Das Herdendenken, das die Zukunft finanziert, und seine verborgenen Kosten
Drei Viertel des im vergangenen Jahr eingesammelten Risikokapitals landeten bei fünf Unternehmen. Nicht fünf Branchen. Nicht fünf Kategorien. Fünf Unternehmen. Diese Zahl, von Niko Bonatsos von Verdict Capital ohne jede Beschönigung auf einem kürzlichen TechCrunch-Panel in Athen ausgesprochen, fasst präziser als jeder Marktbericht zusammen, was im globalen Risikokapital gerade geschieht: eine beispiellose Konzentration, die paradoxerweise neben einem Diskurs über verteilte Innovation und offene Chancen existiert.
Die Veranstaltung brachte Bonatsos gemeinsam mit Andreas Stavropoulos von Threshold Ventures und Ben Blume von Atomico zusammen, um den Zustand des Risikokapitals, die bevorstehende Welle großer Börsengänge an der Spitze mit SpaceX, und die Bereiche zu diskutieren, in denen sie echten Spielraum für Chancen sehen. Was sie hinterließen, war weniger eine Landkarte der Zukunft als vielmehr eine ehrliche Röntgenaufnahme eines Marktes, der echte Signale mit Verzerrungen vermischt, die niemand so richtig benennen möchte.
Die Frage, um die sich all das organisiert, ist nicht, ob künstliche Intelligenz die Wirtschaft verändern wird. Diese Debatte ist bereits abgeschlossen. Die operative Frage lautet, wie viel des Kapitals, das heute in diesen Sektor fließt, echten Wert kauft und wie viel eine Position in einer Erzählung kauft, die sich noch nicht allein durch Einnahmen tragen kann.
Wenn Liquidität eine Marktillusion erzeugt
SpaceX nähert sich einem Börsengang mit einer gemeldeten Bewertung von 1,75 Billionen Dollar. Stavropoulos vergleicht ihn mit dem Börsengang von Google im Jahr 2004, der Märkte reaktivierte, die nach dem Dot-com-Zyklus das Vertrauen in Technologie verloren hatten. Das Argument ist in seiner Struktur solide: Große Börsengänge generieren Renditen, die als neues Kapital in das Ökosystem zurückfließen, und dieses Kapital öffnet die Türen für die nächste Generation von Gründerinnen und Gründern.
Blume fügt hinzu, dass SpaceX ein derart singuläres Unternehmen ist, dass sein öffentlicher Zugang die Vorstellungskraft und Investitionen von Segmenten anziehen könnte, die historisch gesehen nicht an privater Technologie teilhatten. Der Weltraum als Investitionsdomäne, die dem allgemeinen Markt zugänglich ist, stellt tatsächlich einen Kategorienwechsel dar.
Doch es gibt eine Spannung, die keiner der drei vollständig auflöst. Blume selbst benennt sie: Ein Teil des Kapitals, das zu SpaceX fließt, sind Mittel, die sonst in die nächsten zwanzig oder dreißig Softwareunternehmen geflossen wären. Das ist nicht neutral. In einem Markt, wo frühzeitiger Zugang zum richtigen Kapital ein Unternehmen, das überlebt, von einem, das es nicht tut, trennen kann, hat die Umlenkung dieser Zuteilungen reale Konsequenzen dafür, was gebaut wird und was nicht.
Die dominante Erzählung besagt, dass Liquidität mehr Liquidität erzeugt, dass der Zyklus tugendhaft ist und dass die Renditen eines großen Börsengangs den nächsten Zyklus befruchten. Das ist historisch gesehen tendenziell richtig, verbirgt aber eine Verzögerung. Zwischen dem Börsengang eines Unternehmens mit 1,75 Billionen Dollar und dem Moment, in dem dieses Kapital zu einem Saatgutfonds zurückkehrt, der einen 23-jährigen Gründer in Buenos Aires oder Mexiko-Stadt finanziert, liegen Jahre. Und in diesen Jahren ist die Kapitalverteilung nicht homogen: Sie fließt zu denselben Managern, in denselben Märkten, mit denselben Selektionsverzerrungen.
Die unbequemste Frage zu SpaceX ist nicht, ob der Börsengang die Marktliquidität kurzfristig beeinflussen wird. Es ist, ob ein Börsengang dieser Größe die institutionelle Aufmerksamkeit noch weiter auf Referenzwerte konzentrieren und den relativen Appetit für das, was schwer zu kategorisieren ist, verringern wird – genau dort, wo Bonatsos sagt, dass die Chancen mit niedrigen Bewertungen liegen.
Der Preis des Kapitals, wenn alle dasselbe wollen
Bonatsos beschreibt die Strategie von Verdict Capital mit einem Wort, das in der Sprache des Risikokapitals selten auftaucht: „Freaks". Gründerinnen und Gründer, die an einem Tag vorankommen, was der Durchschnitt in einer Woche schaffen würde, die in Märkten bauen, die noch keinen Namen haben, und deren Bewertungen genau deshalb niedrig sind, weil die Manager großer Vermögenswerte ihren Teams kein Mandat geben können, nach Unternehmen in Kategorien zu suchen, die noch nicht existieren.
Es ist eine Strategie des ersten Geldes in Territorien ohne Karte. Was sie durchführbar macht, ist nicht nur die Investitionsthese, sondern die Wettbewerbsstruktur: Fonds von zehn oder fünfzehn Milliarden Dollar können in diesem Raum nicht effizient operieren. Blume, der einen Fonds von fünfhundert Millionen Dollar verwaltet, spürt bereits den Druck, mit diesen Vehikeln in KI-Runden zu konkurrieren, wo der inkrementelle Wert eines Dollars für einen kleinen und einen großen Fonds radikal unterschiedlich ist. Das verzerrt die Größe der Runden und macht es fast unmöglich, Angebote in gleichwertigen Begriffen zu vergleichen.
Was in der Anwendungsschicht der künstlichen Intelligenz passiert, ist eine beschleunigte Version dessen, was zwischen 2009 und 2013 im mobilen Bereich geschah: zu viel Kapital, das zu vielen ähnlichen Thesen hinterherläuft, wobei eine sehr kleine Teilmenge von Unternehmen den Großteil der Renditen einfährt. Stavropoulos antizipiert das mit mehr Ehrlichkeit als Ausweichen: Es wird eine Korrektur geben. Das Versprechen und der Optimismus liegen deutlich vor der Fähigkeit, kurz- und mittelfristig Ergebnisse vorzuweisen. Das hebt das Langzeitargument nicht auf, impliziert aber, dass viele der aktuellen Bewertungen nicht in nachhaltigen Einnahmen verankert sind, sondern in Erwartungen, die noch kein Erfüllungsdatum haben.
Was aus einer Perspektive der kommerziellen Analyse auffällt, ist die Kombination dreier Faktoren, die das Panel mit unterschiedlichem Grad an Unbehagen beschreibt: beispiellose Kapitalkonzentration, Selektionsverzerrungen, die auf Alter und Profil als Ersatz für Geschäftssignale basieren, und Einnahmemesswerte, die auf immer kreativere Weise definiert werden.
Bonatsos sagt es ohne Umschweife: Wenn viel Geld bestimmten Themen hinterherläuft, entwickeln manche Menschen eine kurzfristige Denkweise, die den Anschein über die Substanz stellt. Er erhält E-Mails von Unternehmen aus seinem Portfolio mit annualisierten Einnahmezahlen, die sich als 365-faches dessen herausstellen, was sie an einem guten Tag nach einer Kampagne in Rechnung gestellt haben. Die von ihm vorgeschlagene Lösung ist die Verwendung von Mindestquartalsbasis. Aber das eigentliche Problem ist nicht die Berechnungsmethode: Es ist, dass es einen Markt gibt, der bereit ist, diese Zahlen zu finanzieren, ohne die entsprechenden Fragen zu stellen.
Wo das Kapital nicht ankommt und warum das wichtig ist
Der interessanteste Raum der Analyse liegt nicht in dem, was alle finanzieren, sondern in dem, was niemand beobachtet. Bonatsos weist darauf hin, dass Risikokapital den digitalen Verbraucher praktisch aufgegeben hat: Wo früher die Hälfte der Partner eines Fonds im verbraucherorientierten Internet tätig war, ist heute kaum noch ein halber Partner dafür zuständig. Das Argument ist, dass ChatGPT, das in den letzten Jahren am stärksten adoptierte Verbraucherprodukt, von einem KI-Unternehmen kam. Der Verbraucher ist nicht verschwunden: Das Interesse des Kapitals ist verschwunden.
Das schafft eine Asymmetrie. Wenn fünf Investoren zur Verfügung stehen, um einen Gründer im Verbraucherbereich zu finanzieren, gegenüber fünfzig für einen im Bereich der Sprachmodellinfrastruktur, ist der Preiswettbewerb im ersten Fall geringer. Die Einstiegsbewertungen sind vernünftiger. Der Markt ist weniger effizient. Für einen Fonds mit Disziplin beim Einstiegspreis ist das ein struktureller Vorteil, keine Konzession.
Blume sieht die größte Chance an der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und der physischen Welt. Nicht der humanoide Roboter, der in einem Demo-Video Pirouetten dreht, sondern das Eindringen von Automatisierung in die Sektoren, die immer noch den Großteil des globalen Bruttosozialprodukts bewegen: Fertigung, Logistik, Bauwesen, Landwirtschaft. Der Anteil des wirtschaftlichen Werts, der immer noch von nicht digitalisierten physischen Prozessen abhängt, ist enorm. Die Softwareinfrastruktur für diese Sektoren befindet sich in einem frühen Stadium im Vergleich zu dem, was in den letzten zwanzig Jahren für rein digitale Prozesse gebaut wurde.
Diese These hat gegenüber denen, die im Kern des Sprachmodellmarktes konkurrieren, einen Vorteil: Sie erfordert nicht, gegen OpenAI oder Anthropic zu gewinnen. Sie erfordert, die physischen Prozesse einer bestimmten Branche detailliert genug zu verstehen, damit Automatisierung unter realen Bedingungen, mit echter Variabilität, mit echten Arbeitskräften funktioniert. Diese Reibung ist auch die Eintrittsbarriere. Was diese Kategorie schwer angreifbar macht, ist dasselbe, was sie schwer replizierbar macht, sobald sie funktioniert.
Der Markt, der sich selbst finanziert, braucht einen externen Käufer
Die kommerzielle Architektur des KI-Booms hat ein strukturelles Problem, um das das Panel kreist, ohne vollständig zu landen. Ein unverhältnismäßig großer Teil des Kapitals, das in den Sektor fließt, stammt von Fonds, die auch Positionen in den Infrastrukturen halten, auf denen diese Start-ups laufen. Die Rechenausgaben fließen an dieselben Anbieter, deren Risikokapitalfonds oder Arme für Unternehmensinvestitionen die Runden finanzieren. Das ist nicht notwendigerweise betrügerisch, schafft aber eine Zirkularität, die Aktivitätsmesswerte aufbläht, ohne dass es einen externen Nettokäufer gibt, der den Wert validiert.
Ein Unternehmen besteht, wenn jemand, der keine finanziellen Anreize in der Kette hat, sich entscheidet, für das Produkt mit Geld zu bezahlen, das er für etwas anderes hätte ausgeben können. Das ist das, was Stavropoulos „Fähigkeit, Ergebnisse vorzuweisen" nennt. Und es ist genau das, was gegenüber dem Optimismus der Bewertungen im Rückstand ist.
Der Zyklus großer Börsengänge kann Liquidität in den Markt zurückinjizieren. Aber die Frage, ob die Unternehmen, die mit diesem Kapital aufgebaut werden, externe Käufer mit echter Zahlungsbereitschaft zu Preisen haben, die die Einstiegsbewertungen rechtfertigen, bleibt ohne klare Antwort. Solange diese Antwort nicht in Form von überprüfbaren Einnahmen mit realen Margen kommt, ist die Korrektur, die Stavropoulos antizipiert, kein mögliches Szenario. Es ist eine Anpassung, die auf ihren Zeitpunkt wartet.
