광풍을 일으킨 가설
OpenAI의 'Superalignment' 팀 출신인 Aschenbrenner는 "Situational Awareness"라는 제목의 에세이로 주목을 받았습니다. 그는 차세대 AI 발전의 병목 현상이 알고리즘이 아니라, 점점 더 커지는 모델을 학습시키는 데 필요한 하드웨어, 즉 칩, 고대역폭 메모리(HBM), 거대한 데이터 센터, 그리고 대규모 전력망에 의해 발생할 것이라고 주장했습니다. 이러한 관점에 따라 그는 같은 이름의 헤지펀드를 설립하고, 거대언어모델(LLM)과 프런티어 컴퓨팅의 중추 역할을 하는 기업들을 매수하기 시작했습니다.
펀드의 초기 성과는 그 베팅이 옳았음을 입증하는 듯했습니다. 상반기에 기록한 439%의 수익률은 헤드라인을 장식했고, AI 열풍에 올라타려는 자본 갈증이 심한 투자자들을 끌어모았습니다. 정점에 달했을 때 이 펀드는 단 8명의 인력으로 약 450억 달러의 자산을 운용했으며, 이는 시장이 확신에 찬 인프라 중심의 아이디어에 얼마나 빠르게 자금을 공급할 준비가 되어 있는지를 보여주는 규모였습니다.
레버리지가 어떻게 승승장구하던 흐름을 투매로 바꿨나
펀드의 수익을 증폭시켰던 바로 그 레버리지가 취약점도 만들었습니다. 7월 말, Aschenbrenner는 기존 투자자들에게 추가 자본을 요청하며 펀드가 포지션을 유지하기 위해 현금이 필요하다는 신호를 보냈습니다. 며칠 후, 주요 AI 관련주들의 급격한 하락(특히 SK Hynix의 폭락)으로 인해 펀드에 돈을 빌려준 은행들로부터 마진콜이 발생했습니다. Adobe와 같은 소프트웨어 기업들을 대상으로 한 병행 숏 베팅 또한 펀드에 불리하게 작용하며 압박을 가중시켰습니다.
현금 확보 요청이 동시에 쏟아지자, 펀드는 상장된 보유 자산 거의 전부를 Citadel에 급히 매각했습니다. 공개 포트폴리오는 텅 비어버렸습니다. Aschenbrenner는 Anthropic의 상당한 지분을 포함한 개인 보유 자산은 유지하고 있는 것으로 알려졌으나, 공개 포트폴리오의 소멸은 빌린 돈이 어떻게 화제의 수익률을 유동성 위기로 바꿀 수 있는지를 극명하게 보여줍니다.
이 붕괴가 단 하나의 펀드 이상의 의미를 갖는 이유
이번 사건은 현재 'AI CapEx' 시대를 정의하는 변동성을 잘 보여줍니다. 기업들은 하드웨어에 수천억 달러를 쏟아붓고 있으며, 시장은 이러한 투자가 예정된 일정에서 벗어날 수 있다는 작은 징후에도 민감하게 반응합니다. 개발자와 창업자들에게 주는 교훈은, AI 로드맵은 가속화되고 있지만 이를 뒷받침하는 금융적 토대는 여전히 마진콜, 자금 조달 비용, 투자 심리의 급격한 변화와 같은 전통적인 시장 역학을 따른다는 점입니다.
투자 관점에서 볼 때, 이 펀드의 몰락은 확신과 자본 구조 사이의 긴장 관계를 강조합니다. 가설이 역사적 흐름과 일치할 때 과도한 차입은 수익을 높일 수 있지만, 동시에 장기적인 인프라 수요와는 거의 관련이 없는 단기적인 가격 변동에 펀드를 노출시킵니다. Aschenbrenner의 경우, 인프라 수요는 여전히 실현되고 있지만, 청산 시점이 좋지 않아 보유했던 많은 주식의 이후 반등 기회를 놓치고 말았습니다.
시사점
AI 하드웨어에 대한 강력한 확신은 경이로운 수익을 창출할 수 있지만, 그 확신을 공격적인 차입과 결합하는 것은 미미한 시장 변동성에도 무너질 수 있는 취약한 구조를 만듭니다. Aschenbrenner 펀드의 사례는 차세대 AI를 지원하기 위한 경쟁 속에서, 금융 엔진 또한 기술 엔진만큼이나 세심하게 조정되어야 한다는 점을 상기시켜 줍니다.