Im Juni 2024 veröffentlichte ein damals 22-jähriger Deutscher einen Aufsatz, der im Silicon Valley einschlug wie kaum eine Publikation zuvor. Leopold Aschenbrenner, in Berlin aufgewachsen, mit 15 Jahren Abitur, mit 19 Jahren Jahrgangsbester an der Columbia University und anschließend Forscher beim ChatGPT-Entwickler OpenAI, prognostizierte in seinem 165 Seiten langen Essay „Situational Awareness“ nichts Geringeres als die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz auf menschlichem Niveau noch in diesem Jahrzehnt.

Dies ist verbunden mit einem Investitionsboom in Rechenzentren, Chips und Stromnetze von historischem Ausmaß.

Aschenbrenner gründete einen Hedgefonds

Aschenbrenner beließ es nicht beim Schreiben. Noch im selben Jahr gründete er einen Hedgefonds, der den Namen seines Essays trug und konsequent auf die Profiteure des KI-Booms setzte.

Der Erfolg schien ihm recht zu geben, zunächst auch die Performance.

Das Fondsvermögen verfünffachte sich im ersten Halbjahr 2026 auf mehr als 20 Milliarden US-Dollar, die Wall Street taufte den jungen Mann den „KI-Nostradamus“. Dass eine solche Heldenerzählung auf der Performance weniger Monate beruhte, ging im Applaus unter.

Der Juli zeigte, wie fragil diese Erzählung war.

Als die Kurse von Halbleiteraktien, in denen der Fonds massiv investiert war, auf Talfahrt gingen, geriet das Konstrukt ins Wanken. Denn Aschenbrenner hatte nicht nur konzentriert investiert, sondern auch kräftig gehebelt.

Auf jeden Dollar Eigenkapital kamen rund vier Dollar geliehenes Geld.

Zusätzlich hatte er auf fallende Kurse bei Softwareaktien gesetzt, die sich ausgerechnet in dieser Phase erholten. Beide Seiten des Portfolios verloren gleichzeitig, die kreditgebenden Banken forderten zusätzliche Sicherheiten und die konnte der Fonds nicht mehr liefern.

In einer einzigen Nacht Ende Juli musste Aschenbrenner den Großteil seiner börsennotierten Positionen mit Abschlag verkaufen.

Eine der größten und schnellsten Notveräußerungen in der Geschichte der Wall Street. Rund zwei Drittel des Fondsvermögens waren binnen eines Monats ausgelöscht.

Der Name „Lagebewusstsein“ hätte eigentlich eine Warnung sein sollen

Die eigentliche Pointe dieser Geschichte steckt im Namen. „Situational Awareness“, zu Deutsch „Lagebewusstsein“, kommt aus der Luftfahrt und bezeichnet die Fähigkeit eines Piloten, jederzeit zu wissen, wo er sich befindet, was um ihn herum geschieht und was als Nächstes passieren dürfte.

Die meisten Flugunfälle geschehen nicht, weil die Technik versagt, sondern weil das Lagebild nicht mehr stimmt.

Ausgerechnet der Mann, der seinen Fonds nach dieser Tugend benannt hat, hat sie im entscheidenden Moment vermissen lassen. Für Anleger am Kapitalmarkt hat Lagebewusstsein dabei zwei Blickrichtungen. Der Blick nach außen gilt der Frage, in welcher Verfassung sich Konjunktur und Märkte tatsächlich befinden. Der Blick nach innen gilt der Frage, ob das eigene Portfolio zur äußeren Lage und zu den persönlichen Risiko- und Renditezielen passt.

Platzt bald die KI-Blase?

Zunächst der Blick aus dem Cockpitfenster: Wie ist die Wetterlage da draußen wirklich? Markiert der Fall Aschenbrenner das Platzen der vielzitierten KI-Blase? Hunderte Milliarden Dollar fließen derzeit in Chips, Rechenzentren und Energieinfrastruktur, und die Kurse der großen Technologiewerte sind über Jahre kräftig gestiegen.

Wer die Börsengeschichte kennt, weiß, dass fast jede große Blase mit einer echten Innovation begann

Die Eisenbahn hat Wirtschaft und Gesellschaft grundlegend verändert, das Internet ebenso. Dass Anleger mit diesen Innovationen zwischenzeitlich viel Geld verloren, lag nicht daran, dass sie keinen realen Nutzen stifteten, sondern daran, dass die Erwartungen an ihre wirtschaftlichen Erträge zu weit in die Zukunft liefen und bereits vollständig in die Kurse eingepreist waren.

Das entscheidende ist, dass eine Technologie evolutionär sein aber trotzdem überbewertet sein kann.

Künstliche Intelligenz ist allerdings keine bloße Zukunftshoffnung, sondern schafft bereits heute konkrete Mehrwerte, steigert Produktivität und ermöglicht neue Geschäftsmodelle.

Genau deshalb ist die Frage, ob die KI-Blase platzt, eigentlich die falsche Frage.

Entscheidend sind vielmehr zwei präzisere Fragen. Wer bezahlt am Ende für die gewaltigen Investitionen? Und wie viel der zukünftigen Erträge steckt bereits in den heutigen Kursen?

Wer bezahlt am Ende für die gewaltigen Investitionen?

Die erste Frage lässt sich schon heute positiver beantworten, als viele Skeptiker vermuten. Richtig ist, dass das Umfeld rauer geworden ist. Im Zuge des Konflikts zwischen den USA und dem Iran sind die Ölpreise deutlich gestiegen, mit ihnen die Energiepreise und die Inflation.

Die US-Notenbank neigt deshalb inzwischen eher zu Zinserhöhungen als zu Senkungen, und das Zinsniveau ist ohnehin seit längerem erhöht.

Da ein wachsender Teil der KI-Investitionen über Anleihen und andere Fremdmittel finanziert wird, verteuern sich diese Vorhaben spürbar, und daraus speist sich die Sorge, dass sich die gewaltigen Ausgaben am Ende nicht rechnen könnten. Nur wird dabei leicht übersehen, dass längst bezahlt wird. Anders als zur Jahrtausendwende, als Investoren beinahe jedem Unternehmen mit einer Internetadresse eine goldene Zukunft unterstellten, erzielen die Treiber des KI-Booms wie Microsoft, Nvidia oder Alphabet schon heute echte Umsätze und Gewinne mit der Technologie.

Die großen Cloud-Anbieter erwirtschaften mit ihrem Kerngeschäft Rekordgewinne.

Sie stemmen trotz des wachsenden Fremdmittelanteils den Großteil ihrer Investitionen weiterhin aus eigener Kraft. Ihre Auftragsbücher für Cloud- und KI-Kapazitäten sind auf Jahre hinaus gefüllt. Zugleich wachsen die Umsätze der spezialisierten KI-Anbieter mit hohem Tempo, Unternehmen und Verbraucher geben also bereits heute real Geld für diese Dienste aus. Die zahlenden Kunden existieren, die offene Frage ist allein, wie schnell ihre Ausgaben mit den Infrastrukturkosten Schritt halten. Diese Lücke zwischen Erwartung und Realität verdient Beobachtung, nicht Panik.

Und wie viel der zukünftigen Erträge steckt bereits in den heutigen Kursen?

Zur zweiten Frage lohnt ein genauer Blick auf die Bewertungen und der wirkt ernüchternd auf alle Crash-Propheten. Die laufende Berichtssaison ist überzeugend verlaufen. Im S&P 500 haben 86 Prozent der Unternehmen die Gewinnerwartungen übertroffen, bei den Halbleiterwerten im SOX-Index waren es sogar 95 Prozent. Die Gewinne im S&P 500 lagen im zweiten Quartal deutlich über dem Vorjahresniveau, wobei ein Teil des Zuwachses auf Sondereffekte zurückgeht, etwa auf die höhere Bewertung von Beteiligungen bei Alphabet und Amazon.

Wer diese Einmaleffekte konsequent herausrechnet, stellt fest, dass der S&P 500 auf Basis der erwarteten Gewinne der kommenden zwölf Monate mit einem Kurs-Gewinn-Verhältnis von rund 20 bewertet ist.

Zum Vergleich, auf dem Höhepunkt der Dotcom-Blase Ende der 1990er Jahre wurden allein die US-Technologieaktien mit einem Kurs-Gewinn-Verhältnis von etwa 50 gehandelt. Das operative Fundament der Unternehmen boomt, und die heutigen Kurse verlangen keine Wunder, sondern gutes Wachstum. Das ist der entscheidende Unterschied zu einer Blase, die nur von Erwartungen lebt.

Warum aber sind die Kurse zuletzt überhaupt gefallen, wenn die Fundamentaldaten stimmen?

Die Antwort liegt weniger bei den Unternehmen als beim Umfeld und bei der Positionierung der Anleger. Das bereits beschriebene Umfeld aus höheren Ölpreisen, hartnäckiger Inflation und der Aussicht auf steigende Zinsen hat den Markt veranlasst, künftige Gewinne wieder strenger abzuzinsen.

Hinzu kamen Gewinnmitnahmen nach einer außergewöhnlichen Rally sowie Meldungen über Fortschritte chinesischer Chiphersteller, die den Wettbewerbsdruck erhöhen könnten.

Getroffen hat das vor allem jene Werte, in denen nach der starken Entwicklung bis Ende Juni am meisten Optimismus vorweggenommen war, allen voran die Halbleiteraktien, auf die auch Aschenbrenner gesetzt hatte. Das ist der typische Verlauf einer Konsolidierung.

Nicht die Geschäftsmodelle werden in Frage gestellt, sondern der Preis, den man kurzfristig für sie zu zahlen bereit ist.

Solange die operativen Gewinne weiter wachsen und die Bewertungen wie beschrieben moderat bleiben, baut eine solche Phase überzogene Erwartungen ab, stellt aber den zugrunde liegenden Aufwärtstrend nicht infrage. Der Fall Aschenbrenner sagt deshalb wenig über die Lage des KI-Marktes. Er sagt umso mehr über die Lage eines einzelnen Portfolios, das dieser Konsolidierung nicht standhalten konnte.

Der Blick in die eigene Maschine: der Portfoliokonstruktion

Aschenbrenner ist nicht an einer falschen These gescheitert, sondern an seiner Portfoliokonstruktion. Sein Fonds war eine konzentrierte, gehebelte Wette auf einen einzigen Sektor.

Das mag die erklärte Anlageidee dieses Hedgefonds gewesen sein, und professionelle Investoren, die sich dessen bewusst waren, mochten diese Wette eingehen.

Nur sollte niemand diese Konstruktion mit einer langfristigen Anlagestrategie verwechseln. Wer so investiert ist, dass schon ein einziger schwacher Monat das Kapital aufzehrt, hat keine Meinung mit Zeithorizont, sondern eine Wette mit Verfallsdatum.

Kann mein Portfolio Turbulenzen überstehen?

Ob Aschenbrenners Vision von der Superintelligenz eintrifft, wissen weder wir noch er. Die entscheidende Frage für Anleger lautet ohnehin anders: Kann das eigene Portfolio sowohl in der Welt bestehen, in der man recht behält, als auch in einer, in der man irrt, und in allen Turbulenzen auf dem Weg dorthin?

Der Fall Aschenbrenner zeigt, wie wichtig ein realistisches Lagebild und eine robuste Portfoliostruktur sind.

Beides hilft, zwischen einer vorübergehenden Marktkorrektur und einer grundlegenden Veränderung der Anlageperspektiven zu unterscheiden. Für langfristig orientierte Anleger bleibt daher entscheidend, die eigene Risikotragfähigkeit und den Anlagehorizont im Blick zu behalten, statt kurzfristigen Bewegungen oder einzelnen Erfolgsgeschichten zu folgen. Ans Ziel kommt nicht, wer am schnellsten fliegt, sondern wer mit einem realistischen Lagebild und einer Maschine unterwegs ist, die auch ein Gewitter aushält.

Bild von Freddie auf Unsplash

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