SINGAPUR / LONDON (IT BOLTWISE) – Arthur Hayes, Mitgründer von BitMEX, erwartet, dass zu aggressive KI-Investitionen langfristig in eine Überkapazitäts-Phase kippen könnten. In der Folge seien laut ihm sowohl ein Abschwung als auch später staatlich gestützte Maßnahmen möglich, die den Kryptomarkt wieder ankurbeln. Hayes verweist zudem darauf, dass Bitcoin nach einem solchen „Bailout“ überschüssige Liquidität besonders schnell „aufsaugen“ könnte. Seine Botschaft an Anleger lautet, kurzfristige Volatilität auszuhalten.
Arthur Hayes knüpft in seinen jüngsten Aussagen zur KI-Entwicklung direkt an die Kapitalmarktlogik an: Nicht jede neue Rechenkapazität entsteht aus stabiler Nachfrage, sondern häufig aus einem Zyklus aus Erwartung, Investitionswelle und Überbau. Der Mitgründer von BitMEX argumentiert damit gegen die Vorstellung, dass der KI-Boom in jedem Stadium automatisch zu nachhaltigen Gewinnern führt. In seinen Ausführungen geht es weniger um den technischen Nutzen von KI-Datenzentren als um die makroökonomische Abfolge, die entsteht, wenn Milliarden in Infrastruktur fließen, bevor sich Auslastung und Preisgestaltung im Markt ausreichend einpendeln.
Technisch betrachtet beschreibt Hayes im Kern eine typische Überinvestitionsdynamik: Zuerst steigt der Bedarf nach Rechenleistung und Speicher, weil Modelle in Training und Inferenz immer größere Kapazitäten benötigen. Er sagt, die „Konstruktionswelle“ werde zunächst sehr günstige, reichlich verfügbare Rechenleistung hervorbringen. Danach aber drohe Überkapazität, bevor ein Abschwung und schließlich eine Art staatliche Rückendeckung für die Branche eintreten könnte. Diese Abfolge passt zu einem Umfeld, in dem Rechenzentrumsinvestitionen stark von Finanzierungskosten, Energiepreisen, Lieferketten und der Geschwindigkeit abhängen, mit der KI-Firmen tatsächlich zahlungswirksame Workloads an den Markt bringen.
Damit verknüpft er auch die Branchenperspektive auf Gewinner und Verlierer. Hayes verweist namentlich auf NVIDIA und andere Speicher- bzw. Chiphersteller, die bereits profitabel seien, und fordert Anleger dazu auf, aktuelle Bewertungen stärker daraufhin zu prüfen, ob sie die künftigen Ertragsaussichten tatsächlich abbilden. Im Kontrast nennt er Unternehmen wie Space Exploration Technologies, OpenAI und Anthropic als große Nutzer von Rechenleistung, ohne dass diese in seiner Darstellung bereits durchgängig Geld verdienen müssten. Das ist ein wichtiger Punkt für Entscheider: In der KI-Infrastruktur sind Geschäftsmodelle oft zweigeteilt – Hardware- und Komponentenanbieter monetarisieren früh über Produkt- und Plattformumsätze, während Entwickler von KI-Systemen zunächst investieren und Erträge zeitlich versetzt aufbauen, etwa über Dienste, Lizenzen oder Produktivitätsgewinne in späteren Produktzyklen.
Seine zeitliche Einordnung zielt dabei auf einen möglichen Druckpunkt im Markt: Er nennt als Phase, in der sich Problemlagen zeigen könnten, Ende 2027 oder 2028. Hintergrund ist der zeitliche Abstand zwischen dem Hochlaufen neuer Kapazitäten und dem Moment, in dem Betreiber und Infrastrukturpartner ihre Finanzierung über Kontrakte, Auslastungsgrade und Zahlungsflüsse realisieren müssen. Wenn zusätzliche GPU-, Speicher- oder Datacenter-Kapazität ans Netz geht, während die Nachfrage nach kostendeckenden Preisen nicht im gleichen Tempo wächst, verschiebt sich das Risiko. Hayes erwähnt in diesem Zusammenhang ausdrücklich den Mechanismus, dass Infrastrukturanbieter dann Zahlungen von KI-Unternehmen einfordern könnten, was wiederum die Zahlungsfähigkeit einzelner Akteure und die Verhandlungsmacht zwischen Kundenseite und Rechenzentrumsbetreibern beeinflusst.
Für den Kryptomarkt leitet Hayes daraus eine spezifische Erwartung ab: Bitcoin und andere Kryptowährungen könnten sich nach einem potenziellen „Bailout“ besonders stark entwickeln, weil sie überschüssige Liquidität „aufsaugen“ und in Risikoassets umgeleitet wird. Er verknüpft das mit seiner breiteren These, dass sich Bitcoin historisch sensibel gegenüber Änderungen der globalen Liquidität zeigt – besonders in Phasen, in denen Zentralbanken Geldpolitik anpassen, um Stress im Kreditmarkt zu adressieren. In diesem Kontext argumentiert Hayes auch aus einer makro-finanziellen Perspektive: Steigende Anleiherenditen, fiskalische Belastungen und der Kapitalbedarf rund um KI können Märkte unter Druck setzen, worauf politische Entscheidungsträger in mehreren Regionen – den Angaben zufolge vor allem in den USA, China, Japan und Europa – früh reagieren könnten.
Aus Anlegersicht ist die Kernaussage damit weniger die Frage, ob KI „funktioniert“, sondern wann sich ein Infrastrukturzyklus aus Investitionsstau und Nachfrageanpassung verschärft. Hayes knüpft an frühere Prognosen an, nach denen Bitcoin bei einer Ausweitung staatlicher bzw. geldpolitischer Liquidität deutlich steigen könnte, und er beschreibt dabei eine erhöhte Sensitivität des Kryptomarkts gegenüber Geldmengeneffekten. Für Unternehmen, die KI-Projekte planen, folgt daraus eine pragmatische Leitlinie: Kostenmodelle für Training und Inferenz sollten nicht nur auf dem technischen Fortschritt basieren, sondern auch auf Szenarien zu Finanzierungskosten, Auslastungsrisiken und der Wahrscheinlichkeit von Marktinterventionen. Wer in KI-Workloads investiert, kann die Volatilität im Zeitverlauf nicht wegplanen, aber besser steuern – etwa durch gestaffelte Skalierung, Lieferketten- und Energie-Resilienz sowie durch die konsequente Kopplung von Produktivitätsgewinnen an messbare Zahlungsströme.
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