Zentrale Punkte
BlackRock rechnet damit, dass standardisierte Compute-Verträge als börsengehandelte Futures gehandelt werden, mit Kapazitätsansprüchen, die als Sicherheiten dienen und über programmierbare Infrastruktur abgewickelt werden
Die Prognose findet sich in „The Machine-Native Economy“, einem Research-Papier, das der Vermögensverwalter vergangene Woche veröffentlicht hat
Als erstes strategisches Signal dieser Verschiebung führt BlackRock die im August auf über 7 Milliarden US-Dollar taxierte Vereinbarung an, wonach Stripe OpenRouter übernehmen will
BlackRock geht davon aus, dass Rechenleistung zu einem eigenständigen, handelbaren Finanzwert wird – mit börsengehandelten Terminverträgen, besicherten Kapazitätsansprüchen und Blockchain-basierter Abwicklung. Das zeigt ein Research-Papier, das der weltgrößte Vermögensverwalter vergangene Woche vorgelegt hat.
Die Prognose reicht weiter als jede bisher öffentlich formulierte Einschätzung eines großen Instituts zum Thema Compute.
In der Studie argumentiert BlackRock, Verarbeitungskapazität entwickle sich zu einer „eigenständigen, großen und zunehmend investierbaren ökonomischen Ressource, die eine neue Klasse digitaler Vermögenswerte stützen könnte“. Die dafür nötigen Handelsverträge seien vor allem eine Designfrage – nicht eine Frage des Ob.
Ein Rohstoffmarkt – nur ohne Namen
Die Autoren ziehen den Vergleich zu klassischen Rohstoffen explizit. Große Ressourcenmärkte hätten historisch mit wachsendem Volumen eigene Handelsinfrastrukturen ausgebildet, heißt es. „Compute könnte einem ähnlichen Pfad folgen, wenn sich der Einsatz von KI skaliert.“
Erwartet werden „standardisierte Produkte, darunter börsengehandelte Compute-Futures, die für mehr Transparenz in der Preisfindung und besseres Hedging für Anbieter wie Nachfrager von Rechenkapazität sorgen“. Solche Standardkontrakte könnten laut Papier Kapazitätsansprüche schaffen, die sich „abbilden, übertragen, als Sicherheiten verpfänden und über programmierbare Infrastruktur abwickeln lassen“.
BlackRock verweist zugleich auf erhebliche Hürden. Chip-Generationen unterschieden sich deutlich in ihrer Produktivität, Energiekosten variierten stark nach Region, und bislang fehle ein Standard dafür, wie vertraglich zugesicherte Kapazität bereitgestellt oder in Cash abgerechnet werde. All dies seien „wichtige, aber letztlich lösbare Gestaltungsfragen“.
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Stripes 7-Milliarden-Dollar-Signal
Als deutlichstes Indiz aus der Gegenwart führt der Bericht die geplante Übernahme von OpenRouter durch Stripe an. OpenRouter verteilt KI-Workloads über mehr als 400 Modelle von über 80 Anbietern.
Finanzmedien hatten den Kaufpreis im August auf mehr als 7 Milliarden US-Dollar beziffert. Stripe selbst hat die Konditionen bislang nicht offengelegt.
BlackRock wertet den Deal als „ein frühes strategisches Signal dafür, dass Model-Routing und die Optimierung von Compute-Nutzung Teil der Finanzinfrastruktur rund um KI werden“. Aufschlussreich sei, wer kauft: Ein Zahlungsdienst übernimmt einen Compute-Router – genau an jener Schnittstelle, die das Papier beschreibt.
Inferenz als Auslöser
Der ökonomische Kipppunkt entsteht laut Paper durch die Art von Aufgaben, für die KI-Systeme künftig den Großteil ihrer Rechenleistung aufwenden.
Unter Verweis auf Schätzungen von McKinsey heißt es, dass Inferenz – also das Ausführen trainierter Modelle – bis 2030 zur größten Workload wird: Sie soll dann 43 % des weltweiten Strombedarfs von Rechenzentren ausmachen, gegenüber 28 % für Training.
Käufer von Training sind wenige, große Akteure. Käufer von Inferenzleistungen dagegen sind viele und stark fragmentiert – ein Umfeld, in dem keine Einzelverträge mehr dominieren, sondern Marktmechanismen entstehen.
Konsensschätzungen, auf die sich das Papier beruft, veranschlagen den kombinierten Umsatz der großen Hyperscaler-Cloudsegmente bis 2030 auf knapp 1,1 Billionen US-Dollar, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 29 % ab 2025 entspricht.
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