Chaque fois que quelqu'un gagne gros sur le marché américain, la première chose que tout le monde fait est toujours la même : consulter son rapport de portefeuille pour trouver la prochaine action à acheter.
Le rapport le plus traduit récemment appartient bien sûr à un Allemand de 24 ans nommé Leopold Aschenbrenner.
En mars de cette année, les médias nationaux ont largement rapporté sur lui, avec des titres similaires : le génie licencié par OpenAI, qui a rédigé un mémoire de 165 pages prédisant les tendances de l'IA, et qui a fondé un fonds de couverture gérant 5,5 milliards de dollars...
Mais les étiquettes ne sont que des étiquettes. Ce qui rend vraiment ce fonds remarquable, c’est qu’il n’achète pas NVIDIA, ni OpenAI, ni aucune entreprise qui développe des modèles d’IA. Il ne finance que ce dont l’IA ne peut pas se passer : la production d’électricité, la fabrication de puces, la communication optique, les centres de données...
Selon ses propres mots dans son article, le goulot d'étranglement de l'IA ne réside pas dans les algorithmes, mais dans l'électricité et la puissance de calcul. L'ensemble du fonds repose sur l'hypothèse que cette affirmation est correcte.
Un influenceur des réseaux sociaux se fait appeler « le fils de la version américaine de l'ère de l'IA » ou « le Warren Buffett de l'IA ». Récemment, ce titre a été remis en lumière, car ses prédictions se sont avérées excessivement précises.
Selon les données publiées par la plateforme de copie de trades Autopilot le 1er mai, le portefeuille qu'il suit a augmenté de 61 % en deux mois. À ce rythme, sa taille de fonds approche 9 milliards de dollars.
Où l'argent est-il gagné ? Principalement grâce à deux positions importantes : Bloom Energy, une entreprise de piles à combustible fournissant une énergie hors réseau aux centres de données IA, dont le cours a augmenté de 239 % depuis le début de l'année.
Selon les rapports de position publiés à la fin de l'année dernière, il détenait 875 millions de dollars en actions et options de cette entreprise, dont la capitalisation boursière a désormais atteint près de 3 milliards.
Et aussi Intel. Selon le même rapport de position, il a acheté 20,2 millions d'options d'achat sur Intel au premier trimestre 2025, à une époque où le cours d'Intel se situait autour de 20 dollars, et où l'opinion dominante de Wall Street considérait Intel comme peu prometteur.
La semaine dernière, Intel a atteint 113 dollars, un record historique en 25 ans. En moins d’un an, son cours a été multiplié par cinq environ ; le rendement des options de ce jeune homme a été encore plus spectaculaire que celui de l’action.
Je comprends l'impulsion des observateurs. Le site d'investissement américain Motley Fool a publié quatre articles en une journée pour analyser ses positions, et la sous-section investissement de Reddit à l'étranger débat de la possibilité de suivre ses choix. Tout le monde tente de trouver le prochain Intel dans son rapport de positions.
Mais sache que les rapports de position ont généralement un délai de 45 jours. Quand tu vois ce qu'il a acheté, le marché a déjà fait la moitié du chemin.
Plus important encore, même si vous connaissez en temps réel ses positions, vous ne pouvez pas reproduire la raison pour laquelle il a continuellement raison.
Le cercle, c'est le plus grand Alpha
Tout d'abord, ce qui impressionne le plus chez Leopold Aschenbrenner, c'est l'article qu'il a écrit en 2024 sur l'IA, qui a presque prédit la direction actuelle du développement de l'IA et les tendances d'investissement.
L'argument central peut en fait être résumé en une phrase : la puissance de calcul nécessaire à l'entraînement des modèles d'IA augmente d'environ un ordre de grandeur par an ; à ce rythme, une intelligence artificielle générale (AGI) aux capacités proches de celles de l'humain émergera vers 2027.
Mais pour maintenir ce rythme de croissance, les contraintes clés ne se situent pas au niveau de l'algorithme, mais dans l'électricité, la capacité de production de puces et l'espace physique. La consommation d'électricité d'un seul cluster d'entraînement passera du niveau mégawatt au niveau gigawatt, approchant la production d'une centrale nucléaire de grande taille.
C'est la logique fondamentale de l'ensemble de son fonds. La vitesse de développement de l'IA est déterminée par des contraintes physiques, donc vous devriez investir directement dans ces contraintes.
Ce jugement semble être le résultat d'une réflexion approfondie menée par une personne intelligente après de nombreuses recherches dans son bureau ; mais en réalité, je pense que c'est son cercle qui lui a fait adopter ce jugement.
Avant d’écrire son mémoire, il a travaillé pendant un an au sein de l’équipe Superalignment d’OpenAI, spécialisée dans l’étude de la manière de contrôler des IA plus intelligentes que les humains, et il rendait directement compte au scientifique en chef Ilya Sutskever.
Au cours de cette année, il a observé les programmes de formation internes, la consommation réelle de puissance de calcul et les besoins spécifiques en électricité et en puces des modèles de prochaine génération. Lorsqu'il a écrit dans son article « une consommation d'énergie au niveau du gigawatt », sa conclusion s'appuyait probablement sur la feuille de route interne du laboratoire.
En avril 2024, il a été licencié par OpenAI après avoir envoyé une note interne au conseil d'administration d'OpenAI, alertant sur l'insuffisance des mesures de sécurité et les risques de pénétration par des agences de renseignement étrangères.
Ce mémo a créé des tensions entre la direction et le conseil d'administration, et OpenAI l'a ensuite licencié pour "fuite d'informations".
Deux mois plus tard, l'article est publié. Cet article doit être compris moins comme une recherche indépendante que comme la version publique de la compréhension interne qu'il avait à OpenAI.
Les articles sur l'IA résolvent la question de « dans quelle direction regarder ». Mais pour investir, connaître simplement la direction ne suffit pas.
L'IA nécessite plus d'électricité — ce jugement a été formulé par de nombreux analystes dès 2024. Ce qui compte vraiment, c'est le moment et la position : par exemple, osez-vous investir 20 millions d'options d'achat sur Intel lorsque son cours est à 20 dollars ?
Cette confiance ne repose pas seulement sur la croyance en la grande tendance de l’IA, mais sur une connaissance précise des entreprises signant des contrats d’achat d’électricité de quelle ampleur, des centres de données en expansion et du niveau réel de la demande.
Et le fonds créé par Leopold Aschenbrenner, Situational awareness, compte parmi ses investisseurs les personnes assises au premier rang de ces décisions.
Les LP de ce fonds incluent les deux fondateurs de Stripe, une entreprise qui gère la majeure partie des flux de paiement des entreprises technologiques de la Silicon Valley et peut directement percevoir l'accélération des dépenses en infrastructure ;
L'autre investisseur est Nat Friedman, ancien PDG de GitHub et actuel responsable produit chez Meta AI, qui participe quotidiennement aux décisions d'achat de puissance de calcul.
Ils apportent au fonds, en plus du capital initial, un canal d'informations mis à jour en continu.
De plus, le directeur de la recherche dans son fonds joue également un rôle clé sur cette chaîne. Carl Shulman, un pionnier dans le domaine de la sécurité de l'IA, a précédemment travaillé au fonds spéculatif Clarium Capital de Peter Thiel, où il était chargé de convertir les connaissances du domaine de l'IA en stratégies de trading exécutables.
Dans ses positions, il y a un autre coin cryptographique facile à ignorer.
Le rapport de position de fin d'année dernière indique qu'il a ouvert des positions dans CleanSpark et Bitfarms, deux entreprises minières de Bitcoin qui transforment leurs installations de minage de BTC en centres de puissance de calcul pour l'IA.
Les fermes de minage de cryptomonnaies disposent naturellement d'un accès à grande échelle à l'électricité et de systèmes de dissipation thermique, exactement les ressources les plus rares pour les centres de données AI.
Il est intéressant de noter qu’il n’est pas étranger à l’industrie des cryptomonnaies. En 2022, il a travaillé pendant neuf mois au Future Fund, le fonds de bienfaisance fondé par SBF, et il a quitté l’entreprise juste avant l’effondrement de FTX.
On ne sait pas si cette expérience a directement influencé son jugement sur les entreprises minières. Cependant, on peut confirmer qu’il fait partie des rares personnes à avoir eu un contact approfondi à la fois avec l’industrie des cryptomonnaies et les laboratoires de pointe en intelligence artificielle. Cette croisée représente elle-même une position cognitive rare et une possibilité de lien réseau unique.
Un autre détail : sa fiancée, Avital Balwit, est chef de cabinet du PDG d'Anthropic, Dario Amodei. Anthropic est la maison mère de Claude et le concurrent le plus direct d'OpenAI.
Il a travaillé chez OpenAI, et sa fiancée travaille aux côtés du PDG d'Anthropic. Les deux entreprises les plus en pointe dans la course à l'AGI : il a une expérience pratique dans l'une et un contact quotidien avec l'autre.
La revue américaine Fortune a interrogé une douzaine de personnes ayant eu des contacts avec lui l'année dernière, concluant qu'il était très doué pour « transformer les idées en cours de développement dans les laboratoires de la Silicon Valley en récits ».
Je trouve cette formulation trop polie. Ce qu’il a fait est plus direct : il a misé sur le marché public les connaissances obtenues dans son cercle privé. Les articles d’IA publiés sont des versions déclassifiées, tandis que son fonds d’investissement personnel en contient la version complète.
Un cercle vertueux inaccessible aux externes
En revenant en arrière, le fonds de Leopold Aschenbrenner a choisi une structure moins courante.
La plupart des financements dans le domaine de l'IA suivent un modèle de capital-risque, en investissant dans des entreprises en phase précoce, en espérant identifier le prochain OpenAI. Lui, il n'a pas emprunté cette voie. Selon Fortune, il a explicitement rejeté le modèle de capital-risque lors de la création de son fonds, estimant que l'impact de l'AGI est trop important pour être pleinement exprimé en dehors des marchés publics les plus liquides.
Ce choix révèle lui-même un consensus au sein de son cercle : la plus grande opportunité d'investissement à l'ère de l'IA pourrait se cacher dans les entreprises déjà dotées d'infrastructures physiques.
Il peut s'agir d'une entreprise de piles à combustible disposant d'un accès électrique existant, d'un géant des semi-conducteurs possédant une ligne de fabrication de puces, ou d'une entreprise minière de Bitcoin ayant des mines et des systèmes de refroidissement. Ces entreprises sont cotées depuis plusieurs années et présentent une bonne liquidité, mais la plupart des analystes continuent de les évaluer à l'aide de cadres d'évaluation obsolètes, n'ayant pas encore intégré sérieusement la variable « infrastructure essentielle pour l'IA » dans leurs modèles.
C'est son espace d'arbitrage.
Les personnes dans la communauté connaissent déjà le rythme et l'échelle de l'expansion des infrastructures IA ; les marchés publics continuent de les évaluer selon des logiques obsolètes. L'écart entre les deux constitue la source de profit.
Ce avantage informationnel présente une autre caractéristique : il s'autorenforce.
Plus le rendement du fonds est élevé, plus de personnes du noyau industriel souhaitent devenir des LP. Plus il y a de LP, plus les informations provenant des niveaux décisionnels auxquelles le fonds peut accéder sont riches. Plus les informations sont abondantes, plus la précision des paris est élevée. Il s'agit d'une boucle de rétroaction positive, dont l'accès devient de plus en plus difficile pour les externes.
Bien sûr, ce cycle présente également des faiblesses. Une concentration élevée des positions combinée à un levier significatif signifie que l'ensemble du fonds dépend fortement d'un seul récit. Tant que l'hypothèse selon laquelle « l'infrastructure de l'IA continuera de s'étendre » reste valide, tout se passe bien.
Mais si le rythme du développement de l'IA ralentit, ou si les goulets d'étranglement énergétiques sont contournés par une percée technologique, le retrait des positions concentrées sera bien plus rapide que leur constitution. Il ne mise pas seulement sur la direction, mais aussi sur le rythme. Dès que ce rythme est décalé, le consensus au sein de la communauté peut se transformer en zone aveugle collective.
Revenir à la question initiale.
Tout le monde étudie ses positions pour tenter de reproduire ses opérations. Mais derrière des rendements de niveau « oracle de l'investissement », il y a des conditions structurelles.
L'article est public, les rapports de position sont publics, et sa logique d'investissement est clairement expliquée dans les podcasts et les interviews. Mais même si vous comprenez parfaitement chacun de ses jugements, vous ne pouvez pas reproduire la position dans laquelle il a pris ces décisions.
Les positions peuvent être retraçées, les rendements sont enviables, mais la source des connaissances ne peut être partagée. Cela constitue probablement la forme la plus coûteuse d'asymétrie de notre époque.
Auteur : Curry, Shenchao TechFlow
Source : Shenchao TechFlow