Leopold Aschenbrenner, de 22 años, acababa de salir de OpenAI y prácticamente no tenía ninguna experiencia profesional invirtiendo cuando fundó Situational Awareness en julio de 2024. Dos años después, su apuesta por los grandes cuellos de botella de la inteligencia artificial (IA) había convertido al fondo en uno de los fenómenos de Wall Street. Llegó a acumular una rentabilidad superior al 1.500% desde su lanzamiento y a manejar decenas de miles de millones de dólares antes de que, en julio, todo cambiara de golpe.
El fondo perdió un 67% en un solo mes y terminó vendiendo la mayor parte de su cartera cotizada a Citadel. Solo SanDisk y Micron representaban el 56% de sus acciones estadounidenses a finales de junio, con posiciones de 5.700 y 5.600 millones de dólares respectivamente, y ambas se desplomaron cuando se giró la operación de la IA. SanDisk llegó a caer cerca de un 47% y Micron alrededor de un 29%.
Lo peor para los inversores vino después cuando varias de aquellas compañías recuperaron buena parte del terreno perdido y Aschenbrenner ya había tenido que vender. Su tesis sobre la enorme necesidad de chips, memoria, energía y centros de datos seguía teniendo recorrido, pero el fondo había llegado a operar con un apalancamiento estimado de cuatro veces, de manera que por cada cuatro dólares invertidos aproximadamente tres procedían de dinero prestado.
Una caída del 25% en una cartera apalancada cuatro veces puede consumir teóricamente todo el capital propio. Su historia pertenece al territorio de los grandes hedge funds, pero ayuda a entender una apuesta que está creciendo con enorme rapidez bastante más cerca del pequeño inversor. Los ETF apalancados permiten hoy intentar ganar dos o tres veces lo que se mueva diariamente una acción, un índice o incluso determinadas materias primas, y 2026 se está convirtiendo en su gran año.
Dinero fácil
Los ETF apalancados e inversos representaron el 31% de todos los nuevos ETF lanzados en Estados Unidos durante la primera mitad del año, frente al 22% de 2025. Solo en junio salieron al mercado 117, prácticamente la mitad de todos los nuevos fondos cotizados estrenados ese mes, mientras estos vehículos movían entre el 15% y el 20% del volumen diario negociado en ETF pese a representar alrededor del 2% de sus activos.
Algunos han dejado además de ser productos pequeños. El ProShares UltraPro QQQ, que busca triplicar cada día el comportamiento del Nasdaq 100, manejaba más de 38.000 millones de dólares a mediados de agosto, según la propia ProShares. Otro fondo que busca duplicar diariamente el movimiento de Nvidia rondaba los 3.600 millones, mientras la industria ha seguido lanzando apuestas semejantes sobre tecnológicas, fabricantes de chips y compañías individuales.
La atracción se entiende fácilmente. Si Nvidia sube un 5% en una sesión, un ETF 2x intenta ganar aproximadamente un 10% y uno 3x buscaría acercarse al 15%. Después de años en los que comprar tecnología y dejar correr las ganancias ha funcionado extraordinariamente bien, duplicar o triplicar la apuesta puede parecer poco más que pisar el acelerador.
La Bolsa de Corea del Sur ha endurecido el acceso a varios productos de inversión
La propia industria advierte de que ahí empiezan los problemas. Direxion, una de las firmas estadounidenses especializadas en estos vehículos, explica que un ETF 2x proporciona también aproximadamente el 200% del riesgo y la volatilidad diaria, mientras uno 3x eleva ambos hasta alrededor del 300%. El objetivo se reinicia cada jornada y la rentabilidad acumulada durante varias sesiones puede alejarse muchísimo del doble o triple que aparece en el nombre.
La cuenta cambia
La volatilidad puede conseguir incluso que el inversor acierte con la dirección final y termine con un resultado muy diferente del que esperaba. Direxion utiliza un periodo en el que su índice tecnológico de referencia ganó un 6,64%, mientras el ETF alcista 3x avanzó únicamente un 9,94%. Multiplicar simplemente la rentabilidad del índice por tres habría llevado la cuenta cerca del 20%. FINRA (Financial Industry Regulatory Authority) lleva años alertando del mismo mecanismo. Estos fondos reajustan diariamente sus posiciones utilizando derivados y, cuando las subidas y bajadas se suceden, el efecto compuesto va alterando el resultado.
El propio mercado está empezando a enseñar la otra cara de la fiebre por el endeudamiento. Hasta el 23 de julio habían cerrado 73 ETF apalancados o inversos en Estados Unidos, más del triple de los 22 desaparecidos durante todo 2025. Algunos sencillamente no reunieron suficiente dinero, mientras otros sufrieron golpes tan fuertes en sus activos que dejaron de resultar viables. La Bolsa de Corea del Sur ha ido un paso más allá después de la montaña rusa vivida este verano alrededor de Samsung y SK Hynix. El país ha endurecido el acceso de los particulares a determinados ETF apalancados y exige formación y sesiones de negociación simulada antes de permitir operar con algunos de estos productos, después de que el desplome tecnológico dejara fuertes pérdidas entre los pequeños inversores.
Aceptar no basta
El riesgo resulta bastante más fácil de entender cuando se vuelve a Aschenbrenner. Su fondo estaba concentrado en empresas que podían beneficiarse del enorme gasto necesario para construir la infraestructura de la IA y llevaba meses ganando cantidades extraordinarias con esa idea. El problema llegó cuando varias de esas posiciones cayeron simultáneamente y las posiciones cortas que debían compensarlas también se movieron en su contra.
Los bancos que financiaban la cartera empezaron entonces a exigir más garantías. Los margin calls obligaron al fondo a vender activos para devolver deuda, las ventas aumentaron la presión sobre las cotizaciones y nuevas caídas exigieron nuevas liquidaciones. Situational Awareness terminó eliminando el apalancamiento después de perder un 67% en julio, aunque todavía conservaba una ganancia cercana al 80% en el conjunto del año.
Un comprador de ETF apalancados no funciona exactamente como aquel hedge fund ni recibe los mismos margin calls, pero comparte una parte decisiva de aquella matemática. Cuanto mayor es el multiplicador, menor es el margen para que el mercado se mueva durante un tiempo en la dirección equivocada y mayor es el daño que puede provocar una sucesión de jornadas volátiles.