Ex-OpenAI-Mitarbeiter scheitert mit riskantem KI-Hedgefonds an fallenden Techaktien

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Der KI-Hedgefonds Situational Awareness des in Deutschland geborenen Leopold Aschenbrenner musste nach hohen Verlusten fast sein gesamtes börsennotiertes Aktienportfolio an Ken Griffins Firma Citadel verkaufen.

Aschenbrenner, Mitte 20 und ohne frühere Handelserfahrung, arbeitete ab Februar 2022 für den FTX Future Fund, den Wohltätigkeitsarm von Sam Bankman-Frieds später zusammengebrochener Kryptobörse, und ging vor deren Pleite. 2023 wechselte er zu OpenAIs "Superalignment"-Team, wurde aber im April 2024 wegen eines angeblichen Informationslecks entlassen. Aschenbrenner widersprach dieser Darstellung: Er habe nur ein weitgehend harmloses Dokument mit drei externen Forschern geteilt und zuvor vor Sicherheitslücken bei OpenAI gewarnt.

Im selben Jahr wurde er mit dem Essay "Situational Awareness" bekannt, der ein starkes Wachstum von KI vorhersagte und ihm eine große Anhängerschaft brachte. 2024 gründete er dann den gleichnamigen Fonds, der laut CNBC zeitweise auf 45 Milliarden Dollar wuchs,  aber nur acht Mitarbeiter hatte, davon vier im Investmentbereich.

Noch am vergangenen Freitag meldete er laut FT für das erste Halbjahr eine Rendite von 439 Prozent und rief Anleger auf, zum 1. August frisches Geld nachzuschießen. Wenige Tage später zwangen fallende KI-Aktien wie SK Hynix und Nachschussforderungen der Banken den mit geliehenem Geld gehebelten Fonds zum Notverkauf. Auch seine Wette gegen Software-Aktien wie Adobe ging schief. Private Beteiligungen, etwa an Anthropic, behält Aschenbrenner.

Aschenbrenner setzte darauf, dass immer stärkere KI einen massiven Ausbau von Chips, Speicher, Rechenzentren und Strom nötig macht. Dieser Ausbau läuft, doch die enormen Ausgaben und die höheren Finanzierungskosten ließen Anleger an der Rendite zweifeln und lösten den Ausverkauf aus. Zum Verhängnis wurde ihm der hohe Hebel: Das geliehene Geld verstärkte die Verluste und erzwang den Verkauf, kurz bevor sich viele der Aktien wieder erholten.

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