สมมติฐานที่จุดชนวนความตื่นตัวอย่างบ้าคลั่ง
Aschenbrenner อดีตสมาชิกทีม “Superalignment” ของ OpenAI ได้รับความสนใจจากบทความที่ชื่อว่า “Situational Awareness” โดยเขาโต้แย้งว่าความก้าวหน้าของ AI ระลอกถัดไปจะไม่ถูกจำกัดด้วยอัลกอริทึม แต่จะถูกจำกัดด้วยฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นสำหรับการฝึกฝนโมเดลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ได้แก่ ชิป, หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (high-bandwidth memory), ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ และโครงข่ายไฟฟ้ามหาศาล จากมุมมองดังกล่าว เขาจึงได้ก่อตั้งกองทุนเฮดจ์ฟันด์ในชื่อเดียวกัน และเริ่มเข้าซื้อบริษัทที่เป็นกระดูกสันหลังให้กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (large-language models) และการประมวลผลระดับแนวหน้า (frontier compute)
ผลประกอบการในช่วงแรกของกองทุนดูเหมือนจะพิสูจน์ว่าการเดิมพันนั้นถูกต้อง ผลกำไรถึง 439 เปอร์เซ็นต์ในช่วงครึ่งแรกของปีกลายเป็นพาดหัวข่าวและดึงดูดนักลงทุนที่กระหายเงินทุนซึ่งต้องการเกาะกระแส AI ในช่วงที่รุ่งเรืองที่สุด กองทุนนี้บริหารสินทรัพย์มูลค่าประมาณ 4.5 หมื่นล้านดอลลาร์ โดยมีพนักงานเพียงแปดคน ซึ่งขนาดดังกล่าวแสดงให้เห็นว่าตลาดพร้อมที่จะสนับสนุนแนวคิดที่เน้นโครงสร้างพื้นฐานและมีความเชื่อมั่นสูงได้อย่างรวดเร็วเพียงใด
เมื่อการใช้เลเวอเรจเปลี่ยนช่วงเวลาแห่งชัยชนะให้กลายเป็นการเทขายอย่างเร่งด่วน
เลเวอเรจ (leverage) แบบเดียวกันที่ช่วยขยายผลกำไรของกองทุน ก็ทำให้กองทุนมีความเปราะบางเช่นกัน ในช่วงปลายเดือนกรกฎาคม Aschenbrenner ได้ขอเงินทุนเพิ่มเติมจากนักลงทุนเดิม ซึ่งเป็นสัญญาณว่ากองทุนต้องการเงินสดเพื่อรักษาตำแหน่งการลงทุน (positions) เอาไว้ ไม่กี่วันต่อมา การปรับตัวลดลงอย่างรุนแรงของหุ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI—โดยเฉพาะอย่างยิ่งการดิ่งลงของ SK Hynix—ได้กระตุ้นให้เกิดการเรียกหลักประกันเพิ่ม (margin calls) จากธนาคารที่ให้กู้ยืมเงินแก่กองทุน การเดิมพันฝั่งขาย (short bet) ต่อบริษัทซอฟต์แวร์อย่าง Adobe ที่ทำควบคู่กันไปก็ส่งผลเสียต่อกองทุนเช่นกัน ซึ่งยิ่งเป็นการเพิ่มความตึงเครียดมากขึ้น
เมื่อต้องเผชิญกับการเรียกเงินสดพร้อมๆ กัน กองทุนจึงต้องรีบขายสินทรัพย์ที่ถือครองในตลาดหลักทรัพย์เกือบทั้งหมดให้กับ Citadel พอร์ตการลงทุนในตลาดสาธารณะว่างเปล่าลง มีรายงานว่า Aschenbrenner ยังคงถือครองสินทรัพย์ส่วนตัวไว้ ซึ่งรวมถึงหุ้นจำนวนมากใน Anthropic แต่การหายไปของพอร์ตการลงทุนในตลาดสาธารณะแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า เงินที่หยิบยืมมาสามารถเปลี่ยนผลตอบแทนที่เคยเป็นข่าวโด่งดังให้กลายเป็นวิกฤตสภาพคล่องได้อย่างไร
ทำไมการล่มสลายนี้จึงสำคัญมากกว่าแค่เรื่องของกองทุนเดียว
เหตุการณ์นี้ตอกย้ำถึงความผันผวนที่เป็นลักษณะเฉพาะของยุค “AI CapEx” บริษัทต่างๆ กำลังทุ่มเงินหลายแสนล้านดอลลาร์ลงในฮาร์ดแวร์ และตลาดก็ตอบสนองอย่างรุนแรงต่อสัญญาณใดๆ ที่บ่งชี้ว่าการลงทุนเหล่านั้นอาจไม่เป็นไปตามกำหนดการ สำหรับนักพัฒนาและผู้ก่อตั้ง บทเรียนที่ได้รับคือ ในขณะที่แผนงาน (roadmaps) ของ AI เร่งตัวขึ้น แต่โครงสร้างทางการเงินที่รองรับการขยายตัวนั้นยังคงอยู่ภายใต้กลไกตลาดแบบดั้งเดิม ไม่ว่าจะเป็นการเรียกหลักประกันเพิ่ม (margin calls), ต้นทุนทางการเงิน และการเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหันของความเชื่อมั่นนักลงทุน
ในมุมมองด้านการลงทุน ความล้มเหลวของกองทุนนี้ตอกย้ำถึงความตึงเครียดระหว่างความเชื่อมั่นและโครงสร้างเงินทุน การกู้ยืมจำนวนมากสามารถเพิ่มผลตอบแทนได้เมื่อสมมติฐานสอดคล้องกับประวัติศาสตร์ แต่ก็ทำให้กองทุนต้องเผชิญกับความผันผวนของราคาในระยะสั้น ซึ่งมักจะไม่เกี่ยวข้องกับความต้องการโครงสร้างพื้นฐานในระยะยาว ในกรณีของ Aschenbrenner ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานยังคงเกิดขึ้นจริง แต่จังหวะเวลาของการขายสินทรัพย์ (liquidation) ทำให้กองทุนพลาดโอกาสในช่วงที่หุ้นหลายตัวดีดตัวกลับขึ้นมา
บทสรุป
มุมมองที่มีความเชื่อมั่นสูงต่อฮาร์ดแวร์ AI สามารถสร้างผลตอบแทนที่น่าทึ่งได้ แต่การใช้มุมมองนั้นควบคู่ไปกับการกู้ยืมที่รุนแรงจะสร้างโครงสร้างที่เปราะบาง ซึ่งสามารถพังทลายลงได้เพียงแค่เผชิญกับความผันผวนเล็กน้อยของตลาด เรื่องราวของกองทุน Aschenbrenner เตือนให้เราเห็นว่า ในการแข่งขันเพื่อระดมทุนสำหรับ AI ระลอกถัดไป เครื่องยนต์ทางการเงินจะต้องได้รับการปรับจูนอย่างระมัดระวังพอๆ กับเครื่องยนต์ทางเทคนิค