LONDON (IT BOLTWISE) – Krypto- und KI-Super-PACs haben im US-Wahlkampf zwar viele Rennen gewonnen, aber in den wirklichen Schlüsselduellen überproportional oft verloren. Berichten zufolge floss ein großer Teil der Gelder in Kandidaten, die ohnehin vorn lagen, wodurch die Wirkung in kompetitiven General-Elections ausblieb. Besonders schmerzhaft war für die Krypto-Seite die Niederlage in Ohio sowie weitere Rückschläge in Michigan und Wisconsin. Gleichzeitig führte beim KI-Lager die Gegenbewegung gegen zu viel Wahlkampfeinfluss dazu, dass man im zweiten Wahlabschnitt deutlich weniger einsetzte.
Im Ergebnis wirkt der US-Wahlkampf für Krypto und Künstliche Intelligenz auf den ersten Blick wie eine Erfolgsgeschichte: Mehrere Super-PAC-Netzwerke verkünden hohe Trefferquoten und verweisen gern auf einzelne „sichere“ Siege. Genau diese Selbstdarstellung passt jedoch laut der vorliegenden Analyse nicht zu den harten Zahlen in den Rennen, in denen Geld tatsächlich hätte ausschlaggebend sein können. Die zentrale These: Die Industrie setzte stark auf ein „back the winners“-Muster – also auf Kandidaten, die ohnehin gute Karten hatten – und verteilte dabei so viel Aufwand, dass die Gesamtsummen nach außen nach Macht aussehen, die Wirkung in umkämpften Wahlkreisen aber begrenzt blieb.
Konkrete Beträge unterstreichen den Punkt. Insgesamt habe das Krypto-Lager 250 Millionen US-Dollar investiert, um den nächsten Kongress „auszuwählen“. In den Rennen, die als konkurrenzfähig galten, habe ein großer Teil dieses Geldes aber Kandidaten unterstützt, die schließlich verloren. Am auffälligsten sei die teure Niederlage im Ohio-Senatssonderwahlkampf gewesen, der den Sitz betrifft, der durch JD Vance frei wurde. In der Analyse wird beschrieben, dass die Krypto-Organisation Fairshake nach Sherrod Browns erster Niederlage 2024 schnell Erfolg reklamierte – Brown solle „den Senat verlassen“. Diesmal sei Fairshake dennoch wieder in den Wahlkampf eingestiegen: 64 Millionen US-Dollar, um eine Rückkehr zu verhindern. Brown gewann jedoch trotzdem.
Die „Siegesstatistik“ selbst wird anschließend entzaubert. Ein Fairshake-Sprecher habe eine Kennzahl geliefert, die in einer Branchenlektüre als 86 von 93 Rennen mit Netzwerk-Unterstützung beschrieben wurde – also grob 92 % Erfolg. Auf dem Papier klingt das beeindruckend, inhaltlich sei es aber laut der Analyse eine Folge des Ansatzes: In Fällen, in denen der eigene Kandidat klar oder zumindest sehr wahrscheinlich gewann, erzielte Fairshake 74 Siege bei 74 Versuchen. In den wirklich kompetitiven Rennen seien es dagegen nur 10 Siege aus 18 gewesen. Am Ende habe sich der Effekt der Ausgaben dann auch rechnerisch gegen die eigene Story gedreht: Etwa die Hälfte der 154,5 Millionen US-Dollar sei auf Kandidaten entfallen, die letztlich den Kürzeren zogen. Die politische Hebelwirkung durch die Wahrnehmung von „Dominanz“ bleibt dabei zwar ein Faktor, wird aber in diesem Modell merklich schwächer.
Auch die Verteilung über Wahlphasen liefert zusätzliche Hinweise auf die Mechanik hinter dem Ergebnis. Der Bericht ordnet die Krypto-Ergebnisse als gemischt ein: In kompetitiven Vorwahlen und Stichwahlen habe das Lager 48,5 Millionen US-Dollar bewegt; 30,8 Millionen davon hätten Kandidaten gestützt, die gewannen, darunter die genannten Namen aus Alabama, Kentucky und Texas sowie mehrere Demokraten. Gleichzeitig werden mehrere teure Gegenbeispiele aufgeführt, etwa ein 10,3-Millionen-Versuch im Illinois-Senat für Juliana Stratton, sowie weitere Einsätze, die in November trotzdem verloren gingen. In den General-Elections mit Wettbewerb habe Fairshake laut Darstellung sogar 3 der 4 konkurrenzfähigen Rennen abgegeben – und diese drei Niederlagen hätten 58,6 Millionen US-Dollar von 170 Millionen im Midterm-Kontext gebunden. Als Gegenpol nennt die Analyse lediglich den kompetitiven Sieg in Nebraska, in dem fast 13,5 Millionen US-Dollar ausgegeben worden seien, um den Independent Dan Osborn gegen den amtierenden Pete Ricketts zu unterstützen.
Die politischen Folgen solcher Ergebnisse reichen laut Text über einzelne Mandate hinaus. Brown galt als Vorsitzender wichtiger Ausschüsse; die Krypto-Seite habe sich vor allem dafür euphorisiert, ihn aus einem mächtigen Oversight-Posten zu verdrängen. Wenn Brown nicht als Vorsitz zurückkehrt, könnte er laut Darstellung dennoch in andere hochrelevante Ausschüsse wechseln – mit direkter Nähe zur Regulierung: Die Rede ist davon, dass Brown möglicherweise den Senate-Agriculture-Ausschuss übernehme, der unter anderem für den CFTC-Regelrahmen mitentscheidend ist. Parallel werden auch Verluste im Abgeordnetenhaus als Rückschlag für die „nützlichsten Verbündeten“ beschrieben: Huizenga im Financial Services Committee sowie Steil im Subcommittee zu Digital Assets hätten jeweils an demokratische Gegenkandidaten verloren. Für die nächste Legislatur wird im Bericht zudem die Erwartung formuliert, dass die Leitung des Financial-Services-Ausschusses bei einer neuen Mehrheitsführung liegt – und dass dort ein stärkerer Verbraucher- und Strukturfokus verfolgt werden könnte, der der bisherigen Linie der Industrie nicht unbedingt entgegenkommt.
Neben Krypto treffen ähnliche Realitätschecks offenbar auch das KI-Lager – nur mit anderen Ursachen. Laut Analyse hätten KI-Super-PACs etwa 80 Millionen US-Dollar für diesen Zyklus aufgebracht. Wieder wird ein back-the-winners-artiger Ansatz beschrieben: In Vorwahlen seien 27,8 Millionen US-Dollar investiert worden, aber nur 7 von 37 Rennen seien wirklich kompetitiv gewesen. Die „große“ Ausgabenposten rund um New Yorks District 12 werden als besonders lehrreich dargestellt: 8,2 Millionen US-Dollar seien für die Opposition gegen Alex Bores ausgegeben worden – mit dem Ergebnis, dass Bores dennoch zugunsten eines Gegners verloren habe, der auf einer gleich gelagerten „AI safety“-Plattform antrat. Zusätzlich habe das politische Umfeld selbst den Spendenfluss beeinflusst: Angeblich kam es zu Zurückhaltung bei weiteren großen Zusagen, nachdem es Gegenwind aus dem Umfeld der KI-Finanzierer gab. Entsprechend sei im General-Teil weniger Einsatz erfolgt als angekündigt – unter 10 Millionen US-Dollar für „sichere“ Siege und nur ein kompetitiver Einsatz, der verloren ging.
Spätestens hier wird klar, warum das Ergebnis für beide Branchen schwerer zu kommunizieren ist als die Zahlenspielereien: Wer vor allem in sicheren Rennen aktiv ist, produziert zwar viele „W“-Momente, aber wenig Einfluss dort, wo unentschlossene Wähler den Ausschlag geben. Gleichzeitig zeigen die Unterschiede zwischen den KI- und Krypto-Strategien, dass nicht nur die Gelder, sondern auch die Kampagnenlogik zählen. Der Bericht führt das KI-Lager als stärker fragmentiert aus – mit Gruppen, die regulatorische Zurückhaltung befürworten, und anderen, die explizit „AI safety“ adressieren. Während einige Akteure im General-Teil wenige, aber genau platzierte Einsätze nennen, bleibt das Grundmuster beim Vergleich: Hohe Ausgaben sind kein Garant für Wirkung, wenn sie nicht mit dem Zuschnitt auf kompetitive Entscheidungen verknüpft werden. Für Unternehmen und Lobby-Organisationen bedeutet das vor allem eines: Wahlkampf-„Budgetierung“ muss stärker als bisher als strategisches Portfoliothema verstanden werden – mit Messgrößen, die nicht nur Gewinner zählen, sondern die Relevanz des Einsatzes in umkämpften Rennen.
Am Ende kulminiert die Diskussion in einer Kommunikationsfrage. Der Text beschreibt, dass sowohl Krypto- als auch KI-PACs nach der Wahl aus beiden Richtungen „Gewinne“ behauptet hätten – je nachdem, welche Untermenge man betrachtet. Gleichzeitig werde die Branchenposition nach außen zunehmend widersprüchlich: Auf der einen Seite betont man, man sei bipartisan oder habe breite Zustimmung, auf der anderen Seite zeige die Geldverteilung eine klar parteipolitische Ausrichtung. Für die nächste Phase – also die Zeit nach den Midterms – zieht der Bericht eine Erwartungslinie: Politische Schlüsselrollen könnten sich verschieben, während gleichzeitig die Industrie in den kommenden Monaten auf einen neuen politischen Ausgangspunkt trifft. Unabhängig davon, ob man den genauen Zahlenwerten im Detail folgt: Das Muster „viel Aufwand, geringe Wirkung in echten Knotenpunkten“ ist der wiederkehrende Befund.
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