LONDON (IT BOLTWISE) – Arthur Hayes argumentiert, dass geplante Share-Unlocks nach KI-Übersichts-Listings die Finanzierungskonditionen für KI-Labs verschärfen könnten. Im Kern verknüpft er Kursbewegungen an der Börse mit der Bereitschaft von Banken, Kredit und Margin-Finanzierung zu leisten. Für Bitcoin sieht er darin einen möglichen Impuls über Dollar-Liquidität, auch wenn er selbst einräumt, dass ein jüngster Rückgang in Bank-Bilanzen nur ein einzelner Datenpunkt ist. Die Debatte bekommt zusätzlichen Sprengstoff, weil bei einer der genannten Firmen bereits ein operativer Verlust gemeldet wurde.
Arthur Hayes bringt in einem Newsletter vom 5. November seine These auf den Punkt, die auf den ersten Blick wie ein Nebenstrang wirkt, an der Schnittstelle aus KI-Finanzierung und Kryptoliquidität aber konsequent gedacht ist: Share-Unlocks nach einem IPO könnten die Bewertung großer KI-Player drücken und dadurch die Kreditversorgung über Banken indirekt beeinflussen. Hayes, der Mitgründer von BitMEX und Betreiber des Family-Office Maelstrom, knüpft dabei an eine frühere Warnung zu Bitcoin-Balance-Sheet-Zusammenhängen an. Sein Ausgangspunkt ist nicht die Federal Reserve als primärer Taktgeber, sondern die Logik, dass Banken Kredit schaffen, die dann über verschiedene Kanäle auch an der Börse und in Kapitalmärkten sichtbar wird. Genau diese Übertragung will er nun als möglicher „Engpass“ für KI-Expansion lesen.
Technisch-ökonomisch beschreibt Hayes einen Mechanismus, der bei vielen Unternehmen ohnehin zum Alltag gehört, aber selten so explizit in Richtung Korrelation zwischen Aktienkursen und Bankbilanzen gedreht wird. Er behauptet, Banken finanzierten KI-Labs nicht nur über klassische Kredite, sondern auch über Margin-Finanzierungen für Wertpapierhändler und über Käufe für die eigenen Bücher. Wenn die Kurse nach dem Listing schwächer wären, könnten demnach die Refinanzierungskosten steigen, weil Kreditgeber bei der Kreditrisikobewertung stärker auf Equity-Signale achten. Konsequent ist außerdem, dass er die Wirkung nicht nur für einen einzelnen Emittenten diskutiert, sondern für ein Set aus Firmen nennt, deren Marktwerte und Finanzierungsstrukturen besonders stark beobachtet werden: SpaceX, Anthropic und OpenAI.
Die Zahlen, auf die Hayes dabei verweist, sind vor allem als Plausibilitätsargument gedacht. Für SpaceX nennt er, dass sich die tradable Shares nach dem Listing um 50% erhöht hätten, der Aktienkurs aber „ins Stocken“ geraten sei. Bei Anthropic quantifiziert er eine geplante Verwässerung, indem er bis Juni 2027 eine Dilution von 83% erwartet. Um diese Größenordnung greifbar zu machen, rechnet er vor, was es kosten würde, den Preis konstant zu halten: Bei einer Bewertung von 1,5 Billionen US-Dollar entspräche das laut seiner Rechnung etwa 1,245 Billionen US-Dollar an neuem Kapital. Gleichzeitig verweist er auf eine neue, konkretere Fundamentalkennziffer, die die Wahrnehmung der Finanzierungslücke verstärken kann: In einer geänderten IPO-Einreichung wird für das dritte Quartal ein operativer Verlust von 567 Millionen US-Dollar ausgewiesen. Dem stehen jedoch adjusted operating income-Zahlen gegenüber, die ohne Effekte wie aktienbasierte Vergütung und bestimmte Aufwandspositionen betrachtet werden, und die bei 2,46 Milliarden US-Dollar liegen sollen.
Damit verlagert sich die Diskussion weg von reinen Aktienmechaniken hin zu Liquiditätsketten. Hayes sagt, dass Anleger bei einer „Credit scare“ – also einer möglichen Stressphase im Kreditbereich – damit rechnen müssten, dass Zentralbanken Geld nachschieben. In seiner Perspektive wäre das für Bitcoin vorteilhaft, weil die Dollar-Liquidität dann nicht nur in der realwirtschaftlichen Kreditvergabe, sondern auch in riskantere Assets fließt. Er stellt zudem heraus, dass er den jüngsten Rückgang in Bank-Bilanzen nur als einzelnen Datenpunkt interpretiert und damit die Aussage nicht überstrapazieren will. Genau diese vorsichtige Einordnung ist wichtig: Selbst eine konsistente Modellidee bleibt anfällig, wenn die beobachtete Kennzahl kurzfristig stärker rauscht als die Kausalität hergibt.
Innerhalb derselben Argumentationswelt kommt allerdings Widerspruch ins Spiel. In dem Text wird Real Vision-CEO Raoul Pal zitiert bzw. sein Gegenspieler-Standpunkt referenziert: Er lehnt die Annahme eines aus den Schulden getriebenen Kreditproblems ab und setzt die Hyperscaler-Schulden in Beziehung zur Marktkapitalisierung mit einem Anteil von rund 3,5%. Gleichzeitig macht der Artikel klar, dass die von Hayes adressierten Labore nicht deckungsgleich mit den „Hyperscalern“ sind, die als Cloud-Anbieter die Rechenzentren für KI-Workloads aufbauen. Auch das ist marktpraktisch relevant: Wenn Kapitalströme über Bankbilanzen laufen, entscheidet die Frage, in welchem Segment der Kreditbedarf konkret entsteht – bei Investitionen in Rechenzentren, bei der Finanzierung von Forschungspipelines oder bei börsengehandelten Wertpapierpositionen. Für Unternehmen bedeutet das vor allem, dass sie bei der Kommunikation über Finanzierungsrunden und Verwässerungsmechaniken nicht nur auf die Story achten sollten, sondern auch auf die plausiblen Pfade, über die Banken und Kreditgeber Risiko in Preise übersetzen.
Aus dieser Gemengelage ergibt sich für die nächsten Monate ein konkreter Stresstest: Die anstehende Listung von Anthropic soll sichtbar machen, ob KI-Finanzierung und Kryptoliquidität tatsächlich „dieselben Banken“ anzapfen. Hayes erwähnt zudem, dass Maelstrom Genlayer berate, ein KI-Projekt, das auf eine Token-Launch-Phase vorbereitet, und nennt Flop Network als potenziellen Empfänger. Ob diese Beteiligungen eher Ausdruck eines thematischen Overlays oder ein tatsächlicher Pipeline-Hebel sind, bleibt naturgemäß offen, aber sie verschieben die Debatte von einem akademischen Modell hin zu einer realen Portfolio- und Wachstumslogik. Hinzu kommt, dass Hayes zuletzt rund 22,28 Millionen US-Dollar in Krypto liquidiert haben soll und angekündigt hat, zunächst abseits zu bleiben. Die eigentliche Frage für Marktteilnehmer lautet daher weniger, ob die Mechanik „wahr“ ist, sondern ob sich in der Beobachtung rund um Share-Unlocks, Kreditkonditionen und Preisbildung für KI-Aktien eine wiederholbare Spur zeigt – und ob Bitcoin in diesem Szenario wirklich über Dollar-Liquidität profitiert.
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