LONDON (IT BOLTWISE) – Arthur Hayes rechnet damit, dass die KI-Finanzierungswelle Liquidität abgezogen hat und Bitcoin dadurch ungewöhnlich schwach reagierte. Er schätzt rund 1,5 Billionen US-Dollar KI-bezogene Schuldverschreibungen zwischen 2022 und 2026. Sollte eine KI-Korrektur eskalieren, erwartet er jedoch einen Rücklauf in Richtung „neuen Geldes“ – und sieht Bitcoin langfristig als möglichen Zielhafen. Kurzfristig bleibt der Ausblick für riskante Assets jedoch negativ.

KI verbraucht Liquidität: Arthur Hayes warnt vor Druck auf Bitcoin und risk assets
KI verbraucht Liquidität: Arthur Hayes warnt vor Druck auf Bitcoin und risk assets (Foto: IT BOLTWISE)
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Arthur Hayes, BitMEX-Mitgründer und Chief Investment Officer bei Maelstrom, bringt eine These in die Diskussion, die auf den ersten Blick kontraintuitiv klingt: Nicht der Bitcoin-Markt selbst sei das Problem, sondern die Verwendung von Liquidität. In seiner aktuellen Einordnung argumentiert Hayes, dass die in der jüngeren Vergangenheit stärker eingesetzten geldpolitischen Impulse nicht im erwarteten Maße bei Bitcoin ankamen. Stattdessen sei ein großer Teil der neu geschaffenen Mittel in die Künstliche-Intelligenz-Ökonomie geflossen – von der Hardware- und Rechenzentrums-Expansion bis hin zu Finanzierungen rund um KI-Unternehmen. Damit verschiebt sich das Muster: BTC konnte Rallys aus früheren Tiefs zwar zeitweise nachvollziehen, aber der „Liquiditäts-Transmissionseffekt“ habe sich später umgedreht.

Technisch und finanzmechanisch betrachtet läuft Hayes’ Argument über die Frage, welche Art von „Geldkanal“ dominiert. Er verweist darauf, dass zwischen 2022 und 2026 etwa 1,5 Billionen US-Dollar in KI-bezogene Schuldtitel emittiert worden seien, wobei der Großteil in den Bereich 2025 falle. Diese Mittel hätten laut Hayes vor allem den Kapitalbedarf großer Hyperscaler und den breiteren KI-Aufbau gedeckt. In dieser Logik entsteht ein Verdrängungseffekt: Wenn Kapital für KI-Deployments gebunden wird, bleibt weniger frei verfügbar, um wie historisch erwartet in alternative Assets zu wandern. Zum Vergleich: Klassische Investitionsphasen in Technologie durchlaufen oft ähnliche Liquiditätswechsel, doch die Geschwindigkeit und Skalierung der KI-Infrastrukturausgaben gilt als außergewöhnlich, weil sie zugleich Capex, Finanzierung und Nachfrage nach Hochleistungs-Compute koppelt.

Im Markt schärft Hayes den Blick auf die Stimmung und die Korrelation zwischen Risikoassets. Er ist aktuell, wie er betont, bearish für nahezu alle riskanten Anlageklassen – mit einer Ausnahme, die er bei großen Energieproduzenten sieht. Der Hintergrund ist weniger eine Einzelerzählung als ein Makro-Mechanismus: Wenn Anleger zur Finanzierung neuer Positionen bestehende Bestände reduzieren müssen, entsteht ein breit angelegter, korrelationsgetriebener Abverkauf. Hayes verknüpft das mit seiner Beobachtung, dass der BTC-Preis zeitweise deutlich von seinem früheren Liquiditätsmodell abwich – obwohl über den betrachteten Zeitraum weiterhin Geld geschaffen worden sei. Auf Stocktwits bewegte sich die Retail-Stimmung um BTC von bullish in neutral; zugleich blieb die Aktivität im Umfeld eher verhalten. Das ist zwar kein Beweis für eine Trendwende, zeigt aber, dass „Risk-on“ in der Breite zeitweise nachgelassen hat.

Ein weiterer Marktanker in Hayes’ Argumentation sind bevorstehende und kürzlich erfolgte Mega-IPOs. Er nennt dabei insbesondere SpaceX, das laut Bericht letzte Woche an den Markt gegangen sei, sowie Anthropic und – berichtet zufolge – einen weiteren KI-Giganten, der im September in den Handel wechseln könnte. Seine Sorge: Selbst wenn Anleger diese Angebote strategisch interessant finden, müssen sie Liquidität mobilisieren, indem sie andere Bestände verkaufen. Historisch wurde der Krypto-Markt mehrfach als „hochbeta-lastiger“ Kanal beschrieben, der in risk-off-Phasen oft überproportional reagiert – ungeachtet projektbezogener Fundamentaldaten. Als Branchenvergleich lässt sich außerdem beobachten, dass Konzerne wie NVIDIA und große Cloud-Anbieter in ihren jeweiligen Ökosystemen stark kapitalintensive Investitionen anstoßen; sobald Finanzierungsketten oder Bewertungen unter Druck geraten, wirkt das typischerweise auf den gesamten Risikoapparat. Hayes verlagert die Diskussion damit weg von einzelner Token-Nachfrage hin zu Bewertungs- und Finanzierungslogiken.

Für den zukünftigen Verlauf zeichnet Hayes dennoch eine „Pfadabhängigkeit zurück zu Bitcoin“, allerdings erst nach einer potenziellen KI-Korrektur. Wenn die KI-Blase platzt oder zumindest ernsthaft erodiert, könne die daraus entstehende Finanzstresslage Zentralbanken wieder stärker in Richtung geldpolitischer Stützmaßnahmen treiben. In so einem Szenario würden Investoren laut Hayes ungern extrem hohe Umsatzmultiples für KI-Aktien zahlen; Kapital müsste folglich einen neuen Zielort finden. Bitcoin sieht Hayes dabei als Kandidaten, besonders in einer Umgebung, die erneut von frisch gedrucktem Geld geprägt wäre. Diese Perspektive erinnert an frühere Zyklen, in denen sich der Markt zwischen „Liquiditätssammeln“ in Technologie und „Liquiditätssuche“ in anderen Vehikeln verschob. Entscheidend wäre dann, ob Bitcoin als relativ knappes, global handelbares Asset die Funktion übernimmt, die zuvor andere Wachstumstitel ausgefüllt haben.

Aus Unternehmens- und Regulierungs-Sicht ist die Debatte zugleich eine Erinnerung an die operative Realität: Kryptowährungen sind zwar global, aber Rahmenbedingungen sind nicht überall identisch. In Europa etwa spielt die MiCA-Regulierung für Krypto-Asset-Dienstleister eine wachsende Rolle, während parallel Fragen zu Transparenz, Verwahrung, Marktmissbrauch und Risikomanagement an Bedeutung gewinnen. Dazu kommt, dass geldpolitische Transmissionen zwar makroökonomisch wirken, Unternehmen aber bei Treasury-Entscheidungen, Collateral-Management und Compliance konkrete Folgen spüren. Für Entwickler und Tech-Teams bedeutet Hayes’ Argument im Kern: Wer Krypto, Tokenisierung oder On-Chain-Finanzierungsmodelle nutzt, sollte Liquiditäts- und Bewertungszyklen in die Produkt- und Risikologik einbeziehen. Auch wenn die These kurzfristig bearish ist, könnte sich mittelfristig ein Fenster öffnen, in dem KI-Investitionen verlangsamen und Kapital wieder stärker in alternative Märkte umschichtet.


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