Soros prophezeit eine KI-Blase: Wir leben in einem sich selbst erfüllenden Markt.

Wie formen Finanzmärkte rückwirkend die Realität, die sie eigentlich messen sollen?

Zwischen dem rationalen „Wissen“ und dem persönlichen „Verstehen“ liegt ein himmelweiter Unterschied. Das ist wie das Lesen eines Physik-Lehrbuchs im Vergleich dazu, in „MythBusters“ zu sehen, wie ein Wasserboiler in die Luft gesprengt wird.

Das Lehrbuch erklärt dir: Wenn man Wasser in einem geschlossenen System erhitzt, entsteht durch die Ausdehnung des Wassers ein hydraulischer Druck.

Du verstehst die Worte und die Theorie der Phasenübergänge in der Physik.

Aber „MythBusters“ zeigt dir: Wie Druck einen Wasserboiler in eine Rakete verwandeln kann, die 500 Fuß hoch in die Luft schießt.

Erst durch das Video verstehst du wirklich, was eine katastrophale Dampfexplosion bedeutet.

Das Zeigen ist oft überzeugender als das Erzählen.

Letzte Woche hat Brian Armstrong uns die „Reflexivitätstheorie“ von George Soros praktisch vorgeführt – so eindrucksvoll, dass das „MythBusters“-Team stolz darauf wäre.

In der Telefonkonferenz zu den Quartalszahlen von Coinbase, nachdem er die Fragen der Analysten beantwortet hatte, las Brian Armstrong eine Reihe zusätzlicher Wörter vor. Auf diese Wörter hatten die Teilnehmer von Prognosemärkten gewettet, dass er sie sagen würde.

Am Ende der Konferenz sagte er: „Ich habe die Prognosemärkte beobachtet, die auf unsere Quartalskonferenz wetten. Jetzt möchte ich nur noch ein paar Wörter hinzufügen: Bitcoin, Ethereum, Blockchain, Staking und Web3.“

Meiner Meinung nach demonstriert dies anschaulich, wie die meisten Finanzmärkte funktionieren, ganz im Sinne der Theorie von George Soros: Die Marktpreise beeinflussen den Wert der Vermögenswerte, die sie eigentlich nur bewerten sollen.

Bevor Soros zum milliardenschweren Hedgefonds-Manager wurde, wollte er eigentlich Philosoph werden. Seinen Erfolg schreibt er der Entdeckung eines Fehlers in der „Effizienzmarkthypothese“ zu: „Marktpreise verzerren immer die Fundamentaldaten.“

Finanzmärkte spiegeln nicht einfach passiv die Fundamentaldaten von Vermögenswerten wider, wie es die traditionelle Sichtweise annimmt, sondern sie formen aktiv die Realität, die sie eigentlich messen sollen.

Soros nannte als Beispiel den Boom der Unternehmensgruppen in den 1960er Jahren: Investoren glaubten, dass diese Unternehmen durch den Kauf kleiner, effizienter Firmen Wert schaffen könnten, also stiegen ihre Aktienkurse. Das wiederum ermöglichte es den Gruppen, mit den überbewerteten Aktien tatsächlich diese Firmen zu kaufen und so den Wert „zu realisieren“.

Kurz gesagt, es entsteht eine „anhaltende und zyklische“ Feedbackschleife: Die Vorstellungen der Teilnehmer beeinflussen die Ereignisse, auf die sie wetten, und diese Ereignisse beeinflussen wiederum ihre Vorstellungen.

Heute würde Soros vielleicht ein Unternehmen wie MicroStrategy als Beispiel nennen. Dessen CEO Michael Saylor verkauft den Investoren genau diese Logik: Ihr solltet MicroStrategy-Aktien mit einem Aufschlag über dem Nettoinventarwert bewerten, denn der Handel mit einem Aufschlag macht die Aktie an sich wertvoller.

Soros schrieb 2009, dass er mit seiner Reflexivitätstheorie analysierte und feststellte, dass die eigentliche Ursache der Finanzkrise ein grundlegendes Missverständnis war, nämlich zu glauben, dass „(Immobilien-)Sicherheiten nichts mit der Verfügbarkeit von Krediten zu tun haben“.

Die Mainstream-Meinung war, dass die Banken einfach den Wert der als Kreditsicherheit dienenden Immobilien überschätzt hatten und Investoren für diese kreditgestützten Derivate zu viel bezahlten.

Manchmal ist das tatsächlich so, einfach eine falsche Bewertung von Vermögenswerten.

Aber Soros meint, dass das enorme Ausmaß der Finanzkrise 2008 nur durch eine „Feedbackschleife“ erklärt werden kann: Investoren kauften Kreditprodukte zu hohen Preisen, was den Wert der zugrunde liegenden Sicherheiten (Immobilien) steigerte. „Wenn Kredite billiger und leichter verfügbar werden, nimmt die wirtschaftliche Aktivität zu und die Immobilienwerte steigen.“

Und die steigenden Immobilienwerte ermutigen Kreditinvestoren wiederum, noch höhere Preise zu zahlen.

Theoretisch sollten die Preise von Kreditderivaten wie CDOs den Immobilienwert widerspiegeln. Tatsächlich helfen sie aber auch, diesen Wert zu schaffen.

Das ist zumindest die Erklärung der Lehrbücher zur Reflexivitätstheorie von Soros.

Aber Brian Armstrong hat sie nicht nur erklärt, sondern praktisch vorgeführt – auf die „MythBusters“-Art.

Indem er die Wörter sagte, auf die die Leute gewettet hatten, bewies er, dass die Ansichten der Teilnehmer (Prognosemärkte) direkt das Ergebnis (seine tatsächlichen Worte) formen können – genau das meint Soros mit „Marktpreise verzerren die Fundamentaldaten“.

Die aktuelle KI-Blase ist die Billionen-Dollar-Version des Experiments von Brian Armstrong, die uns diese Lektion rechtzeitig vor Augen führt: Die Menschen glauben, dass AGI Realität werden wird, also investieren sie in OpenAI, Nvidia, Datenzentren usw. Diese Investitionen machen AGI wahrscheinlicher, was wiederum mehr Menschen dazu bringt, in OpenAI zu investieren …

Das illustriert perfekt Soros’ berühmte Aussage über Blasen: Er kauft, weil das Kaufen die Preise steigen lässt, und höhere Preise verbessern die Fundamentaldaten, was wiederum mehr Käufer anzieht.

Doch Soros warnt Investoren auch davor, an diese sich selbst erfüllende Prophezeiung zu glauben. Denn im Extremfall einer Blase steigt der Preis schneller, als sich die Fundamentaldaten verbessern können.

Soros schrieb in seiner Reflexion über die Finanzkrise: „Ein vollständiger positiver Feedbackprozess ist anfangs selbstverstärkend, aber letztlich erreicht er einen Höhepunkt oder Wendepunkt, danach verstärkt er sich in die entgegengesetzte Richtung.“

Mit anderen Worten: Bäume wachsen nicht in den Himmel, und Blasen blähen sich nicht ewig auf.

Leider gibt es noch kein „MythBusters“-Experiment, das das praktisch demonstriert.

Aber zumindest wissen wir jetzt, dass Marktpreise Dinge bewirken können – genau wie ein paar Wörter in einer Telefonkonferenz zu den Quartalszahlen.

Warum sollte das bei AGI (Artificial General Intelligence) nicht genauso sein?