S&P 500-record verbergt $1,5 biljoen hefboomval onder Wall Streets AI‑boom

Leopold Aschenbrenner begon juli als een van Wall Streets meest gevierde AI‑investeerders.

Zijn hedgefonds, Situational Awareness, had in de eerste helft van 2026 439% rendement geboekt, aangedreven door geconcentreerde weddenschappen op de infrastructuur achter de kunstmatige intelligentie‑boom.

Aan het eind van de maand was dat succes veranderd in een waarschuwing.

De portefeuille van het fonds verloor 67% in juli nadat AI‑gerelateerde aandelen scherp omkeerden. Er volgden margin calls, en Situational Awareness verkocht het grootste deel van zijn publieke aandelenboek aan Ken Griffin’s Citadel.

De episode was dramatisch, maar de belangrijkere vraag is wat dit zegt over de markt eromheen.

De S&P 500 sloot op 13 augustus op een record van 7.798,99, terwijl beleggers meer geld dan ooit leenden met effectenportefeuilles als onderpand.

FINRA‑gegevens laten zien dat debetsaldi op marge‑rekeningen van klanten in juni $1.502 biljoen bereikten, tegenover $1.008 biljoen een jaar eerder.

Recordleningen betekenen niet per se dat er een crash aankomt. Margin‑schuld stijgt meestal samen met aandelenkoersen, en hefboom kan lange tijd hoog blijven.

Maar wanneer lenen snel toeneemt terwijl beleggers zich op vergelijkbare trades storten, kunnen de mechanieken van de volgende daling belangrijker worden dan de reden waarom die begon.

Daar staat de AI‑rally nu voor een minder zichtbare proef.

Een recordmarkt met minder speelruimte voor fouten

Margin‑leningen vergroten rendementen in beide richtingen. Een belegger die aandelen deels met geleend geld koopt, profiteert onevenredig wanneer prijzen stijgen.

Maar een scherpe daling knaagt aan het eigen vermogen van de belegger sneller dan aan de waarde van de totale positie.

Wanneer het eigen vermogen op een rekening onder de vereiste niveaus zakt, kan de tussenpersoon meer onderpand eisen.

Als de belegger dat niet kan aanleveren, kunnen posities verkocht moeten worden, ongeacht of de winstvooruitzichten van het bedrijf veranderd zijn.

Kate Leaman, chief market analyst bij AvaTrade, zei dat het tempo van de huidige opbouw even belangrijk is als het recordniveau.

Leaman stelde dat de snelheid van de stijging even belangrijk was als het record zelf en dat zulke snelle opgangen slechts in een handvol laat‑cyclische periodes zijn voorgekomen.

Ze zei dat snel stijgende hefboom, gecombineerd met het zware gewicht van AI‑ en technologieaandelen in de grote indices, de wiskunde van een terugval verandert.

“Dat betekent niet dat een correctie op handen is, of dat huidige waarderingen ongerechtvaardigd zijn gezien de omvang van de AI‑kapitaalsuitgaven die gaande zijn,” zei ze tegen Invezz.

“Wat het wel betekent, is dat de markt minder buffer heeft dan normaal om een schok op te vangen.”

Haar kernpunt is mechanisch eerder dan directioneel. Een teleurstellend winstrapport of een verlaging van de capex‑verwachting kan een zwaar bezeten aandeel naar beneden duwen.

Voor een niet‑gehevelde belegger kan dat simpelweg een latente verliespost creëren. Voor een gehevelde rekening kan dezelfde daling echter onmiddellijke vraag naar contanten veroorzaken.

“Fundamentals hebben in dat proces geen stem,” zei Leaman.

De Federal Reserve heeft op zijn beurt gewaarschuwd dat hedgefonds‑hefboom nabij recordniveaus blijft en geconcentreerd is bij een relatief klein aantal grote fondsen. In het Financial Stability Report van mei zei de Fed dat die blootstellingen zich uitstrekken over Treasuries, renteswaps en aandelen.

Die cijfers zijn niet simpelweg op te tellen bij de FINRA‑margeschuld. Ze meten verschillende delen van het financiële systeem.

Maar samen laten ze zien hoeveel marktexposure kan afhangen van financieringscondities naast beleggingsconvictie.

AI‑diversificatie kan verdwijnen als de trade keert

Het concentratieprobleem is breder dan een handvol mega‑cap technologiebedrijven.

Het AI‑thema strekt zich nu uit over halfgeleiders, geheugen, cloudcomputing, datacenters, elektriciteitsopwekking, netwerkapparatuur en zelfs cryptomijners die stroomrijke locaties ombouwen tot high‑performance computingfaciliteiten.

Op een spreadsheet lijken die posities misschien gediversifieerd. Economisch gezien hangen veel posities van dezelfde aanname af: dat uitgaven aan AI‑infrastructuur jarenlang uitzonderlijk hoog blijven.

Die onderscheiding is van belang bij een uitverkoop.

Als beleggers plotseling het tempo van AI‑capex in twijfel trekken, kunnen een chipfabrikant, een stroomleverancier en een verhuurder van datacenters beginnen te handelen als verschillende uitdrukkingen van hetzelfde risico. Correlaties stijgen juist wanneer fondsen diversificatie het hardst nodig hebben.

Situational Awareness gaf een live demonstratie van die kwetsbaarheid. Het fonds behaalde 439% van begin 2026 tot en met juni voordat de portefeuille in juli 67% verloor.

Daarna draaide het grotendeels een publiek aandelenboek ter waarde van circa $16 miljard af, waarbij Citadel een groot deel kocht.

De verkoop was belangrijk omdat het twee soorten risico scheidde die vaak door elkaar gehaald worden.

De eerste is fundamenteel risico: verdient de AI‑uitbouw uiteindelijk genoeg om vandaag’s investeringen en waarderingen te rechtvaardigen?

De tweede is financieringsrisico: heeft een belegger genoeg kapitaal om de periode door te komen voordat die thesis bewezen is?

Situational Awareness kon niet simpelweg wachten tot elke positie hersteld was. Dalende activawaarden botsten met hefboom en onderpandeisen.

Een langetermijntechnologievisie werd een kortetermijn‑liquiditeitsprobleem.

Archegos toonde hoe de volledige positie verborgen kan blijven

Wall Street heeft deze structuur eerder gezien.

Archegos Capital Management stortte in maart 2021 in nadat het enorme geconcentreerde aandelenblootstellingen opbouwde via total‑return swaps.

De Securities and Exchange Commission zei later dat die instrumenten het family office in staat stelden grote aandelenblootstelling te verkrijgen terwijl het relatief beperkte middelen inbracht.

De posities waren verspreid over tal van tegenpartijen. Elke prime broker kon zijn eigen relatie met Archegos zien, maar de markt had geen volledig beeld van de totale blootstelling van het fonds.

Toen sommige onderliggende aandelen daalden, kreeg Archegos margin calls die het niet kon voldoen. Banken begonnen posities te liquideren. Degenen die snel uitstapten, kwamen er beter van af; anderen leden miljardenverliezen.

De rechtstreekse vergelijking met vandaag is niet dat elk AI‑fonds op Archegos lijkt. Daar is geen bewijs voor.

De interessantere vraag is of veel afzonderlijke hedgefondsen gezamenlijk dezelfde concentratie kunnen recreëren.

Goldman Sachs, JPMorgan, Morgan Stanley en andere prime brokers zouden elk klanten kunnen financieren die onafhankelijk lijken maar uiteindelijk overlappende mandjes van halfgeleiders, energiebedrijven, geheugenproducenten en datacenteraandelen bezitten.

In dat scenario hoeft geen enkele belegger op zichzelf systemisch belangrijk te zijn. De gemeenschappelijke trade is wat hen verbindt.

Dat is moeilijk in real time te observeren omdat hedgefonds‑hefboom binnen leningen, swaps, opties en andere derivaten kan zitten.

De waarschuwing van de Federal Reserve over bijna‑record hedgefonds‑hefboom doet er daarom minder toe als crashsignaal dan als herinnering dat de zichtbare eigendomsdata van de markt niet de volledige financieringsstructuur onthullen.

LTCM en Amaranth tonen twee heel verschillende eindes

Long‑Term Capital Management biedt een ander nuttig precedent.

Het hedgefonds kwam de crisis van 1998 in met enorme hefboom over wat ogenschijnlijk meerdere gesofisticeerde relative‑value trades waren.

Toen Rusland’s schuldencrisis de wereldmarkten schudde, bewogen relaties waarvan het fonds verwachtte dat ze zouden convergeren plots sterk tegen het fonds in.

Liquiditeit verslechterde en schijnbaar aparte posities werden gecorreleerd. Het gevaar was niet langer alleen LTCM’s verliezen. Een wanordelijke liquidatie dreigde grote posities in al gespannen markten te gooien.

Veertien banken en effectenhuizen leverden uiteindelijk $3,6 miljard in een private‑sector herkapitalisatie die met medewerking van de Federal Reserve Bank of New York was georganiseerd. Het doel was een ordelijke afwikkeling mogelijk te maken in plaats van een vuurverkoop.

Maar hefboom leidt niet altijd tot systemische besmetting.

Amaranth Advisors verloor ongeveer $6,6 miljard in 2006 nadat een enorme positie in aardgas tegen het fonds keerde. Het fonds stortte in, maar de markten verteerden de mislukking met opmerkelijk weinig verstoring.

Een functionaris van de Commodity Futures Trading Commission merkte later op dat de markt “bijna niet met de ogen knipperde” bij het verwerken van het verlies.

Dat contrast is relevant voor het AI‑debat.

Eén zwaar geheveld fonds kan falen zonder de markt mee te sleuren als andere beleggers genoeg kapitaal, liquiditeit en bereidheid hebben om de posities te kopen.

Situational Awareness ondersteunt mogelijk juist die geruststellender interpretatie.

Citadel stapte in als grote koper. De publieke aandelenportefeuille werd overgedragen in plaats van klakkeloos op de markt geworpen, en het bredere financiële systeem bleef functioneren.

De episode herinnert eraan dat markthouding deels een functie is van balansen.

Er moet een koper zijn wanneer een gehevelde verkoper de luxe verliest om te kiezen wanneer en tegen welke prijs hij een overbezette positie verlaat.

De bullish case: kapitaal blijft bereid AI te kopen

Gil Luria, managing director en senior software‑analist bij DA Davidson, betoogt dat de huidige hefboom nog niet groot genoeg lijkt om een AI‑correctie in een systemisch voorval te veranderen.

“Hoewel er enige financiële hefboom in het systeem zit en deze groeit, lijkt het niet genoeg om meer te creëren dan het type correctie dat we zagen bij Situational Awareness en Korean retail,” zei Luria tegen Invezz.

Zijn betoog steunt op de fundamentele vraag die de trade ondersteunt.

Dat is een belangrijke onderscheiding. De AI‑boom is niet uitsluitend gebouwd op financiële speculatie. Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta en andere technologiegroepen besteden veel aan rekeninfrastructuur, terwijl bedrijven blijven experimenteren met en generatieve AI uitrollen.

Zolang beleggers geloven dat de vraag echt en duurzaam is, kunnen scherpe dalingen nieuwe kopers aantrekken. Een gehevelde verkoper kan gedwongen raken, maar een pensioenfonds, staatsinvesteerder of beter gekapitaliseerd hedgefonds kan de andere kant innemen.

De interventie van Citadel is bewijs dat zulke kopers bestaan.

Mark Hackett, chief market strategist bij Nationwide, ziet desalniettemin reden voor voorzichtigheid.

Hackett vertelde de Wall Street Journal dat beleggershefboom historische niveaus had bereikt op verschillende maatstaven, en verwees naar wat hij beschreef als een “lottery mentality” onder sommige retailbeleggers.

Hij wees ook op de overlap tussen marge‑leningen, opties en gehevelde exchange‑traded funds. Deze producten kunnen meerdere lagen van exposure naar dezelfde onderliggende aandelen creëren.

Dat veroorzaakt niet noodzakelijkerwijs de initiële schok. Het kan echter wel veranderen wat er daarna gebeurt.

Eén gedwongen verkoper is te managen, wat als het er meerdere zijn?

Het gevaarlijkste scenario begint met een alledaagse teleurstelling.

Een hyperscaler verlaagt zijn AI‑capex‑forecast. Nvidia geeft guidance onder de meest optimistische marktverwachtingen, vervolgens vertraagt de vraag naar datacenters en stijgen Treasury‑rendementen genoeg om de financierings‑economie van nieuwe infrastructuur te ondermijnen.

AI‑aandelen dalen.

Voor de meeste beleggers is dat gewoon een herprijsing van toekomstige winstverwachtingen. Maar voor sterk gehevelde portefeuilles verminderen dalende prijzen de waarde van onderpand. Prime brokers kunnen meer kapitaal eisen of blootstelling verlagen.

Fondsen verkopen vervolgens.

Die verkopen duwen de prijzen verder naar beneden, verhogen de volatiliteit en creëren mogelijk elders nieuwe onderpandeisen.

Het betekent ook niet dat alle $1,5 biljoen FINRA‑margeschuld in AI‑aandelen zit. FINRA’s geaggregeerde data identificeren niet de effecten die gefinancierd worden en scheiden retail‑leners niet netjes van andere klanten.

En record‑margeschuld op zichzelf is historisch gezien een slechte timingtool. Stijgende markten verhogen leencapaciteit, dus hefboom bereikt vaak records wanneer aandelenkoersen dat doen.

De meer bruikbare vraag is of hefboom geconcentreerd raakt op dezelfde plekken waar marktleiderschap al geconcentreerd is.

Daarom doet Situational Awareness ertoe.

De ineenstorting brak Wall Street niet, maar toonde dat het systeem werkte: er kwam een gedwongen verkoper naar voren, een sterkere koper nam de activa over en de markt ging door.

In een andere zin gaf het een indruk van hoe snel overtuiging kan omslaan in liquidatie wanneer hefboom een overbevolkte trade ontmoet.

De S&P 500 kan records blijven zetten terwijl beide interpretaties waar blijven.

De volgende serieuze test hangt misschien minder af van of kunstmatige intelligentie de economie verandert dan van wie de trade bezit, hoeveel ze geleend hebben om die te bezitten, en hoeveel van hen tegelijkertijd gedwongen worden naar de uitgang te haasten.