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    Situational Awareness 投資 4 億美元於晶片,因失去一半基金而逆勢而行

    By: rootdata|2026/08/09 21:32:17
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    一個在短短幾個月內失去一半資產的基金通常會退縮,減少風險暴露並試圖止損。然而,Situational Awareness 的創始人利奧波德·阿申布倫納(Leopold Aschenbrenner)選擇了相反的道路。本週,他的專注於人工智慧的對沖基金向 Source Foundry 投資了 4 億美元,這是一家由史丹佛大學研究人員創立的初創公司,承諾使晶片製造變得更快且更便宜。

    隨著這筆新投資,該基金在 Source Foundry 的總投資達到 5 億美元。這一舉動發生在 Situational Awareness 將其大部分公開股票組合出售給肯·格里芬(Ken Griffin)的 Citadel 之後,當時其管理資產從 200 億美元縮減至 100 億美元。

    這一決策顯示出明確的論點:即使面對上市的人工智慧基礎設施股票的重大損失,阿申布倫納仍然將重心放在供應鏈中最基本的層面,即半導體的實體製造。這是一個值得關注的賭注。

    阿申布倫納是一位前 OpenAI 研究員,於 2024 年在二十多歲時創立了 Situational Awareness。由於在金融市場上沒有先前的經驗,他建立了一個完全基於人工智慧將徹底改變全球經濟的前提的對沖基金,並認為與這一轉型相關的資產被低估。

    最初的回報相當可觀。人工智慧的敘事推動了如 Nvidia、Broadcom 和數據中心基礎設施供應商等公司的股票。該基金乘著這股浪潮迅速增長,累積了 200 億美元的管理資產。對於關注科技行業及其對市場影響的人來說,阿申布倫納的初步軌跡似乎驗證了人工智慧基礎設施競賽將是這十年的交易。

    問題出現在周期轉變時。最近幾個月,人工智慧基礎設施的股票遭遇了劇烈下跌,受到估值過高和對技術實際變現速度的質疑的壓力。Situational Awareness 對這些股票的高度集中面臨了陡峭的損失。

    七月底,該基金將其大部分公開股票組合出售給了 Citadel,這是肯·格里芬的綜合企業。這是一個被迫去槓桿的舉動:當損失累積時,投資者的贖回壓縮了管理資產,迫使清算頭寸。

    在這次重組中,有兩個細節引人注目。首先,該基金保留了其在 Anthropic 的股份,這是 OpenAI 的競爭對手。這表明阿申布倫納認為尖端語言模型的價值超過了構成其公開投資組合大部分的硬體公司。其次,即使在失去一半資產後,該基金仍然管理著 100 億美元的資產,這一數量仍使 Situational Awareness 成為行業內的重要基金。

    當前的問題是:在資本減少和聲譽受損的情況下,為什麼要將 4 億美元投入一家單一的私有晶片初創公司?答案在於對於人工智慧鏈中價值捕獲的長期論點。

    Source Foundry 由史丹佛大學的研究人員創立,提出了一個直接的提案:降低晶片製造的成本和時間。在一個由少數幾個玩家如 TSMC、三星和英特爾代工主導的市場中,任何能夠民主化半導體生產的替代方案都具有巨大的顛覆潛力。

    晶片製造的地理和企業集中是當今世界最大的戰略瓶頸之一。超過 90% 的最先進晶片在台灣製造。美國、歐洲和日本的政府正在投入數千億美元的補貼,以多元化這一供應鏈,正如我們在對 Nvidia 的主導地位和半導體競賽的分析中所展示的。

    如果 Source Foundry 能夠實現其承諾,提供更快速和可及的製造,它將能夠受益於對人工智慧晶片日益增長的需求以及政府對生產回流的激勵。這是一個對技術革命的實體基礎的賭注,而不是對表面應用的賭注。

    阿申布倫納的決策反映了其他機構投資者也在採取的態度轉變。在兩年內押注於流動性強的人工智慧基礎設施股票後,部分智慧資本正在轉向對供應鏈早期階段的私有投資。

    邏輯是,人工智慧的公開股票已經為未來的增長定價,而解決實際製造、能源和效率瓶頸的初創公司仍然提供不對稱的機會。這一舉動也表明,儘管最近出現了修正,但對於人工智慧論點的長期信念在主要資本配置者中仍然保持不變。

    對於關注科技行業的投資者來說,Situational Awareness 的案例作為過度集中風險的實際研究。這是一個快速增長的基金,將所有資金押注於單一敘事,當市場情緒改變時,其資產被削減了一半。然而,反應是進一步集中於一個高信念的賭注,顯示阿申布倫納正在進行一場與普通投資者不同的遊戲。

    現在的問題是,Source Foundry 是否能在基金投資者的耐心耗盡之前交付結果。隨著 5 億美元承諾於一家單一的私有初創公司,並且公開投資組合大幅縮減,Situational Awareness 將其未來押注於人工智慧鏈中最困難和最基本的層面:矽。

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