Von Web3 zu KI: Warum diese Gruppe immer den nächsten Trend trifft

Die richtige Technologie auszuwählen und Geld in diesem Bereich zu verdienen, sind nie dasselbe. Sie sind nicht gut darin, Antworten vorherzusagen, sondern gewöhnen sich daran, schon vor dem Erscheinen der Antworten zu wetten.

Am 16. August gab der US-Zahlungsriese Stripe bekannt, dass er die Übernahme der KI-Modell-Aggregationsplattform OpenRouter abgeschlossen hat, wobei der Transaktionsbetrag 7 Milliarden US-Dollar übersteigt - drei Monate zuvor hatte das Unternehmen eine Finanzierungsbewertung von nur 1,3 Milliarden US-Dollar, was einen Anstieg um das Fünffache in nur einem Quartal bedeutet.

Der Gründer von OpenRouter, Alex Atallah, hat etwas Ähnliches zuletzt mit der NFT-Handelsplattform OpenSea erreicht.

Dies ist nicht das erste Mal, dass er so präzise punktet. Als er 2018 zusammen mit Devin Finzer OpenSea gründete, war der Begriff NFT noch nicht im öffentlichen Bewusstsein; als er 2023 OpenRouter gründete, war das Problem "Zu viele KI-Modelle, Entwickler benötigen eine einheitliche Schnittstelle" ebenfalls noch nicht allgemein anerkannt. In beiden Fällen hatte er die Infrastruktur aufgebaut, bevor der Markt einen Konsens gebildet hatte.

Und aus dieser Gruppe von Menschen, die aus Web3 kommen, wiederholt fast jeder die gleiche Handlung.

Wo war der erste Schritt?

Das Problem, das OpenSea löste: Der NFT-Handel war extrem fragmentiert und auf verschiedene unabhängige Plattformen verteilt, ohne einen einheitlichen Zugang. Diese Einschätzung war 2018 gegen den Konsens - zu diesem Zeitpunkt betrug das tägliche Handelsvolumen des gesamten NFT-Marktes möglicherweise weniger als einige zehntausend US-Dollar.

Das Problem, das OpenRouter löste: Die explosionsartige Zunahme von KI-Modellen, unvereinbare Schnittstellenstandards und Entwickler, die an einen einzigen Anbieter gebunden sind. Diese Einschätzung war 2023 ebenfalls gegen den Konsens - die meisten Entwickler gingen davon aus, dass es normal sei, "einen Modellanbieter bis zum Ende zu wählen".

In beiden Fällen war Atallah nicht damit beschäftigt, ein bereits validiertes Problem zu lösen, sondern hatte im Voraus erkannt, dass "Fragmentierung letztendlich aggregiert werden würde" und baute die Brücke, bevor andere erkannten, dass sie den Fluss überqueren mussten. Stripe war bereit, 7 Milliarden US-Dollar zu zahlen, nicht für ein API-Gateway, sondern für die Fähigkeit, diese Brücke im Voraus zu bauen, die bereits einmal validiert wurde.

Sie sind am besten darin, Zugänge zu erobern

Kris Marszalek, Mitgründer und CEO von Crypto.com, hat einen anderen Weg eingeschlagen, aber das Kernprinzip bleibt gleich.

Im April 2025 kaufte er die Domain AI.com für 70 Millionen US-Dollar in Kryptowährung und stellte damit einen Rekord für die teuerste öffentlich bekannt gegebene Domain-Transaktion auf. Auf den ersten Blick scheint dies nur eine teure Domain-Transaktion zu sein, aber wenn man es in die Geschichte von Crypto.com einordnet, wird klar, dass dies sehr gut zu Marszaleks gewohnter Denkweise passt - damals gab er viel Geld für Domains, Stadionbenennungen und Super-Bowl-Werbung aus, um im Wesentlichen dasselbe zu tun: den Zugang für Benutzer zu erobern.

Früher öffneten Benutzer die Börse, um Coins zu kaufen; in Zukunft könnten Benutzer AI-Agenten öffnen, um Flugtickets zu buchen, E-Mails zu bearbeiten oder Zahlungen abzuwickeln. Marszalek wettet nicht auf eine URL, sondern darauf, wer der neue digitale Zugang sein wird, wenn KI von "Fragen beantworten" zu "Aufgaben für Benutzer ausführen" übergeht - diese Einschätzung war ebenfalls dem Markt voraus, während die meisten noch darüber diskutierten, wie gut Chatfenster funktionieren, war er bereits dabei, sich ein noch nicht geformtes Terrain zu sichern.

Von Web3 zu KI hat er seine Wettbewerbsstrategie nicht geändert, sondern lediglich seine Erfahrungen im Wettbewerb um Geldbörsen, Börsen und Zugänge auf den Agentenzugang übertragen.

Nicht das erste Mal

Wenn Atallah und Marszalek diese Migration repräsentieren, dann hat Emad Mostaque, der Gründer des Open-Source-KI-Unternehmens Stability AI, diesen Weg sogar noch früher beschritten.

Vor seinem Einstieg in die KI hatte er sich lange mit Bitcoin und Ethereum beschäftigt und 2019 ein Projekt namens Symmitree ins Leben gerufen, das darauf abzielte, die Zugangsschwelle zu digitalen Technologien in einkommensschwachen Gebieten durch Blockchain zu senken, da Krankenhäuser, Regierungen und Technologieunternehmen sich weigerten, Daten zu öffnen, was zu einem Misserfolg führte. Dieser Misserfolg hinderte ihn nicht daran, seine Einschätzung aufzugeben, sondern führte ihn zu der Schlussfolgerung: KI-Modelle werden früher oder später den Weg von Open Source gegen Closed Source einschlagen.

Als er 2022 das Open-Source-Bildgenerierungsmodell Stable Diffusion veröffentlichte, war die vorherrschende Erzählung in der Branche noch, dass "Top-KI-Modelle von wenigen großen Unternehmen kontrolliert werden müssen"; diese Logik war noch lange nicht wirklich gebrochen. Was Stable Diffusion tat, war in hohem Maße mit einem Teil der frühen Web3-Ideen vergleichbar: Die Fähigkeiten, die ursprünglich in den Händen weniger Institutionen konzentriert waren, so weit wie möglich für Entwickler und die Gemeinschaft zu öffnen. Modelle können heruntergeladen werden, Entwickler können sie weiterentwickeln, die Gemeinschaft kann um die Modelle herum weiter aufbauen - er hat zum ersten Mal wirklich die Burggraben der kommerziellen Closed-Source-Modelle durchbrochen.

Das zeigt, dass "frühzeitig präsent zu sein" kein Zufall ist, der erst in dieser KI-Phase auftritt, sondern ein Verhaltensmuster, das diese Gruppe von Menschen mindestens zweimal wiederholt hat. Und dieses Muster gehört bald nicht mehr nur den Gründern.

Zwei Arten von Menschen aus derselben bereits verschwundenen Institution

Avital Balwit, die derzeitige Büroleiterin des CEO von Anthropic, hat eine andere Version ihrer Geschichte.

Zuvor arbeitete sie im FTX Future Fund, das von SBF finanziert wurde, und war verantwortlich für die Auswahl und Bewertung von langfristigen Projekten, die noch nicht von der breiten Öffentlichkeit anerkannt wurden, aber möglicherweise die Zukunft der Menschheit beeinflussen könnten. KI-Sicherheit war eines der wenigen Bereiche, die damals besonders im Fokus standen (FTX hatte 5,8 Milliarden US-Dollar in Anthropic investiert). Der Fonds verschwand schließlich mit dem Zusammenbruch von FTX, aber das Training, das darauf abzielte, "vorherzusagen, welches Gebiet der nächste entscheidende Faktor werden könnte", verschwand nicht. Balwit trat später Anthropic bei und wurde ein wichtiges Mitglied des Entscheidungsteams von CEO Dario Amodei.

Leopold Aschenbrenner, der ebenfalls vom FTX Future Fund kam, wählte jedoch einen anderen Weg.

Er trat dem "Superalignment"-Team von OpenAI bei und wurde anschließend mit seinem 165-seitigen Dokument "Situational Awareness" zu einem der am meisten beachteten jungen Forscher im KI-Bereich. Aufgrund seiner frühen Wette auf den AGI-Trend wurde er in der Investmentbranche als "neuer KI-Guru" bezeichnet.

Einer ist in die obersten Ränge eines KI-Unternehmens eingetreten, der andere hat den KI-Investitionsmarkt betreten, und eine bereits bankrotte Institution hat zwei völlig unterschiedliche Typen von Menschen in die KI-Industrie hervorgebracht. Die Bedeutung dieser Tatsache geht über die Aussage hinaus, dass "FTX einst in Anthropic investiert hat": Sie zeigt, dass die Web3-Bullenmarkt nicht nur Protokolle, Börsen und Token hinterlassen hat, sondern auch eine Gruppe von Talenten, die bereits ein schnelles Wachstum, Kapitalrausch und den Zusammenbruch der Branche erlebt haben - sie sind mit einer Umgebung vertraut, in der eine Technologie noch nicht ausgereift, die Regeln noch nicht festgelegt sind, das Kapital jedoch bereits beginnt zu wetten. KI befindet sich genau in dieser Phase.

Die Richtung richtig eingeschätzt, aber...

Aschenbrenner gründete mit dem Namen "Situational Awareness" einen Hedgefonds und erzielte von Juli 2024 bis Juni dieses Jahres eine Nettorendite von über 439%, wobei das Volumen zeitweise auf 45 Milliarden US-Dollar anstieg, was seine Einschätzung der AGI-Richtung tatsächlich als frühzeitig und korrekt bestätigte.

Doch im Juli dieses Jahres fiel der Situational Awareness Fonds, der mit 400% Hebel auf Halbleiter- und KI-Infrastrukturaktien gesetzt hatte, im Monat um über 35%. Die drei großen Market Maker Goldman Sachs, JPMorgan und Bank of America gaben gleichzeitig Margin-Calls heraus, und er sah sich gezwungen, etwa 16 Milliarden US-Dollar an offenen Positionen mit einem Abschlag von etwa 10% an den Hedgefonds-Riesen Citadel (Gründer Ken Griffin) zu verkaufen, wodurch das Volumen von 45 Milliarden US-Dollar innerhalb eines Monats auf etwa 10 Milliarden US-Dollar fiel.

Eine Person, die die langfristigen Trends der KI genau einschätzen kann, kann dennoch auf den kurzfristigen Kapitalmärkten ernsthafte Misserfolge erleben - das ist nicht widersprüchlich. Die richtige Technologie auszuwählen und Geld in diesem Bereich zu verdienen, sind nie dasselbe. Die Urteilskraft beantwortet die Frage "Was wird passieren?", während Hebel und Positionsmanagement die Frage beantworten, "Wie viel Wette kann ich eingehen, kann ich bis zur Validierung durchhalten?" - das sind zwei völlig unabhängige Fähigkeiten, die erste ist ein gemeinsames Talent dieser Gruppe, die zweite ist die Variable, die tatsächlich über Gewinn oder Verlust entscheidet. Die Erfahrungen von Stability AI zeigen dasselbe: Die ersten, die das Potenzial von Open Source KI erkannten, müssen nicht die letzten kommerziellen Gewinner sein - Mostaque selbst verließ Anfang 2024 aufgrund interner Streitigkeiten seine Position als CEO.

Daher scheinen sie nicht besser darin zu sein, Antworten vorherzusagen, sondern gewöhnen sich eher daran, schon zu wetten, bevor die Antworten erscheinen.

Was tatsächlich ausgegeben wird

Die wahre Fähigkeit dieser Gruppe von Menschen, die von Web3 zu KI übergegangen sind, lässt sich in drei spezifische Sensibilitäten unterteilen:

Erstens, Sensibilität für Infrastrukturmängel - als NFTs explodierten, sah Atallah die Handelsinfrastruktur; nach dem Ausbruch großer Modelle sah er die Routen und Aggregationen zwischen den Modellen.

Zweitens, Sensibilität für neue Zugänge - Crypto.com eroberte den Zugang zu Handel und Benutzern, AI.com erobert den Zugang zur Agentenära.

Drittens, Sensibilität für Chancen vor der Bildung eines Konsenses - als der FTX Future Fund KI-Sicherheit erforschte, war KI noch lange nicht die vorherrschende Kapitalerzählung von heute; als Stable Diffusion veröffentlicht wurde, war das Interesse an Open Source Modellen noch lange nicht so groß wie heute.

Diese drei Sensibilitäten zielen auf dasselbe ab: Sie versuchen nicht, einen bestimmten Trend vorherzusagen, sondern zu erkennen, was im nächsten Markt fehlen wird.

Web3 hat diese Gruppe von Menschen langfristig in einer Umgebung gehalten, in der die Regeln noch nicht ausgereift, die Geschäftsmodelle ständig umgeschrieben und Technologie und Finanzen stark vermischt sind, und sie gezwungen, denselben vollständigen Zyklus immer wieder zu durchlaufen - das Auftauchen von Konzepten, das Eindringen von Kapital, das Explodieren von Infrastruktur, den Wettbewerb um Geschäftsmodelle, das Platzen von Blasen und das Suchen nach der nächsten Spieltisch für verbleibende Talente. Wenn KI in eine ähnliche Phase eintritt, wissen sie bereits, wo sie hinschauen müssen.

Aschenbrenners Konkurs bestätigt genau die Grenzen dieser Fähigkeit: Sie kann dir sagen, wo die Richtung ist, wird dir aber nicht sagen, wie viel Kraft du aufwenden sollst, um in diese Richtung zu wetten.

KI hat die erste Runde der Rekonstruktion noch nicht abgeschlossen, und die wirklichen Chancen werden oft nicht sichtbar, nachdem alle sie gesehen haben. Die nächste Gruppe von Menschen, die die Branche verändern wird, hat möglicherweise bereits begonnen, nach dem nächsten Bereich zu suchen, in dem noch kein Konsens besteht.