LONDON (IT BOLTWISE) – tZERO-CEO Allen Konevsky stellt die Token-Frage für tokenisierte Kapitalmärkte auf eine funktionale Ebene: Er bevorzugt native Tokens als Bausteine der Finanzinfrastruktur gegenüber reinen Wertaufbewahrungs-Assets. In seinem Argument spielt die Rolle von XRP und Ether als „Zutaten“ für Marktteilnehmer eine zentrale Rolle. Gleichzeitig beschreibt er KI und Blockchain als sich verstärkende Kräfte, die über maschinengetriebene Transaktionen eine strukturelle Nachfrage nach tokenisierten Vermögenswerten auslösen sollen. Besonders konkret wird es bei Real Estate, das er als noch zu wenig erschlossene Tokenisierungschance sieht – vor allem wegen regulatorischer Komplexität.
Allen Konevsky, Chairman und Chief Executive von tZERO Group, bringt die Debatte um tokenisierte Kapitalmärkte weg von der rein narrativen Token-Diskussion und hin zu einer Architekturfrage: Welche Krypto-Assets erfüllen in Finanzsystemen eine konkrete Funktion? Konevsky, dessen Unternehmen zu den wenigen zählt, die eine spezielle Broker-Dealer-Lizenz mit Zweckbindung von der US-Börsenaufsicht (SEC) erhalten haben, formuliert dabei eine klare Präferenz. Auf die direkte Gegenüberstellung „Bitcoin versus XRP“ antwortet er mit einem langfristigen Bias für native Tokens, die Infrastrukturaufgaben unterstützen – und nennt XRP sowie Ether als Beispiele für Assets, die für den Aufbau programmierbarer Finanzbausteine besser geeignet seien als Bitcoin.
Seine Logik lautet, dass Marktteilnehmer die nächsten Generationen von Finanzprozessen nicht nur „auf einer Blockchain laufen lassen“, sondern Wertflüsse und Zustände für Infrastrukturkomponenten modellieren müssen. In diesem Kontext bewertet er digitale Assets danach, ob sie als funktionale Bestandteile der Systeme dienen, die sie antreiben. Bitcoin wird in seiner Argumentation dagegen primär als monetäres Asset und „Store of Value“ eingeordnet – also als etwas, das zwar gehandelt und gehalten wird, aber weniger als operativer Eingangsbaustein in die Architektur tokenisierter Finanzinstrumente hineinwirkt. Der Punkt ist weniger eine Wertung der technologischen Leistungsfähigkeit, sondern eine Rollenzuweisung im Daten- und Prozessdesign: Tokens sollen nicht nur Wert repräsentieren, sondern als programmierbare Zutaten in Transaktions- und Abwicklungsmechanismen funktionieren.
Im selben Atemzug beschreibt Konevsky Künstliche Intelligenz und Blockchain nicht als konkurrierende Trends, sondern als komplementäre Kräfte. Entscheidend ist für ihn die Perspektive auf eine „machine-to-machine economy“: Wenn KI-Agenten in großem Maßstab eigenständig Transaktionen durchführen, steigt der Bedarf an effizientem und gleichzeitig programmierbarem Value-Transfer zwischen diesen Agenten. Genau dort sieht er eine strukturelle Nachfrage nach tokenisierten Vermögenswerten und nach der Infrastruktur, die solche Transfers zuverlässig unterstützt. Damit verschiebt sich die Tokenisierungserzählung von „digitale Vermögenswerte als Anlageklasse“ hin zu „digitale Vermögenswerte als technischer Parameter“ in automatisierten Workflows, in denen Abwicklungsgeschwindigkeit, eindeutige Zustände und regelbasierte Übergänge zentral werden.
Auch wenn er die Finanzmärkte als unmittelbaren Anwendungsraum skizziert, nennt Konevsky Real Estate als die aus seiner Sicht am stärksten unterschätzte Tokenisierungsgelegenheit. Überraschend ist dabei weniger die Idee an sich – Immobilien-Tokenisierung wird seit Jahren diskutiert – sondern der Umstand, dass nach seiner Darstellung bisher keine nennenswerte Skalierung erreicht wurde. Als Hauptgrund nennt er die regulatorische Komplexität rund um die Verbriefung einzelner Immobilienobjekte. Für Unternehmen, die Bruchteile tokenisieren wollen, wird damit nicht nur die technische Tokenisierung zur Hürde, sondern der gesamte securitization-nahe Prozess: Wer ein einzelnes Objekt in handelbare Anteile zerlegt, muss die juristischen Rahmenbedingungen so verdichten, dass daraus ein wiederholbarer Standard wird. Konevsky fordert deshalb eine Vereinfachung der Schritte zur Fractionalisierung und Tokenisierung einzelner Immobilienassets – mit dem Ziel, die Nutzererfahrung so weit zu senken, dass echte Adoption wahrscheinlicher wird.
Regulatorisch blickt er außerdem auf ein Thema, das im Tagesgeschäft von Finanzdienstleistern oft unter der Oberfläche brodelt: Silos. Konevsky sagt, seine Priorität sei es, weiter in Richtung einer Auflösung getrennter Rollenbilder innerhalb regulierter Einheiten zu gehen. Er verweist dabei auf den CLARITY Act als strukturelles Prinzip. In seiner Argumentation gibt es keinen zwingenden Grund, warum ein regulierter Broker-Dealer nicht mehr mit Krypto arbeiten dürfe. Dabei spielt tZERO bereits eine Vorreiterrolle: Das Unternehmen sei eines von zwei Unternehmen gewesen, denen diese spezielle Zweckbindung zugestanden wurde, die es tZERO erlaubt, Krypto-Assets inklusive Stablecoins im Rahmen des securities settlement process zu verwahren und entgegenzunehmen. Gleichzeitig sieht er auch dieses Setup als noch zu restriktiv an – insbesondere, weil broker-dealer heute eher im Rahmen eines siloartigen Modells operieren, statt Krypto direkt als Investmentprodukt mit passenden „guardrails“ anzubieten.
Für die Marktdynamik bedeutet das: Wenn tokenisierte Kapitalmärkte sich tatsächlich in Richtung stärker automatisierter, KI-gesteuerter Abwicklung entwickeln, steigen die Anforderungen an programmierbare Wertübertragung, an Zustandskonsistenz und an die Reibung zwischen technischer Logik und institutionellen Rollen. In dieser Gemengelage ist Konevskys Bias zugunsten funktionaler Tokens vor allem ein Wettbewerbsvotum für Assets, die sich als Infrastrukturbestandteil besser in Transaktionsdesigns einpassen lassen. Gleichzeitig zeigt sein Fokus auf Real Estate, dass Skalierung in vielen Fällen weniger an der Token-Technik scheitert als am regulatorischen „Onboarding“ in vertraute Kapitalmarktprozesse. Ob und wie schnell sich daraus ein breiter Standard für tokenisierte Assets ableitet, hängt damit sowohl an technischen Integrationen als auch an der Frage, wie stark regulatorische Hürden entlang des gesamten Produkt- und Abwicklungs-Lebenszyklus abgesenkt werden.
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