Leopold Aschenbrenner steckt wenige Tage nachdem sein Hedgefonds einen der größten Rückschläge seiner Geschichte erlitten hatte, weitere 400 Millionen US-Dollar in die Künstliche Intelligenz.
Das Wall Street Journal berichtete am 7. August, dass Situational Awareness 500 Millionen US-Dollar in Source Foundry investiert hat, was auch beinhaltet, dass das Unternehmen selbst diese Woche 400 Millionen US-Dollar investiert. Source Foundry nahm seinen Betrieb 2025 mit Stanford-Forschern Abdulmalik Obaid und Joe Burg auf. Jüngst wurde dem Unternehmen aufgrund der erhaltenen Finanzierung durch Sequoia Capital eine Marktbewertung von etwa 5 Milliarden US-Dollar zugeschrieben.
Der Zeitpunkt macht die Transaktion bedeutender als eine herkömmliche Venture-Investition.
Laut einem Schreiben an Anleger hat Situational Awareness im Juli einen ungeprüften Netto-Verlust von 67% auf Monatsbasis (month-to-date) erlitten. Obwohl die Netto-Rendite seit Jahresbeginn noch bei 80% lag, gab Aschenbrenner bekannt, dass er einen Teil seines öffentlichen Portfolios verkauft habe, um die Verschuldung (Leverage) zu reduzieren – nachdem die Liquiditätslage am Markt niedrig war.
Allerdings stellte der Brief auch klar, dass das Fiasko im Juli seine langfristige Sicht auf KI nicht verändert habe. Der Fonds werde weiter als hybrides Public-Private-Vehikel arbeiten, während sein öffentliches Portfolio ab jetzt vollständig auf Basis von bereits vollständig bezahlten Positionen verwaltet wird; damit entfallen alle Margen- oder Liquidationsrisiken.
Vor dem Hintergrund dieser Lage erscheint die Investition von Source Foundry weniger als ein Rückschritt hinter die Strategie der Verluste im Juli, sondern eher als ein langfristiges Bekenntnis zur physischen Infrastruktur, die für die Entwicklung von KI erforderlich ist.
Aschenbrenner setzt auf die Engstelle hinter den Chips
Source Foundry ist bei Weitem nicht nur ein weiterer Designer von KI-Chips. Das Unternehmen strebt an, deutlich mehr zu sein: Es konzentriert sich auf die Entwicklung von Maschinen, Ausrüstung und Software für die Halbleiterfertigung – mit einem Schwerpunkt auf Lithografie. Sequoia-Partnerin Stephanie Zhan hat dessen Mission so beschrieben, dass es um die „engste Engstelle“ in der Halbleiterfertigung geht, beginnend mit der Lithografie.
Das bedeutet, dass das Startup mit ASML konkurrieren wird – dessen Technologie zur Lithografie im extremen Ultraviolett (EUV) entscheidend für die Herstellung der komplexesten Chips der Welt ist.
Die technische Herausforderung für Source Foundry ist enorm. Die EUV-Systeme von ASML nutzen Licht mit einer Wellenlänge von 13,5 Nanometern, das erzeugt wird, wenn Laser auf kleine Tropfen von geschmolzenem Zinn geschossen werden. Das Licht wandert durch ein Vakuum und wird über extrem präzise Mehrschichtspiegel gesteuert, da normale Linsen EUV-Licht nicht in einer effektiven Weise übertragen können.
Bisher gibt es keine Hinweise darauf, wie sich die Technologie von Source Foundry von ASMLs EUV-System unterscheidet. Aber sicher ist: Das Startup arbeitet an einer Alternative zu den heutigen großen, teuren und komplexen Anlagen zur Herstellung von Halbleitern.
Damit dieses Vorhaben erfolgreich ist, sollte die entwickelte Technologie mehr leisten als nur eine Maschine, die im Labor betrieben werden kann. Sie müsste auf einem Niveau arbeiten können, das Präzision, Durchsatz und Zuverlässigkeit gewährleistet, die für eine Massenproduktion von Chips ausreichen, und zugleich Fortschritte bei Produktionskosten, Größe oder Einsatzzeit erzielen.
Damit hat der Erfolg von Source Foundry Folgen, die über nur einen KI-Chiphersteller hinausgehen, denn jeder Anbieter fortschrittlicher Prozessoren ist auf Halbleiterfertigungsanlagen angewiesen.
Die Nachfrage steigt weiter. TrendForce prognostiziert, dass der weltweite Umsatz von Foundries um 24,8% zunehmen wird und 2026 auf bis zu 218,8 Milliarden US-Dollar steigt; gleichzeitig bleibt die Nachfrage nach KI-Chips auf einem konstant hohen Niveau hinsichtlich der Kapazitäten für fortgeschrittene Knoten.
Anders gesagt: Was im Juli passiert ist, hat den tatsächlichen Bedarf an einer physischen Infrastruktur für KI nicht zunichtegemacht. Es zeigte vielmehr die Nachteile auf, diese Nachfrage über stark gehebelt positionierte Investments am öffentlichen Markt zu finanzieren.
Das stärkere Signal für den globalen KI-Markt
Die Bedeutung könnte weit über situatives Bewusstsein hinausgehen.
Während die KI-Infrastruktur wächst, können Engpässe noch weiter nach oben wandern – von Modellen und Beschleunigern hin zu Speicher, Energie, fortschrittlichem Packaging und schließlich zu der Maschinenausstattung, die benötigt wird, um die Chips selbst herzustellen.
Eine Analyse, die sowohl von der Semiconductor Industry Association als auch von Deloitte durchgeführt wurde, hat ergeben, dass der Anteil der Halbleiter in einem KI-Serverrack mehr als 95% beträgt. Außerdem könnten die Investitionen in die KI-Rechenzentrumsinfrastruktur bis 2028 auf mehr als 4 Billionen US-Dollar steigen.
Das stellt für Anleger einen Widerspruchsvermerk dar: Die Aktien der an KI beteiligten Unternehmen können fallen, obwohl ein solider Infrastrukturzyklus existiert.
Source Foundry ist im Grunde eine Wette darauf, was passiert, wenn die Nachfrage auf eine viel größere Einschränkung trifft: die Maschinen, die nötig sind, um genügend fortschrittliche Chips herzustellen.
Zugleich unterstreicht das eine Lehre aus Aschenbrenners Verlusten im Juli: Richtig mit Blick auf das langfristige Wachstum von KI zu liegen, reicht nicht zwangsläufig aus, um die kurzfristige Marktvolatilität zu überleben.
Sein 67%iger Drawdown im Juli zeigte, wie Leverage und konzentrierte Positionen schnell schädlich werden können, wenn sich die Märkte drastisch verändern und die Liquidität verschwindet. Währenddessen signalisiert die 400-Millionen-US-Dollar-Investition in Source Foundry, dass er seine These zur Künstlichen Intelligenz nicht aufgegeben hat. Er konzentriert sich lediglich stärker auf den weniger bekannten – und möglicherweise entscheidenden – Teil des Technologie-Stacks.
Die Frage ist nun, ob Source Foundry diese Erkenntnis in tatsächliche Halbleiter-Processing-Technologie umsetzen kann. Gelingt das, könnte Aschenbrenners jüngstes Wagnis für KI noch bedeutender sein als sein gescheitertes Venture im öffentlichen Markt: Ein Durchbruch bei Chip-Herstellungsanlagen würde nicht nur für einen einzelnen Hersteller von KI-Beschleunigern von Vorteil und profitabel sein, sondern für die gesamte Branche.
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