Astra-Kontext „probably missing the boat“ drohe – eine Formulierung, die zeigt, dass er weniger über Buchwerte als über Opportunitätskosten argumentiert.
Parallel zur Bewertungsdebatte zieht Visser eine zweite Linie: die Makroseite, insbesondere die Erwartung an die nächste Zinsentscheidung. Die Kommentare fallen wenige Tage vor dem Federal-Reserve-Rate-Entscheid; Visser sagt, er rechne nicht mit einem Zinsschritt durch Chair Kevin Walsh, meint aber, eine „dovish hike“ könne für Aktien besser sein als ein „hold“, bei dem der Markt die nächste Erhöhung lediglich vertagt. Der Gedanke dahinter ist für Investoren praktisch: Ein einmaliger Schritt mit klarer Signalisierung kann die Unsicherheit über den Pfad reduzieren, während ein abwartendes „Hängenlassen“ der Erwartungslage die Bewertungsannahmen belastet. Vor dem zuletzt genannten Inflationsreport hätten Märkte laut Text eine rund 70-prozentige Chance auf eine Viertelpunkterhöhung eingepreist; danach werden die Datenwerte konkreter: Core Inflation (ohne volatile Food- und Energy-Komponenten) lag bei 2,4% im Jahresvergleich, Headline Inflation bei 3,4% – jeweils als Auslöser für die Neubewertung von Zins- und Diskontierungsannahmen.
Auch historisch verortet Visser seine Argumentation. Er berichtet von einer Reise nach Silicon Valley im Jahr 2013, um zu verstehen, wie Amazon – in seiner Darstellung seit dem IPO 1997 um 17.000% gestiegen – weiterhin neue Hochs erreichen konnte, obwohl es „barely turning a profit“ gelang. Er beschreibt die damalige Erkenntnis als Wahrnehmungswechsel: Es sei nicht die kurzfristige Profitabilität gewesen, die das Muster erklärte, sondern eine Erwartungslogik, die sich erst später in Ergebnissen und Skalierung verdichten kann. Dazu passt auch der Hinweis, dass er in diesem Kontext eine Art Trading-Indikator-Modell aufgebaut habe, das an Labor-Day-Rahmenbedingungen gekoppelt war. Unabhängig davon, wie man diese konkrete Anwendung bewertet, ist das Muster nachvollziehbar: Märkte preisen häufig nicht die Gegenwart, sondern die Geschwindigkeit, mit der sich ein Wertversprechen in Wachstum, Netzwerkeffekte und schließlich in wirtschaftliche Ergebnisse übersetzt.
Technisch betrachtet wirkt die von Visser erwähnte „AI-driven hacking risk“-Komponente wie ein zusätzlicher Risikohebel, der sich direkt in Endwertannahmen auswirkt. Wenn KI-Angriffe schneller, zielgerichteter und automatisierbarer werden, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass Services und Plattformen über längere Zeit „ununterbrochen“ liefern können, ohne Sicherheitskosten zu erhöhen oder Umsatz aus Compliance- und Betriebsgründen zu verlieren. Genau an diesem Punkt treffen sich seine „trust and velocity“-These und die Sicherheitsrealität: Vertrauen entsteht nicht nur durch Produktleistung, sondern auch durch Resilienz – etwa durch Incident Response, schnelle Patch-Zyklen und die Fähigkeit, KI-gestützte Gegenmaßnahmen zu skalieren. In der Praxis bedeutet das für Unternehmen, die von Kontinuität leben, dass sich Investitionen in Security, Observability und Modell- bzw. Pipeline-Schutz zunehmend als Teil der Wertkette rechnen.
Für den Markt ist die Einordnung vor allem deshalb relevant, weil sie zwei Bewertungswelten miteinander verschränkt: den Krypto-Diskurs, der häufig stärker über Liquidität, Narrative und das Vertrauen in die Zukunftsfähigkeit eines Assets läuft, und den KI- bzw. Plattformdiskurs, in dem die Reichweite von Modellen, Daten, Infrastrukturlogik und Ökosystemen die zentrale Rolle spielt. Gleichzeitig liefert der Text ein Stimmungsbild aus dem Retail-Bereich: Der Bitcoin-Kurs wird über 76.000 US-Dollar genannt und zugleich eine 24-Stunden-Änderung von -0,9% beschrieben. Auf Stocktwits bleibt die Stimmung im „extremely bearish“-Bereich, ergänzt um niedrige Diskussionsaktivität. Solche Stimmungsindikatoren sind kein Beweis für Fundamentaldaten, aber sie zeigen, wie stark psychologische Faktoren mit Bewertungsannahmen kollidieren können – besonders dann, wenn ein Makro-Event wie der nächste Fed-Entscheid und gleichzeitig die Erwartung an KI-getriebene Risiken die gleiche Positionierung beeinflussen.
Am Ende läuft Visser auf eine nüchterne Botschaft hinaus: Wer nur Earnings betrachtet, unterschätzt möglicherweise die Zeitachse, in der sich Wert wirklich materialisiert. Gerade in Phasen, in denen Gewinne noch nicht stabil sichtbar sind, kann „Velocity“ – also die Fähigkeit, die Nutzungskurve und Implementierungsgeschwindigkeit zu erhöhen – die bessere Suchgröße sein. Für CIOs, Portfolio-Manager und Tech-nahe Investoren heißt das nicht, dass Profitabilität irrelevant wird. Es verschiebt aber die Gewichtung: Erst wenn Vertrauen und Geschwindigkeit nachweislich in operative Ergebnisse übergehen, wird der Gewinn zum „späten Beleg“. Bis dahin bleibt die Frage, wie man diese Zwischenphase robust bewertet – und ob man dabei das Zusammenspiel aus Makro, Sicherheit und Plattformdynamik so modelliert, dass Entscheidungen nicht nur auf Kennzahlen der Vergangenheit beruhen.
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