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25세 AI 주식의 신도 손실을 봤다? Situational Awareness가 새로운 자금 유입을 모색하며, 창립자는 투자자들에게 '매수 기회를 잡으라'고 촉구

BlockBeats 뉴스, 7월 30일, <파이낸셜 타임즈> 보도에 따르면, 25세 월가의 신흥 AI 주식 전문가이자 전 OpenAI 연구원인 Leopold Aschenbrenner가 설립한 AI 테마 헤지펀드 'Situational Awareness'가 새로운 자금 유치를 모색 중이다. 최근 AI 관련 주식이 크게 조정된 후, AI 공급망에 고도로 집중 투자하는 것으로 유명한 이 펀드는 상당한 손실을 입었으며, 투자자와의 소통 및 잠재적 자산 매각 등을 통해 자본을 보충하고 있다.


Situational Awareness는 2024년에 설립되었으며, 투자 논리는 Aschenbrenner의 AGI(인공일반지능) 도래 가속화에 대한 판단에 기반한다. 이 펀드의 규모는 한때 약 200억 달러에 달했으며, 2026년 6월 기준 순수익률은 439%에 달해 이번 AI 랠리에서 가장 주목받은 스타 펀드 중 하나였다. 포트폴리오는 Oracle, AMD, Nebius, Sharon AI 등 AI 인프라 및 컴퓨팅 파워 체인 관련 기업을 포함하며, 레버리지를 사용해 포지션을 확대했다.


그러나 AI 거래가 최근 급속도로 냉각되면서 한국 KOSPI, 나스닥 100, 그리고 다수의 AI 인프라 주식이 큰 변동성을 보였고, Situational Awareness도 하락에 휩쓸렸다. 보도에 따르면, Aschenbrenner는 최근 투자자와의 소통에서 시장 변동성 확대를 인정하면서도 이를 새로운 투자 기회로 묘사하고, 투자자들이 8월 1일 이전에 신규 자금을 투입하도록 독려했다.


이번 자금 조달은 AI 자본 지출 거래가 쇠퇴한 후의 상징적인 사건이 되었다. 지난 1년간 시장은 컴퓨팅 파워, 칩, 전력, 클라우드 인프라에 높은 밸류에이션을 기꺼이 지불했지만, 기술주 하락이 심화되면서 자금은 AI 공급망의 수익 주기, 레버리지 리스크, 포트폴리오 밀집도를 재평가하기 시작했다. Situational Awareness는 여전히 Anthropic의 잠재적 IPO 등 후속 기회를 포함한 AI 장기 트렌드에 베팅하고 있지만, 단기적으로 시장의 고변동성 AI 자산에 대한 수용도는 현저히 낮아졌다.


주목할 점은, Situational Awareness가 이전에 공개한 13F 서류에 실제로 대량의 풋 옵션이 포함되어 있었다는 것이다. 1분기 포트폴리오에 따르면, 펀드는 SMH, 엔비디아, 오라클, 브로드컴, AMD, TSMC, 마이크론 등 대형 반도체 및 AI 체인 종목에 대해 PUT 포지션을 보유했으며, 명목 익스포저 규모가 상당했다. 이러한 구조는 한때 시장에서 'AI 인프라를 롱하고, 대형 칩 주식 조정을 헤지하는' 상대가치 거래로 해석되었다.


그러나 풋 옵션이 펀드가 손실을 완전히 피할 수 있다는 것을 의미하지는 않는다. 13F는 옵션의 기초 자산 명목 규모만 공시할 뿐, 프리미엄, 행사가, 만기일, 델타(Delta)는 공개하지 않으므로 실제 보호 효과는 표면 수치보다 훨씬 낮을 수 있다. 동시에 13F는 3월 31일 기준 포트폴리오 스냅샷에 불과하며, 7월 AI 주식이 크게 조정될 당시 관련 PUT은 이미 청산, 롤오버 또는 축소되었을 수 있어, 외부 투자자는 1분기 보고서만으로 현재 헤지 상태를 판단할 수 없다.


더욱 중요한 점은, 펀드가 이전에 집중적으로 매수한 롱 포지션이 변동성이 높은 AI 인프라 주식에 집중되어 있었다는 것입니다. 여기에는 Bloom Energy, SanDisk, CoreWeave, IREN, Core Scientific, Applied Digital, Riot, CleanSpark 등의 종목이 포함되며, 핵심 논리는 모두 AI 데이터 센터, 전력, 스토리지, GPU 클라우드 및 채굴 기업의 컴퓨팅 파워 전환과 관련이 있습니다. 이러한 주식은 AI 자본 지출 상승 사이클에서 탄력성이 매우 높지만, 시장이 AI 투자 수익률, 자금 조달 환경 및 고객 수요에 대해 의문을 품기 시작하면 하락 폭이 전통적인 대형 반도체 주식을 초과하는 경우가 많습니다.

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