Gefallenes KI-Wunderkind investiert 400 Millionen Dollar in ASML-Rivalen

Leopold Aschenbrenner hat diese Woche weitere 400 Millionen Dollar in Source Foundry investiert, ein Start-up, das die Anlagen von ASML überflüssig machen will. Sein Hedgefonds wuchs binnen eines Jahres auf 45 Milliarden Dollar an und brach im vergangenen Monat drastisch ein.

Damit beläuft sich sein Gesamteinsatz auf eine halbe Milliarde Dollar – obwohl kaum jemand weiß, woran das Unternehmen genau arbeitet.

Halbe Milliarde für Source Foundry

Der Hedgefonds Situational Awareness hatte zuvor bereits 100 Millionen Dollar investiert, berichten die Wirtschaftszeitung The Wall Street Journal und die Nachrichtenagentur Bloomberg unter Berufung auf Insider.

Source Foundry wurde im Juli 2025 von zwei früheren Forschern der Stanford University gegründet, Abdulmalik Obaid und Joe Burg. Das Unternehmen arbeitet an Lithografie, also an der Technik, mit der das Muster eines Chips auf Silizium übertragen wird.

Das Unternehmen will die gesamte technische Basis der Chipfertigung neu konzipieren – von den Anlagen bis zur dazugehörigen Software. Wie genau, verrät es nicht: Das Start-up arbeitet weiterhin im Verborgenen.

Dennoch wurde Source Foundry in einer jüngsten Finanzierungsrunde bereits mit 5 Milliarden Dollar bewertet, obwohl es noch keine funktionsfähige Anlage gibt. Insgesamt hat das Unternehmen mindestens mehrere Hundert Millionen Dollar eingesammelt.

Fremdkapital wurde fast zum Verhängnis

Anfang Juli verwaltete der 24-jährige Aschenbrenner noch 45 Milliarden Dollar. Einen Monat später waren es nur noch rund 10 Milliarden Dollar – ein Minus von 67 Prozent.

Der Fonds setzte stark auf Fremdkapital. Auf jeden Dollar Eigenkapital kamen zeitweise vier Dollar Schulden. Das vergrößert Gewinne, aber Verluste ebenso.

Aschenbrenner war stark in KI-Aktien engagiert, vom Speicherchiphersteller SK Hynix bis zum KI-Cloudanbieter Nebius. Als diese Positionen rasch an Wert verloren, verlangten die Banken immer mehr Sicherheiten.

Jeder erzwungene Verkauf drückte die Kurse weiter und löste neue Verluste aus. Gegenüber seinen Investoren verglich Aschenbrenner die Dynamik mit einem Bank Run.

Während die Gäste zu seiner Hochzeit anreisten, verkaufte er den größten Teil seines Börsenportfolios mit zehn Prozent Abschlag an Citadel, den Fonds seines Rivalen Ken Griffin.

Zudem gab es einen Plan, Anthropic-Aktien im Wert von 3,5 Milliarden Dollar an Sequoia Capital und Greenoaks zu verkaufen, um die Banken zufriedenzustellen. Aschenbrenner nahm davon jedoch in letzter Minute Abstand.

ASML profitiert vom Chip-Engpass

Die Wette auf Source Foundry passt zu seiner Strategie: Der Fonds steigt häufiger bei Unternehmen ein, die weder ein Produkt noch Umsatz vorweisen können. Investoren erfuhren, dass bis zu 30 Prozent des Portfolios in nicht börsennotierte Unternehmen fließen dürfen.

Warum das Kapital ausgerechnet in diese Richtung fließt, erklärt Sequoia Capital. Partnerin Stephanie Zhan zufolge wächst die Nachfrage nach KI exponentiell, während die Fabriken, die die Chips herstellen, ihre Kapazitäten nur linear ausbauen.

Zhan bezeichnet diese wachsende Lücke als „Chipmauer“. Source Foundry setze aus ihrer Sicht am größten Engpass der gesamten KI-Kette an.

Von diesem Engpass profitiert vor allem ASML, das im vergangenen Jahr 32,67 Milliarden Euro umsetzte. Der niederländische Anlagenbauer verdient sein Geld mit EUV-Systemen, die mit extrem ultraviolettem Licht winzige Strukturen auf Chips belichten.

Eine solche Anlage ist so groß wie ein Schulbus und kostet mehr als 400 Millionen Dollar. Für die halbe Milliarde Dollar, die in Source Foundry fließt, bekommt man bei ASML also ungefähr eine einzige Maschine.

Hinzu kommt, dass ASML auf Tausende hoch spezialisierte Zulieferer angewiesen ist, allen voran Zeiss für die Optik. Eine solche Lieferkette lässt sich nicht binnen weniger Jahre nachbauen.

Erst wenn ein Chiphersteller wie TSMC oder Samsung das System in einer Fabrik testet, ist die Bewertung von 5 Milliarden Dollar mehr als Theorie. Laut The Wall Street Journal kann es noch Jahre dauern, bis die Technik kommerziell nutzbar ist.