被OpenAI开除的安全研究员，现在要用5亿美元砸穿ASML的垄断

近日，前 OpenAI 研究员莱奥波德·阿申布伦纳（Leopold Aschenbrenner）操盘的 AI 主题对冲基金 Situational Awareness，宣布向半导体设备初创公司 Source Foundry 投资 5 亿美元，后者估值达到 50 亿美元。

要知道，Situational Awareness 刚刚经历了一次历史性的惨烈爆仓：其巅峰时期高达约 450 亿美元的资产因杠杆反噬而大幅缩水，不得不将全部公开持仓折价打包卖给 Citadel。

他们新近押注的 Source Foundry 由两位斯坦福大学研究员在 2025 年创立，目标是开发新型芯片制造设备，挑战荷兰阿斯麦（ASML）在光刻领域的垄断。这家公司仍处于隐身阶段，没有公开可查的官网和技术路线声明，更没有产品演示。

二级市场折戟后，莱奥波德对一家名不见经传的早期公司慷慨出手，他在行业中感知到了怎样的风声？

革新从光刻开始的半导体制造

AI 需求以指数曲线增长，而半导体产能却依赖工业设备，呈线性增长，二者之间的鸿沟就是“芯片墙”（Chip Wall）。

一台阿斯麦机器的大小相当于一辆大巴车，制造和安装周期极长，单台价格超过 4 亿美元；Source Foundry 计划提供一个“更快、更便宜的替代品”，以填补 AI 热潮推高的芯片制造设备需求缺口。

此前投资过 Source Foundry 的红杉资本合伙人 Stephanie Zhan 表示，如果沿 AI 供应链向上追溯，“他们瞄准的正是最紧张的一层：半导体制造工具，从光刻开始”。

Source Foundry 计划利用（与 ASML）不同的物理学底层原理，通过全新的制造工艺和工艺工具，大幅提升芯片制造的速度与规模。产品线涵盖用于 AI 芯片制造的机器、设备和软件。

相关资料显示，联创之一的阿卜杜勒马利克·奥拜德（Abdulmalik Obaid）在斯坦福大学材料科学与工程系从事研究工作，主要聚焦微纳尺度的材料加工和异质器件集成。

图 | Abdulmalik Obaid（来源：斯坦福大学）

另一位联创乔·伯格（Joe Burg）同样出自斯坦福材料科学与工程系，他曾研究广泛被用作低介电常数（low-k）绝缘材料的有机硅酸盐玻璃。低介电常数介质是当代芯片后道互连（BEOL）中不可或缺的一环，其性能直接决定了先进节点上的信号完整性与功耗。

从两位创始人的研究领域来看，Source Foundry 大概率不会直接切入光源领域，更可能的方向是芯片制造中的“材料”与“界面”环节，如先进封装、异质集成、或者新型图案化（patterning）方法等。

溯源至芯片供应链最上游，试图切开一道口子

这次交易中，投资方的背景同样值得关注，

莱奥波德 15 岁进入哥伦比亚大学（Columbia University），19 岁以最优等毕业生身份毕业，此后在牛津大学从事经济增长研究，2023 年加入 OpenAI，进入由 Ilya 等人领导的超级对齐团队。他是团队核心论文《弱到强的泛化》（Weak-to-Strong Generalization）的合著者之一。

2024 年 4 月，OpenAI 以「不当分享机密信息」为由将其解雇。两个月后，莱奥波德发表了 165 页长文《态势感知：未来十年》（Situational Awareness: The Decade Ahead）。他判断，通用人工智能（AGI）有望在 2027 年前后到来，而制约 AI 发展的终极瓶颈，是芯片、电力、数据中心等物理基础设施。而围绕这些基础设施的建设，是这个时代最被低估的投资机会。

文章后续在硅谷被广泛传播，一批风险投资人将其视为必读材料。

图 | 文章将美国电力总产量的趋势与我们对人工智能电力需求的粗略估计进行比较。（来源：https://situational-awareness.ai/）

2024 年 7 月，莱奥波德创立同名基金 Situational Awareness，从科里森兄弟（支付平台 Stripe 联合创始人）、纳特·弗里德曼（Nat Friedman，前 GitHub 首席执行官）等硅谷投资人处获得约 2.25 亿美元的种子资金。此后 18 个月，基金规模快速膨胀，2026 年 7 月，峰值资产一度达到约 450 亿美元。

莱奥波德的投资实践与他的判断高度一致：明确避开最直观的 AI 标的，而是向产业链上下游延伸。一层是算力租赁商，一层是电力基础设施，再一层是半导体存储和封装公司。

作为对冲，莱奥波德还配置了约 85 亿美元的半导体看跌期权。在私募端，他持有约 50 亿美元的 Anthropic 股份（占整个组合约 20%）、AI 芯片初创公司 MatX，以及 AI 数据中心公司 Fluidstack。

然而，杠杆是一把双刃剑。2026 年 7 月底，一场半导体股集体下跌击中了这只高度集中、高倍杠杆的基金。他重仓的闪迪、美光、CoreWeave 等公司股票在一个月内跌幅均超过 35%。

危急时刻，莱奥波德曾考虑出售 35 亿美元的 Anthropic 私募股份来救急，但最终选择将全部公开持仓打包折价卖给 Citadel，基金资产也缩水至约 100 亿美元。

公开股票敞口清零后，Situational Awareness 实际上转型为一只专注私募的 AI 基础设施投资平台。

作为基金转型后的首笔下注，莱奥波德投资 Source Foundry 强化了一个信号：半导体行业的产能瓶颈已上移至制造设备端。

“寻找替代方案”

2026 年 7 月 15 日，ASML 发布二季度财报，CEO 克里斯托夫·富凯（Christophe Fouquet）用“极其强劲”来形容客户需求。公司同时宣布，计划在 2027 和 2028 年各增加约 30% 的低数值孔径（Low-NA）EUV 系统产能。

即便扩产，光刻机的供应仍然吃紧。ASML CFO 罗杰·达森（Roger Dassen）在电话会议上透露，公司正将 EUV 机器的制造周期从此前的 22 周压缩至 15~16 周，设备订单已经“罕见地”接近占满 2027 年的产能，2028 年也有“相当可观”的订单。

GPU 的短缺理论上可以通过重新分配晶圆产能和封装产能来缓解，但 EUV 设备的短缺影响的是更根本的晶圆产能。在 AI 驱动下，数据中心的规模还在高速扩张，产业链上游能造出多少台光刻机，正在成为整个 AI 算力扩张的实际天花板。

新一代高数值孔径（High-NA）EUV 设备约 3.5 亿~4 亿美元的定价，是 Low-NA EUV 的近两倍，这进一步放大了产能瓶颈。

虽然英特尔计划在 14A 节点部署 High-NA，三星和 SK 海力士也在推进采用计划。但 4 月末，台积电（TSMC）副 CEO 张晓强（Kevin Zhang）公开表示，公司在 2029 年之前没有采用 High-NA EUV 进行量产的计划，并直言这些机器“非常、非常昂贵”，

作为 ASML 最大的客户、全球最大的晶圆代工厂，台积电的态度表明，High-NA EUV 的投资回报率已经快要“算不过账”。

结构性的稀缺叠加定价逼近代工厂接受上限，让“寻找替代方案”逐渐成为产业必需。过去两年间，计划挑战 ASML 的初创公司密集涌现，技术路径涵盖粒子加速器加 X 射线、自由电子激光、激光尾场加速、纳米压印等方向。

用一种“不可能”，挑战另一种“不可能”

历史对挑战者并不友好。

X 射线光刻早在 1970 年代初期做出实验演示，但长期受限于掩模制作、图案畸变等一系列技术难题，最终在 2000 年前后被主流放弃，后续才演化出 EUV 光刻（最初被称为“软 X 射线光刻”）路线。

对今天这些试图分 ASML“蛋糕”的公司而言，困难还远不止造出一台能在实验室工作的机器。行业分析指出，新的光刻工具与现有半导体生产设备和工艺流程不兼容，相关公司几乎要重建整条供应链，或说服应用材料（Applied Materials）、科磊（KLA）、泛林集团（Lam Research）等设备巨头配合其新工具进行集成。

而且，建造一座领先制程晶圆厂需投入数百亿美元，加上一个由数百家专业供应商构成的生态系统，按照初创公司的现有能力，达成这些目标基本不现实。

但 ASML 自己也是从“不可能”中走出来的。

1984 年 4 月 1 日，ASML 成立，最初的办公室是一个漏雨的小棚子，仅有 47 名员工。在很长一段时间里，它都被视为一家随时会失败的公司。

1990 年代到 2000 年代早期，EUV 因光源功率不足、精度不够、量产可靠性存疑等技术难题，长期被视为不可行。从 2006 年交付第一台原型机，到 2018 年真正进入大规模量产，走了整整 12 年。

今天，ASML 成为欧洲市值最高的科技公司之一，垄断 100% 的 EUV 光刻机市场，全球每颗先进 AI 芯片都要经过它的机器。

一个从“不可能”诞生的垄断者，正在被一群声称要做“不可能”的公司围攻。后者能否走出 X 射线光刻在上世纪的宿命，还无从判断。但事实已经无法回避：AI 时代对芯片的渴求，正把资本推向此前被视为无法撬动的最牢固垄断层。

参考资料：

https://www.wsj.com/tech/ai/situational-awareness-bets-400-million-on-stealth-chip-startup-after-crash-02c7374e

https://www.cnbc.com/2026/07/31/leopold-aschenbrenner-situational-awareness-fund-fire-sale.html

https://www.theinformation.com/articles/openai-researchers-including-ally-of-sutskever-fired-for-alleged-leaking

https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/asml-tops-q2-estimates-ai-050721602.html

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-22/tsmc-says-asml-s-latest-chipmaking-gear-is-too-pricey-to-use

排版：刘雅坤

注：封面/首图由 AI 辅助生成