Lumipas ang $90B ng pondo ng 24-taong-gulang na AI investor dahil sa mga taya sa infrastraktura

May-akda: Curry, Deep潮 TechFlow

Kada beses na may tao na kumita ng malaki sa US stock market, ang unang ginagawa ng mga nanonood ay palaging pareho: sinusuri ang kanilang portfolio report upang hanapin ang susunod na stock na dapat bilhin.

Ang pinakamaraming isinalin na ulat sa nakaraan ay nanggaling sa isang 24-taong-gulang na Aleman na si Leopold Aschenbrenner.

Noong Marso ng taong ito, ang mga lokal na media ay nagkonsentra sa kanya, at ang mga pamagat ay pare-pareho; halimbawa, ang genio na binawi ng OpenAI, na sumulat ng 165-pahina na papel na naghula ng mga trend sa AI, at nagtatag ng isang hedge fund na mayroong $5.5 bilyon...

Ngunit ang mga label ay tanging mga label lamang. Ang totoong nakakatutok sa pondo ay ang katotohanang hindi ito bumibili ng NVIDIA, OpenAI, o anumang kumpanya na gumagawa ng AI models. Ibinibili lamang nito ang mga bagay na kailangan ng AI para mabuhay: paggawa ng kuryente, paggawa ng chip, optical communication, data centers...

Ayon sa sarili niyang papel, ang hadlang ng AI ay hindi sa algorithm, kundi sa kuryente at computing power. Ang buong pondo ay isang pagtaya na tama ang pahayag na ito.

Ang mga tagapag-ikot sa social media ay tinawag siyang "anak ng美股 version sa panahon ng AI" o ang Warren Buffett ng AI. Bumalik ang tawag na ito sa kahulugan dahil ang kanyang mga tantiya ay nagsimulang maging medyo sobra.

Ayon sa data na inilabas ng copy trading platform na Autopilot noong Mayo 1, ang kanyang portfolio ay tumataas ng 61% sa loob ng dalawang buwan. Batay dito, ang laki ng kanyang pondo ay malapit nang umabot sa 9 bilyong dolyar.

Kung saan nagkakaroon ng kita? Pangunahing batay sa dalawang malalaking posisyon. Bloom Energy, isang kumpanya ng fuel cell na nag-aalok ng off-grid na enerhiya para sa mga AI data center, tumataas ang presyo ng mga shares nito ng 239% mula pa noong simula ng taon.

Ayon sa report ng posisyon na ipinahayag noong katapusan ng taong nakaraan, mayroon siyang $875 milyon na mga aktibo at opsyon ng kumpanyang ito, at ngayon ang market value ay tumataas patungo sa halos $3 bilyon.

Kasama na rin ang Intel. Ayon sa parehong ulat ng posisyon, bumili siya ng 20.2 milyong call option sa Intel noong unang kwarter ng 2025, nang nasa paligid ng $20 ang presyo ng mga shares ng Intel, at ang pangunahing pananaw ng Wall Street ay naniniwala na hindi masyadong maganda ang Intel.

Noong nakaraang linggo, tumaas ang Intel sa $113, nagtatag ng bagong talaan sa 25 taon. Sa loob ng isang taon o mas kaunti, lumaki ito ng halos limang beses, at ang return ng option ng batang ito ay mas malaki pa kaysa sa stock.

Naiintindihan ko ang pagkabigo ng mga manonood. Isinampa ng American investment website na si Motley Fool ang apat na artikulo na binabale-wala ang kanyang mga posisyon, at diniskusyon ng海外 Reddit investment forum kung dapat ba silang kopyahin ang kanyang mga pagpapasya. Lahat ay sinusubukang makahanap ng susunod na Intel mula sa kanyang report ng mga posisyon.

Ngunit dapat mong malaman, karaniwang may 45-araw na pagkaantay ang report ng posisyon. Kapag nakikita mo na kung ano ang binili niya, ang market ay nasa gitna na.

Mas mahalaga pa, kahit na alam mo nang real-time ang kanyang posisyon, hindi mo pa rin makokopya ang dahilan kung bakit siya patuloy na tama.

Una sa pinakamagagaling na bagay ni Leopold Aschenbrenner ay ang kanyang pananaliksik noong 2024 tungkol sa AI, na halos inaasahan ang kasalukuyang direksyon at mga pagkakataon sa pag-invest sa AI.

Ang pangunahang punto ay maaaring maipaliwanag sa isang pangungusap: Ang pagtratrain ng AI model ay nagkakaroon ng pagtaas ng computing power na halos isang kahalintulad na antas bawat taon, at sa ganitong bilis, ang isang pangkalahatang artificial intelligence (AGI) na may kakayahan na malapit sa tao ay maaaring umabot noong paligid na 2027.

Ngunit upang mapanatili ang antas ng paglago na ito, ang pangunahing paghihigpit ay hindi nasa antas ng algorithm, kundi sa kuryente, kapasidad ng chip, at pisikal na puwang. Ang pagkakagamit ng kuryente ng isang tanging training cluster ay maaaring tumalon mula sa mga megawatt patungo sa mga gigawatt, malapit sa output ng isang malaking nuclear power plant.

Ito ang pangunahing lohika ng buong pondo niya. Ang bilis ng pag-unlad ng AI ay tinutukoy ng mga hadlang sa pisikal, kaya dapat mong i-invest ang mga hadlang mismo.

Ang paghuhusga na ito, tila isang konklusyon na isinagawa ng isang matalinong tao pagkatapos ng maraming pag-aaral sa kanyang silid-aklatan; ngunit sa totoo lang, naniniwala ako na ang kanyang paligid ang nagbigay-daan sa kanyang paghuhusga.

Bago siya sumulat ng papel, nagtrabaho siya ng isang taon sa Superalignment team ng OpenAI. Ang team na ito ay espesyalisado sa pag-aaral kung paano kontrolin ang AI na mas matalino kaysa sa tao, at direktang nag-uulat sa pangunahing siyentipiko, si Ilya Sutskever.

Sa taong iyon, nakita niya ang mga panloob na training program, aktwal na paggamit ng computing power, at mga partikular na pangangailangan ng next-generation model sa kuryente at chip. Naisulat niya sa papel na "gigawatt-level power consumption" batay sa posibleng panloob na road map sa laboratorio.

Noong Abril 2024, inalis siya ng OpenAI, nang sumulat siya ng isang internal memo sa board ng OpenAI na nagbabala sa kakulangan ng mga pagsasakatuparan ng seguridad ng kumpanya at sa posibilidad ng pagsasabwatan ng mga foreign intelligence agencies.

Nagdulot ang memorandum na ito ng tensyon sa pagitan ng pamamahala at ng board of directors, at sinira ni OpenAI siya sa pamamagitan ng "paglalabas ng impormasyon."

Dalawang buwan pagkatapos, ipinahayag ang papel. Ang papel na ito ay mas mabuting unawain bilang pampublikong bersyon ng kanyang pananaw sa loob ng OpenAI kaysa isang independiyenteng pag-aaral.

Nilutas ng AI paper ang tanong na "Anong direksyon?" Ngunit sa pag-invest, sapat lang malaman ang direksyon ay hindi sapat.

Kailangan ng mas maraming kuryente ang AI, at sinasabi ito ng maraming analista noong 2024. Ang tunay na may halaga ay ang tamang panahon at posisyon, tulad ng kung may tapang ka bang ilagay ang 20 milyong call option nang ang presyo ng Intel ay $20.

Ang tiwala na ito ay hindi lamang nagmumula sa paniniwala sa malaking trend ng AI, kundi sa tiyak na pagkakaalam kung aling kumpanya ang nag-sign ng malalaking kontrata para sa pagbili ng kuryente, aling data center ang nagpapalawak, at gaano kalaki ang demand.

Ang pondo na itinatag ni Leopold Aschenbrenner, ang Situational Awareness, ay may mga tagapag-ambag na nakaupo sa unang pila ng mga desisyon na ito.

Ang mga LP ng pondo ay kasama ang dalawang tagapagtatag ng Stripe, na nagpapatakbo ng karamihan sa mga transaksyon sa pagbabayad ng mga tech company sa Silicon Valley, at kaya nilang direktang makaramdam ng pagpapabilis sa gastos sa infrastruktura;

Ang isa pang tagapag-utang ay ang dating CEO ng GitHub at kasalukuyang pinuno ng produkto ng Meta AI, Nat Friedman, na aktibong nakikilahok sa mga desisyon tungkol sa pagbili ng computing power araw-araw.

Dinadala nila sa pondo, maliban sa unang kapital, isang patuloy na updated na channel ng impormasyon.

Bukod dito, ang direktor ng pag-aaral sa kanyang pondo ay isang mahalagang tauhan sa chain na ito. Carl Shulman, isang matandang eksperto sa larangan ng AI safety, ay dating nagtrabaho sa hedge fund ni Peter Thiel na Clarium Capital, kung saan siya ay espesyalisado sa pagpapalit ng kaalaman sa AI sa mga actionable na trading strategy.

Sa kanyang posisyon, mayroon pa isang madalas na nakakalimutang crypto corner.

Ayon sa report ng posisyon noong katapusan ng nakaraang taon, nagtatag siya ng mga posisyon sa CleanSpark at Bitfarms, dalawang kumpanya ng bitcoin mining na nagpapalit ng kanilang BTC mining facilities sa mga sentro ng AI computing power.

Ang mga mina ng cryptocurrency ay may natural na kakayahan sa malaking pagsisikap ng kuryente at mga sistema ng pagpapalamig, na kung saan ay ang pinakakakulang na yaman para sa mga data center ng AI.

Kaugnay nito, kilala niya ang cryptocurrency industry. Noong 2022, nagtrabaho siya ng siyam na buwan sa Future Fund, ang charitable fund ni SBF na FTX, at umalis nang maaga bago magkaron ng problema ang FTX.

Hindi malalaman ng mga panlabas kung direktang naimpluwensyahan ng karanasang ito ang kanyang paghuhusga sa mga mining company. Ngunit tiyak na siya ay isa sa kaunting tao na may malalim na pagkakaalam sa parehong industriya ng cryptocurrency at mga lab na nasa harap ng AI. Ang ganitong krossover ay isang makabuluhang posisyon sa pag-unawa at isang posibilidad para sa mga ugnayang pangkaisipan.

May isa pang detalye, ang kanyang inaasam na asawa, si Avital Balwit, ay ang chief of staff ni Dario Amodei, ang CEO ng Anthropic. Ang Anthropic ay ang parent company ng Claude at ang pinakadirektang kalaban ng OpenAI.

Nakapagtrabaho siya sa OpenAI, at ang kanyang kasintahan ay nasa tabi ng CEO ng Anthropic. Ang dalawang kumpanyang nasa pinakamataas na harapan ng kompetisyon sa AGI, isa sa kanila ay may praktikal na karanasan, at ang isa ay may araw-araw na pagkakataon.

Inaayos ng Fortune ng Amerika noong nakaraang taon ang mga nagsalita na may koneksyon sa kanya, at natuklasan na siya ay napakasigla sa “paggawa ng kuwento mula sa mga ideya na nasa pag-aaral sa mga laboratorio ng Silicon Valley.”

Naniniwala ang manunulat na sobrang pormal ang pahayag na ito. Mas direkta ang ginawa niya: inilalagay niya ang kanyang kaalaman mula sa pribadong grupo bilang taya sa publikong merkado. Ang mga papel sa AI na ipinapalabas ay bersyon na nalinisan ng sensitibong impormasyon, habang ang kanyang sariling pondo sa pag-invest ay ang buong bersyon.

Tingnan ang nakaraan, pumili ang pondo ni Leopold Aschenbrenner ng isang hindi karaniwang istruktura.

Karamihan sa pondo sa larangan ng AI ay sumusunod sa path ng venture capital, na nag-iinvest sa mga bagong kumpanya at nagtataya kung sino ang magiging susunod na OpenAI. Hindi siya sumunod sa daan na ito. Ayon sa Fortune, sinikat niya ang VC model sa pagkakatatag ng kanyang pondo, dahil sobrang malaki ang epekto ng AGI at kailangan itong ipahayag nang buong potensyal sa pinakamalawak na likuididad sa public market.

Ang pagpili na ito ay nagpapakita ng isang komon na paniniwala sa kanyang paligid: ang pinakamalaking pagkakataon sa pag-invest sa panahon ng AI ay maaaring nakatago sa mga lumang kumpanya na mayroon nang pisikal na imprastruktura.

Maaari ito ay isang kumpanya ng fuel cell na may umiiral na pag-access sa kuryente, isang malaking kumpanya ng chip na may production line para sa wafer contract manufacturing, o isang kumpanya ng Bitcoin mining na may mine at cooling system. Ang mga kumpanyang ito ay nakalista na sa stock market ng maraming taon at may magandang liquidity, ngunit ang karamihan sa mga analyst ay patuloy pa ring gumagamit ng lumang framework sa pagtataya para sa kanilang presyo at hindi pa talaga isinama ang variable na "kailangan ng AI infrastructure" sa kanilang modelo.

Ito ang kanyang arbitrage opportunity.

Alam na ng mga tao sa loob ng circle ang ritmo at sukat ng pagpapalawak ng AI infrastructure, ngunit ang publikong merkado ay patuloy na gumagamit ng lumang lohika sa pagpapahalaga. Ang pagkakaiba sa presyo ay ang pinagkukunan ng kita.

May isa pang katangian sa ganitong kalamangan sa impormasyon: ito ay nagpapalakas sa sarili nito.

Mas mabuting return ng pondo, mas maraming tao sa core ng industriya ang handang maging LP. Mas maraming LP, mas malakas ang access ng pondo sa impormasyon mula sa mga desisyon-gumagawa. Mas malakas ang impormasyon, mas mataas ang precision sa pagtaya. Ito ay isang positive feedback loop, at ang pagpasok dito para sa mga labas ay lalong umaakyat.

Totoo naman na may mahinaan din ang siklo na ito. Ang mataas na pagkonsentrasyon ng posisyon kasama ang malaking leverage ay nangangahulugan na ang buong pondo ay napakadepende sa isang kuwento lamang. Habang patuloy pa ang pagpapalawak ng "AI infrastructure," lahat ay mabuting nangyayari.

Ngunit kung ang pag-unlad ng AI ay magiging mas mabagal, o kung ang mga bottleneck sa enerhiya ay maiiwasan ng isang teknolohikal na pagbubuo, mas mabilis ang pagbaba ng posisyon kaysa sa pagbuo nito. Hindi lang ang direksyon ang ipinagbabatid niya, kundi ang ritmo rin. Kung mali ang ritmo, ang pagkakasundo sa loob ng komunidad ay maaaring maging isang kolektibong blind spot.

Balik sa unang tanong.

Lahat ay nag-aaral ng kanyang posisyon upang kopyahin ang kanyang mga galaw. Ngunit sa likod ng antas ng kita na galing sa isang "god of investing" ay may mga struktural na kondisyon.

Ang papel ay publiko, ang report ng posisyon ay publiko, at ang kanyang investmiento logic ay malinaw na ipinaliwanag sa mga podcast at interbyu. Ngunit kahit na lubos mong maintindihan ang bawat kanyang pagpapasya, hindi mo makokopya ang posisyon kung saan siya nagsagawa ng mga pagpapasyang iyon.

Ang posisyon ay maaaring i-retrace, ang kita ay nakakainspire, ngunit ang pinagmulan ng pag-unawa ay hindi maaaring i-share. Ito ang posibleng pinakamahal na uri ng asimetria sa panahon na ito.