Ashenbrenner's Fund Lost Most of Its Stock Portfolio

cryptonews.ruPublicado a 2026-07-31Actualizado a 2026-07-31

Resumen

Former OpenAI researcher Leopold Aschenbrenner's hedge fund, Situational Awareness, was forced to sell the majority of its public stock portfolio on July 30 after sustaining heavy losses. The portfolio, estimated at up to $16 billion, was purchased at a discount by Citadel, Ken Griffin’s firm. The rapid sale was triggered by a dual market shock: a sharp decline in the fund's concentrated bets on AI infrastructure stocks (like Nebius Group, Sandisk, Micron, CoreWeave) and losses from short positions on software firms like Adobe. The fund had used significant leverage, and falling share prices prompted margin calls from prime brokers including Bank of America, Goldman Sachs, and JPMorgan Chase. This came just weeks after the fund reported staggering gains of 439% for the first half of the year. Following the sale, the fund retains approximately $10 billion in assets, including a stake in AI company Anthropic, which was reportedly not part of the Citadel deal. Notably, major bitcoin mining stocks held by the fund—including IREN, Bitdeer, and Riot Platforms—surged 18-30% on the day of the sale.

On July 30, Situational Awareness, the hedge fund of former OpenAI researcher Leopold Ashenbrenner, urgently sold the majority of its portfolio of public stocks. CNBC reports this citing sources.

Shares of bitcoin miners, which the structure held according to reporting data as of March 31, rose by 18-30% at the end of the last trading session.

Ashenbrenner's Picks and Shovels

A Deal Overnight

The buyer of the Situational Awareness portfolio was Ken Griffin's Citadel, which agreed to purchase the package at a discount. According to Financial Times, it outbid competing offers from Millennium Management and Jane Street. Bloomberg clarified that both companies examined these assets but did not participate in the final transaction. Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Bank of America, and Citigroup helped organize the transaction, Reuters sources stated.

The deal was prepared in less than 24 hours. Discussions began on Wednesday evening, and by Thursday morning the parties had agreed on terms. By that time, the fund was already looking for a single buyer for the entire package—selling the securities piecemeal on a falling market would have hurt its own positions. Ashenbrenner offered competitors to buy out shares worth more than $10 billion, writes The New York Times. According to the publication's estimate, the entire crisis unfolded over approximately a day and a half.

The full volume of the deal remains unknown. WSJ, Reuters, and FT reported on the main part of the portfolio without giving exact figures. According to WSJ's version, Citadel primarily took the positions purchased with borrowed funds, while some unleveraged assets might have remained with the fund. Situational Awareness's public investments prior to the transaction were estimated by FT at approximately $16 billion, calling it one of the largest on the American stock market.

After the agreement, the structure retained assets worth approximately $10 billion, including non-public investments. The NYT noted that Wall Street viewed the developments with caution: the previous episode of forced closure of a major player's positions—the collapse of Archegos in 2021—resulted in losses for Credit Suisse.

Leverage Worked in Reverse

Ashenbrenner's fund was hit by two blows simultaneously, CNBC sources emphasized. Investments in AI infrastructure were particularly hard hit: shares of Nebius Group, Sandisk, Micron, and CoreWeave fell by more than 35% by the end of July. The sell-off also affected other major positions—SK Hynix and Bloom Energy. At the same time, Situational Awareness was hurt by its short bets on software development companies, including Adobe.

The structure built up positions using borrowed funds, so the drop in share prices devalued the loan collateral. Prime brokers Bank of America, Goldman Sachs, and JPMorgan Chase demanded additional collateral. Reuters, however, noted: it is unknown whether the banks had time to send formal margin calls to the fund before the deal. Estimates of Situational Awareness's size vary. A CNBC source stated $45 billion at its peak in early July, while Bloomberg and FT cited a range of $20-24 billion before the main crash.

Only a few weeks passed between record returns and the sell-off. In a letter to investors dated July 24, Ashenbrenner reported that the fund earned 439% from January to June and 1551% since its launch. He acknowledged that the tech sector sell-off had affected his portfolio as well, but called it a favorable moment for purchases. He offered clients to make additional contributions starting August 1.

According to WSJ, by the end of July the loss had reached approximately 67%. In the same letter, Ashenbrenner linked the scale of the losses to the actions of short sellers working against Situational Awareness's positions.

Major non-public investments, including a stake in Anthropic, were not part of the agreement with Citadel, but the fund was considering selling them too. According to WSJ, management almost reached an agreement to sell the Claude developer's stake for approximately $3.5 billion to a consortium led by Greenoaks and Sequoia Capital, but the deal was canceled. A Situational Awareness representative told CNBC that reports about the sale of this stake were inaccurate.

Greenoaks and Sequoia Capital had already invested in Anthropic earlier. In May, the company raised $65 billion at a post-investment valuation of $965 billion—the round was led by Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks, and Sequoia Capital. On June 1, the AI developer confidentially filed a draft registration statement on Form S-1 with the SEC. Ashenbrenner called this possible placement one of the key events of the second half of the year.

How This Affected Bitcoin Miner Stocks

At the end of trading on July 30, IREN rose the most—by 30.54%, to $38.26. Bitdeer gained 24.72%, Riot Platforms—21.27%, CleanSpark—21.07%, Core Scientific—20.36%, HIVE Digital—18.34%.

Source: Yahoo Finance.
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All six companies were listed in the fund's Form 13F reporting as of March 31:

  • IREN — 11.7 million shares worth $401 million;
  • Core Scientific — 26 million worth $389.1 million;
  • Riot Platforms — 11.5 million worth $142.2 million;
  • CleanSpark — 12.3 million worth $104.5 million;
  • Bitdeer — 3.44 million worth $29.8 million;
  • HIVE Digital — 3.39 million worth $6.4 million.

However, it is unknown whether the fund held these securities immediately before the sale.

IREN's quotes were also influenced by the company's own news. On July 20, the company announced new contracts for cloud AI services with a total value of $2.8 billion and raised its target annual AI Cloud revenue growth rate by the end of 2026 to over $4 billion. Among the clients, the miner's management highlighted Microsoft, NVIDIA, Perplexity, Figure AI, and other organizations.

Recall that in July, Alphabet recorded negative free cash flow for the first time due to massive investments in AI infrastructure.

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QWhat was the main event involving Leopold Aschenbrenner's hedge fund Situational Awareness on July 30th?

AOn July 30th, the hedge fund Situational Awareness, founded by former OpenAI researcher Leopold Aschenbrenner, conducted an emergency sale of the majority of its public stock portfolio.

QWho was the buyer of the portfolio sold by Situational Awareness, and what notable condition was involved in the deal?

AThe buyer was Citadel, founded by Ken Griffin. The deal involved Citadel acquiring the portfolio at a discount.

QWhat were the two main factors that contributed to the fund's financial troubles leading to the sale?

AThe fund faced two major blows: a significant decline in the value of its AI infrastructure investments (e.g., Nebius Group, Sandisk) and losses from its short positions on software companies like Adobe. The use of leverage (borrowed funds) amplified these losses as falling share prices devalued the collateral for its loans.

QHow did the sale of the fund's portfolio affect the stock prices of major Bitcoin mining companies?

AFollowing the sale on July 30th, the stocks of major Bitcoin mining companies held by the fund surged significantly. For example, IREN rose by 30.54%, Bitdeer by 24.72%, Riot Platforms by 21.27%, CleanSpark by 21.07%, Core Scientific by 20.36%, and HIVE Digital by 18.34%.

QWhat happened to the fund's reported performance between its launch and June 2024, and what was its estimated loss by the end of July?

AAccording to a letter to investors from July 24th, the fund earned 439% from January to June 2024 and had gained 1551% since its launch. However, by the end of July, its estimated loss had reached approximately 67%.

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Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios una guía paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de ejecutarse localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con varias plataformas de IA aseguran que Agent S pueda encajar sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. 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Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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