Verfasser: Jademont, Evan Lu, Waterdrip Capital
Rückblick auf das volatile Jahr 2025, Ausblick auf die langfristige Zukunft von KI
Neue industrielle Revolution: Rechenleistung wird zum Motor der Wirtschaft
„In dieser Welt können nur wenige Menschen wie Edwin Drake unbemerkt eine Ära einläuten, die die Menschheitsgeschichte verändert… Sein tief in die Erde reichender Bohrstiel berührte nicht nur schwarze Flüssigkeit, sondern auch die Adern der modernen Industriegesellschaft.“
1859, im Schlamm Pennsylvaniens, lachen die Menschen um den Colonel Edwin Drake. Damals war die Beleuchtung der Welt noch auf immer knapper werdendes Walfett angewiesen, doch Drake war fest davon überzeugt, dass unter der Erde „Naphtha“ in großem Maßstab abgebaut werden könne. Zu jener Zeit galt dies als verrückte Idee. Doch als die erste schwarze Flüssigkeit aus dem Boden schoss, ahnte niemand, dass das Auftauchen des Erdöls nicht nur das Walfett als Beleuchtungsenergie ersetzen würde, sondern auch zum Grundpfeiler für den Kampf um die globale Vorherrschaft im nächsten Jahrhundert werden sollte. Es veränderte die globale Macht- und Geopolitik grundlegend. Die Menschheitsgeschichte erreichte einen Wendepunkt: Alte Reichtümer basierten auf Handel und Seefahrt, während neue Reichtümer mit dem Aufstieg von Eisenbahn und Energie (Erdöl) entstanden.
2025 befinden wir uns in einem sehr ähnlichen Spiel. Nur dass diesmal die „Flut“ der Rechenleistung auf Siliziumchips sprudelt, während das „Gold“ in den auf der Blockchain eingravierten Codes liegt; das neue „Gold“ und „Erdöl“ der Ära formen unser Verständnis von Produktivität und Wertspeichern neu. Rückblickend auf 2025 erlebte der Markt eine unerwartet heftige Volatilität. Trumps radikale Handelspolitik zwang globale Lieferketten zur Neuorientierung und löste eine massive Inflation aus; Gold stieg in der geopolitischen Unsicherheit historisch auf über 4500 US-Dollar; die Krypto-Märkte begrüßten zu Jahresbeginn den epischen „GENIUS“-Gesetzesentwurf, erlitten jedoch im Oktober die Schmerzen eines Margin-Calls und Liquidationen.
Abseits der makroökonomischen Turbulenzen reift eine产业konsens im Bereich KI-Rechenleistung rasch heran: „AI-Verkäufer“ Nvidia erreichte im Oktober eine Marktkapitalisierung von 5 Billionen US-Dollar – ein Meilenstein. Zudem haben Google, Microsoft und Amazon im laufenden Jahr ihre Investitionen in KI-Infrastruktur auf fast 300 Milliarden US-Dollar gesteigert, etwa durch den Aufbau von xAI, das bis Jahresende eine Million GPU-Knoten in einem Cluster fertigstellen wird, was die Rechenkapazität deutlich erhöht. Elon Musks xAI hat in weniger als einem halben Jahr das weltweit größte KI-Datenzentrum in Memphis gebaut und plant, bis Ende des Jahres auf 1 Million GPUs zu erweitern.
Ära der digitalen Intelligenz: Die nächste industrielle Revolution
Ray Dalio, Gründer von Bridgewater, sagte einmal: „Der Markt ist wie eine Maschine. Man kann ihre Funktionsweise verstehen, aber niemals exakt vorhersagen.“ Auch wenn das makroökonomische Umfeld zufällig und unvorhersehbar ist, bleibt unbestritten, dass KI der wichtigste langfristige Wachstumsfaktor an den US-Aktienmärkten ist. In den nächsten zehn Jahren wird KI zum entscheidenden Kernrad im Marktmechanismus; sie beeinflusst zunehmend Regierungen, Unternehmen und Einzelpersonen.
Obwohl die Debatte über eine „KI-Blase“ nie verstummt, warnen viele Institutionen vor einer Überhitzung: Morgan Stanley weist darauf hin, dass das Investitionswachstum im KI-Bereich 2025 zu einer Überbewertung der Tech-Aktien führt, während die Produktivitätssteigerung noch aussteht – ein Zeichen, das an die Dotcom-Blase der 1990er Jahre erinnert.
Doch eine unumstößliche Tatsache ist: Die durch KI getriebene Produktivitätsrevolution befindet sich in einer Phase der tatsächlichen Monetarisierung. Aus Investitionssicht ist KI nicht mehr nur eine Erzählung der Tech-Giganten, sondern treibt Effizienzgewinne und Kostensenkungen voran, die die Gewinne und die Produktivität nicht-technologischer Unternehmen erheblich steigern. Doch dahinter steht ein hoher Preis: Die Beschäftigungsquote wird massiv sinken. Der Ersatz von Arbeitskräften, insbesondere im weißen-collar-Bereich, ist unbestreitbar. Erste Opfer sind Einstiegsjobs, einfache Programmierung, Buchhaltung, Steuerprüfung, Grundmanagement und Rechtspraxis – all diese könnten bald von KI übernommen werden.
Mit zunehmender Anwendungstiefe in Medizin, Bildung und Einzelhandel wächst das Risiko von Arbeitslosigkeit. Kürzlich kursierte in den USA eine bittere Satire: Softwareentwickler könnten in Zukunft so überflüssig werden wie heute „Bauingenieure“; Elon Musk betonte in Interviews, dass KI alle Jobs ersetzen werde. Gleichzeitig kündigt sich eine neue industrielle Ära an: das „Zeitalter der digitalen Intelligenz“.
Ausblick auf 2026: Die Nachfrage nach KI wird weiter wachsen
Vier Phasen der KI-Investitionen
Wenn der KI-Hype vom Konzept zur Branchenreife übergeht und die Märkte bereits die „MAG7“ (die sieben größten US-Tech-Konzerne) vollständig eingepreist haben, wo liegt die nächste Wachstumswelle? Der Goldman Sachs-Strategieexperte Ryan Hammond präsentiert das „Vier-Phasen-Modell der KI-Investitionen“: Es beschreibt, dass Investitionen in KI nacheinander die Phasen Chip, Infrastruktur, Einkommensgenerierung und Produktivitätssteigerung durchlaufen.
Dieses Modell, Quelle: Goldman Sachs
Derzeit befindet sich die KI-Branche am Übergang von „Infrastrukturexpansion“ zu „Anwendungsimplementierung“ – also zwischen Phase 2 und Phase 3. Die Nachfrage nach KI-Infrastruktur erlebt eine Explosion:
Prognose: Bis 2030 steigt der weltweite Energiebedarf für Rechenzentren um 165 %
Von 2023 bis 2030 wächst der Energieverbrauch der US-Rechenzentren mit einer durchschnittlichen jährlichen Rate von 15 %, was den Anteil an der US-Gesamtenergie auf 8 % erhöht.
Bis 2028 werden die weltweiten Ausgaben für Rechenzentren und Hardware auf 30 Billionen US-Dollar geschätzt.
Goldman Sachs Prognose für den Energiebedarf der US-Rechenzentren, Quelle:
Gleichzeitig wächst der Markt für generative KI-Anwendungen rasant: Bis 2032 soll er auf 1,3 Billionen US-Dollar anwachsen. Kurzfristig wird die Infrastruktur für das Training von KI-Modellen mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 42 % vorangetrieben; mittelfristig verschiebt sich die Dynamik auf inferenzfähige Large Language Models (LLMs), digitale Werbung, spezialisierte Software und Dienstleistungen.
Bloomberg-Prognose: Generative KI wächst bis 2032 auf 1,3 Billionen US-Dollar, Quelle:
Diese Einschätzung wird 2026 bestätigt. Goldman Sachs prognostiziert in seiner neuesten makroökonomischen Sicht auf 2026: Das Jahr 2026 wird das „Jahr der Rendite“ für KI-Investitionen, in dem KI bei 80 % der nicht-technologischen Unternehmen im S&P 500 signifikante Kostensenkungen bewirken wird. Es geht darum, zu prüfen, ob KI in den Bilanzen der Unternehmen von „Potenzial“ zu „Leistung“ übergehen kann.
In den nächsten 2-3 Jahren wird sich der Fokus des Marktes nicht mehr nur auf die Tech-Giganten richten, sondern auf die gesamte Wertschöpfungskette: von der Infrastruktur (Energie, Hardware, Rechenzentren) bis hin zu Unternehmen, die KI erfolgreich in Profitsteigerung umwandeln.
Rechenleistung als „neues Öl“, BTC als „neues Gold“
Wenn KI-Rechenleistung das „neue Öl“ der digitalen Ära ist, das die Produktivität exponentiell steigert, dann wird Bitcoin (BTC) das „neue Gold“ – das Wertanker und die letzte Instanz der Kreditabwicklung.
KI als eigenständige Wirtschaftseinheit benötigt keine Banken, sondern nur Energie. BTC ist ein reines „digitales Energiespeicher-Asset“. Zukunftsvision: KI wird zum „Treibstoff“ der Wirtschaft, BTC zum „Anker“ des Wertes. Die Ausgabe von BTC basiert auf Proof of Work (PoW), das auf Energieverbrauch beruht – eine perfekte Symbiose mit der Natur von KI (Energie in Intelligenz umwandeln).
Zweitens: Als konsumtives Asset ist die Kernkostenbasis von KI die Energie, der Wert hängt von Algorithmeneffizienz ab; BTC hingegen ist eine dezentralisierte Wertspeicherform, die Energie in Geld umwandelt und das globale Gleichgewicht von Rechenkapazitäten durch „Reservoir“-Funktion ausgleicht. KI benötigt stabile Energieversorgung, während BTC-Mining überschüssige Energie aus dem Netz aufnehmen kann, etwa bei Wind- oder Solarenergie-Spitzen. Beim Energieüberschuss (z. B. bei Wind- oder Solarenergie) kann das Mining die überschüssige Energie durch Demand Response aufnehmen; bei Energieknappheit (z. B. bei Hochlastzeiten für KI-Computing) kann das Mining sofort heruntergefahren werden, um Energie für hochpreisige KI-Cluster freizusetzen.
„GENIUS“-Gesetz: Stabilitäts-Token + RWA + Rechenleistung auf die Blockchain
Mit der Verabschiedung des „GENIUS“-Gesetzes in den USA 2025 wird der US-Dollar schrittweise digitalisiert. Stablecoins werden in den regulatorischen Rahmen integriert und als „On-Chain-Erweiterung“ des Dollarsystem etabliert. Das Gesetz schafft nicht nur milliardenschwere neue Liquiditätspools für US-Staatsanleihen, sondern bietet auch Vorbilder für die Regulierung von Stablecoins in wichtigen Jurisdiktionen wie EU, Großbritannien, Singapur und Hongkong.
Dieses regulatorische Framework stärkt den Markt für RWA (Real World Assets): Durch die erhöhte Liquidität und Effizienz im grenzüberschreitenden Zahlungsverkehr und Handel werden RWA einfacher ausgegeben und transferiert. Stablecoins sind bereits die Hauptzahlmittel für On-Chain-Investitionen in Immobilien, Anleihen und Kunstwerke, und ermöglichen schnelle grenzüberschreitende Abrechnungen.
Insbesondere KI-Rechenleistungs-Assets, die hohe Investitionskosten, stabile Erträge und Asset-Charakteristika aufweisen, werden zunehmend als standardisierte RWA betrachtet: GPU-Cloud-Computing, KI-Inferenzressourcen oder Edge-Computing-Knoten lassen sich durch Smart Contracts auf der Blockchain quantifizieren, z. B. Preis, Mietdauer, Auslastung, Energieeffizienz. Das bedeutet, zukünftige Geschäftsmodelle wie Rechenmietung, Ertragsaufteilung, Veräußerung und Verpfändung werden vollständig auf die Blockchain übertragen, inklusive Echtzeit-Transparenz und Nachweisbarkeit der Renditen. Zudem kann die Rechenleistung flexibel gesteuert werden, um Kapitalbindung und Ressourcenverschwendung zu minimieren, was die Stabilität und Transparenz der Erträge erhöht.
Noch spannender ist die Vision, dass KI-Rechenleistung, ähnlich wie vor 200 Jahren die Ölbörsen nach der Entdeckung des Erdöls, durch RWA zu standardisierten, handelbaren, verpfändbaren und gehebelten Finanzinstrumenten wird. Das „Rechenkapitalmarkt“ der nächsten Generation auf Basis von RWA könnte effizientere Wertströme und unendliche Anwendungsfelder schaffen.
„Doppelte Konsense“: Neue Chancen
In einer Ära, in der KI unser Leben durchdringt, wird Rechenleistung zum Konsens für effiziente Produktivität. Zusammen mit dieser hohen Liquidität – BTC – wird sie zum neuen Verständnis von Wertspeicherung.
Wer in Zukunft die Kontrolle über „Produktivität“ oder „Vermögenswerte“ erlangt, wird zu den wertvollsten Akteuren gehören. Cloud-Service-Anbieter stehen an der Schnittstelle zwischen „BTC-Wertspeicherung“ und „KI-Produktion“. Wenn Rechenleistung der Treibstoff für die digitale Wirtschaft ist, dann sind Cloud-Dienste die intelligente Infrastruktur, die diese Energie verteilt.
Prognose für den globalen KI-Cloud-Markt, Quelle: Frost & Sullivan
Dazu gehören die großen Player: Microsoft, Amazon, Google, XAI, Meta. Sie werden auch „Hyperscalers“ genannt – große Cloud-Anbieter, die IAAS (Infrastructure as a Service) für allgemeine Bedürfnisse bereitstellen. Trotz großer Ressourcenpools sind sie bei der effizienten Ressourcensteuerung manchmal weniger effektiv. Hyperscalers kontrollieren den Großteil der Rechenkapazitäten und investieren weiter in Infrastruktur:
Microsoft (Microsoft): Start des Billionen-Dollar-„Stargate“-Programms, um eine Million GPU-Knoten für die Modellentwicklung von OpenAI bereitzustellen.
Amazon (AWS): Plant in den nächsten 15 Jahren 150 Milliarden US-Dollar zu investieren, um eigene Chips (Trainium 3) zu entwickeln und die Kosten für Rechenleistung unabhängig von externen Anbietern zu machen.
Google (Google): Jährliche Capex bei 80-90 Milliarden US-Dollar, Ausbau der eigenen TPU v6 für energieeffiziente KI-Regionen weltweit.
Meta: Mark Zuckerberg kündigte an, die Capex werde weiter steigen, die Prognose für 2025 wurde auf 37-40 Milliarden US-Dollar angehoben. Mit Flüssigkeitskühlung und 600.000 H100-Äquivalenten baut Meta das größte offene KI-Rechenzentrum der Welt.
xAI: Mit „Memphis-Speed“ wurde das weltweit größte Supercomputing-Cluster Colossus fertiggestellt, Ziel: 1 Million GPUs, beeindruckende Infrastruktur.
Weitere aufstrebende Cloud-Anbieter wie CoreWeave, Nebius, Nscale, Crusoe fokussieren sich auf IAAS + PAAS, speziell für KI-Training und -Inference. Sie bieten flexible Mietmodelle, schnelle Reaktionszeiten und niedrige Latenz.
CoreWeave ist führend in diesem Bereich; als eines der spannendsten Tech-Aktien 2025 konzentriert sich das Unternehmen auf Cloud-Computing und GPU-Accelerator für KI-Training und -Inference. Neben CoreWeave gibt es starke Wettbewerber wie Nebius, Nscale und Crusoe.
Im Gegensatz zu den großen Neo-Cloud-Anbietern in Europa und den USA, die auf große Asset-Cluster setzen, zeigt GoodVision AI eine andere Vision: Durch intelligente Steuerung und Management mehrerer Nutzer in aufstrebenden Märkten mit schwacher Infrastruktur baut das Unternehmen schnelle, latenzarme, kostengünstige KI-Infrastruktur auf, um die „letzte Meile“ der KI-Anwendung zu überwinden. Während die Giganten in Memphis und anderen Standorten riesige GPU-Cluster für größere Modelle bauen, nutzt GoodVision AI modulare inferenzfähige Knoten in Asien, um die Latenz bei der Anwendung zu minimieren.
Viele Top-Anbieter im KI-Rechenleistungsmarkt haben eine gemeinsame Basis: Das Gründerteam oder die Kernarchitektur stammen aus der Krypto-Mining-Branche. Der Übergang vom Mining zu KI-Rechenleistung ist keine Branchenverschiebung, sondern eine strategische Wiederverwendung der Kernkompetenzen. BTC-Mining und Hochleistungsrechnen bei KI sind in ihrer Grundlogik hochgradig ähnlich: Beide sind auf großflächigen Energieverbrauch, Hochleistungszentren und 24/7-Betrieb angewiesen. Die Erfahrungen mit günstiger Energie und Hardware-Management aus der Mining-Ära sind heute wertvolle Assets im KI-Boom.
Mit exponentiellem Wachstum der KI-Rechenleistung wandeln diese Unternehmen ihre Infrastruktur vom „Wertspeicher (BTC)“ zum „Produktivitätslieferanten (AI)“. Mit reifen „Bidirectional“-Technologien können BTC und KI sich gegenseitig ausbalancieren: Energie- und Raumverteilung werden durch intelligente Steuerung optimiert. Im Zeitalter der digitalen Intelligenz wird der „Treibstoff“ für Produktivitätssteigerung vom Erdöl zum Rechenzentrum, das „Fundament“ des Wertes wandelt sich vom Gold zum BTC.
Durch Blockchain-Technologie wird Rechenleistung auf die Chain gebracht: Als RWA-Asset ermöglicht sie die verifizierte Nachverfolgung von Rechenquellen, Effizienz und Erträgen. Zudem lassen sich grenzüberschreitende, zeitübergreifende Smart Contracts aufbauen, um Kreditrisiken zu senken und Kosten zu reduzieren. Das schafft neue Anwendungsfelder im DeFi- und grenzüberschreitenden Rechenleasing. Edge-Computing-Knoten können Parameter wie Auslastung und Energieeffizienz durch Smart Contracts in PoW-Form nachweisen, was die Marktfähigkeit und Standardisierung von „Chain-on-Chain“-Rechenleistungen erhöht. Die Verbindung von Rechenleistung und RWA erweitert die Asset-Palette auf der Chain und öffnet globale Liquiditätsräume.
Produktivitäts- und Wertspeicher-Integration: Die Zukunft der Rechenleistung als Währung
Dies bestätigt unsere bisherige „Doppelte-Konsens“-Theorie: BTC ist das Energie-Wert-Anchor, KI die produktive Anwendung dieser Energie. Das Zeitalter „Rechenleistung als Währung“ kommt schneller und disruptiver als gedacht. Mit dem Eintritt ins digitale Zeitalter wandelt sich der „Treibstoff“ von Erdöl zu Rechenleistung, das „Fundament“ des Wertes von Gold zu BTC.
Wir stehen heute an der Schwelle, ähnlich wie 1859, als die Bohrung in Pennsylvaniens Schlamm die industrielle Revolution einläutete. Heute bauen Glasfaserkabel die Adern des neuen Zeitalters, während Pioniere in Rechenleistung und BTC die „Ölbarone“ der neuen Ära werden und die Verteilung von Reichtum und Macht neu definieren.
Quellen:
John S. Gorden: „The Great Game: Rise of Wall Street’s Financial Empire“
Daniel Yergin: „The Oil Game“
Goldman Sachs: „AI infrastructure stocks are poised to be the next phase of investment“
Goldman Sachs: „AI, data centers and the coming US power demand surge“
Bloomberg: „Generative AI to Become a $1.3 Trillion Market by 2032, Research Finds“
KPMG: „Bitcoin’s role in the ESG imperative“
Square: „Bitcoin is Key to an Abundant, Clean Energy Future“
Arthur Hayes: „Bitcoin will be the currency of artificial intelligence“
36Kr: „CoreWeave: Im Zeitalter der Rechenleistung, mit der „Goldschaufel“ in der Hand“
