由前OpenAI核心研究员创立的AI主题对冲基金Situational Awareness，近日被曝已基本清空其公开市场投资组合，但在这一轮被迫去杠杆的过程中，该基金依然牢牢握有AI明星初创公司Anthropic的股份。这一进一退之间，不仅折射出AI投资在公开市场与私募市场的巨大温差，也揭示了部分专业投资者对AI价值链条的重新定价。
从高调入场到被迫平仓
Situational Awareness由前OpenAI技术团队成员Leopold Aschenbrenner创立，自诞生起就带着鲜明的“AI原生”烙印。该基金以深度行业研究为卖点，一度在公开市场大举建仓，集中押注能从AI浪潮中直接受益的上市公司，包括芯片、云计算和AI应用层的头部企业。其策略带有明显的杠杆特征，试图用集中持仓放大AI主题的回报。
然而，2025年以来，随着市场对AI商业化进度的质疑升温，以及宏观流动性环境的变化，多只此前被热炒的AI概念股遭遇剧烈回调。Situational Awareness的公开市场头寸因杠杆效应遭受重创，净值大幅回撤，最终不得不应券商要求或主动进行风险控制，对股票持仓进行清盘式处理。知情人士透露，该基金在公开市场的敞口已基本归零，这一过程无异于一次“壮士断腕”。
私有股份成压舱石
尽管公开市场投资组合几乎被完全清算，Situational Awareness却并未全线溃退。多个独立信源证实，该基金至今仍持有AI公司Anthropic的股份，且这部分资产并未被抛售。Anthropic是当前与OpenAI并驾齐驱的头部大模型公司，由前OpenAI高管Dario Amodei和Daniela Amodei兄妹创立，其Claude系列模型被视为GPT-4最强有力的竞争对手之一。
Situational Awareness对Anthropic的投资始于后者更早的融资轮次，属于私有市场交易。与在二级市场买入的股票不同，这类私有股份流动性极低，无法在短时间内变现，但也因此避免了公开市场情绪波动带来的直接冲击。更重要的是，保留Anthropic股份这一举动，传递出基金对基础模型层长期价值的坚定判断——即便在自身面临流动性危机时，也不愿折价转让这一核心筹码。
公开市场与私募市场的估值分化
这一事件并非孤例，它恰好映射出当前AI投资领域一个显著的结构性特征：公开市场与私募市场对AI资产的定价逻辑正在加速分化。在二级市场，投资者更关注短期盈利指标、营收增速和现金流状况，任何不及预期的财报或行业数据都可能引发抛售。而许多AI概念股虽然披着“人工智能”的外衣，其实际业务仍高度依赖传统模式，AI带来的增量贡献尚不足以支撑此前过高的估值。
反观一级市场，头部AI初创公司如Anthropic、OpenAI等，依然享受着极高的估值溢价和资本追捧。这些公司掌握着基础模型的研发能力，被视为AI时代的“基础设施”建造者。尽管它们的商业化路径同样充满不确定性，且烧钱速度惊人，但私募资本更愿意为长期的技术护城河和潜在的平台垄断地位支付溢价。Situational Awareness保留Anthropic股份，本质上是在公开市场流动性危机下，将资产向自己认定的“价值链最顶端”集中。
押注基础模型的长期逻辑
Situational Awareness的创始人Aschenbrenner曾公开发表长文，论述AI发展的指数级趋势以及超级智能即将到来的观点。他坚信，算力、数据和算法的持续迭代将在未来数年内将AI能力推向新高度，而掌握核心基础模型的公司将成为最大的价值捕获者。Anthropic不仅在大模型能力上紧追OpenAI，更以“合宪AI”和安全性作为差异化标签，这在日益关注AI监管和伦理的全球环境中，可能转化为独特的竞争优势。
因此，保留Anthropic股份不仅是流动性约束下的被动选择，更可能是一种主动的战略押注。该基金或许认为，Anthropic的长期潜在回报，将远超那些在公开市场因短期情绪波动而被错误定价的AI应用层公司。即便公开市场头寸清零，只要Anthropic最终通过IPO或被并购实现价值兑现，Situational Awareness仍有翻盘的可能。
行业警示：AI主题投资的脆弱性
Situational Awareness的遭遇为整个行业敲响了警钟。它表明，即便是由顶尖AI人才管理、以深度行业认知为武器的主题基金，在公开市场使用杠杆押注单一赛道时，依然可能因市场情绪逆转而遭受毁灭性打击。AI的长期前景虽然广阔，但技术落地、监管博弈和竞争格局的演变都充满变数，二级市场的定价往往在过度乐观与过度悲观之间剧烈摇摆。
与此同时，该事件也凸显了私有市场投资的“锁定效应”。Anthropic的股份无法像股票一样快速抛售，这反而让基金避免了在市场恐慌时做出非理性清仓。这种流动性差异，迫使投资者必须以更长的视角去持有私有资产，某种程度上过滤了短期噪音。对于整个AI投资生态而言，这或许意味着一种再平衡：公开市场的AI概念股需要更扎实的业绩支撑，而私有市场的头部AI公司则将继续吸收大量资本，直到它们真正走向公开市场，接受更广泛投资者的检验。