लेखक: कूरी, शेनचाओ टेकफ्लो
जब भी कोई अमेरिकी स्टॉक मार्केट में बड़ा पैसा कमाता है, तो देखने वाले पहला काम हमेशा वही होता है: उसकी पोजीशन रिपोर्ट चेक करते हैं, और अगला कौन सा स्टॉक खरीदना चाहिए, यह ढूंढते हैं।
सबसे अधिक अनुवादित रिपोर्ट, निश्चित रूप से, 24 वर्षीय जर्मन व्यक्ति लियोपोल्ड अशेनब्रेनर की है।
इस साल मार्च में, देशी मीडिया ने उनकी बड़ी मात्रा में रिपोर्ट की थी, जिनके शीर्षक लगभग समान थे; जैसे कि OpenAI द्वारा निकाले गए प्रतिभाशाली, जिन्होंने 165 पृष्ठों की पेपर प्रीप्रिंट में AI के प्रवाह का पूर्वानुमान लगाया, एक हेज फंड शुरू किया, जिसके अधीन 55 अरब डॉलर हैं...
लेकिन टैग केवल टैग हैं। इस फंड की वास्तविक बात यह है कि यह नेविडिया, ओपनएआई, या किसी भी AI मॉडल बनाने वाली कंपनी में नहीं खरीदता। यह केवल उन चीजों में खरीदारी करता है जिनके बिना AI जीवित नहीं रह सकता—बिजली, चिप निर्माण, प्रकाश संचार, डेटासेंटर...
अपने ही पेपर के शब्दों में, AI की सीमा एल्गोरिथम में नहीं, बल्कि बिजली और कंप्यूटिंग पावर में है। पूरा फंड इस बात पर जुआ लगा रहा है कि यह सही है।
सोशल मीडिया पर एक निवेश ब्लॉगर जिसे "AI युग का अमेरिकी स्टॉक वर्जन" या "AI वर्जन ऑफ बफेट" कहा जाता है। हाल ही में इस उपाधि को फिर से उठाया गया है, क्योंकि उसके अनुमानों की सटीकता थोड़ी अतिशयोक्तिपूर्ण होती जा रही है।
ऑटोपायलट द्वारा 1 मई को प्रकाशित डेटा के अनुसार, उनके पोर्टफोलियो का अनुकरण करने वाले निवेश 2 महीनों में 61% बढ़ गए। इसके आधार पर, उनकी फंड की आकार 90 अरब डॉलर के करीब पहुंच गया है।
पैसा कहाँ से कमाया गया? मुख्य रूप से दो प्रमुख स्टॉक्स पर। ब्लूम एनर्जी, एक ऐसी ईंधन सेल कंपनी जो AI डेटासेंटर को ऑफ-ग्रिड बिजली प्रदान करती है, इसका स्टॉक इस साल के शुरू से 239% बढ़ गया है।
पिछले साल के अंत में जारी हुए होल्डिंग रिपोर्ट के अनुसार, उनके पास इस कंपनी के 875 मिलियन डॉलर के स्टॉक और विकल्प थे, जिनका वर्तमान बाजार मूल्य लगभग 3 बिलियन डॉलर हो गया है।
इंटेल भी। एक ही पोजीशन रिपोर्ट के अनुसार, उन्होंने 2025 की पहली तिमाही में 2020 वन इंटेल कॉल ऑप्शन खरीदे, जब इंटेल का स्टॉक प्राइस 20 डॉलर के आसपास था, और वॉल स्ट्रीट के मुख्य निष्कर्ष यह थे कि इंटेल खराब है।
पिछले हफ्ते, इंटेल 113 डॉलर तक पहुंच गया, जो 25 साल का उच्चतम स्तर था। एक साल से कम समय में यह लगभग पांच गुना बढ़ गया, और इस युवा के विकल्पों का रिटर्न गुणक स्टॉक से भी कहीं अधिक था।
मैं दर्शकों की इच्छा को समझ सकता हूँ। अमेरिकी निवेश वेबसाइट Motley Fool ने एक दिन में चार लेख प्रकाशित किए जिनमें उसके पोजीशन का विश्लेषण किया गया, और विदेशी Reddit निवेश फोरम पर चर्चा हो रही है कि क्या उसके निवेश को अपनाया जाए। सभी उसके पोजीशन रिपोर्ट से अगला Intel ढूंढने की कोशिश कर रहे हैं।
लेकिन आपको यह जानना चाहिए कि पोजीशन रिपोर्ट में आमतौर पर 45 दिन की देरी होती है। जब आप देखते हैं कि उसने क्या खरीदा है, तब बाजार का आधा हिस्सा पहले ही चल चुका होता है।
अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि भले ही आप उसके पोजीशन को रियल-टाइम में जानते हों, आप उसके लगातार सही अनुमान लगाने का कारण नहीं कॉपी कर सकते।
समुदाय ही सबसे बड़ा अल्फा है
सबसे पहले, लियोपोल्ड अशेनब्रेनर ने 24 में लिखी गई एआई के बारे में पेपर के माध्यम से वर्तमान एआई विकास की दिशा और निवेश पैटर्न का लगभग पूर्वानुमान लगाया।
मुख्य तर्क वास्तव में एक वाक्य में सारांशित किया जा सकता है: AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कैलकुलेशन पावर प्रति वर्ष लगभग एक दशमलव श्रेणी बढ़ रही है, और इस गति से, 2027 के आसपास मानव-जैसी क्षमता वाला सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AGI) उभरेगा।
लेकिन इस वृद्धि की दर को बनाए रखने के लिए, मुख्य प्रतिबंध एल्गोरिदमिक नहीं, बल्कि बिजली, चिप उत्पादन और भौतिक स्थान हैं। एकल प्रशिक्षण क्लस्टर की बिजली खपत मेगावॉट से गीगावॉट स्तर तक बढ़ जाएगी, जो एक बड़े परमाणु स्टेशन के आउटपुट के करीब है।
यही उसके पूरे फंड की नींव की तर्कशक्ति है। AI का विकास भौतिक सीमाओं द्वारा निर्धारित होता है, इसलिए आपको सीमाओं में ही निवेश करना चाहिए।
यह निष्कर्ष ऐसा लगता है जैसे कोई बुद्धिमान व्यक्ति अपने अध्ययनशाला में काफी शोध करके निकाल रहा है; लेकिन वास्तव में, मुझे लगता है कि उसके वर्ग ने उसे इस निष्कर्ष पर पहुँचाया है।
उसने अपनी थीसिस लिखने से पहले, OpenAI के Superalignment टीम में एक साल काम किया। यह टीम ऐसे AI को नियंत्रित करने के तरीकों पर काम करती है जो मनुष्यों से अधिक बुद्धिमान होते हैं, और यह सीधे मुख्य वैज्ञानिक Ilya Sutskever को रिपोर्ट करती है।
उस वर्ष, उसने आंतरिक प्रशिक्षण योजनाओं, वास्तविक कैलकुलेशन खपत, और अगली पीढ़ी के मॉडल की बिजली और चिप की विशिष्ट आवश्यकताओं को देखा। जब उसने अपने पेपर में "गीगावॉट स्तर की बिजली खपत" का आकलन लिखा, तो संभवतः उसका आधार प्रयोगशाला में आंतरिक रोडमैप था।
अप्रैल 2024 में उन्हें OpenAI ने निकाल दिया, जिसका कारण उनके द्वारा OpenAI के बोर्ड को एक आंतरिक नोट भेजना था, जिसमें उन्होंने चेतावनी दी कि कंपनी के सुरक्षा उपाय पर्याप्त नहीं हैं और विदेशी सूचना एजेंसियों के द्वारा इसमें घुसपैठ का खतरा है।
यह नोट प्रबंधन और बोर्ड के बीच तनाव पैदा कर गया, और ओपनएआई ने बाद में उन्हें "जानकारी का रिसाव" के कारण बर्खास्त कर दिया।
दो महीने बाद, पेपर प्रकाशित हुआ। इस पेपर को एक स्वतंत्र शोध के रूप में नहीं, बल्कि उनके OpenAI के आंतरिक ज्ञान के सार्वजनिक संस्करण के रूप में समझा जाना चाहिए।
AI पेपर ने "किस दिशा में देखें" की समस्या का समाधान किया है। लेकिन निवेश करने के लिए, केवल दिशा जानना काफी नहीं है।
AI को अधिक बिजली की आवश्यकता होती है, यह निर्णय 2024 में कई विश्लेषकों ने पहले ही कहा था। वास्तविक रूप से मूल्यवान चीज़ समय और स्थिति है, जैसे कि क्या आप Intel के स्टॉक की कीमत 20 डॉलर होने पर 20 मिलियन कॉल ऑप्शन लगाने की हिम्मत रखते हैं।
इस आत्मविश्वास का केवल यही कारण नहीं है कि हम AI की बड़ी प्रवृत्ति पर विश्वास करते हैं, बल्कि यह भी जानना है कि कौन सी कंपनी कितने बड़े बिजली खरीद समझौतों पर हस्ताक्षर कर रही है, कौन सा डेटा सेंटर विस्तार कर रहा है, और मांग का स्तर वास्तव में कितना है।
और लियोपोल्ड अशेनब्रेनर द्वारा स्थापित फंड सिचुएशनल अवेयरनेस में, निवेशक ठीक इन निर्णयों की पहली पंक्ति में बैठे हैं।
इस फंड के LPs में Stripe के दो संस्थापक शामिल हैं, जो सिलिकॉन वैली के अधिकांश टेक कंपनियों के भुगतान प्रवाह को संभालते हैं और बुनियादी ढांचे के खर्च में तेजी को सीधे महसूस कर सकते हैं;
दूसरा निवेशक पूर्व GitHub CEO और वर्तमान Meta AI उत्पाद नेता नैट फ्राइडमन हैं, जो रोजाना कंप्यूटिंग पावर खरीद के निर्णय में शामिल होते हैं।
उन्होंने फंड को शुरुआती पूंजी के साथ-साथ एक निरंतर अपडेट होने वाली सूचना पाइपलाइन भी प्रदान की।
इसके अलावा, उसके फंड में अनुसंधान निदेशक भी इस चेन पर एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। कार्ल शुलमैन, एआई सुरक्षा के क्षेत्र के एक वरिष्ठ, पहले पीटर थील के हेज फंड Clarium Capital में काम करते थे, जहां उनका काम एआई समुदाय के ज्ञान को कार्यान्वयनयोग्य ट्रेडिंग रणनीतियों में बदलना था।
उसके पोजीशन में, एक ऐसा क्रिप्टो कोना भी है जिसे आसानी से नजरअंदाज किया जा सकता है।
पिछले साल के अंत की होल्डिंग रिपोर्ट के अनुसार, उन्होंने क्लीनस्पार्क और बिटफार्म्स के पोजीशन बनाए, जो दोनों बिटकॉइन माइनिंग कंपनियाँ हैं और अपने BTC माइनिंग सुविधाओं को AI कैलकुलेशन सेंटर में बदल रही हैं।
क्रिप्टो माइनिंग फार्म्स में स्वाभाविक रूप से बड़े पैमाने पर बिजली कनेक्शन और ठंडा करने की व्यवस्था होती है, जो AI डेटा सेंटर के लिए सबसे कम उपलब्ध संसाधन हैं।
दिलचस्प बात यह है कि वह क्रिप्टो उद्योग के लिए अज्ञात नहीं है। 2022 में, उसने SBF द्वारा स्थापित FTX चैरिटी फंड Future Fund में नौ महीने काम किया, और FTX के स्कैंडल से ठीक पहले वहां से चले गए।
इस अनुभव ने क्या उसके माइनिंग कंपनियों के प्रति उसके निर्णय को प्रत्यक्ष रूप से प्रभावित किया, यह बाहरी लोगों के लिए अज्ञात है। लेकिन यह निश्चित है कि वह एक दुर्लभ व्यक्ति हैं जिन्होंने क्रिप्टो उद्योग और AI के अग्रणी प्रयोगशालाओं दोनों को गहराई से जाना है। ऐसा क्रॉसओवर स्वयं एक दुर्लभ ज्ञान स्थिति और संपर्क नेटवर्क की संभावना है।
एक और बात यह है कि उनकी अनिवार्य प्रतिवादी अवितल बलवित, Anthropic के CEO डैरियो अमोडेई की मुख्य सलाहकार हैं। Anthropic, Claude की मातृ कंपनी है और OpenAI की सबसे सीधी प्रतियोगी है।
उसने OpenAI में काम किया है, और उसकी विवाहिता अंथ्रोपिक के सीईओ के पास काम करती है। AGI प्रतियोगिता की सबसे अग्रणी दो कंपनियाँ, उनमें से एक में उसका व्यावहारिक अनुभव है, और दूसरी में उसका दैनिक संपर्क है।
अमेरिका की फॉर्च्यून पत्रिका ने पिछले साल उनके संपर्क में आने वाले दर्जनों अंदरूनी लोगों का साक्षात्कार लिया, जिसके निष्कर्ष में यह निष्कर्ष निकाला गया कि वह “सिलिकॉन वैली के प्रयोगशालाओं में तैयार हो रहे विचारों को कथाओं में पैक करने” में बहुत कुशल हैं।
मुझे लगता है कि यह कथन बहुत विनम्र है। उसका काम अधिक सीधा है—वह निजी वृत्त से प्राप्त ज्ञान को खुले बाजार में लगाता है। प्रकाशित AI पेपर संशोधित संस्करण है, जबकि उसका अपना निवेश कोष पूर्ण संस्करण है।
एक बाहरी व्यक्ति के लिए असंभव फीडबैक लूप
पीछे मुड़कर देखें, लियोपोल्ड अशेनब्रेनर की फंड ने एक कम आम संरचना का चयन किया।
AI क्षेत्र में अधिकांश निवेश जोखिम निवेश के माध्यम से होता है, जिसमें प्रारंभिक कंपनियों में निवेश किया जाता है और यह अनुमान लगाया जाता है कि कौन अगला OpenAI बनेगा। उन्होंने इस मार्ग का पालन नहीं किया। फॉर्च्यून के अनुसार, उन्होंने अपनी फंड स्थापित करते समय AGI के प्रभाव को बहुत बड़ा मानते हुए VC मॉडल को स्पष्ट रूप से अस्वीकार कर दिया, क्योंकि निवेश के अपने निर्णय को केवल सबसे अधिक तरल सार्वजनिक बाजार में ही पूरी तरह से व्यक्त किया जा सकता है।
इस चयन ने उसके वर्ग की एक सहमति को उजागर किया: AI युग का सबसे बड़ा निवेश अवसर संभवतः उन पुरानी कंपनियों में छिपा है जिनके पास पहले से भौतिक अवसंरचना है।
एक ऐसी ईंधन सेल कंपनी हो सकती है जिसके पास पहले से बिजली की आपूर्ति है, एक ऐसा चिप विशालकाय जिसके पास वेफर कंट्रैक्ट मैन्युफैक्चरिंग लाइन है, या एक ऐसी बिटकॉइन माइनिंग कंपनी जिसके पास माइनिंग फार्म और ठंडा करने की प्रणाली है। ये कंपनियाँ कई वर्षों से सूचीबद्ध हैं, उनकी तरलता अच्छी है, लेकिन अधिकांश विश्लेषक अभी भी पुराने मूल्यांकन ढांचे का उपयोग कर रहे हैं, और "AI बुनियादी ढांचे की आवश्यकता" इस परिवर्तन को अपने मॉडल में गंभीरता से शामिल नहीं किया है।
यही उसका आर्बिट्रेज अवसर है।
साइकिल के लोग पहले से ही AI बुनियादी ढांचे के विस्तार की गति और पैमाने को जानते हैं, जबकि खुला बाजार अभी भी पुराने तर्क से मूल्यांकन कर रहा है। इन दोनों के बीच का अंतर, लाभ का स्रोत है।
इस जानकारी के लाभ की एक और विशेषता है: यह स्वयं को मजबूत करता है।
जितना अच्छा फंड रिटर्न होता है, उतने ही उद्योग के कोर लेयर के लोग LP बनने के लिए तैयार होते हैं। जितने अधिक LP होते हैं, उतनी ही घनीभूत जानकारी फंड तक पहुँचती है। जितनी घनीभूत जानकारी होती है, उतनी ही अधिक सटीक निवेश की संभावना होती है। यह एक सकारात्मक प्रतिक्रिया चक्र है, और बाहरी लोगों के लिए इस चक्र में प्रवेश करने की सीमा केवल बढ़ती ही जाएगी।
इस चक्र का एक कमजोर पहलू भी है। अत्यधिक केंद्रीकृत स्थिति और उल्लेखनीय लीवरेज के कारण, पूरा फंड एकल कथा पर अत्यधिक निर्भर है। जब तक "AI बुनियादी ढांचे का निरंतर विस्तार" का पूर्वधारण सत्य है, सब कुछ सुगम रहता है।
लेकिन अगर AI के विकास की गति धीमी हो जाए, या ऊर्जा की बाधाओं को किसी तकनीकी क्रांति द्वारा ओर पार कर लिया जाए, तो केंद्रित पोजीशन की वापसी की गति निवेश की गति से कहीं अधिक होगी। वह केवल दिशा ही नहीं, बल्कि गति पर भी जुआ लगा रहा है। अगर गति विचलित हो जाए, तो समुदाय की सहमति वास्तव में सामूहिक अंधेरा बन सकती है।
Return to the original question.
सभी उसके पोजीशन का अध्ययन कर रहे हैं और उसकी गतिविधियों को नकल करने की कोशिश कर रहे हैं। लेकिन शेयर देवता स्तर की आय के पीछे संरचनात्मक शर्तें हैं।
पेपर खुला है, पोजीशन रिपोर्ट खुली है, और उनकी निवेश तर्कशक्ति पॉडकास्ट और साक्षात्कारों में स्पष्ट रूप से समझाई गई है। लेकिन भले ही आप उनके हर निर्णय को पूरी तरह समझ लें, आप उनकी उन निर्णयों को लेने की स्थिति को नहीं दोहरा सकते।
पोजीशन को रिट्रोस्पेक्ट किया जा सकता है, लाभ के बारे में ईर्ष्या की जा सकती है, लेकिन ज्ञान का स्रोत साझा नहीं किया जा सकता। शायद यही इस युग का सबसे महंगा असमानता है।