Data center junk bond update, Oct 19.

Particuliere beleggers houden van winst nemen en verliezers kopen. aankopen / verkopen grafiek @FD_Nieuws en performance afgelopen 12 maanden.

Leopold gaat nat en Citadel krijgt de kruimels. Zoals zo vaak zijn er altijd partijen die bij een daling in de markt erachter komen dat leverage ook de andere kant op werkt. En dan veel harder. Deze keer is het sterbelegger Leopold Aschenbrenner. Iedereen heeft het over de miljoenen Koreanen die door hun bank over de toonbank worden getrokken maar Leopold is echt een hele grote jongen. Met veel AI-exposure en enorme posities, posities met een flinke leverage. Zowel long, als short. Zoals bijvoorbeeld zijn short in Adobe. Leopold Aschenbrenner bouwde na zijn vertrek bij OpenAI razendsnel een enorme investeringsportefeuille op rond één centrale overtuiging: als AI zich in hoog tempo blijft ontwikkelen, moet de fysieke infrastructuur daarachter explosief meegroeien. Meer chips, meer geheugen, meer datacenters en vooral veel meer energie. Die strategie leverde aanvankelijk spectaculaire resultaten op. Zijn fonds Situational Awareness groeide volgens mensen rond het fonds op een gegeven moment zelfs tot ongeveer $45 miljard. Maar de afgelopen weken draaide het beeld abrupt. Een aantal grote posities in bedrijven die profiteren van de AI-infrastructuurboom kreeg forse klappen. Tegelijkertijd zaten er shortposities in softwarebedrijven in de portefeuille die juist sterk de verkeerde kant op bewogen. Dat is een gevaarlijke combinatie bij een fonds dat gebruikmaakt van leverage. Dalende longposities betekenen verlies aan de ene kant, stijgende aandelen waarop je short zit verlies aan de andere kant. Wanneer daar geleend geld bij betrokken is, kunnen brokers vervolgens extra onderpand eisen. En dan verandert een slechte maand ineens in een liquiditeitsprobleem. De druk liep kennelijk zo ver op dat brokers bezig waren posities af te bouwen en kopers te zoeken voor grote delen van de portefeuille. Uiteindelijk zou Citadel een deal hebben gesloten om de beursgenoteerde aandelenposities over te nemen. Daarmee lijkt het publieke aandelenboek van het fonds in één klap grotendeels of volledig te zijn afgebouwd. Interessant is vooral dat dit niet zomaar een hedgefonds is dat een verkeerde trade maakte. Aschenbrenner werd juist bekend doordat hij extreem vroeg en extreem agressief inzette op de economische gevolgen van steeds krachtigere AI-modellen. Zijn idee was dat de markt de hoeveelheid kapitaal, rekenkracht, chips en energie die daarvoor nodig zou zijn zwaar onderschatte. Die thesis kan op lange termijn nog steeds correct blijken. Maar deze episode laat perfect zien dat gelijk hebben over een megatrend niet automatisch betekent dat je ook geld verdient met de aandelen die eraan gekoppeld zijn. Timing, waardering, leverage en position sizing blijven bepalend. Je kunt bijvoorbeeld volledig gelijk krijgen over een enorme toename in de vraag naar AI-infrastructuur, terwijl aandelen in die sector alsnog 40% of 50% dalen omdat beleggers simpelweg te veel groei vooruit hebben betaald. En met voldoende leverage hoef je niet eens ongelijk te krijgen over de lange termijn om uit de trade gedwongen te worden. Dat lijkt hier de belangrijkste les. De AI-trade is de afgelopen jaren steeds meer veranderd van een fundamenteel verhaal over technologische vooruitgang in een enorme kapitaaltrade waarin steeds grotere bedragen achter dezelfde groep bedrijven aan zijn gegaan. Wanneer zo'n positionering begint te draaien, kan het proces zichzelf versterken. Fondsen krijgen verliezen → leverage moet omlaag → posities worden verkocht → koersen dalen verder → andere partijen moeten eveneens risico reduceren. Juist daarom is dit een interessante stresstest voor de bredere AI-markt. Niet omdat de AI-thesis hiermee ineens dood is. Maar omdat zelfs een belegger die zijn volledige strategie rond de komende AI-boom bouwde, kan ontdekken dat een goede visie en een houdbare portefeuille twee totaal verschillende dingen zijn. De komende periode wordt daarom interessant: was dit vooral een probleem van één extreem geconcentreerd en agressief fonds? Of zien we de eerste barsten in een AI-trade waarin waarderingen, leverage en verwachtingen sneller zijn gestegen dan de onderliggende winsten? Dat onderscheid gaat veel bepalen.

Historic Carnage: Worst Day For Hedge Funds Since The Covid Crash zerohedge.com/markets/histor…

After swapping out its lead autos analyst, JPMorgan Chase is decidedly less bearish on Tesla bloomberg.com/news/articles/…