אחד הסיפורים שהעסיקו את וול סטריט בשבועות האחרונים התחיל כמו חלום של כל משקיע והסתיים כתזכורת כואבת לכך שגם רעיון נכון יכול להפוך להשקעה מסוכנת.
מאחורי הסיפור הזה עומד אדם צעיר שבנה בתוך שנים ספורות מסלול שכמעט לא נשמע אמיתי.
בגיל שבו רוב האנשים רק מתחילים להבין מה הם רוצים לעשות בחיים, לאופולד אשנברנר כבר הספיק לסיים את אוניברסיטת קולומביה בהצטיינות, לעבוד באחת מחברות הבינה המלאכותית החשובות בעולם, לפרסם תחזית שהסעירה את עמק הסיליקון ולהקים קרן גידור שניהלה מיליארדי דולרים, בתוך זמן קצר הוא הפך לחוקר הצעיר שכביכול ראה את העתיד לפני כולם.
ואז, בתוך חודש אחד, כמעט הכול התהפך.
אשנברנר, חוקר ומשקיע גרמני בן 24, סיים בשנת 2021 לימודים בכלכלה, מתמטיקה וסטטיסטיקה כשהיה בן 19 בלבד, לאחר מכן עבר בגופים שעסקו במחקר כלכלי ובסיכונים ארוכי טווח, ובהמשך הצטרף לOpenAI ועבד בצוות Superalignment, שניסה לענות על אחת השאלות המורכבות בעולם הבינה המלאכותית, איך שולטים במערכות שעשויות להיות חכמות יותר מבני אדם.
בשנת 2024 הוא עזב את OpenAI על רקע מחלוקת סביב שיתוף מידע פנימי וסוגיות אבטחה, אבל במקום להיעלם מהעין הציבורית הוא עשה בדיוק את ההפך. הוא פרסם מסמך בן כ165 עמודים בשם Situational Awareness, שבו טען שהעולם מתקרב במהירות למערכות AI שיוכלו לבצע בעצמן מחקר ופיתוח של מערכות חכמות עוד יותר.
התזה שלו נשמעה כמעט קיצונית, אבל הרעיון מאחוריה היה פשוט.
מהפכת הבינה המלאכותית לא מתקרבת לסופה אלא רק מתחילה לצבור תאוצה.
אם אשנברנר צודק, העולם יצטרך בשנים הקרובות הרבה יותר כוח מחשוב, שבבים, זיכרון, חשמל ומרכזי נתונים, מפני שמאחורי כל מודל מתקדם, כל עוזר חכם וכל מערכת אוטונומית עומדת תשתית פיזית עצומה שצריכה להיבנות, להתחבר לרשת החשמל ולעבוד מסביב לשעון.
רוב האנשים שקראו את התחזית שלו ראו מסמך על עתיד הטכנולוגיה, אשנברנר ראה תיק השקעות.
הוא הקים קרן גידור בשם Situational Awareness, גייס כסף ממשקיעים בולטים מעמק הסיליקון והפך את התחזית שלו להימור פיננסי מרוכז על החברות שאמורות לבנות את התשתית של מהפכת הAI. לא בהכרח האפליקציות שינצחו את המרוץ, אלא יצרניות השבבים, ספקיות הזיכרון, חברות הענן, האנרגיה והציוד למרכזי הנתונים שכל המנצחות יצטרכו בדרך.
בתוך זמן קצר הפכה הקרן לאחד הסיפורים המדוברים בוול סטריט, ולפי הדיווחים היא עלתה בכ439% מתחילת 2026 ועד סוף יוני, התשואה הפכה את אשנברנר בעיני רבים לגאון הצעיר שראה את העתיד לפני כולם והצליח להפוך חזון נועז לכסף אמיתי.
אבל ביולי הגיע המבחן שהתחזית שלו לא פתרה.
מניות הקשורות לAI ולתשתיות מחשוב החלו לרדת, והמינוף שהגדיל את הרווחים בדרך למעלה החל להגדיל באותה מהירות גם את ההפסדים בדרך למטה, בתוך חודש איבד תיק הקרן כ67% מערכו.
הקרן נאלצה להסיר את המינוף, להקטין במהירות את רמת הסיכון ולמכור את מרבית תיק המניות הציבוריות שלה לסיטאדל, חברת ההשקעות שהקים קן גריפין.
למרות הנפילה, הקרן עדיין נותרה ברווח מתחילת השנה, אבל האירוע חשף עד כמה המבנה שלה היה פגיע לשינוי חד בשוק וזה בדיוק מה שהופך את הסיפור של אשנברנר להרבה יותר מעוד סיפור על קרן שהפסידה כסף.
יכול להיות שאשנברנר צדק לגבי הכיוון שאליו העולם הולך, ויכול להיות שגם החברות שבהן השקיע עוד ייהנו במשך שנים מהביקוש לשבבים, לחשמל ולמרכזי נתונים.
הבעיה היא שהוא בנה תיק שלא השאיר לו מספיק זמן לחכות עד שהחזון יתממש.
בוול סטריט, להבין את העתיד הוא רק חלק מהעבודה, החלק השני הוא לבנות השקעה שמסוגלת לשרוד את הדרך אליו.
החוקר שהפך תחזית לקרן גידור
הצעד המעניין של אשנברנר לא היה עצם התחזית, אלא הדרך שבה הוא הפך אותה לתיק השקעות.
רוב האנשים הסתכלו על ChatGPT וחשבו על תוכנה, אשנברנר הסתכל מאחורי המסך ושאל מי יצטרך לבנות את כל התשתית שתאפשר לתוכנה הזאת לעבוד.
גלריה
לאופולד אשנברנר, מייסד קרן הגידור Situational Awareness וחוקר לשעבר ב-OpenAI
(קרדיט: Fortune via Reuters Connect)
אם הוא צודק, העולם יצטרך הרבה יותר כוח מחשוב, הרבה יותר שבבים, יותר זיכרון, יותר חשמל והרבה יותר מרכזי נתונים.
התשתית שמאחורי מהפכת הAI
מרכז נתונים מלא בשרתי מחשוב, התשתית הפיזית שמאחורי מודלי הבינה המלאכותית
( מקור:Carl Lender, via Flickr / Wikimedia Commons, CC BY 2.0)
מכאן נולדה תזת ההשקעה של הקרן.
במקום לנסות לנחש איזו אפליקציה תהיה המנצחת הגדולה של עידן ה-AI, הוא העדיף להשקיע בחברות שמספקות את הדברים שכל האפליקציות יצטרכו בכל מקרה, שבבים, זיכרונות, שירותי ענן, אנרגיה וציוד למרכזי נתונים.
הרעיון הזה משך משקיעים מוכרים מעולם הטכנולוגיה והמסחר, והקרן צמחה בתוך פחות משנתיים לניהול של יותר מ20 מיליארד דולר, בין המשקיעים שדווח עליהם היו חברת המסחר Jane Street ומייסדי Stripe.וזה באמת סיפור שכמעט כותב את עצמו, חוקר צעיר מזהה שינוי היסטורי, הופך אותו לתיק השקעות ומייצר בתוך זמן קצר תשואות שרוב מנהלי הקרנות לא רואים גם בקריירה שלמה ואז מגיע החלק שפחות מתאים לסרט.
רעיון גדול עם מעט מאוד מקום לטעות
תשואה של מאות אחוזים בזמן קצר כמעט אף פעם לא מגיעה מתיק סולידי ומפוזר, בדרך כלל צריך ריכוז גבוה, תנודתיות גבוהה, מינוף, או שילוב של שלושתם.
Situational Awareness החזיקה פוזיציות גדולות במניות שקשורות לתשתיות AI, והשתמשה גם באשראי שסיפקו לה בנקים וברוקרים גדולים, בהם גולדמן זאקס, (GS), וג׳יי פי מורגן, (JPM) לפי רויטרס, חלק מהנכסים שנמכרו בהמשך לסיטאדל נרכשו באמצעות מימון ממונף.
מינוף נשמע כמו מונח מסובך, אבל הרעיון עצמו די פשוט.
נניח שיש לכם מיליון דולר, ואתם לווים עוד שלושה מיליון כדי לקנות מניות בשווי ארבעה מיליון דולר.
אם המניות עולות ב10%, הרווח שלכם הוא 400 אלף דולר.
לא הרווחתם 10% על הכסף שלכם, אלא 40%.
נשמע נהדר? עכשיו בואו נהפוך את הכיוון, אם אותן מניות יורדות ב10%, אתם מפסידים 400 אלף דולר מתוך מיליון דולר של הון עצמי. המניות ירדו רק ב10%, אבל כמעט חצי מהכסף שלכם נעלם.
וזו הנקודה החשובה, מינוף לא משנה את איכות החברה, הוא משנה את הזמן שיש לכם לחכות.
משקיע ללא חוב יכול להסתכל על ירידה של 20% ולהגיד שהשוק טועה. משקיע ממונף עלול לקבל באותו בוקר שיחת טלפון מהבנק.
כשהבנק מתקשר, הסיפור על 2030 פחות מעניין אותו
במהלך יולי נכנסו מניות ה-AI ותשתיות המחשוב לגל ירידות חד. זה לא היה אירוע מבודד של מניה אחת, אלא לחץ רחב יותר על חלק גדול מהסקטור.לפי מקורות שונים המכירות במניות AI פגעו גם בקרנות כמותיות, ובמקביל קרנות גידור החלו להוריד מינוף ולהקטין חשיפה.
פתאום השוק התחיל לשאול את השאלות שבזמן העליות היה קל לדחות, כמה זמן ענקיות הטכנולוגיה יכולות להמשיך להשקיע סכומי עתק במרכזי נתונים, האם הביקוש למעבדים ולזיכרונות יישאר חזק מספיק כדי להצדיק את כל המפעלים החדשים ומה יקרה למניות שתומחרו כאילו שום דבר בדרך לא יכול להשתבש.
אלה שאלות עסקיות אמיתיות, אבל מהרגע שמתחילות דרישות בטוחה, נכנס לתמונה כוח אחר לגמרי.
Margin Call הוא מצב שבו הגוף שהלווה את הכסף דורש מהמשקיע להוסיף הון, להעמיד נכסים נוספים כבטוחה או להקטין את החוב, כאן נגמר הדיון על עתיד הבינה המלאכותית.
הבנק לא שואל אם מרכזי הנתונים ימשיכו לצמוח עד 2030, הוא רוצה את הכסף עכשיו.
לפי מקורות זרים, ההפסד החד של Situational Awareness אילץ את הקרן לגייס מזומן כדי לעמוד בדרישות מצד המלווים,לפי אותו דיווח, הקרן אף הגיעה בשלב מסוים להסכמה זמנית למכור החזקה פרטית באנטרופיק בהיקף של כ3.5 מיליארד דולר, אך נסוגה מהעסקה בהמשך.
כשהלחץ מגיע לנקודה הזאת, הקרן לא מוכרת בהכרח את החברה החלשה ביותר, היא מוכרת את מה שאפשר למכור ולפעמים דווקא המניה הטובה, הגדולה והנזילה ביותר היא הראשונה שיוצאת מהתיק.
השוק לא שואל למה אתם מוכרים
נניח שמנהל קרן חושב שמניה שווה 200 דולר, והיא נסחרת ב-150 דולר.
מבחינתו זו הזדמנות נהדרת. אבל אם הבנק דורש ממנו להחזיר כסף עד סוף היום, השווי שחישב באקסל כבר לא משנה. הוא צריך למצוא קונה, ועכשיו.
זו הנקודה שבה אירוע בתוך קרן פרטית מתחיל להשפיע גם על משקיעים שמעולם לא שמעו עליה. מכירות גדולות מורידות את המחיר, הירידות שוחקות את שווי הבטוחות, שחיקת הבטוחות יוצרת דרישות חדשות להקטנת החוב, והדרישות האלה מובילות לעוד מכירות.
ואז מגיע השלב שבו כולם מסתכלים על הגרף ומניחים שמישהו יודע משהו רע על החברה, לפעמים אף אחד לא יודע משהו חדש אלא מישהו פשוט חייב כסף.
לפי מקורות זרים, Situational Awareness החזיקה לפני המכירה מניות של ברודקום, (AVGO), אינטל, (INTC) קורוויב, (CRWV)ובלום אנרג׳י (BE) שהייתה אחת ההחזקות המרכזיות והבולטות בתזה של הקרן בגלל שהיא מספקת פתרונות לייצור חשמל ויכולה ליהנות מהעלייה בביקוש לאנרגיה מצד מרכזי נתונים.
לאחר העסקה נשארו בקרן נכסים בהיקף של כ10 מיליארד דולר, כולל השקעות פרטיות כמו אנטרופיק.
חשוב להיות הוגנים פה, לא נכון לטעון שהקרן לבדה הפילה את כל סקטור הAI.
השוק כבר היה יקר, צפוף ועצבני, וקרנות נוספות החלו לצמצם חשיפה עוד קודם.
אבל קרן גדולה וממונפת שנאלצת למכור יכולה להפוך תיקון רגיל לאירוע הרבה יותר אלים.
היא לא בהכרח מדליקה את השריפה, אבל היא בהחלט יכולה לשפוך עליה דלק.
ואז המוכר הגדול נעלם
כאן הסיפור מתהפך, סיטאדל רכשה את רוב תיק המניות הציבוריות של Situational Awareness בעסקה גדולה אחת, מבחינת השוק, זה אומר שמוכר לחוץ שהיה חייב להיפטר מנכסים פשוט הפסיק למכור.
החברות עצמן לא היו צריכות לפרסם דוח חדש. הביקוש ל-AI לא היה צריך להשתנות באותו לילה. לא היה צורך בהמצאה חדשה, לקוח ענק או תחזית טובה יותר, פשוט נעלם שחקן שהיה מוכן למכור כמעט בכל מחיר.
כשיש מוכר כפוי, כל קונה יכול לחכות ולנסות לקבל מחיר נמוך יותר. כשהמוכר הזה נעלם, אותו קונה מגלה פתאום שהוא כבר לא היחיד שמחפש מניות.
וזו אחת הסיבות לכך שמניות יכולות לרדת במהירות ואז לתקן בחדות, גם בלי שינוי מקביל בעסק.
מחיר מניה הוא לא רק סיכום של הכנסות, רווחים ותחזיות. הוא גם תוצאה של מי חייב לפעול היום.
הזווית שהכי מעניינת בסיפור
קל להסתכל על האירוע הזה ולומר שמינוף מסוכן, נכון, אבל זה לא החלק המפתיע.
החלק המעניין באמת הוא שאשנברנר לא בהכרח טעה לגבי מהפכת הAI.
יכול להיות שהביקוש לשבבים, לזיכרונות, לחשמל ולמרכזי נתונים ימשיך לצמוח עוד שנים ויכול להיות שחלק מהחברות שהקרן החזיקה עוד יציגו תוצאות מצוינות, הבעיה לא הייתה בהכרח בתזה, אלא במבנה שלא אפשר לקרן לספוג ירידה חדה בדרך.
גם רעיון נכון עובר דרך תיקונים, אכזבות, דוחות חלשים ושינויי מצב רוח.
חברה יכולה לצמוח במשך עשור, והמניה שלה עדיין יכולה לרדת ב30% באמצע הדרך.
לכן השאלה היא לא רק אם ניתוח ההשקעה נכון אלא צריך לשאול גם מה יקרה אם השוק יחשוב שאנחנו טועים במשך חצי שנה והאם נוכל להמשיך להחזיק, האם נצטרך למכור והאם מישהו אחר יחליט בשבילנו מתי המשחק נגמר? זה בדיוק ההבדל בין תזה טובה לבין תיק שמסוגל לשרוד אותה.
מה המשקיעים צריכים לקחת מכאן
הלקח הראשון הוא שלא כל ירידה במחיר מספרת על הידרדרות בעסק.
כשמניה נופלת, צריך לבדוק את הדוחות, את הביקוש, את התחרות ואת הנהלת החברה אבל כדאי לבדוק גם אם הסקטור עובר ירידה במינוף, אם קרנות סוגרות פוזיציות צפופות ואם מתרחשות מכירות כפויות.
הלקח השני הוא שאי אפשר לדעת הכול.
משקיע יכול לקרוא כל דוח של אנבידיה, לנתח את מחיר הזיכרונות ולחשב כמה חשמל יצרכו מרכזי הנתונים ועדיין לא תהיה לו גישה מלאה להלוואות של קרן פרטית, לרמת הבטוחות שלה או למחיר שבו הבנקים ידרשו ממנה למכור, זה מידע שיכול לשלוט במחיר במשך כמה ימים, גם כשאין לו קשר ישיר לערך העסק בעוד חמש שנים והלקח האחרון הוא שהסיכון האמיתי לא תמיד נמצא במה שקניתם.
לפעמים הוא נמצא בדרך שבה מימנתם את הקנייה.
Situational Awareness נבנתה סביב רעיון שעוד יכול להתברר כנכון מאוד אבל השוק לא מחלק פרסים למי שחזה את העתיד, אם הוא לא הצליח להגיע אליו.
בטווח הארוך, החברות צריכות להוכיח שהן יודעות להפוך את מהפכת הAI להכנסות ולרווחים.
בטווח הקצר, המשקיעים צריכים להוכיח שהם מסוגלים לשרוד גם כשהשוק מסרב לחכות איתם.
בסופו של דבר, זה לא רק סיפור על קרן שהימרה על AI, זה סיפור על ההבדל בין לדעת לאן העולם הולך לבין לבנות תיק שמסוגל להגיע לשם.
גיא נתן, מנכ"ל ומייסד של גיא נתן בע"מ, מנהל קרן הגידור Valley, כותב פיננסי ב־Ynet Capital, עיתון "בשבע" ואתר ספונסר, מרצה ומנחה פודקאסט "מפת החום", פאנליסט כלכלה שבועי בערוץ הכלכלה (10) תוכנית "תל אביב – ניו יורק" ואורח קבוע בתוכנית "היום שהיה" בערוץ 13
אין לחברת ידיעות תקשורת בע״מ, לאתר ynet או לחברת המברקה פתרונות תקשורת בע״מ זיקה כלשהי לתוכן במובן של ניגוד עניינים או של עניין מיוחד. הכתוב אינו מהווה ייעוץ השקעות ו/או תחליף לייעוץ המתחשב בנתונים ובצרכים המיוחדים של כל אדם. אין לראות במידע בסקירה זו כעובדתי או כמכלול כל המידע הידוע, ולכן אין להסתמך על הכתוב בה ככזה.
