LONDON (IT BOLTWISE) – Leopold Aschenbrenner hat Investoren über massive Verluste in einem KI-zentrierten Hedgefonds informiert. Laut dem Schreiben kam es im Juli zu einem Rückgang von 67%, ausgelöst durch Margin Calls, die Verkäufe im öffentlichen Aktienbuch erzwangen. Der Gründer beschreibt, dass er kurzfristig auf ein vollständig besichertes Setup umstellte, um weitere Verluste zu begrenzen. Offen bleibt, wie schnell das Team die Risiko- und Portfolio-Prozesse für eine höhere Resilienz anpasst.
Leopold Aschenbrenner, bekannt als ehemaliger OpenAI-Forscher und Gründer des Hedgefonds „Situational Awareness“, hat seine Anleger mit einer klaren Botschaft konfrontiert: Der Monat sei gefährlich nah an einer dauerhaften Wertminderung des Kapitals gewesen. In seinem an die Partner gerichteten Brief ordnet er den Rückschlag in den Kontext eines KI-fokussierten, zugleich hochvolatilen Portfolios ein. Besonders prominent ist dabei die Zahl: Für den Juli beziffert er den unauditierten Netto-Performancewert mit -67%. Gleichzeitig verweist er auf eine übergeordnete Einordnung, weil der Fonds bis dahin auf Jahresbasis noch rund +80% liege.
Technisch betrachtet dreht sich die Story weniger um die „Richtung“ eines Investments, sondern um die Mechanik von Finanzierung und Risiko-Puffern. Aschenbrenner beschreibt, dass der Fonds im Laufe des Monats in Kernpositionen starke Bewegungen aushalten musste, während die Marktlage die Steuerbarkeit zusätzlich verschlechterte: Liquidität sei „ausgetrocknet“, während sich Positionen schnell gegen den Fonds bewegten. Das löste laut Brief eine Dynamik aus, die er selbst mit einem „Bank Run“ vergleicht: Je verwundbarer ein Portfolio wirkt, desto stärker geraten Handel und Finanzierung unter Druck. Der entscheidende Trigger waren Margin Calls, die den Druck erhöhten, Teile des öffentlichen Aktienengagements abzubauen.
Aus Marktsicht ist das ein Lehrstück dafür, wie KI-Aktien und KI-nahe Nebenwerte in Stressphasen häufig nicht nur fallen, sondern auch simultan und mit beschleunigter Volatilität reagieren. Aschenbrenner erwähnt, dass viele „AI Names“ im Juli um die Hälfte oder mehr nachgaben, während sich sein Long-Short-Spread kurzfristig „heftig“ umdrehte. Besonders relevant ist sein Hinweis, dass die fundamentale Lage rund um AI-Technologie- und Geschäftskennzahlen sich parallel verbessere, die Kursentwicklung aber dennoch massiv gegen den Fonds lief. Für Entscheidungsträger in Unternehmen und Portfoliokontexten ist das ein realitätsnahes Beispiel dafür, wie schnell sich Bewertungs- und Erwartungsniveaus entkoppeln können – und warum Risikomanagement nicht nur für „schlechte Unternehmen“, sondern auch für „gute Thesen unter Stress“ gilt.
Die operative Gegenmaßnahme ist im Schreiben ebenso konkret wie folgenreich. Aschenbrenner berichtet, dass das Team am späten Mittwoch bzw. in der frühen Donnerstagphase „entschiedene Schritte“ eingeleitet habe, um das Kapital der Limited Partners zu schützen: In einem Block-Trade sei ein Teil des öffentlichen Portfolios verkauft worden, um die Leverage komplett zu entfernen. Er nennt, dass Short-Positionen geschlossen wurden und die Abhängigkeit von Portfolio-Finanzierung verschwand. Das Ergebnis: ein vollständig bezahltes Public-Book, also Long-Aktien und Long-Optionen ohne Margin- oder Liquidationsrisiko. Damit wird eine zentrale Risikoklasse aus dem System genommen – Liquidationspfade bei steigenden Anforderungen an Sicherheiten.
Interessant ist auch die Einordnung, wie der Fonds als „hybrid public-private“-Konstrukt weiterläuft. Der Brief macht deutlich, dass der Fonds nicht geschlossen, liquidiert oder in ein rein privates Modell umgebaut wurde. Stattdessen will Aschenbrenner das öffentliche Buch künftig konsequent fully-paid-for führen, während er aus den Ereignissen die notwendigen Lehren zieht. Das ist organisatorisch bedeutsam, weil die Umstellung von Leverage zwar kurzfristig die Verlustseite entschärft, aber die Analyse- und Governance-Fähigkeiten in Bezug auf Liquidität, Korrelationen und Finanzierungsbedingungen im laufenden Betrieb verändert. Er kündigt an, in den kommenden Wochen Anpassungen in der Portfolioverwaltung, im Risk-Team und in der übergreifenden Wachsamkeit umzusetzen – also genau in jenen Bereichen, in denen zuvor die Steuerbarkeit im Stressmoment nachgelassen zu haben scheint.
Für die Branchenwirkung ist der Zeitverlauf des Fonds ein zusätzlicher Kontext: Der Fonds sei Anfang 2025 gestartet, mit weniger als 1 Mrd. US-Dollar, und habe sich laut Brief Anfang Juli auf 45 Mrd. US-Dollar ausgedehnt, bevor der Abwärtspfad begann. Diese Größenordnung im Vergleich zur früheren Erfahrung – Aschenbrenner habe zuvor nicht das klassische Geldmanagement betrieben – erhöht die Relevanz der Prozessfrage. Auch die im Schreiben genannten Beteiligungen und Beispiele für „AI-nahe“ Exposures zeigen, dass die Verluste nicht aus „billigen“ Nebenwetten entstanden sein müssen, sondern aus Positionen, die gleichzeitig als wertvoll galten. Aus Sicht des Marktes fällt außerdem auf, dass die Finanzierungskette über Margin Calls an externe Partner gekoppelt war; damit ist nicht nur das operative Trading betroffen, sondern auch die Frage, wie schnell ein Fonds in Stresszeiten überhaupt reagieren kann, ohne dass die Finanzierung selbst zur Zwangsverkäuferin wird.
Am Ende liefert der Brief noch Zahlen für die interne Perspektive: Er beziffert den aktuellen, nicht testierten Zwischenstand „Month to Date“ mit -67% und „Year to Date“ mit +80%. Finalwerte sollen über den regulären Reporting-Prozess folgen. Aschenbrenner bietet zudem 1:1 Telefontermine an und kündigt eine weitere Gruppenkonferenz an, in der er Details erklären will. Für Anleger und Beobachter bleibt damit der zentrale Punkt: Nicht die kurzfristige Volatilität an sich ist das Problem, sondern wie ein Fonds seine Struktur so wählt, dass er in einem Monat wie diesem nicht in Richtung dauerhafter Kapitalschäden läuft. Genau diese Strukturentscheidung – Leverage reduzieren, Liquidationsrisiko entfernen und öffentliche Allokationen anders absichern – dürfte nun die Arbeitsgrundlage für die nächsten Schritte des Teams bilden.
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