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

Leopold Aschenbrenner está invirtiendo otros 400 millones de dólares en inteligencia artificial, tan 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 invirtió 500 millones de dólares en Source Foundry, incluyendo los 400 millones que la propia compañía invirtió esta semana. Source Foundry inició sus operaciones en 2025 con los investigadores de Stanford Abdulmalik Obaid y Joe Burg, y recientemente se le asignó una valoración de mercado de aproximadamente 5 mil millones de dólares gracias a la financiación recibida de Sequoia Capital.

El momento elegido hace que la operación sea más significativa que una inversión de capital riesgo convencional.

Según una carta a los inversores, Situational Awareness registró una pérdida neta no auditada del 67% en lo que va del mes de julio. Si bien su rentabilidad neta acumulada en lo que va del año se situaba 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 aclaraba que el fiasco de julio no alteró su visión a largo plazo sobre la IA. El fondo seguirá funcionando como un vehículo híbrido público-privado, mientras que su cartera pública se gestionará a partir de ahora con fondos totalmente pagados, eliminando así todos los riesgos de margen o liquidación.

Ante esta situación, la inversión en Source Foundry parece menos un retorno a la estrategia que motivó las pérdidas de julio y más 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 es mucho más que un simple 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 especial énfasis en la litografía. Stephanie Zhan, socia de Sequoia, ha descrito su misión como relacionada con el "cuello de botella más crítico" de la fabricación de semiconductores, empezando por la litografía.

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

El desafío técnico para Source Foundry es enorme. Los sistemas EUV de ASML utilizan luz de 13,5 nanómetros, que se produce al disparar láseres contra pequeñas gotas de estaño fundido. La luz viaja a través del vacío y se controla mediante espejos multicapa de extrema precisión, ya que las lentes convencionales no pueden transmitir la luz EUV de forma eficaz.

Aún no hay indicios de en qué se diferencia la tecnología de Source Foundry del sistema EUV de ASML. Sin embargo, es seguro que la empresa emergente está trabajando en una alternativa a los equipos actuales, grandes, costosos y complejos, para la producción de semiconductores.

Para que este proyecto tenga éxito, la tecnología en desarrollo debe ofrecer algo más que una máquina capaz de funcionar en un laboratorio. Debe ser capaz de alcanzar un nivel de rendimiento que garantice la precisión, la productividad y la fiabilidad necesarias para la producción en masa de chips, a la vez que se logran avances en cuanto a costes de producción, tamaño y tiempo de implementación.

Por lo tanto, el éxito de Source Foundry tendrá implicaciones que van más allá del de un solo fabricante de chips de IA, ya que todos los fabricantes de procesadores avanzados dependen de equipos de fabricación de semiconductores.

La demanda sigue en aumento. TrendForce predice que los ingresos globales de las fundiciones aumentarán un 24,8%, hasta alcanzar los 218.800 millones de dólares en 2026, gracias a la demanda de chips de IA que mantiene altos los niveles de capacidad de los nodos avanzados.

Dicho de otro modo, lo ocurrido en julio no eliminó la necesidad real de una infraestructura física para la IA. Lo que sí puso de manifiesto fueron las desventajas de financiar esta demanda mediante posiciones apalancadas en el mercado público.

La señal más importante para el mercado global de IA

Su importancia puede ir mucho más allá de la mera percepción de la situación.

A medida que crece la infraestructura de IA, los cuellos de botella pueden desplazarse hacia etapas anteriores del proceso: 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 conjuntamente por la Asociación de la Industria de Semiconductores y Deloitte ha revelado que el valor de los semiconductores en un rack de servidores de IA supera el 95 %. Además, la inversión en infraestructura de centros de datos de IA podría superar los 4 billones de dólares para 2028.

Esto plantea una contradicción para los inversores: las acciones de las empresas relacionadas con la IA pueden caer a pesar de la existencia de un ciclo de infraestructura sólido.

Source Foundry es, básicamente, una apuesta sobre lo que sucede cuando la demanda se topa con una limitación mucho mayor: la maquinaria necesaria para producir suficientes chips avanzados.

También pone de relieve una lección aprendida de las pérdidas de Aschenbrenner en julio. Acertar sobre el crecimiento a largo plazo de la IA no garantiza necesariamente la supervivencia ante la volatilidad del mercado a corto plazo.

Su caída del 67% en julio demostró cómo el apalancamiento y las posiciones concentradas pueden volverse perjudiciales rápidamente 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 centrando más en la parte menos conocida —y posiblemente clave— de la pila tecnológica.

La cuestión ahora es si Source Foundry podrá transformar esa idea en tecnología real de procesamiento de semiconductores. Si lo consigue, la última apuesta de Aschenbrenner podría tener una importancia aún mayor para la IA que su fallida incursión en los mercados públicos, dado que un avance significativo en los dispositivos de fabricación de chips sería beneficioso y rentable no solo para un único fabricante de aceleradores de IA, sino para toda la industria.

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