Der KI-Boom könnte auf wackligerer Grundlage stehen, als den meisten Investoren bewusst ist. Arthur Hayes, Mitgründer von BitMEX, legte in einem Interview mit Bonnie Blockchain am 26. Juni 2026 eine pointierte Argumentation dar: Die KI-Blase birgt das Risiko einer scharfen Korrektur, angetrieben von drei Kräften, die bereits leise an Dynamik gewinnen – steigende Energiekosten, Unvorhersehbarkeit der Regierungspolitik und der beschleunigte Aufstieg von Open-Source-Alternativen.
Summary
Wichtigste Erkenntnisse
- Arthur Hayes warnt, dass der KI-Markt vor einer möglichen Korrektur durch drei miteinander verbundene Bedrohungen steht.
- Geopolitische Spannungen könnten die Ölpreise innerhalb von vier bis sechs Monaten deutlich nach oben treiben und damit die Kosten für KI-Berechnungen erhöhen.
- Beschränkungen der US-Regierung für die KI-Modelle von Anthropic zeigen, wie Politik den Nutzerzugang abrupt kappen kann.
- Chinesische Open-Source-KI-Modelle bieten eine ähnliche Leistung zu etwa einem Zehntel der Kosten der US-Konkurrenz.
- Die Verlagerung hin zu Open-Source-KI bedroht direkt die Preissetzungsmacht und Margen großer US-KI-Unternehmen.
Drei Risiken, die der KI-Markt noch nicht vollständig eingepreist hat
Die meisten KI-Bewertungen basieren auf einem klaren Set von Annahmen: Energie bleibt beherrschbar, der Zugang bleibt offen, und kein günstiger Rivale untergräbt Premiumpreise. Hayes argumentiert, dass alle drei dieser Annahmen gleichzeitig unter Druck stehen – und dass die Märkte das noch nicht nachvollzogen haben.
Seine Analyse ist vor allem deshalb beachtenswert, weil die Risiken miteinander verflochten sind. Keiner dieser Faktoren wirkt isoliert. Ein geopolitischer Schock, der die Ölpreise in die Höhe treibt, erhöht die Betriebskosten genau in dem Moment, in dem politische Beschränkungen Unternehmenskunden verunsichern, während eine Welle günstiger Open-Source-Modelle leise die Prämie aushöhlt, die US-KI-Unternehmen bislang verlangen konnten. Zusammen bilden sie ein Stressszenario, das der derzeitige Überschwang in den KI-Bewertungen möglicherweise nicht verkraften kann.
Energiekosten könnten KI-Berechnung und Profitabilität unter Druck setzen
KI-Berechnung ist im Kern ein Energiegeschäft. Die Rechenzentren, die großskalige Modelle betreiben, verbrauchen enorme Mengen an Strom, und dieser Strom ist nach wie vor stark an die Preise fossiler Brennstoffe gekoppelt.
Auswirkungen steigender Ölpreise
Hayes verwies auf geopolitische Spannungen – einschließlich eines möglichen Konflikts zwischen den USA und Iran – als glaubwürdigen Auslöser für einen deutlichen Ölpreissprung. Seine Schätzung: Die Preise könnten innerhalb von vier bis sechs Monaten deutlich steigen. Eine solche Bewegung würde sich direkt in den Betriebskosten jedes Unternehmens niederschlagen, das große KI-Infrastrukturen betreibt.
Höhere Energiekosten würden nicht nur die Margen schmälern. Sie würden eine strukturelle Schwäche in der Art und Weise offenlegen, wie KI-Investitionen kalkuliert werden. Viele Wachstumsprognosen für KI-Unternehmen gehen von relativ stabilen Inputkosten aus. Ein anhaltender Anstieg der Energiekosten würde eine Neubewertung dieser Profitabilitätsmodelle erzwingen – und diese Neubewertung könnte abrupt ausfallen.
Warum das für Investoren wichtig ist
Laut Hayes haben viele Portfolios, die auf KI-Wachstumsannahmen aufbauen, diese Variable überhaupt nicht berücksichtigt. Das ist kein kleiner Lapsus. Steigen die Energiekosten stark genug, sieht die gesamte finanzielle Architektur bestimmter KI-Geschäftsmodelle plötzlich ganz anders aus.
Regierungspolitik schafft Unsicherheit für KI-Nutzer
Regulatorisches Risiko in der KI ist nicht abstrakt – es hat sich bereits in konkreter Form materialisiert. Hayes verwies auf Beschränkungen der US-Regierung für die Mythos- und Fable-Modelle von Anthropic als ein Praxisbeispiel dafür, wie politische Entscheidungen den Zugang ohne Vorwarnung stören können – sowohl für externe Nutzer als auch, mitunter, für Personen innerhalb des Unternehmens selbst.
US-Beschränkungen für die KI-Modelle von Anthropic
Die Beschränkungen für Anthropics Modelle verdeutlichen eine breitere Dynamik: In einem politisch aufgeladenen Umfeld rund um KI kann der Zugang zu kritischen Werkzeugen nach Ermessen der Regierung abgeschaltet werden. Für inländische Nutzer ist das ein Compliance-Problem. Für internationale Unternehmen und Privatpersonen, die auf US-KI-Dienste angewiesen sind, ist es ein deutlich gravierenderes Betriebsrisiko.
Parallel dazu hat sich die branchenweite Debatte um Open-Weight-Modelle verschärft. Laut Business Insider haben mehr als zwei Dutzend Unternehmen – darunter Nvidia, Meta, Microsoft, OpenAI und Google – einen offenen Brief mit dem Titel „Open Weights and American AI Leadership“ unterzeichnet, in dem sie die Entwicklung von Open-Weight-KI unterstützen. Anthropic fehlte in diesem Schreiben auffällig, was Kritik von Persönlichkeiten wie dem Risikokapitalgeber David Sacks und Benchmark-Generalpartner Bill Gurley nach sich zog, die andeuteten, das Unternehmen schütze durch sein Schweigen sein eigenes Geschäftsmodell.
Risiken für Nicht-US-Unternehmen und -Nutzer
Für Unternehmen außerhalb der Vereinigten Staaten, die ihre Abläufe auf einen kontinuierlichen Zugang zu US-basierten KI-Diensten aufgebaut haben, ist dies mehr als ein politisches Randthema. Eine plötzliche politische Kehrtwende könnte den Dienst vollständig kappen – unabhängig vom Zahlungsstatus oder von vertraglichen Vereinbarungen. Hayes argumentierte, dass diese Verwundbarkeit in den aktuellen KI-Bewertungen nicht vollständig berücksichtigt ist – und dass sie die Art und Weise verändern könnte, wie Unternehmen künftig ihre KI-Anbieter auswählen.
Open-Source-KI-Modelle stellen Preisgestaltung und Kontrolle von US-KI-Unternehmen infrage
Die dritte von Hayes skizzierte Bedrohung könnte die strukturell disruptivste sein. Open-Source-KI-Modelle – viele davon von chinesischen Teams entwickelt – liefern eine Leistung, die mit geschlossenen US-Systemen konkurriert, und das zu einem Bruchteil der Kosten.
Chinesische Open-Source-Modelle bieten Kosten- und Leistungsvorteile
Hayes sagte, diese Modelle kosteten oft etwa ein Zehntel vergleichbarer US-Angebote, während sie eine ähnliche Leistung erbringen. Dieser Preisunterschied allein reicht aus, um kostenbewusste Unternehmenskunden anzuziehen. Business Insider berichtete zudem über den jüngsten Start von Kimi K3, einem Open-Weight-Modell des chinesischen KI-Labors Moonshot, das in mehreren Benchmarks mit führenden geschlossenen US-Modellen konkurriert – und damit Hayes’ Darstellung greifbare Substanz verleiht.
Der Wettbewerbsdruck ist nicht länger theoretisch. Da Modelle wie Kimi K3 in der Branche große Aufmerksamkeit auf sich ziehen, wird die Frage, ob US-Unternehmen ihre Preispremien halten können, immer schwerer von der Hand zu weisen.
Vorteile der Kontrolle über Nutzerdaten und geringere Abhängigkeit
Über die Kosten hinaus bieten Open-Source-Modelle etwas, das geschlossene Systeme grundsätzlich nicht leisten können: Kontrolle der Nutzer über ihre Daten. Für Unternehmen, die zögern, sensible Abläufe über Infrastrukturen laufen zu lassen, die an die Regulierungsentscheidungen einer anderen Regierung gebunden sind, wird der Reiz selbst gehosteter Alternativen schnell größer.
Genau diese Dynamik höhlt Burggräben aus. US-KI-Unternehmen haben hohe Bewertungen unter anderem mit hohen Margen gerechtfertigt. Wenn ein signifikanter Teil des Marktes aus Kostengründen und wegen Bedenken zur Datensouveränität zu günstigeren, selbst gehosteten Alternativen wechselt, geraten diese Margen dauerhaft unter Druck. Hayes schlussfolgerte, dass dieser Wandel die Preissetzungsmacht US-amerikanischer KI-Unternehmen direkt bedroht, und die breitere Reaktion der Branche auf Open-Weight-Modelle deutet darauf hin, dass die Bedrohung im Silicon Valley sehr ernst genommen wird.
Die tiefere Implikation, die sich durch alle drei Risiken zieht, ist, dass der KI-Markt möglicherweise ein Best-Case-Szenario auf mehreren Ebenen gleichzeitig einpreist. Bleibt Energie billig, bleiben Regierungen großzügig und taucht keine erschwingliche Alternative auf, halten Premium-KI-Bewertungen stand. Fällt nur eine dieser Annahmen weg, wird die Rechnung schwieriger. Fallen alle drei gleichzeitig weg, wirkt die von Hayes prognostizierte Korrektur weniger wie Spekulation und mehr wie einfache Mathematik.
FAQ
Was sind laut Arthur Hayes die wichtigsten Risiken, die die KI-Blase bedrohen?
Arthur Hayes hebt drei Hauptbedrohungen hervor: steigende Energiekosten infolge geopolitischer Spannungen, restriktive Regierungspolitik, die den Zugang zu KI-Modellen abrupt einschränken kann, und wachsende Konkurrenz durch Open-Source-KI-Alternativen – insbesondere von chinesischen Entwicklern.
Wie könnten steigende Ölpreise die KI-Branche beeinflussen?
Steigende Ölpreise, möglicherweise ausgelöst durch geopolitische Spannungen wie einen Konflikt zwischen den USA und Iran, könnten innerhalb von vier bis sechs Monaten die Energiekosten für den Betrieb von KI-Rechenzentren erhöhen. Dies würde die Profitabilität von KI-Unternehmen unter Druck setzen, deren Geschäftsmodelle von stabilen Betriebskosten ausgehen.
Warum schaffen Regierungspolitiken Unsicherheit für KI-Nutzer?
Beschränkungen der US-Regierung – wie jene, die auf Anthropics Mythos- und Fable-KI-Modelle angewendet wurden – können den Zugang für Nutzer abrupt kappen, insbesondere für Nicht-US-Unternehmen, die von diesen Diensten abhängig sind. Dies schafft Betriebs- und Servicekontinuitätsrisiken, die laut Hayes in den aktuellen KI-Marktbewertungen nicht vollständig eingepreist sind.
Welche Auswirkungen haben Open-Source-KI-Modelle auf US-KI-Unternehmen?
Open-Source-KI-Modelle, insbesondere jene chinesischer Entwickler, bieten eine ähnliche Leistung wie geschlossene US-Systeme zu etwa einem Zehntel der Kosten. Zudem geben sie Nutzern mehr Kontrolle über ihre eigenen Daten und verringern die Abhängigkeit von US-Plattformen. Zusammengenommen bedrohen diese Faktoren die Preissetzungsmacht und Margen, auf denen die aktuellen Bewertungen von KI-Unternehmen beruhen.
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Artikel unter Mitwirkung künstlicher Intelligenz erstellt und von der Redaktion überprüft.
