LONDON (IT BOLTWISE) – Ein CoreWeave-Verkaufsdruck wirkt sich spürbar unterschiedlich auf die Bewertung von OpenAI und Anthropic aus. Laut Hyperliquid-Preisen rutschen OpenAI-Perpetuals binnen 24 Stunden um mehr als 4%, während Anthropic-Perpetuals um 2,4% zulegen. Die Kursbewegung hängt offenbar eng mit den jeweiligen GPU- und Rechenzentrums-Beziehungen zu CoreWeave zusammen. Gleichzeitig zeigen die offenen Positionen bei Anthropic ein deutlich größeres Marktinteresse an diesen Pre-IPO-Wetten.
Der Abverkauf rund um den GPU-Cloud-Anbieter CoreWeave schlägt an einer überraschend frühen Stelle durch: in den sogenannten Perpetuals auf dezentrale Vorab-Wettmärkte. Für die Bewertungssicht auf OpenAI und Anthropic werden dabei nicht nur klassische Börsenkurse betrachtet, sondern Preise aus einem auf der Hyperliquid-Blockchain basierenden Derivate-Setup herangezogen. In der laufenden 24-Stunden-Periode verlieren OpenAI-Perpetuals mehr als 4% an Wert und rutschen dabei zeitweise sogar unter 1,5 Billionen US-Dollar, während Anthropic-Perpetuals im selben Zeitraum um 2,4% zulegen. Der Befund ist interessant, weil er zeigt, wie stark Marktstimmung und Liquidität in einem neuen „Pre-IPO“-Layer die Wahrnehmung von KI-Plattformen beeinflussen können.
Technisch funktionieren Perpetual Futures so, dass sie wie eine Wette auf einen zukünftigen Preis wirken, ohne dass eine feste Laufzeit endet. Die zentrale Steuergröße ist ein Funding-Rate-Mechanismus: Der Markt passt laufend die Finanzierung an, je nachdem, ob Long- oder Short-Positionen relativ im Übergewicht sind. Hyperliquid setzt dabei auf einen „Oracle“-Preis, also eine Ableitung aus Spot- und Spot-nahen Daten, die wiederum über Third-Party-Quellen wie private Finanzierungsrunden und Sekundärtransaktionen private Marktpreise approximieren. Damit wird der Derivatmarkt zu einem ständig aktualisierten Stimmungsbarometer, auch wenn die zugrunde liegenden Unternehmen noch nicht vollständig an den öffentlichen Kapitalmarkt angebunden sind.
Bei der Interpretation ist jedoch entscheidend, dass nicht jede Kursbewegung gleich gut „getragen“ ist. Ein Blick auf das Open Interest macht den Unterschied zwischen beiden Werten deutlich: Auf der Plattform liegt das offene Interesse bei Anthropic bei mehr als dem Fünffachen dessen, was bei OpenAI beobachtet wird. Konkret werden bei Anthropic laut Hyperliquid-Definitionen mehr als 41 Millionen US-Dollar an Long- und Short-Positionen addiert, während es bei OpenAI weniger als 7 Millionen US-Dollar sind. Diese größere Breite kann dazu führen, dass kurzfristige Ausschläge bei Anthropic weniger stark „nach unten durchgereicht“ werden als bei OpenAI, selbst wenn beide Werte ausgehend von den letzten Monatshochs ungefähr im gleichen Korridor um rund 15% gefallen sind.
Der Mechanismus hinter den Kursdaten ist auch deshalb relevant, weil die Marktteilnehmer nicht irgendeinen Arbitrage-Flow nutzen, sondern über „deployers“ arbeiten, die den Markt mit auf der Blockchain laufenden Regeln ausstatten. Für die vor-IPO-nahen Verträge wird in dem Kontext Entropy IO als solcher Deployer genannt; zugleich taucht der Name TradeXYZ als prominentester Entwickler auf, der laut Aussage von David Schamis, CEO von Hyperliquid Strategies, Pre-IPO-Perps typischerweise erst dann listet, wenn entsprechende S-1-Unterlagen öffentlich sind. Das erklärt, warum Liquidität im Vorfeld nicht automatisch überall gleich ist. Schamis verweist darauf, dass sich die Handelstiefe voraussichtlich erhöht, wenn solche Listings erfolgen, und dass die Kurse dabei häufig einen Aufschlag gegenüber dem IPO-Preis enthalten, gleichzeitig aber offenbar auch gut antizipieren, wo der Markt nach dem IPO landen könnte.
Der größere Kursdruck auf OpenAI in diesem konkreten Zeitraum lässt sich dagegen mit dem unmittelbaren Verflechtungsgrad mit CoreWeave in Verbindung bringen. Im Artikel wird beschrieben, dass OpenAI-Perpetuals stärker fallen als Anthropic-Perpetuals, und als Erklärung wird die nähere Kopplung an CoreWeave genannt: CoreWeave-Aktien hätten einen neuen Einjahrestiefstand erreicht und den Rückgang über 54% innerhalb des Jahres ausgeweitet, während Sorgen über die Schuldenterminierung bzw. die Debt-Finanzierungsstrategie zunehmen. Diese Art von Risiko-Übertragung ist aus dem Tech-Sektor nicht neu: Wenn ein Anbieter, der Rechenleistung zentral einkauft oder bereitstellt, unter Druck gerät, kann das die erwarteten Kosten, die Planbarkeit von Kapazitäten und damit die Bewertung von KI-Dienstleistern mit hoher Abhängigkeit beeinflussen.
Wichtig ist dabei die unterschiedliche Marktnarrative beider KI-Unternehmen gegenüber CoreWeave: Im April wurde ein Deal von CoreWeave mit Anthropic genannt, der die Claude-Produkte mit Leistung versorgen soll, allerdings ohne dass die Deal-Valorisierung offengelegt wurde. Die Beziehung zu OpenAI reicht laut Angaben weiter zurück; außerdem wird für September 2025 ein Mindestwert von 22 Milliarden US-Dollar genannt, inklusive einer fünfjährigen Vereinbarung zur Bereitstellung von Datacentern und Technologie. Genau diese Mischung aus Vertragsdauer, Capex-/Rechenzentrumscharakter und dem wahrgenommenen Finanzierungsrisiko kann erklären, warum der Markt auf denselben externen Schock (CoreWeave) nicht identisch reagiert. Aus Anlegersicht heißt das: Der „Wert“ in solchen Derivatemärkten ist weniger eine nüchterne Fundamentalkennzahl als eine laufende Aggregation aus Erwartungsmanagement, Handelsbreite und dem wahrgenommenen operativen Zugriff auf Infrastruktur.
Für Teams, die KI-Entwicklung in Produkte überführen, ergibt sich daraus eine zweite, weniger offensichtliche Konsequenz. Selbst wenn Perpetuals auf Hyperliquid primär ein Trading- und Bewertungsvehikel sind, zeigen sie, wie stark Infrastrukturverträge und GPU-Kapazitäten heute als Teil der Unternehmensbewertung fungieren. Für die KI-Entwicklung bedeutet das: Kostenstellen, Kapazitätsplanung und das Vertragsdesign rund um Rechenzentrumszugang werden zunehmend zu einem Risikofaktor, der nicht erst in internen Budgets sichtbar wird, sondern bereits in Märkten antizipiert wird. Wer also KI-Anwendungen skaliert, sollte nicht nur Modelle und Datenpipelines optimieren, sondern genauso prüfen, wie robust die eigene Lieferkette an Rechenleistung gegenüber Finanzierungs- und Liquiditätsschocks bleibt.
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