May-akda: Curry, Deep潮 TechFlow
Laging iisang bagay ang ginagawa ng mga tao kapag may nakakakuha ng malaking kita sa US stock market: sinusuri nila ang kanyang portfolio 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 inalis ng OpenAI, sumulat ng 165-pahina na papel na naghula ng mga trend sa AI, at itinatag ang isang hedge fund na nagpapamahala ng $5.5 bilyon...
Ngunit ang mga label ay mga label lamang. Ang tunay na nakakatutok sa pondo ay ang paghaharap nito na hindi bumibili ng NVIDIA, OpenAI, o anumang kumpanya na gumagawa ng AI model. Bumibili lamang ito ng mga bagay na kailangan ng AI para mabuhay: paggawa ng kuryente, paggawa ng chip, optical communication, data center...
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 isang social media investment influencer ay tinawag na "anak ng version ng US stocks sa panahon ng AI" o ang Warren Buffett ng AI. Bumalik muli ang title na ito dahil ang kanyang mga tantiya ay nagsimulang maging medyo hindi makatotohanan.
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 na 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 kuryente para sa AI data centers, tumataas ang presyo ng its kaugnay ng 239% mula pa noong simula ng taon.
Ayon sa report ng posisyon na ipinahayag noong katapusan ng nakaraang taon, mayroon siyang $875 milyon na mga aktibo at opsyon sa kumpanyang ito, at ngayon ang market value ay tumataas patungo sa halos $3 bilyon.
At ang Intel. Ayon sa parehong report ng posisyon, bumili siya ng 20.2 milyong call option sa Intel noong unang quarter 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 gaanong maganda ang Intel.
Noong nakaraang linggo, tumaas ang Intel sa $113, nagtatag ng bagong tataas sa loob ng 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 tungkol sa kanyang mga posisyon, at pinag-uusapan ng海外 Reddit investment community kung dapat nilang kopyahin ang kanyang mga pagpapasya. Lahat ay nagtatry na hanapin ang susunod na Intel mula sa kanyang report ng posisyon.
Ngunit dapat mong malaman, karaniwang may 45-araw na pagkaantala ang report ng posisyon. Kapag nakikita mo na kung ano ang binili niya, ang presyo ay nasa gitna na.
Mas mahalaga pa, kahit na alam mo nang real-time ang kanyang posisyon, hindi mo maaaring kopyahin ang dahilan kung bakit siya patuloy na tama.
Ang mga grupo ang pinakamalaking Alpha
Una sa pinakamalaking bagay na ginawa ni Leopold Aschenbrenner ay ang kanyang pananaliksik noong 2024 tungkol sa AI, na halos inaasahan ang kasalukuyang direksyon at mga trend sa pag-invest sa AI.
Ang pangunahang argumento ay maaaring maipaliwanag sa isang pangungusap: ang computing power para sa pagtatrain ng AI model ay tumataas ng halos isang kahaliling antas bawat taon, at sa ganitong bilis, sa paligid ng taong 2027 ay maaaring makarating sa antas ng human-level na AGI.
Ngunit upang mapanatili ang antas ng paglago na ito, ang pangunahing pagbabawal ay hindi nasa antas ng algoritmo, kundi sa kuryente, kakayahan sa paggawa ng chip, at pisikal na puwang. Ang pagkakagamit ng kuryente ng isang solong 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 team ng Superalignment 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 loob na training plan, aktwal na paggamit ng computing power, at mga tiyak na pangangailangan ng next-generation model sa kuryente at chip. Baka batay sa loob na roadmap sa laboratorio ang kanyang pagsulat sa papel ng "gigawatt-level power consumption".
Noong Abril 2024, siya ay inalis mula sa OpenAI pagkatapos magbigay ng isang internal memo sa board ng OpenAI na nagbabala sa kakulangan ng mga pagsasakatuparan ng seguridad ng kompanya at ang posibleng panganib ng pagsasabwatan ng mga dayuhang ahensya ng intelihiyensya.
Ang memo ay nagdulot ng tensyon sa pagitan ng pamamahala at ng board of directors, at sinira ni OpenAI siya sa ilalim ng dahilang "paglalabas ng impormasyon."
Dalawang buwan pagkatapos, inilathala 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 ang dapat tingnan?" Ngunit sa pag-invest, sapat lang malaman ang direksyon ay hindi sapat.
Kailangan ng mas maraming kuryente ang AI, at sinasabi na ito ng maraming analista noong 2024. Ang tunay na may halaga ay ang tamang panahon at posisyon, tulad ng kung may galing 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 hanay ng mga desisyon.
Ang mga LP ng pondo ay kasama ang dalawang tagapagtatag ng Stripe, na nagpapatakbo ng karamihan sa mga gawaing pagbabayad ng mga tech company sa Silicon Valley, at direktang nakakakita ng pagbilis sa gastos sa infrastruktura;
Ang isa pang tagapagbigay-pondo ay si Nat Friedman, dating CEO ng GitHub at kasalukuyang pinuno ng produkto ng Meta AI, na aktibong nakikilahok sa mga desisyon tungkol sa pagbili ng computing power araw-araw.
Dagdag pa sa kanilang initial capital, binigay nila ang 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 nasa hedge fund ni Peter Thiel na Clarium Capital, kung saan siya ay espesyalisado sa pagpapalit ng kaalaman sa AI sa mga praktikal na estratehiya sa pagtinda.
Mayroon pa siyang isang madalas na nakakalimutang crypto corner sa kanyang position.
Ayon sa report ng posisyon noong katapusan ng nakaraang taon, nagtatag siya ng 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, hindi siya bagong-bago sa industriya ng cryptocurrency. Noong 2022, nagtrabaho siya ng siyam na buwan sa Future Fund, ang charitable fund ni SBF na FTX, at umalis nang maayos bago magkaroon ng problema ang FTX.
Hindi malalaman ng mga panlabas kung direktang naimpluwensyahan ng karanasang ito ang kanyang pagtataya sa mga mining company. Gayunpaman, tiyak na siya ay isa sa kaunting tao na may malalim na pagkakaalam sa parehong industriya ng cryptocurrency at mga laboratoryo sa harap ng AI. Ang pagkakasalungat na ito ay isang makabuluhang posisyon sa pag-unawa at isang posibilidad para sa pagbuo ng mga ugnayan.
May isa pang detalye, ang kanyang kasintahan, si Avital Balwit, ay ang chief of staff ng CEO ng Anthropic, si Dario Amodei. 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 pinakamalalim na kompanya sa kompetisyon ng AGI, isa sa kanila ay may praktikal na karanasan, at ang isa ay may araw-araw na pagkakasama.
Inilah ang sinabi ng Fortune magazine ng Estados Unidos noong nakaraang taon sa mga labing-dalawang taong may kaugnayan sa kanya: napakadali niyang i-package ang mga ideya na nasa paghahanda sa mga laboratorio ng Silicon Valley bilang mga kuwento.
Naniniwala ang manunulat na sobrang pabor 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 inilabas ay bersyon na nasa pampublikong anyo, samantalang ang kanyang sariling pondo sa pag-invest ay ang orihinal na bersyon.
Isang feedback loop na hindi makakapasok ng isang dayuhan
Tingnan ang nakaraan, pumili ang pondo ni Leopold Aschenbrenner ng isang hindi karaniwang istruktura.
Ang karamihan sa pondo sa larangan ng AI ay sumusunod sa path ng venture capital, na nag-iinvest sa mga kumpanya sa maagang yugto, at nagtataya kung sino ang magiging susunod na OpenAI. Hindi siya sumunod sa landas na ito. Ayon sa Fortune, sinabi niya nang malinaw sa pagkakatatag ng kanyang pondo na tinanggihan niya ang modelong VC dahil sobrang malaki ang epekto ng AGI, at ang pinakamabuting paraan upang ipahayag ang kanyang pagpapasya sa pag-invest ay sa public market na may pinakamataas na likuididad.
Ang pagpili na ito ay nagpapakita ng isang komon na pag-unawa sa kanyang bilang: ang pinakamalaking pagkakataon sa pag-invest sa panahon ng AI ay maaaring nakatago sa mga lumang kumpanya na mayroon nang pisikal na imprastruktura.
Maaaring isang kumpanya ng fuel cell na may umiiral na pag-access sa kuryente, isang malaking kumpanya ng chip na may production line sa wafer foundry, o isang kumpanya ng Bitcoin mining na may mine at cooling system. Ang mga kumpanyang ito ay nakalista na sa stock exchange ng maraming taon at may mataas na liquidity, ngunit ang karamihan sa mga analyst ay patuloy pa ring gumagamit ng lumang framework sa pagtataya para sa kanilang presyo at hindi pa seryosong 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 pagpapresyo. Ang pagkakaiba sa presyo ay ang pinagmumulan ng kita.
May isa pang katangian sa ganitong pangunahing kaalaman: ito ay nagpapalakas mismo.
Mas mabuting return ng pondo, mas maraming tao sa core na sektor ang handang maging LP. Mas maraming LP, mas malalim at mas marami ang impormasyon mula sa mga desisyon-holders na maabot ng pondo. Mas malalim ang impormasyon, mas mataas ang precision sa pagtaya. Ito ay isang positive feedback loop, at ang pagpasok dito para sa mga dayo ay lalong lalong tumataas ang hadlang.
Kasama rin sa siklo ang kahinaan. Ang mataas na pagkonsentrasyon ng posisyon kasama ang malaking leverage, nangangahulugan na ang buong pondo ay napakadepende sa isang solong kuwento. Habang patuloy pa ang pagpapalawak ng "AI infrastructure," lahat ay nasa magandang landas.
Ngunit kung ang pag-unlad ng AI ay magiging mas mabagal, o kung ang mga hadlang sa enerhiya ay maiiwasan sa pamamagitan 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, maaaring maging kolektibong blind spot ang konseensya sa loob ng komunidad.
Balik sa unang tanong.
Lahat ay nag-aaral ng kanyang posisyon, sinusubukang kopyahin ang kanyang mga pagkilos. Ngunit sa likod ng antas ng kita na galing sa isang god of investing, mayroong 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 pagpapasya niya, hindi mo maipapalit ang posisyon kung saan siya nagsagawa ng mga pagpapasyang iyon.
Ang posisyon ay maaaring ma-retrace, ang kita ay nakakainspire, ngunit ang pinagmulan ng pag-unawa ay hindi maaaring i-share. Ito ang siguro ang pinakamahal na uri ng asimetrya sa panahon na ito.