In den letzten zwei Jahren war die einfachste und profitabelste Long-Strategie der Kauf von Nvidia, doch diese Strategie verliert zunehmend an Schlagkraft. Wenn jeder weiß, dass die H100-Karten knapp sind und jeder Quartalsbericht wie eine Kopie des vorherigen wirkt, verschwindet das Alpha.
Das wirklich kluge Geld hat begonnen, über Software-Ebenen und Marketing-Erzählungen hinauszublicken und die physischen Grundlagen hinter den KI-Operationen neu zu untersuchen. In diesem Jahr sind zwei Personen mit grundverschiedenen Stilen zu den meistbeachteten neuen Indikatoren im KI-Investmentbereich geworden.
Der eine ist ein anonymer Händler, der sich hinter einem weiblichen Anime-Avatar auf X verbirgt. Er behauptet, ein Angebot von Nvidia abgelehnt, Artikel in Nature veröffentlicht und in diesem Jahr eine atemberaubende 45-fache Rendite erzielt zu haben, indem er die untersten Komponenten der Lieferkette seziert hat. Niemand kennt seine wahre Identität; man kennt ihn nur als Serenity.
Der andere ist ein 24-jähriger OpenAI-„Exilant", der sich von einem frustrierten Forscher zum Gründer eines milliardenschweren Hedgefonds wandelte. Er setzt auf die Neubewertung von Energie, Recheninfrastruktur und Speicher basierend auf physikalischen Zwängen. Sein Name ist Leopold Aschenbrenner, ein Außenseiter in der Silicon-Valley-Elite.
Der eine sucht auf der Mikroebene nach „Engpässen", während der andere auf der Makroebene auf die Umstrukturierung „physischer Engpässe" setzt. Ihr Aufstieg ist nicht nur ein Aufeinandertreffen zweier Anlagestrategien, sondern ein Weckruf für die Neubewertung der zugrunde liegenden Vermögenswerte im KI-Zeitalter.
Serenity: Mit der „Shiso-Blatt-Theorie" verborgene dunkle Pferde finden
Wenn Sie der US-Aktien-Community auf X folgen, ist es fast unmöglich, einen Account namens Serenity (@aleabitoreddit) zu übersehen. Mit einem Anime-Avatar und häufigen Posts konzentrieren sich seine Inhalte meist auf Halbleitermaterialien, Substrate für optische Module und Edge-Computing-Boards, wobei er selten über populäre KI-Anwendungen spricht.
Niemand kennt seine wahre Identität. Er gibt an, einen Hintergrund in Programmierung und Wissenschaft zu haben, sei Nature-Autor und Mitglied der RISC-V Foundation. Er behauptet sogar, 2018 eine Einladung zur Leitung eines KI-Teams bei Nvidia abgelehnt zu haben, als die Aktie nur bei 6 $ lag.
Serenitys Ruhm begann Anfang 2022 auf dem berühmten Reddit-Forum für Kleinanleger r/wallstreetbets (WSB). Damals wurde AXTI, ein Hersteller von Indiumphosphid-Substraten, vom Markt ignoriert. Er veröffentlichte einen tiefgehenden Research-Thread unter dem Namen „AleaBito" und identifizierte es als Materialbasis für KI-Optikmodule. In der Folge schoss diese obskure Micro-Cap-Aktie von 12 $ auf 70 $ hoch – eine fast 6-fache Steigerung. Seine präzise Vorhersage führte zu einem Bann wegen „Anstiftung zur Spekulation", woraufhin er im letzten Juli zu X wechselte. Seitdem ist er zu einem „KI-Lieferketten-Detektiv" mit über 400.000 Followern herangewachsen und zum Vorbild für KI-Kleinanleger geworden.
Mehr noch als die Gewinne selbst hat Serenitys Forschungsmethode einen tiefen Eindruck hinterlassen. Er verdichtet seine Anlagephilosophie zu seiner selbst entwickelten „Shiso-Blatt-Theorie".
Er verwendet ein erstklassiges Tokioter Sushi-Restaurant als Metapher. Die Zutat, nach der sich die Gäste am meisten sehnen, ist zweifellos der fettreiche Thunfisch (Otoro). Die Präsentation des gesamten Gerichts hängt jedoch vollständig von Shiso-Blättern ab, die von bestimmten kleinen Farmen auf der Izu-Halbinsel geliefert werden: Sie nehmen den Fischgeruch und dienen als Dekoration. Wenn diese Farmen aufgrund von Wetter oder Logistik die Lieferung einstellen, kann selbst der beste Thunfisch nicht serviert werden, und das Luxusrestaurant muss schließen.
Einfach ausgedrückt: Der Thunfisch ist am teuersten, aber das Shiso-Blatt ist unverzichtbar.
In der KI-Lieferkette sind „Shiso-Blätter" jene unsichtbaren Hersteller mit winzigen Marktkapitalisierungen und geringer Liquidität, die in bestimmten Fertigungssegmenten absolute technische Monopole besitzen.
Anstatt sich auf konventionelle Finanzdaten zu stützen, taucht Serenitys Methodik tief in die untersten Ebenen der Industriekette ein: Er studiert materialwissenschaftliche Arbeiten, beherrscht physikalische Gesetze, kartiert Lieferketten und lässt sogar Forschungsentwürfe von mehreren KIs gegeneinander testen, um jeden „unersetzlichen" Engpass zu identifizieren.
In den letzten zwei Jahren hat sich Serenity auf Co-Packaged Optics (CPO) konzentriert. Er glaubt, dass mit der Skalierung von KI-Clustern traditionelle Kupferverbindungen und steckbare optische Module an eine physikalische Grenze in Bezug auf Stromverbrauch und Geschwindigkeit stoßen werden. CPO, das optische Komponenten und Siliziumchips auf demselben Substrat vereint, ist der unvermeidliche Weg der Industrie.
Basierend auf dieser Einschätzung identifizierte und empfahl er drei explosive Engpass-Ziele: Sivers, Raspberry Pi und Soitec.
Serenity gräbt sich weiter in die untersten Ebenen der Lieferkette ein und entdeckte sogar NCI, ein japanisches Chemieunternehmen, das Vorläufer wie halbleiterreinen Hochreinheits-Phosphor herstellt, und verschiebt den „Engpass" auf die Ebene der molekularen Materialien.
Leopold: Von 200 Millionen auf 10 Milliarden – Infrastruktur-Arbitrage meistern
Anders als der verborgene Jäger Serenity ist Leopold Aschenbrenner ein Silicon-Valley-Wunderkind, das mit Milliarden an Kapital im Rampenlicht steht.
Sein Lebenslauf ist ein „Vorbild für elitären Erfolg". Mit 19 schloss er als Jahrgangsbester sein Studium an der Columbia University ab und arbeitete für den FTX Future Fund sowie das Superalignment-Team von OpenAI. Im April 2024 wurde Leopold von OpenAI wegen angeblicher Informationslecks entlassen.
Diese Wendung führte zu seinem Wechsel ins Investmentgeschäft. Im Juni 2024 veröffentlichte er ein 165-seitiges Branchenmanifest, „Situational Awareness: The Next Decade". Darin prophezeite Leopold kühn, dass AGI etwa 2027 erreicht würde und Superintelligenz bis 2030 kommen werde. Er argumentierte, dass der wahre Engpass nicht Algorithmen oder Modelle seien, sondern physische Ressourcen wie Stromnetze, Land, Rechenzentren und Hochgeschwindigkeitsspeicher.
Basierend auf dieser zukunftsweisenden Theorie gründete er den Hedgefonds Situational Awareness LP. Silicon-Valley-Größen wie Nat Friedman, Daniel Gross und die Collison-Brüder (Gründer von Stripe) steuerten großzügig bei und sicherten schnell eine Startfinanzierung von 225 Millionen Dollar.
Auch Leopolds soziales Umfeld ist bemerkenswert. Seine Verlobte Avital Balwit arbeitete am Future of Humanity Institute (FHI) in Oxford und wechselte später zu Anthropic als Stabschefin von CEO Dario Amodei. FTX war einer der wichtigsten frühen Investoren von Anthropic. Vor dem Zusammenbruch von FTX waren sowohl Leopold als auch Avital Kernmitglieder des FTX Future Fund.
Dieses Netzwerk verschafft Leopold einen einzigartigen Informationsfluss, kognitive Perspektiven und Ressourcen – vielleicht sein größtes und am schwersten zu kopierendes Alpha.
Am 18. Mai reichte Situational Awareness LP seine 13F-Einreichung für das erste Quartal ein, die ein verwaltetes Fondsvermögen von über 10 Milliarden Dollar auswies. Das Dokument offenbarte eine hochkonzentrierte Long-Position in Speicherwerten und ein massives Put-Options-Portfolio im Wert von 8,5 Milliarden Dollar gegen den gesamten Halbleiter- und Chipfertigungssektor.
Betrachtet man das Portfolio-Layout, verfolgt Leopold eine Infrastruktur-Arbitrage-Strategie. Einerseits kauft er massiv den Speicherhardware-Hersteller SanDisk und die spezialisierte Rechenwolke CoreWeave und positioniert sich fest an den harten Barrieren des physischen Speichers.
Andererseits hat er Milliarden in Put-Optionen gegen Nvidia (NVDA), TSMC (TSM), Broadcom (AVGO), ASML und den Halbleiter-ETF (SMH) gesteckt, was effektiv eine Short-Position auf den gesamten Sektor darstellt.
Seiner Ansicht nach haben die Bewertungen des Chipsektors die tatsächliche Baugeschwindigkeit physischer Infrastruktur wie Stromnetze und Rechenzentren dramatisch überholt. Der Aufbau von KI-Rechenclustern erfordert stabile Stromversorgung, ausreichend Land und ausgereifte Kühlsysteme – Infrastruktur, deren Bau 3-5 Jahre dauert, weit langsamer als die Lieferzyklen von Chips. Kurzfristig ist das hohe Wachstum der Chip-Giganten nicht nachhaltig, und die Bewertungen könnten eine Korrektur erfahren, wobei Put-Optionen die Abwärtsgewinne einfangen.
Auch Krypto-Unternehmen sind in Leopolds Portfolio; er hat etwa 1 Milliarde Dollar in Long-Positionen auf Bitcoin-Miner gesetzt und IREN, Core Scientific, Riot und CleanSpark gekauft. In seinen Augen sind Bitcoin-Miner diskontierte Alternativen zu KI-Rechenzentren, die vom Markt stark unterbewertet werden.
Verzicht auf Software, Fokus auf Greifbares: Die „Mautstellen" des KI-Computings
Obwohl Serenity und Leopold unterschiedliche „Werkzeugkästen" verwenden, ist ihr KI-Investment-Kern sehr ähnlich: Verzicht auf die Software-Ebene ohne physische Barrieren und Konzentration auf Hardware, die durch physikalische Gesetze eingeschränkt ist.
Ob es sich um die externen CW-Laserquellen und den hochreinen Phosphor in Serenitys Augen handelt oder um die Umspannwerke und Grundstücke in Leopolds – beides zeigt einen Punkt: Egal wie KI auf der Modellebene innoviert, wer die knappen Ressourcen der physischen Welt kontrolliert, hat die Macht, eine „Rechen-Maut" von den Technologiegiganten im KI-Zeitalter zu erheben.
Allerdings ist keine Strategie perfekt. Beide werden in unterschiedlichen Dimensionen auf die Probe gestellt werden.
Für Serenity ist die größte Schwäche die „Liquiditätsabgrund" von Micro-Cap-Aktien. Wenn er eine Micro-Cap mit einer Marktkapitalisierung von nur ein paar hundert Millionen an 400.000 Follower empfiehlt, reicht ein kleiner Zufluss von Kleinanlegerkapital aus, um den Preis in die Höhe zu treiben. Dieses „Fest" ist jedoch auf niedriger Liquidität aufgebaut. Wenn die Marktliquidität abnimmt oder das Unternehmen die technische Validierung nicht besteht, werden die Preise einbrechen und Kleinanleger, die an der Spitze eingestiegen sind, mit leeren Händen dastehen lassen.
Darüber hinaus sind Serenitys Identität, Hintergrund und historische Leistung trotz der technisch gründlichen Lieferkettenforschung nicht verifiziert. Anleger sollten ihn nicht blind kopieren. Die „Engpass"-Strategie ist explosiv, birgt jedoch hohe Kapitalaufwendungen, dünne Margen und Risiken potenzieller Kundenverluste.
Für Leopold ist der größte Feind die „Zeitverzögerung" des makroökonomischen Spiels. Die Tatsache, dass physische Infrastruktur weit hinter der Computernachfrage hinterherhinkt, ist objektiv wahr. Die Kapitalmärkte zeigen jedoch oft irrationale Stimmung und längere Verzögerungseffekte, was die Bewertungen der Chip-Giganten länger hoch halten könnte. Angesichts starker Gewinne und Short-Squeezes von Giganten wie Nvidia könnte sein massives Put-Options-Portfolio erhebliche Buchverluste erleiden.
In gewisser Weise repräsentieren Serenity und Leopold die KI-Investmentlogik der neuen Phase. Die Wertschöpfung in der KI-Branche verlagert sich von den Halbleitern selbst hin zu den Materialien, der Ausrüstung, der Energie und dem Land hinter den Chips.
Da Modellumfang und Rechenbedarf weiter wachsen, werden Schlüsselglieder der KI-Industrie mit Knappheit, technischen Barrieren und Angebotsbeschränkungen in Zukunft wahrscheinlich mehr Aufmerksamkeit vom Markt erhalten.
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