Tras una pérdida del 67%, Situational Awareness respalda el cuello de botella de la fabricación de chips

Leopold Aschenbrenner está apostando otros 400 millones de dólares por la inteligencia artificial solo unos días después de que su fondo de cobertura sufriera uno de sus mayores reveses.

El Wall Street Journal informó el 7 de agosto que Situational Awareness ha realizado una inversión de 500 millones de dólares en Source Foundry, lo que incluye que la propia empresa invierta 400 millones de dólares esta semana. Source Foundry comenzó sus operaciones en 2025 con los investigadores de Stanford Abdulmalik Obaid y Joe Burg, y recientemente se le ha asignado una valoración de mercado de unos 5.000 millones de dólares debido a la financiación que ha recibido de Sequoia Capital.

La cronología hace que el acuerdo sea más significativo que una inversión de capital de riesgo convencional.

Según una carta a los inversores, Situational Awareness sufrió una pérdida neta no auditada mes a mes del 67% en julio. Aunque sus rendimientos acumulados del año seguían estando en el 80%, Aschenbrenner reveló que vendieron parte de su cartera pública para reducir el apalancamiento debido a las bajas condiciones de liquidez en el mercado.

Sin embargo, la carta también aclaró que el fiasco de julio no alteró su visión a largo plazo de la IA. El fondo seguirá funcionando como un vehículo híbrido público-privado, mientras que su cartera pública se gestionará de forma totalmente pagada de ahora en adelante, eliminando así todos los riesgos de margen o liquidación.

A la luz de esta situación, la inversión en Source Foundry parece menos un regreso a la estrategia detrás de las pérdidas de julio que un compromiso a largo plazo con la infraestructura física necesaria para el desarrollo de la IA.

Aschenbrenner apuesta por el cuello de botella detrás de los chips

Source Foundry está lejos de ser solo otro diseñador de chips de IA. La empresa aspira a ser mucho más, centrándose en el desarrollo de máquinas, equipos y software para la fabricación de semiconductores, con un énfasis en la litografía. La socia de Sequoia, Stephanie Zhan, ha caracterizado su misión como relacionada con el "cuello de botella más estrecho" de la fabricación de semiconductores, comenzando con la litografía.

Eso significa que la startup competirá con ASML, cuya tecnología de litografía de ultravioleta extrema (EUV) es vital para la fabricación de los chips más sofisticados del mundo.

El desafío técnico para Source Foundry es masivo. Los sistemas EUV de ASML utilizan luz de 13,5 nanómetros, que se produce cuando los láseres se disparan contra pequeñas gotas de estaño fundido. La luz viaja a través de un vacío y es controlada por espejos multicapa extremadamente precisos, ya que las lentes normales no pueden transmitir la luz EUV de manera efectiva.

No hay indicios aún de cómo la tecnología de Source Foundry difiere del sistema EUV de ASML. Pero es cierto que la startup está trabajando en una alternativa al equipo grande, costoso y complicado actual para la producción de semiconductores.

Para que este esfuerzo tenga éxito, la tecnología en desarrollo debe proporcionar más que solo una máquina capaz de operar en un laboratorio. Necesitaría poder funcionar a un nivel que satisfaga la precisión, el rendimiento y la fiabilidad suficientes para la producción en masa de chips, mientras avanza en cuanto a costos de producción, tamaño o tiempo de implementación.

Por lo tanto, el éxito de Source Foundry tendrá implicaciones que van más allá de las de un solo fabricante de chips de IA, ya que cada fabricante de procesadores avanzados depende del equipo de fabricación de semiconductores.

La demanda sigue aumentando. TrendForce predice que los ingresos globales de las foundries aumentarán un 24,8%, alcanzando los 218.800 millones de dólares en 2026, con la demanda de chips de IA manteniendo constantemente altos los niveles de capacidad de nodos avanzados.

Dicho de otra manera, lo ocurrido en julio no eliminó la necesidad real de una infraestructura física para la IA. Reveló las desventajas de financiar esta demanda mediante posiciones apalancadas en el mercado público.

La señal más importante para el mercado global de IA

La importancia puede ir mucho más allá de la conciencia situacional.

A medida que crece la infraestructura de IA, los cuellos de botella pueden desplazarse aún más aguas arriba: desde los modelos y aceleradores hasta la memoria, la energía, el empaquetado avanzado y, finalmente, la maquinaria necesaria para fabricar los propios chips.

Un análisis realizado por la Semiconductor Industry Association y Deloitte ha encontrado que el valor de los semiconductores en un rack de servidores de IA es superior al 95%. Además, la inversión en infraestructura de centros de datos de IA podría superar los 4 billones de dólares para 2028.

Esto presenta una nota de contradicción para los inversores: las acciones de las empresas involucradas en la IA pueden caer a pesar de la existencia de un ciclo de infraestructura sólido.

Source Foundry es básicamente una apuesta por lo que ocurre cuando la demanda se encuentra con una limitación mucho mayor: la maquinaria necesaria para producir suficientes chips avanzados.

También subraya una lección de las pérdidas de julio de Aschenbrenner. Tener razón sobre el crecimiento a largo plazo de la IA no es necesariamente suficiente para sobrevivir a la volatilidad del mercado a corto plazo.

Su drawdown del 67% en julio mostró cómo el apalancamiento y las posiciones concentradas pueden volverse rápidamente perjudiciales cuando los mercados cambian drásticamente y la liquidez desaparece. Mientras tanto, la inversión de 400 millones de dólares en Source Foundry indica que no ha comprometido su tesis sobre la inteligencia artificial. Simplemente se está enfocando más en la parte menos conocida —y posiblemente clave— de la pila tecnológica.

La pregunta ahora es si Source Foundry puede transformar esa visión en tecnología real de procesamiento de semiconductores. Si logra hacerlo, la última apuesta de Aschenbrenner podría tener aún mayor importancia para la IA que su empresa fallida en los mercados públicos, dado que un avance en los dispositivos de fabricación de chips sería beneficioso y rentable no solo para un solo fabricante de aceleradores de IA, sino para toda la industria.