Vor zwei Jahren wurde Leopold Aschenbrenner in der KI-Szene bekannt durch „Situational Awareness" — in diesem Essay argumentierte der frühere OpenAI-Forscher, das Rennen um AGI werde Billionen an Rechenkapazität verschlingen. Diesen Sommer musste sein gleichnamiger Hedgefonds am eigenen Leib erfahren, wie teuer diese Wette werden kann.
Aschenbrenner gründete Situational Awareness LP mit 225 Millionen Dollar Startkapital. Mitte 2026 war der Fonds auf fast 45 Milliarden Dollar angewachsen, pendelte sich nach einer Korrektur bei rund 20 Milliarden ein. Im ersten Halbjahr erzielte er ein Plus von 439%, gestützt auf konzentrierte, bis zu vierfach gehebelte Wetten auf Unternehmen, die die für KI nötige Rechenleistung liefern — darunter frühere Bitcoin-Miner, die ihre Anlagen zu KI-Rechenzentren umgebaut hatten.
Der Juli drehte das Blatt. Wochenlange Ausverkäufe bei Aktien aus dem KI-Infrastruktur- und Krypto-Mining-Bereich ließen den Wert seiner Sicherheiten einbrechen, und seine Prime-Broker — Goldman Sachs, JPMorgan und Bank of America — forderten Nachschuss auf die Margin. Um das zu decken, musste Situational Awareness fast sein gesamtes börsennotiertes Portfolio verkaufen: über eine Milliarde Dollar, verteilt auf sechs Werte — IREN, Core Scientific, Riot Platforms, CleanSpark, Bitdeer und HIVE Digital.
Den Großteil der Aktien schnappte sich Ken Griffins Citadel. Die Ironie: Ausgerechnet die Nachricht vom Notverkauf trieb diese Aktien nach oben. IREN legte am Donnerstag um 27% zu, die übrigen fünf Werte je etwa 20%. Anleger deuteten das Verschwinden des Verkaufsdrucks als Kaufsignal, nicht als Warnzeichen.
Seinen privaten Anteil an Anthropic im Wert von rund 5 Milliarden Dollar behielt der Fonds — er blieb vom Margin Call verschont — und wird künftig als privater Investor ohne börsennotierte Positionen weiterarbeiten. Die Lehre daraus sitzt tief: Selbst eine richtige These über die Zukunft der KI schützt ein Portfolio nicht vor Hebelrisiken, wenn der Markt schneller korrigiert, als sich die Prognose erfüllen kann.



