Kapag may tao na nagkamit ng malaking kita sa US stock market, ang unang ginagawa ng mga tao ay palaging pareho: sinusuri ang kanilang portfolio report upang hanapin ang susunod na stock na dapat bilhin.
Ang pinakamaraming isinalin na ulat sa huling panahon, ay natural na nanggaling sa isang 24-taong-gulang na Aleman na si Leopold Aschenbrenner.
Noong Marso ng taong ito, ang mga lokal na midya ay nagkonsentrang mag-ulat tungkol sa kanya, at ang mga pamagat ay pare-pareho; halimbawa, ang genio na inalis 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 kung ano lang ang mga label. Ang totoong nakakatutok sa pondo ay ang katotohanang hindi ito bumibili ng NVIDIA, OpenAI, o anumang kumpanya na gumagawa ng AI models. Ibinibili lang 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 bottleneck 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美股 sa panahon ng AI" o "Warren Buffett ng AI." Bago pa man, binabalik muli ang tawag na ito dahil sa kanyang mga taya na nagsisimula nang maging medyo kakaibang tama.
Ayon sa datos na inilabas ng follow-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 kuryente para sa AI data centers, tumataas ang presyo ng mga aksyon nito 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 ng kumpanyang ito, at ngayon ang halaga nito ay tumataas patungo sa halos $3 bilyon.
Kasama na rin ang Intel. Ayon sa parehong report ng posisyon, bumili siya ng 20.2 milyong call option sa Intel noong unang kuartal 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 tataas sa loob ng 25 taon. Sa loob ng isang taon o mas kaunti, lumaki ito ng halos limang beses, at ang return sa mga opsyon ng batang ito ay mas malaki pa kaysa sa stock.
Naiintindihan ko ang pagkabigo ng mga manonood. Isinagawa ng American investment website na Motley Fool ang apat na artikulo sa loob ng isang araw upang i-analyze ang kanyang portfolio, at pinag-uusapan ng海外 Reddit investment community kung dapat nilang kopyahin ang kanyang mga pagkakataon. Lahat ay nagtatry na hanapin ang susunod na Intel mula sa kanyang report ng portfolio.
Ngunit dapat mong malaman, ang mga ulat ng posisyon ay karaniwang may 45-araw na pagkakalantad. Kapag nakikita mo na kung ano ang binili niya, ang market ay nasa gitna na.
Mas mahalaga pa, kahit pa 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 pinakamagagaling na bagay ni Leopold Aschenbrenner ay ang kanyang papel tungkol sa AI noong 2024, na halos inaasahan ang kasalukuyang direksyon at investor na daloy ng AI.
Ang pangunahang argumento ay maaaring maipaliwanag sa isang pangungusap: ang computing power para sa pagtatrain ng AI model ay tumataas ng halos isang kahulugan bawat taon, at sa ganitong bilis, ang general artificial intelligence (AGI) na may kakayahan na katumbas ng tao ay maaaring umabot sa paligid ng 2027.
Ngunit upang mapanatili ang antas ng paglago na ito, ang pangunahing paghihigpit ay hindi nasa antas ng algoritmo, kundi sa kuryente, kakayahan sa paggawa ng chip, at pisikal na puwang. Ang paggamit 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 pisikal na hadlang, 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-aralan; ngunit sa totoo lang, naniniwala ako na ang kanyang paligid ang nagbigay-daan sa kanyang paghuhusga.
Bago siya sumulat ng papel, nagtrabaho siya sa loob 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 Chief Scientist na si Ilya Sutskever.
Sa taong iyon, nakita niya ang mga panloob na programa sa pagsasanay, ang tunay na pagkonsumo ng computing power, at ang mga tiyak na pangangailangan ng susunod na henerasyon ng modelo sa kuryente at chip. Kapag isinulat niya ang "gigawatt-level na paggamit ng kuryente" sa kanyang papel, maaaring batay ito sa panloob na roadmap sa laboratorio.
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 kumpanya at ang posibleng panganib ng pagkakasulit ng mga dayuhang ahensya ng intelihiyensiya.
Ang memo ay nagdulot ng tensyon sa pagitan ng pamamahala at ng board of directors, at sinakop ni OpenAI siya sa pamamagitan ng "paglalabas ng impormasyon."
Dalawang buwan pagkatapos, ipinakilala ang papel. Ang papel na ito ay mas mabuting maintindihin bilang pampublikong bersyon ng kanyang pag-unawa 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 sinabi na ito ng maraming analyst 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 nagpapakilos 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 transaksyon sa pagbabayad ng mga tech company sa Silicon Valley, at kaya nilang direktang masensing ang pagbilis ng gastos sa infrastruktura;
Ang isa pang tagapag-utang ay si Nat Friedman, dating CEO ng GitHub at kasalukuyang pinuno ng produkto ng Meta AI, na nakikilahok araw-araw sa paggawa ng desisyon sa pagbili ng computing power.
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 nagtrabaho sa hedge fund ni Peter Thiel, ang Clarium Capital, kung saan siya ay nakatuon 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 eksaktong ang pinakakakulang na yaman para sa mga data center ng AI.
Kakaibang bagay, hindi siya bagong-bago sa industriya ng cryptocurrency. Noong 2022, nagtrabaho siya ng siyam na buwan sa Future Fund, ang charitable foundation 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. Ngunit tiyak na siya ay isa sa kaunting tao na may malalim na pagkakaintindi sa industriya ng cryptocurrency at sa mga modernong laboratorio ng AI. Ang pagkakasalubong na ito ay isang makabuluhang posisyon sa kaalaman at isang posibilidad para sa mga ugnayang pangkaisipan.
May isa pang detalye: ang kanyang inaasam na asawa, Avital Balwit, ay ang chief of staff ng CEO ng Anthropic, Dario Amodei. Ang Anthropic ay ang inaasam na kompanya ng Claude at ang pinakadirektang kalaban ng OpenAI.
Nakapagtrabaho siya sa OpenAI, at ang kanyang kamag-asawa 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 pagkakasama.
Inilah ang sinabi ng Fortune magazine ng Estados Unidos noong nakaraang taon sa mga labing-dalawang tao na may pagkakilala sa kanya: mahusay siya sa “paggawa ng kuwento mula sa mga ideya na nasa paghahanda sa mga laboratorio ng Silicon Valley.”
Naniniwala ang may-akda na sobrang maayos ang pahayag na ito. Mas direkta ang ginawa niya: inilalagay niya ang kanyang kaalaman mula sa pribadong grupo bilang taya sa pampublikong merkado. Ang mga aklat na ipinapahayag ay bersyon na nalinis, samantalang ang kanyang sariling pondo ng pag-invest 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, 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 pinakamalayang pamilihan.
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 sa wafer foundry, o isang bitcoin mining company na may mine at cooling system. Ang mga kumpanyang ito ay nakalista na ng maraming taon at may mataas na liquidity, ngunit ang karamihan sa mga analyst ay patuloy na gumagamit ng lumang framework sa pagpapahalaga para sa kanilang pagpapahalaga, at hindi pa seryosong isinama ang variable na "kailangan ng AI infrastructure" sa kanilang model.
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 pagitan ay ang pinagkukunan ng kita.
May isa pang katangian ang ganitong pang-unlad na impormasyon: ito ay nagpapalakas sa sarili nito.
Mas mabuting return ng pondo, mas maraming taong nasa core ng industriya ang handang maging LP. Mas maraming LP, mas malalim at mas marami ang impormasyon mula sa mga desisyon 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 labas ay lalong hihigpit.
Totoo naman na may mahina ring aspeto sa siklo na ito. Ang mataas na pagkakasentro ng posisyon kasama ang malaking leverage, nangangahulugan na ang buong pondo ay napakadepende sa isang kuwento lamang. Habang patuloy na tumutubo ang "pangunahing imprastruktura ng AI," lahat ay mabuting nagsisilbi.
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 pagtemo, mas mabilis ang pagbaba ng posisyon kaysa sa pagbuo nito. Hindi lang siya nagbabanta sa direksyon, kundi pati na rin sa ritmo. Kung mali ang ritmo, maaaring maging kolektibong blind spot ang kasunduan sa loob ng komunidad.
Balik sa unang tanong.
Kinukunan ng lahat ng kanyang posisyon upang kopyahin ang kanyang mga pagkilos. Ngunit sa likod ng kita na antas ng isang god of investing, mayroong mga struktural na kondisyon.
Ang papel ay publiko, ang report ng posisyon ay publiko, at ang kanyang investment logic ay malinaw na ipinaliwanag sa mga podcast at interbyu. Ngunit kahit na lubos mong maintindihan ang bawat kanyang pagpapasya, hindi mo maaaring kopyahin 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 posibleng pinakamahal na uri ng asimetrya sa panahong ito.
May-akda: Curry, Deep潮 TechFlow
Pinagmulan: Shenchao TechFlow