Leopold Aschenbrenner, korábbi OpenAI-kutató és az AI egyik ismert szószólója 2024 őszén alapította meg a Situational Awareness nevű befektetési vállalkozást. Nevét és ismertségét főként a Situational Awareness című tanulmányának köszönhette, amelyben azt jósolta, hogy az AI fejlődése az elkövetkező években drámaian felgyorsulhat, és akár 2027 körül megjelenhet az általános mesterséges intelligencia. Aschenbrenner befektetési narratívája szerint a legnagyobb nyertesek azok a cégek lesznek, amelyek az AI működéséhez szükséges háttérinfrastruktúrát építik — félvezetők, memóriagyártás, adatközpontok, energiaellátás és elektromos hálózatok.
Befektetési stratégia és főbb pozíciók
A Situational Awareness stratégiája egyértelműen az AI-infrastruktúrára épült. A portfólió nagy nyilvános pozíciói közé tartoztak többek között:
- Nebius (kb. 2,5 milliárd dolláros pozíció, a portfólió közel 15%-a)
- SK Hynix (HBM memóriachipek)
- Samsung Electronics, Micron, TSMC, Nvidia, AMD, Broadcom, Intel, ASML
- CoreWeave, IREN, Core Scientific, Applied Digital (adatközpontok)
- Sandisk (flashmemória és adattárolás)
- Bloom Energy, T1 Energy, Solaris Energy Infrastructure, Power Solutions International, Babcock & Wilcox (energia)
A magánpiaci befektetések közül az Anthropic volt az egyik legnagyobb tétel. Emellett az alap jelentős opciós pozíciókat épített fel több nagy technológiai vállalat részvényeire és ETF-ekre, köztük a VanEck Semiconductor ETF-re, valamint posztícionált az Nvidia, Oracle, Broadcom, AMD, Micron és TSMC papírjaiban.
Gyors tőkebevonás és növekedés
Az első befektetői tőke 2024. november 1-jén érkezett. Az induláskor a minimális befektetés 5 millió dollár volt, így az alap elsősorban tehetősebb magánbefektetőket, családi vagyonkezelőket és intézményeket célzott. Rendkívül gyors volt a tőkebevonás: a fő amerikai alap 2025 szeptemberére 998 millió dollárnyi jegyet értékesített; 2026 tavaszára a kezelt vagyon 9,3 milliárd dollárra nőtt. A nyilvános beadványok szerint 2024 novemberétől 2026 tavaszáig az alap 1,76 milliárd dollár külső tőkét gyűjtött, a kezelt vagyon 9,28 milliárd dollárra emelkedett. A Wall Street Journal és a Financial Times értesülései szerint nyárra az alap mérete meghaladta a 20 milliárd dollárt.
Az alapot mindössze nyolc alkalmazott kezelte, dolgozónként több mint egymilliárd dolláros kezelt állománnyal.
A tőkeáttétel és a likviditási spirál
A stratégia sikerét azonban erősen aláásta az agresszív kockázatkezelés hiánya: a hedge fund brutális tőkeáttétellel működött. Amíg az AI-szektor árfolyamai emelkedtek, a tőkeáttétel felnagyította a hozamokat, de július elején hirtelen, masszív korrekció indult az AI-részvényekben. Az árfolyamok esésével a finanszírozó bankok margin callokat kezdtek küldeni, és több pozíciót fedezetként vagy közvetlenül értékesítésre köteleztek. A Goldman Sachs és a JPMorgan által finanszírozott részvénycsomagok egy részét kényszerlikvidálták.
A kényszereladások újabb árfolyamcsökkenést idéztek elő, ami további margin callokat váltott ki — klasszikus likviditási spirál alakult ki. Néhány nap alatt az alap értékének mintegy kétharmadát veszítette el, és kénytelen volt nagymértékű nyilvános részvényeladásokat végrehajtani.
Citadel vásárolta fel a likvidált csomag nagy részét
A nyilvános részvényportfólió nagy részét a Citadel, Ken Griffin hedge fundja vásárolta meg. Az adásvétel után Aschenbrenner megtartotta a nem tőzsdei befektetéseit, köztük az Anthropicban lévő részesedését. A tranzakciót követően az alap megszüntette a tőkeáttétel használatát.
Piaci hatás és következmények
Az alap gyors összeomlása rövid távon fordulatot hozott az AI-részvények piacán: több, korábban jelentőset eső papír 15–20 százalékot emelkedett egyetlen kereskedési nap alatt. E mögött több tényező állt, köztük a Microsoft és az Amazon gyorsjelentései, amelyek megerősítették, hogy a hyperscaler cégek továbbra is jelentős összegeket költenek AI-beruházásokra és adatközpont-kapacitások bővítésére. Emellett a Citadel részvényvásárlása technikailag eltüntette a piacról a legnagyobb kényszereladót, ami csökkentette az eladói nyomást.
Tanulságok
A sztori kettős üzenetet hordoz: Aschenbrenner jól azonosította az AI-forradalom lehetséges infrastrukturális nyerteseit, és az időzítés egy ideig kiváló eredményeket hozott. Ugyanakkor a példa rámutat arra, hogy a nagymértékű tőkeáttétel milyen gyorsan képes egy portfóliót tönkretenni, ha rövid távon a piaci volatilitás szembejön. Egy margin call után nem a befektető dönt arról, mikor ad el, hanem a finanszírozó intézmény — ez a történet legfőbb, gyakorlatias tanulsága.
A jelen írás nem minősül befektetési tanácsadásnak vagy ajánlásnak.
