SINGAPUR / LONDON (IT BOLTWISE) – Arthur Hayes warnt vor einem Crash des KI-Booms und rechnet mit einer staatlichen Rettungsaktion. In diesem Szenario könnten Bitcoin und andere Kryptowährungen von zusätzlicher Liquidität besonders stark profitieren. Er verweist auf den Ausbau von KI-Rechenzentren, der nach seiner Einschätzung bereits heute zu „Überbau“ tendiert. Für Anleger bleibt entscheidend, dass ein möglicher Rückschlag zunächst durchgestanden werden muss, bevor Rettungsmaßnahmen wirken.
Arthur Hayes, Mitgründer und Investmentchef des Krypto-Investmenthauses Maelstrom, stellt die Frage konsequent auf den Kopf: Nicht ein anhaltender KI-Aufschwung steht im Zentrum seiner Argumentation, sondern die Möglichkeit eines schnellen Umkehrpunkts. Auf der Gamma Prime Investing Conference in Singapur sagte Hayes, die Menschheit verschwende „Billionen“ beim Bau von KI-Rechenzentren, weil jede große technologische Neuerung früher oder später „überbaut“ werde. Aus dieser Logik leitet er ab, dass Regierungen und Notenbanken bei einem Infrastruktur- und Finanzstress reagieren dürften, um den Systemschock abzufedern. Für Krypto-Anleger wäre das der Moment, in dem Liquidität, die zuvor in der KI-Ökonomie gebunden war, in den Markt zurückfließen könnte.
Technisch betrachtet zielt Hayes’ These auf die Dynamik von Skalierungskosten und Kapazitätsauslastung ab. Der Aufbau von Rechenzentren ist kein kurzfristiges „Pay-as-you-go“-Unterfangen: Stromversorgung, Kühlung, Netzanschlüsse, Maschinenbeschaffung und die Integration von Hardware-Zyklen machen den Ausbau träge. Wenn Nachfrage und Auslieferungstempo später auseinanderlaufen, entsteht eine Phase, in der Betreiber zugesagte Zahlungen für Rechenleistung einfordern, während gleichzeitig die Ertragsseite hinter den Erwartungen zurückbleibt. Hayes verortet den Härtetest auf Ende 2027 oder 2028, also in einer Zeit, in der ein großer Teil der neu errichteten Kapazitäten fertiggestellt sein dürfte und die Wirtschaftlichkeit sichtbar wird. Genau diese Verschiebung zwischen „Kapazität aufbauen“ und „Kapazität profitabel nutzen“ ist der Kern seiner Crash-Erzählung.
Auf der Gegenseite nennt Hayes aber auch den offensichtlichen Gegenfall: Wenn KI innerhalb von zwölf Monaten so nützlich wird, dass die Nachfrage spürbar und nachhaltig steigt, könnten Unternehmen profitabel werden. Dann würde sich der Ausbau nicht als Kostenballast entpuppen, sondern als Voraussetzung für echte Wachstumsumsätze. Gleichzeitig problematisiert er die Auswahlfrage für Anleger. Selbst wenn einzelne Zulieferer wie NVIDIA oder Speicherchiphersteller bereits Geld verdienen, sei unklar, ob der Markt den richtigen Multiplikator auf die zukünftigen Gewinne ansetzt. Diese Differenz zwischen „Gewinner im Technologiemarkt“ und „Gewinner in der Kapitalmarkt-Bewertung“ ist für Krypto-Strategien besonders relevant, weil Krypto in vielen Marktphasen stärker von Risikoappetit und Liquidität abhängt als von fundamentalen Produktkennzahlen.
Hayes knüpft seine Nachfrageprognose dabei an konkrete Akteure im KI-Ökosystem an und nennt als Beispiele SpaceX, OpenAI und Anthropic. Auffällig ist jedoch, dass er zugleich betont, diese Organisationen hätten bisher keine Gewinne gemacht. Das unterstreicht seine Sicht auf KI als Investitions- und Infrastrukturerzählung, nicht als ausgereifte Cashflow-Story. Er erwartet, dass der Ausbau von Rechenleistung „extrem günstig und reichlich“ werden könnte, sofern die Kapazitäten in Relation zu der Nachfrage stehen. Genau hier wird seine Erwartung von Bitcoin und anderen Kryptowährungen plausibel in seine Story integriert: Wenn Regierungen oder Notenbanken in einer Stressphase zusätzliche Liquidität bereitstellen, könnten liquide Ersatzanlagen und „Carry-fähige“ Vermögenswerte relativ profitieren.
Für die Bewertung dieser Argumentation sollten Anleger den Zeitpfad und die Abfolge der Ereignisse nicht vermischen. Hayes’ Modell setzt nicht nur voraus, dass der KI-Boom kippt, sondern auch, dass zuerst der Preis- und Liquiditätsdruck entsteht und Rettungsmaßnahmen später folgen. Im von ihm beschriebenen Mechanismus wären Kryptoanlagen inklusive Bitcoin zunächst unter Druck, bevor eine anschließende Kreditkrise den Raum für neue Liquidität öffnet. Das bedeutet praktisch: Wer auf das Szenario setzt, müsste einem möglichen ersten Rückschlag widerstehen können und zugleich davon ausgehen, dass Unterstützung rechtzeitig und in ausreichendem Umfang kommt. Als Risikomanagement leitet Hayes daraus ab, Positionsgrößen so zu wählen, dass der Rutsch nach unten verkraftbar bleibt, und schrittweise Käufe einem Einstieg auf einen Schlag vorzuziehen.
Gleichzeitig bleibt ein wichtiger Punkt: Hayes’ Perspektive kommt nicht aus einer rein externen Beobachterrolle. Er ist Mitgründer und Investmentchef bei Maelstrom und treibt laut seinen Planungen ein eigenes Projekt voran, das bis 2027 einen Spotmarkt für Rechenleistung sowie ein Zahlungsnetzwerk für KI-Agenten etablieren soll. Damit entsteht ein Interessenkonflikt im weiteren Sinne, der die These für Anleger nicht „falsch“ machen muss, aber die Gewichtung beeinflussen kann: Die Argumentation kann auch die Erwartung eines funktionierenden Marktplatzes für KI-Compute stützen. Gerade deshalb sollten Anleger prüfen, ob sie in dem Szenario, das Hayes beschreibt, lediglich eine politische Liquiditätsannahme handeln oder ob sie eine tragfähige operative These zur Nachfrage nach Compute und zur Kapazitätsverteilung ableiten können.
Für Unternehmen und Investoren ergibt sich aus Hayes’ Narrativ vor allem eine strategische Konsequenz: KI-Infrastruktur ist nicht nur ein Engineering-Thema, sondern ein Timing- und Finanzierungsproblem. Wer Rechenleistung einkauft, muss mit dem Risiko schwankender Preise und Verfügbarkeiten umgehen; wer sie bereitstellt, braucht klare Modelle für Auslastung, Vertragslaufzeiten und die Verteilung von Investitionskosten. Auf Krypto-Seite wird der Zusammenhang zwischen „Liquiditätsphasen“ und Marktpreisen zwar oft diskutiert, aber das eigentliche Risiko liegt in der Reihenfolge: erst die Schwächephase, dann die Rettung. Wer diese Logik ernst nimmt, sollte sich nicht auf ein bestimmtes Jahr als Hebel verlassen, sondern das Szenario als Wahrscheinlichkeitsbild behandeln, das in der Umsetzung robuste Risikoparameter verlangt.
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