Leopold Aschenbrenner vừa ký một tấm séc trị giá 400 triệu USD cho một công ty tư nhân được Sequoia Capital hậu thuẫn. Đối tác của Sequoia, Alfred Lin, đã xác nhận khoản đầu tư này vào ngày 6 tháng Tám. Danh tính công ty nhận vốn vẫn chưa được tiết lộ, tuy nhiên thương vụ này hoàn toàn nằm trong hệ sinh thái các startup AI.
Từ 45 tỷ USD xuống 10 tỷ USD trong một tháng
Quỹ phòng hộ của Aschenbrenner, Situational Awareness LP, vừa trải qua một sự sụt giảm đáng kể. Tài sản dưới quản lý của quỹ đạt đỉnh khoảng 45 tỷ USD vào tháng 7 năm 2026. Đến cuối tháng, con số này đã giảm mạnh xuống còn khoảng 10 tỷ USD. Quỹ đã mất khoảng 78% cơ sở tài sản chỉ trong vài tuần.
Nguyên nhân là sự kết hợp của đòn bẩy cao, yêu cầu ký quỹ và đợt bán tháo cổ phiếu cơ sở hạ tầng AI. Quỹ buộc phải thanh lý phần lớn danh mục cổ phiếu công khai chỉ để ngăn mất mát thêm.
Khoản đầu tư 400 triệu đô la Mỹ đại diện cho một khoản đặt cược tập trung 4% so với quy mô hiện tại của quỹ là 10 tỷ đô la Mỹ.
Sách lược của Aschenbrenner
Leopold Aschenbrenner là cựu nhà nghiên cứu về Superalignment của OpenAI, người đã công bố một bài luận dài với tựa đề “Situational Awareness” vào năm 2024. Bài viết này dự đoán những tiến bộ nhanh chóng hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát. Quỹ được cho là đã mang lại lợi nhuận ròng 200% cho một số nhà đầu tư vào năm 2025, với mức tăng 47% chỉ trong nửa đầu năm đó.
Việc phát hiện thuốc bằng AI tiếp tục thu hút vốn đầu tư
Mặc dù công ty cụ thể nhận khoản đầu tư 400 triệu USD từ Aschenbrenner chưa được công bố, các startup AI trong lĩnh vực phát hiện thuốc đã huy động được những vòng gọi vốn đáng kể trong suốt năm 2026. Chai Discovery đã hoàn tất vòng gọi vốn 400 triệu USD vào ngày 14 tháng 7 năm 2026, với sự tham gia của Sequoia Capital, Index Ventures và Kleiner Perkins. Aschenbrenner được cho là có liên quan đến vòng gọi vốn này, mặc dù chưa có xác nhận chính thức nào nối kết hai bên.
Phát triển dược phẩm truyền thống mất hơn một thập kỷ và tốn hàng tỷ đô la cho mỗi loại thuốc được phê duyệt. AI hứa hẹn rút ngắn cả thời gian và chi phí bằng cách mô phỏng các tương tác phân tử, dự đoán các ứng cử viên thuốc và xác định các mục tiêu mà các nhà nghiên cứu con người có thể bỏ lỡ.