作者 | 山竹
出品 | 锌产业
曾被视为“最懂AI的基金经理”，如今却被华尔街缴了械。
据《华尔街日报》报道，前OpenAI研究员Leopold Aschenbrenner创立的Situational Awareness在AI相关交易中遭受重大损失，并将大部分公开股票组合出售给Ken Griffin旗下的Citadel。
这只成立仅两年的基金，管理规模一度超过200亿美元。
它的投资者名单中有Stripe联合创始人Patrick Collison和John Collison、前GitHub首席执行官Nat Friedman等硅谷名人，也曾吸引Jane Street这样的华尔街机构入场。
其背后的管理者Aschenbrenner，曾在OpenAI超级对齐团队工作，2024年离开OpenAI后，他发表长达165页的《Situational Awareness》，预言AGI可能在2027年前后出现。随后，他用同一个名字创办基金，把对AI技术浪潮的判断变成了一场真实的资本押注。
两年时间里，他从明星AI研究员变成明星基金经理。
如今，这场押注却突然进入了危机模式。
01 明星AI基金，进入危机模式
Situational Awareness并不是一只简单买入英伟达、等待AI上涨的基金。
截至2026年3月底，其向美国证券交易委员会申报了42项持仓，名义价值合计约136.77亿美元。
组合一边持有CoreWeave、Bloom Energy、IREN、Applied Digital等算力、电力和数据中心相关股票，一边通过看跌期权押注英伟达、AMD、博通、ASML以及半导体ETF下跌。
这套策略背后的逻辑并不难理解。
Aschenbrenner相信，AI能力将继续快速增长，但真正稀缺的未必是销售芯片的公司，而可能是电力、数据中心、存储、土地和已经接入电网的算力资源。
Situational Awareness押注的是AI基础设施内部的价值转移：
做多潜在瓶颈，做空可能被高估或利润受到挤压的环节。
问题在于，多空并不天然等于低风险。
当市场开始同时抛售AI基础设施股票，基金的多头资产会一起下跌，如果被做空的软件或芯片公司出现反弹，空头也会反向制造亏损。再叠加期权和借款，原本看似精巧的产业判断，可能迅速收敛为同一笔高相关性交易。
近期AI股票的调整，恰好击中了这套结构。
投资者开始质疑巨头不断膨胀的AI资本开支何时能够转化为利润，能源价格和利率预期又进一步压低了高估值资产，Situational Awareness持有的部分AI基础设施股票遭到集中抛售，基金则被曝向投资者寻求补充资本。
紧接着，Citadel进场接走了它的公开股票组合。
据《华尔街日报》报道，Citadel主要收购了由借款支持的持仓，基金仍保留由客户资本支持的部分资产，以及Anthropic等私募投资。
这意味着Situational Awareness尚未被整体清算，但它已经失去了公开市场上的主动权。
Aschenbrenner或许没有看错AI的长期方向，却用无法承受短期波动的金融结构，押注了一个需要多年兑现的技术未来。市场也没有给他等到预言实现的时间。
02 华尔街的狙击，再狙击
Situational Awareness的遭遇，在华尔街并不新鲜。
2006年，对冲基金Amaranth Advisors重仓押注天然气价差，短短数周损失超过60亿美元。随着信贷额度面临终止，Amaranth不得不转让能源组合，以避免债权人进一步强制平仓。
接走这批仓位的，正是摩根大通和Citadel。
当时，Amaranth支付费用，请Citadel等机构接管风险，危机之后，Citadel当年取得约30%的回报，大幅超过对冲基金行业平均水平。
一家基金因为杠杆失去议价权，另一家机构则凭借资金、模型和交易能力，把对方的危机变成自己的机会。
2021年，同样的剧本换了一种形式重演。
Melvin Capital在GameStop逼空中遭受重创，Citadel及其合作伙伴与Point72向其注入27.5亿美元，并获得非控制性收入分成。
几个月后，Bill Hwang控制的Archegos无法满足保证金要求，多家交易对手开始争相抛售其股票。率先行动的高盛等机构基本全身而退，速度较慢的瑞信最终损失55亿美元。
这些案例组成了华尔街危机交易的基本规则：
大型机构未必需要制造危机，只需要判断谁用了过高杠杆、谁正在逼近保证金红线，以及谁已经没有继续等待的资格。
Situational Awareness危机前后的时间线，因此显得格外耐人寻味。
在美联储7月议息会议前，Citadel Securities曾作出偏离市场主流预期的判断，预计美联储可能意外加息25个基点。
这一消息增加了市场对利率和高估值AI资产的担忧，美联储最终以9票对3票决定维持利率不变，但AI和半导体股票并未立即摆脱压力。
随后，Situational Awareness的流动性问题浮出水面，Citadel又在极短时间内接走其杠杆支持的股票组合。
从结果来看，这仍然是一场极具华尔街色彩的狙击。
猎手未必亲自扣动第一枪，市场波动、融资条款和保证金要求会把过度使用杠杆的参与者逼出掩体，一旦仓位暴露，拥有资产负债表和流动性的机构便可以等待对方失去议价权，再接走最有价值的筹码。
二十年前，Citadel接走Amaranth的天然气组合，二十年后，它又出现在AI时代最耀眼的新基金旁边。
猎物变了，华尔街处理猎物的方式没有变。
03 AI的狂欢，仍在继续
Situational Awareness卖掉AI股票，并不意味着AI产业开始散场。
恰恰相反，大模型竞赛正在进入新的规模阶段。
月之暗面近期发布Kimi K3是一个典型代表，这是一个总参数达到2.8万亿的混合专家模型，每次推理激活约1040亿参数，具备原生视觉能力和100万Token上下文。
按照其技术报告，Kimi K3虽然整体表现仍落后于最强闭源模型，但已经把开源模型带入接近3万亿参数的区间。
另一边，xAI推出Grok 4.5，将重点放在编程、知识工作和智能体任务上，xAI没有公布其官方参数规模，但竞争方向已经十分清楚：
模型公司不再只比拼聊天能力，而是在推理效率、代码执行、工具调用、长程任务和多模态交互上全面交锋。
模型竞赛背后，是更加昂贵的物理世界。
S&P Global预计，Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft和Oracle在2026年的资本开支合计约7500亿美元，相当于这些公司收入的38%。
Gartner则预计，2026年全球AI支出将达到2.52万亿美元，同比增长44%，仅AI基础设施建设就将新增约4010亿美元支出。
GPU和HBM只是第一层瓶颈，电力、土地、冷却、输电网络和数据中心建设，正在成为新的竞争边界。
OpenAI把Stargate定义为一项连接云平台、数据中心、芯片、能源、建筑和金融的系统工程；
Google开始让数据中心与专用能源项目同步建设；
Meta一边提高资本开支指引，一边在全球寻找能够提供充足能源的新数据中心园区。
AI正在从软件竞赛变成一场工业竞赛。
更重要的是，智能体商业化才刚刚开始。
Gartner调查显示，目前只有17%的组织已经部署AI智能体，但超过60%的组织计划在未来两年内完成部署。
从OpenAI、Microsoft、Google到xAI，模型公司正在推动AI从“回答问题”转向“执行任务”，进入编程、安全、客服、研究和企业运营。
这也构成当前AI市场最大的矛盾。
一边是资本开支以前所未有的速度增长，投资者不断追问这些投入何时能够产生足够回报；
另一边是智能体真正进入业务流程的周期刚刚启动，模型能力、基础设施和商业收入之间仍存在明显的时间差。
Situational Awareness恰好倒在了这段时间差里。
它相信AI将创造新的产业价值，也提前押注了电力、算力和数据中心。但它用华尔街最危险的方式——集中仓位和高杠杆——等待一个仍在形成中的未来。
因此，这场危机更像一名天才少年的金融成人礼，而不是AI时代的葬礼。
华尔街带走了他的筹码，却没有带走硅谷对AI未来的信仰。模型仍在变大，算力和电力基建仍在扩张，智能体落地才刚刚开始。
天才少年暂时退场，AI的狂欢还在继续。
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