#3 I WELTWIRTSCHAFT I QUO VADIS?

Zusammenfassung:

• Die neue amerikanische Regierung unter Donald Trump forciert die Integration digitaler Vermögenswerte in das Finanzsystem, was durch eine Exekutivverordnung vom 23. Januar unterstrichen wird.

• Ein neu geschaffenes Ministerium (DOGE) und die steigende Anzahl von Regierungsmitgliedern mit Krypto-Interessen verdeutlichen das Engagement der Regierung für digitale Währungen.

• Die Meme-Kryptowährung des Präsidenten, TRUMP, hat bereits einen Wert von fast 15 Milliarden Dollar erreicht.

Hintergrund

• Die vorherige Biden-Regierung versuchte, die Kryptoindustrie von der Wall Street fernzuhalten, indem sie strenge Vorschriften erließ, die es Banken erschwerten, digitale Vermögenswerte zu halten oder eigene Krypto-Produkte zu entwickeln.

• Die Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) behinderte zahlreiche Projekte im Zusammenhang mit digitalen Vermögenswerten.

• Nun bahnen sich Banken und Kryptoindustrie einen gemeinsamen Weg, was zu neuen und profitablen Formen der Risikobereitschaft führen könnte.

Aktuelle Entwicklungen

• Travis Hill, Interimsvorsitzender der FDIC, plant, die Kryptoregulierung transparenter zu gestalten und allen Kunden Zugang zu Bankkonten zu gewähren.

• Die Securities and Exchange Commission (SEC) hat ihre Richtlinien geändert, sodass Finanzinstitute keine Angaben mehr über Krypto-Vermögenswerte in ihren Bilanzen machen müssen, die sie im Auftrag von Kunden halten.

Auswirkungen auf die Finanzindustrie

• Brian Moynihan, Vorstandsvorsitzender der Bank of America, deutet an, dass Banken Kryptowährungen wie Stablecoins annehmen werden, um Transaktionen zu erleichtern, und mit Krypto-Token experimentieren.

• Dylan Walsh von Oliver Wyman prognostiziert eine Übernahmewelle, sowohl von traditionellen Finanzinstituten, die Kryptofirmen aufkaufen, als auch umgekehrt.

• Einige Kryptofirmen könnten sogar versuchen, Banken mit Lizenzen zu erwerben, um Einlagen anzunehmen und Kredite zu vergeben.

Kontroversen und Herausforderungen

• Ein Hauptstreitpunkt ist der Zugang zu den Zahlungskanälen der Federal Reserve, wobei Kryptounternehmen wie Custodia Bank und Kraken Financial Schwierigkeiten haben, Hauptkonten zu erhalten.

• Traditionelle Banken unterstützen die restriktive Haltung der Fed, um sich vor Risiken wie Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung zu schützen, und argumentieren, dass sie strengeren Regulierungsstandards unterliegen als Fintech-Unternehmen.

Bedenken und Risiken

• Michael Barr, der scheidende Leiter der Finanzaufsicht der Fed, warnt vor den Gefahren der Kryptofizierung des Finanzwesens und dem zweifelhaften Ruf der Branche, der durch Fälle wie Sam Bankman-Fried und Changpeng Zhao geprägt ist.

• Steven Kelly von der Yale University äußert Bedenken hinsichtlich der Volatilität von Kryptowährungen und den potenziellen Auswirkungen auf Bankeinlagen und Bankenläufe, wie bei Silvergate und Signature geschehen.

• Die Fusion von Wall Street und Blockchain birgt Risiken, die bei schlechtem Management hohe Kosten verursachen könnten.

Die Absicherung eines Portfolios ist aus mehreren Gründen schwierig:

1. Mangel an zuverlässigen alternativen Anlageklassen und hohe Aktienbewertungen: Aktien sind besonders in Amerika teuer, was zu niedrigeren erwarteten Renditen und höheren Verlustrisiken bei einem Crash führt. Gleichzeitig sind traditionelle sichere Häfen wie Gold stark geschwankt, und selbst Bitcoin-Fans verlieren das Vertrauen, wodurch es schwierig wird, alternative Schutzoptionen zu finden.

2. Beschränkungen für professionelle Anleger und das Risiko, Gewinne zu verpassen: Für die meisten professionellen Vermögensverwalter ist der Verkauf von Aktien keine Option, da sie strengen Mandaten unterliegen, die hohe Bargeldreserven verbieten und Kunden bei Nichtinvestition verärgern würden. Auch für Privatanleger ist ein vorzeitiger Verkauf riskant, da man trotz Überbewertung potenziell enorme Gewinne verpassen kann, wie die Entwicklung des NASDAQ vor der Dotcom-Blase zeigte.

3. Ineffektivität traditioneller Absicherungsinstrumente und Komplexität neuerer Strategien: Staatsanleihen, die früher gut zur Absicherung dienten, sind heute fraglich, da bei steigender Inflation und Zinsen sowohl Aktien als auch Anleihen parallel fallen können. Derivate wie Optionen bieten zwar Schutz, ihre Performance hängt jedoch stark von der Wahl des Ausübungspreises und des Verfallstermins ab, und die Kosten können bei wiederholten Käufen exponentiell steigen.

Zusammenfassung:

1. Schwerer Krypto-Winter und massiver Wertverlust: Der aktuelle "Krypto-Winter" ist von einer tiefen Verzweiflung unter den Anlegern geprägt, da der Bitcoin-Wert von 124.000 auf rund 70.000 US-Dollar gefallen ist und der gesamte Kryptomarkt über 2 Billionen US-Dollar verloren hat, auch wenn prozentual stärkere Einbrüche bereits verzeichnet wurden.

2. Hebelwirkung, ETF-Abflüsse und Verlust der "Coolness" als Hauptursachen: Der Markt ist durch massive Liquidierungen von gehebelten Krypto-Positionen (ca. 19 Milliarden US-Dollar seit Oktober) und erhebliche Abflüsse aus Krypto-ETFs (z.B. 3,5 Milliarden US-Dollar aus dem iShares Bitcoin Trust ETF) belastet. Zudem hat die Anlageklasse ihren "rebellischen Geist" verloren und wirkt nicht mehr "uncool" genug, was die Begeisterung dämpft.

3. Gefühl der Isolation und fehlende Stimmung: Im Gegensatz zu früheren Rückgängen, bei denen auch andere Anlageklassen litten, erholen sich diese nun, während Krypto-Investoren allein gelassen werden. Die fehlende "Stimmung" – die immaterielle Aura und Begeisterung, die für eine spekulative Anlageklasse ohne fundamentalen Wert entscheidend ist – wird als schwer quantifizierbarer, aber dominanter Faktor für die anhaltende Trübsal genannt, solange sie sich nicht bessert.

Die größten Risiken im Zusammenhang mit der Spekulationsblase im Jahr 2026, laut diesem Artikel, sind:

1. Hoher Cash-Burn und fehlende Profitabilität: KI-Startups wie OpenAI und Anthropic verbrauchen enorme Mengen an Kapital für Chips und Cloud-Computing-Lösungen, die für das Training und den Betrieb ihrer Modelle notwendig sind. Dies führt zu einem hohen "Cash-Burn", während gleichzeitig der Druck wächst, Profitabilitätsstrategien offenzulegen, insbesondere im Hinblick auf geplante Börsengänge 2026 oder kurz danach.

2. Konkurrenz durch kapitalstarke Tech-Giganten: Große Technologiekonzerne wie Google verfügen über gigantische Bilanzen, eigene Chips und Cloud-Infrastruktur. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Sprachmodelle effizienter zu trainieren und auszuführen als unabhängige Labore, wodurch sie weniger von externen Investoren abhängig sind und den Wettbewerb verschärfen.

3. Fehlender nachhaltiger Wettbewerbsvorteil: Drei Jahre nach dem Start von Chat GPT lässt der versprochene Produktivitätsschub durch KI noch auf sich warten. Zudem drängen immer mehr Anbieter auf den Markt, und kein KI-Labor besitzt einen ausreichend großen oder dauerhaften Wettbewerbsvorteil, der die Umsätze langfristig sichern könnte.

4. Steigende Kosten entgegen dem traditionellen Softwaremodell: Anders als bei herkömmlichen Softwareunternehmen, bei denen der Gewinn mit zunehmender Größe steigt, sind KI-Firmen mit Kosten konfrontiert, die genauso schnell oder sogar schneller steigen als die Einnahmen. Ein Großteil dieser Kosten entfällt auf die enorme Rechenleistung, die für das Training und den Betrieb fortschrittlicher Modelle benötigt wird.

5. Risiko der Überheblichkeit und Skepsis der Investoren: Trotz des gigantischen Kapitalbedarfs und interner Diskussionen über den Cash-Burn, die als Tabu gelten, besteht die Gefahr der Überheblichkeit, wie Sam Altmans Wunsch zeigt, dass Zweifler sich beim Leerverkauf der OpenAI-Aktie "die Finger verbrennen". Investoren werden jedoch nicht ewig warten, und sowohl der Aktien- als auch der Anleihenmarkt haben bereits Unternehmen mit signifikantem Engagement in OpenAI abgestraft.

Die Risiken, die den KI-Aktienmarkt explodieren (also zu einer Spekulationsblase und anschließenden Kurskorrektur) lassen könnten, sind:

• Überbewertung der KI-Aktien: Die Bewertungen sind höher als während der Dotcom-Blase 1999, was wenig Spielraum für Enttäuschungen bei den Cashflows lässt.

• Kurzlebige Investitionsgüter: Große Investitionen fließen in Vermögenswerte (z. B. Chips, Rechenzentren), die schnell an Wert verlieren (Haltbarkeit: ca. 9 Jahre).

• Enttäuschende Umsätze trotz großer Investitionen: Die derzeitigen Umsätze der KI-Unternehmen sind relativ klein und könnten hinter den hohen Erwartungen zurückbleiben.

• Politische und regulatorische Unsicherheiten: Politik unterstützt zwar den Boom, doch staatliche Eingriffe oder Verzögerungen könnten die Entwicklung bremsen.

• Hohe Abhängigkeit des Privatsektors vom Aktienmarkt: Ein Crash würde viele Privatanleger treffen und könnte so die Konsumausgaben und Wirtschaftsentwicklung negativ beeinflussen.

Tech-Tycoons haben die Ökonomie der KI falsch eingeschätzt, weil sie fälschlicherweise davon ausgehen, dass Effizienzgewinne durch neue Technologien wie DeepSeek zwangsläufig zu einer geringeren Ressourcennutzung führen werden. Das Jevons-Paradoxon zeigt jedoch, dass höhere Effizienz tatsächlich zu einer größeren Nachfrage nach Ressourcen führen kann.

1. Jevons-Paradoxon: Dieses Prinzip besagt, dass verbesserte Effizienz oft zu einer stärkeren Nutzung einer Ressource führt, da die Kosteneinsparungen zu einer Erhöhung des Verbrauchs anregen können. Dies könnte dazu führen, dass die Tech-Industrie mehr in Rechenzentren und KI-Systeme investiert, da die Nutzung der Technologie in die Höhe schießt und sie zu einer Ware wird, die immer gefragter ist.

2. Marktdynamik: Der Artikel weist darauf hin, dass die Nachfrage nach KI-Tools und -Anwendungen die wahrscheinlichste Triebkraft ist, nicht unbedingt die Effizienz selbst. Tech-Tycoons scheinen die Möglichkeit, dass steigende Effizienz die Nachfrage überproportional erhöhen könnte, zu vernachlässigen.

3. Einschränkende Faktoren: Der aktuelle Stand der KI-Nutzung in Unternehmen (nur 5% der amerikanischen Unternehmen verwenden sie derzeit) zeigt, dass es Hürden gibt, die die Einführung hemmen, wie beispielsweise den wahrgenommenen Aufwand oder die Irrelevanz der Technologie für bestimmte Branchen .

Insgesamt ist die falsche Einschätzung auf eine Überoptimierung der Effizienzgewinne und eine Unterschätzung der nachfrageseitigen Effekte zurückzuführen.