קרן ה-AI של אשנברנר קרסה: מינוף של 400% כפה מכירות

בשבוע שעבר, שוק ההון קיבל תזכורת כואבת לכך שגם תזה נכונה יכולה להסתיים באסון אם מנהלים אותה עם יותר מדי מינוף. קרן הגידור Situational Awareness, שהקים חוקר OpenAI לשעבר לאופולד אשנברנר, קרסה בתוך ימים ספורים – ואיתה נמחקו עשרות מיליארדי דולרים, מה ששלח גלי הלם זמניים למניות ה-AI.

אז מי הוא אשנברנר, ולמה הסיפור שלו חשוב? בשנת 2024, אשנברנר פרסם מסמך בן 165 עמודים בשם Situational Awareness, שבו טען כי הבינה המלאכותית מתקדמת במהירות לעבר יכולות שישנו את הכלכלה והמאזן הגיאופוליטי. התזה הזו הפכה אותו לדמות מוכרת בעמק הסיליקון, והוא הקים קרן גידור בשם זהה כדי להרוויח מהחברות שלדעתו יעמדו במרכז המהפכה. בתוך פחות משנתיים, הקרן צמחה מגוף קטן יחסית לגוף שניהל בשיאו כ-45 מיליארד דולר – סכום שמשקף אמון עצום מצד משקיעים בולטים.

איך הקרן עבדה? האסטרטגיה הייתה פשוטה על הנייר: להשקיע במניות ציבוריות הקשורות ל-AI, כמו SK hynix ו-CoreWeave (CRWV), ולפתוח פוזיציות שורט על חברות שנתפסו כמפסידות מהמהפכה. אבל הטריק היה המינוף. לפי הדיווחים, Situational Awareness השתמשה במינוף שהגיע לעיתים לכ-400%, כלומר חשיפה של פי ארבעה מההון שלה. בפועל, זה אומר שעל כל דולר שהמשקיעים שמו, הושקעו ארבעה דולרים בשוק. כל עוד מניות השבבים עלו, המינוף הזה הגדיל את הרווחים בצורה יוצאת דופן – הקרן רשמה תשואה של יותר מ-1,000% מאז הקמתה. מספר שקשה לתפוס, אבל כזה שמראה כמה כסף זרם פנימה.

הבעיה התחילה כאשר הסקטור התהפך. ירידות חדות במניות חברות הזיכרונות, השבבים ותשתיות המחשוב גרמו לבנקים ולברוקרים לדרוש מהקרן להפקיד ביטחונות נוספים – מה שנקרא דרישות מרג'ין. כאן נכנס לתמונה מנגנון מסוכן: כאשר קרן ממונפת אינה מסוגלת לספק במהירות את הביטחונות הנדרשים, היא נאלצת למכור נכסים, גם אם מנהליה עדיין מאמינים שהם אטרקטיביים לטווח הארוך. המכירות האלה מורידות את המחירים עוד יותר, יוצרות הפסדים נוספים ומובילות לדרישות מרג'ין חדשות. זהו לופ שיכול להפוך תיקון ממוקד בסקטור לגל מכירות חריג ורחב.

במקרה של Situational Awareness, הקרן נאלצה למכור את תיק המניות הציבוריות הממונף שלה ל-Citadel של קן גריפין, לפי הדיווחים במחיר מוזל. המכירה הכפויה הזו הפעילה לחץ נוסף על מניות AI שכבר היו חלשות, ויצרה רושם ראשוני שמשקיע גדול אולי איבד אמון בתזה כולה. עבור מי שלא ידע מה עומד מאחורי פקודות המכירה, הירידות נראו בתחילה כמו איתות שהביקוש לשבבים, מרכזי נתונים ושבבי זיכרון ליישומי AI מתחיל להיחלש.

אלא שלאחר שהתברר כי חלק משמעותי מהלחץ נבע מצורך טכני לפרק פוזיציות ממונפות, ולא משינוי מהותי בפעילות החברות, הסנטימנט השתנה במהירות. במקביל, הדוחות של ענקיות הטכנולוגיה המשיכו להדגיש כי הביקוש לכוח מחשוב, למרכזי נתונים ולתשתיות AI נותר גבוה. השילוב בין נתונים עסקיים חזקים לבין סיום גל המכירות הכפויות גרם למשקיעים לחזור למניות שנפגעו, וביום שלאחר המימושים נרשמו זינוקים חריגים של עשרות אחוזים בחלק ממניות הסקטור.

מה אפשר ללמוד מזה? האירוע הזה חושף נקודה חשובה לגבי שוק ה-AI הנוכחי: מחיר מניה אינו תמיד משקף את מצב החברה באותו רגע. כאשר שחקן גדול וממונף נאלץ למכור, הוא אינו שואל מהו השווי ההוגן – הוא מוכר את מה שניתן למכור במהירות. לכן, דווקא מניות נזילות ופופולריות כמו יצרניות שבבים וספקיות ענן עלולות לספוג את עיקר הלחץ, משום שקל יותר להיפטר מהן מאשר מהחזקות פרטיות.

מעבר לזה, הסיפור מדגיש את ההבדל בין תזה נכונה לבין ניהול סיכונים נכון. ייתכן שאשנברנר צודק בטווח הארוך לגבי הביקוש ל-AI, ואפילו לגבי החברות שייהנו ממנו. אבל גם משקיע שמזהה מגמה נכונה עלול להפסיד אם הוא משתמש ביותר מדי חוב, מרכז את התיק במספר קטן של מניות ואינו משאיר לעצמו מרווח להתמודד עם תנודתיות. בשוק ההון, היכולת לשרוד את הדרך חשובה לא פחות מהיכולת לזהות את היעד.

בסופו של דבר, קריסת הקרן הפכה מאיום על סקטור ה-AI לאירוע ניקוי. ברגע שהשוק הבין שהמכירות החריגות נבעו בעיקר מפירוק כפוי של פוזיציות, ולא מקריסה בביקוש, חלק גדול מהלחץ התחלף בקניות אגרסיביות. הזינוק שבא לאחר מכן לא הוכיח שכל מניית AI זולה או שכל הסיכונים נעלמו. הוא כן הראה עד כמה מהר השוק יכול להשתנות כאשר מוכר כפוי גדול מסיים לפעול – ועד כמה חשוב להבחין בין חולשה בעסק לבין חולשה שנגרמת ממינוף. אז בפעם הבאה שאתם רואים ירידות חדות בסקטור החם, אולי כדאי לבדוק קודם אם יש קרן ממונפת שמתפרקת ברקע.