24 वर्षीय AI निवेशक की फंड $90 बिलियन से अधिक हो गया, क्योंकि इंटेल और ऊर्जा स्टॉक्स ने लाभ बढ़ाया

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एक 24 वर्षीय जर्मन निवेशक, लियोपोल्ड आशेनब्रेनर, ने अपनी फंड को दो महीनों में लगभग 90 बिलियन डॉलर तक पहुँचाया है, जहाँ ऑन-चेन ट्रेडिंग सिग्नल्स ने उनका ध्यान AI के लिए इंटेल और ऊर्जा बुनियादी ढांचे पर केंद्रित किया है। उनका फंड, सिचुएशनल अवेयरनेस, ऊर्जा और चिप्स जैसे AI के भौतिक बंधनों पर केंद्रित है। 1 मई तक, एक प्रयोगात्मक पोर्टफोलियो में दो महीनों में 61% की वृद्धि हुई। उनकी रणनीति AI शोध और उद्योग के आंतरिक स्रोतों, जिनमें स्ट्राइप और मेटा AI के LP शामिल हैं, के अवलोकनों को मिलाती है। ऊर्जा और चिप सेक्टर में समर्थन और प्रतिरोध स्तरों ने उनकी पोज़ीशन को मजबूत किया है।

जब भी कोई अमेरिकी स्टॉक मार्केट में बड़ा पैसा कमाता है, तो देखने वाले पहला काम हमेशा एक ही 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 AI के रुझानों का अनुमान लगाने के लिए 165 पृष्ठों का पेपर लिखा, एक हेज फंड शुरू किया, जिसके तहत 55 अरब डॉलर का प्रबंधन है...

लेकिन टैग केवल टैग हैं। इस फंड की वास्तविक विशेषता यह है कि यह नेविडिया, ओपनएआई या किसी भी AI मॉडल बनाने वाली कंपनी में निवेश नहीं करता। यह केवल उन चीजों में निवेश करता है जिनके बिना AI जीवित नहीं रह सकता—बिजली, चिप निर्माण, प्रकाश संचार, डेटासेंटर...

अपने ही पेपर के शब्दों में, AI की सीमा एल्गोरिदम में नहीं, बल्कि बिजली और कैलकुलेशन क्षमता 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, का यह शीर्षक फिर से चर्चा में आया है, क्योंकि उसके अनुमानों की सटीकता अब कुछ अतिशयोक्तिपूर्ण हो गई है।

ऑटोपायलट द्वारा 1 मई को जारी 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 ईंधन सेल कंपनी जो AI डेटासेंटर को ऑफ-ग्रिड बिजली प्रदान करती है, इसका स्टॉक इस साल के शुरू से 239% बढ़ गया है।

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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 20.2 मिलियन इंटेल कॉल ऑप्शन खरीदे, जब इंटेल का स्टॉक मूल्य लगभग 20 डॉलर के आसपास था, और वॉल स्ट्रीट के मुख्य अनुमान यह थे कि इंटेल काफी कमजोर है।

पिछले हफ्ते, इंटेल 113 डॉलर तक पहुंच गया, जो 25 साल का उच्चतम स्तर था। एक साल से कम के समय में यह लगभग पांच गुना बढ़ गया, और इस युवा व्यक्ति के विकल्पों का रिटर्न मल्टीप्लायर स्टॉक से भी कहीं अधिक था।

मैं दर्शकों की जल्दबाजी 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 पोजीशन को अपनाया जाए। सभी लोग 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 2024 में एआई के बारे में जो पेपर लिखा, उससे लगता है कि उन्होंने वर्तमान एआई विकास की दिशा और निवेश पैटर्न का लगभग पूर्वानुमान लगा दिया था।

मुख्य तर्क एक वाक्य में सारांशित किया जा सकता है: AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग पावर प्रतिवर्ष लगभग एक दशमलव श्रेणी बढ़ रही है, और इस गति से, 2027 के आसपास मानव-जैसी क्षमता वाला सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AGI) उभरने की संभावना है।

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 बहुत सारा शोध करके निकाल रहा है; लेकिन वास्तव में, मुझे लगता है कि उसके वर्ग ने उसे इस निष्कर्ष पर पहुँचाया है।

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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 मुख्य वैज्ञानिक Ilya Sutskever को सीधे 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 पत्र में "गीगावॉट स्तर की बिजली खपत" का निष्कर्ष निकाला, तो शायद उसका आधार प्रयोगशाला के आंतरिक मार्गदर्शन योजना 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 उसे "जानकारी का रिसाव" के कारण बर्खास्त कर दिया।

दो महीने बाद, पेपर प्रकाशित हुआ। इस पेपर को एक स्वतंत्र अनुसंधान 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 होगी, यह निर्णय 2024 में कई विश्लेषकों द्वारा कहा गया था। वास्तविक रूप से मूल्यवान चीज़ समय और स्थिति है, जैसे कि क्या आप Intel के शेयर की कीमत 20 डॉलर पर 20 मिलियन कॉल ऑप्शन लगाने के लिए तैयार हैं।

इस आत्मविश्वास का केवल यही कारण नहीं है कि हम AI के बड़े ट्रेंड 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;

दूसरे निवेशक पूर्व GitHub CEO और वर्तमान Meta AI उत्पाद नेता नैट फ्राइडमन हैं, जो रोजाना कैलकुलेशन संसाधन खरीद के निर्णय में शामिल होते हैं।

उन्होंने फंड को शुरुआती पूंजी के अलावा 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 विशेषज्ञ, पहले पीटर थील के हेज फंड Clarium Capital में काम करते थे, जहां उनका काम एआई समुदाय के ज्ञान को कार्यान्वयन योग्य 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 ही वहां से चला गया।

इस अनुभव ने क्या उसके लिए माइनिंग कंपनियों के प्रति उसके निर्णय को सीधे प्रभावित किया, यह बाहरी लोगों के लिए अज्ञात है। लेकिन यह निश्चित है कि वह एकदम कम लोगों में से एक हैं जिन्होंने क्रिप्टो उद्योग और AI के अग्रणी प्रयोगशालाओं दोनों का गहराई से संपर्क किया है। ऐसा क्रॉसओवर स्वयं ही एक दुर्लभ ज्ञान स्थिति और संपर्क नेटवर्क की संभावना है।

एक और विवरण है कि उनकी अनिवार्य प्रेमिका अवितल बलवित, Anthropic के CEO डैरियो अमोडेई की मुख्य सलाहकार हैं। Anthropic, Claude की मातृ कंपनी है और OpenAI की सबसे प्रत्यक्ष प्रतिद्वंद्वी है।

उसने OpenAI में काम किया है, और उसकी विवाहिता एंथ्रोपिक के सीईओ के पास काम करती है। AGI प्रतियोगिता की दो सबसे अग्रणी कंपनियाँ, एक में उसका व्यावहारिक अनुभव है, और दूसरी में उसकी 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 बयान बहुत विनम्र है। उसने जो किया, वह अधिक सीधा था—वह निजी वृत्त से प्राप्त ज्ञान को खुले बाजार में लगातार रख रहा 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, जहाँ 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 की स्थापना के समय VC मॉडल को स्पष्ट रूप से अस्वीकार कर दिया, क्योंकि AGI का प्रभाव इतना बड़ा है कि 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 है: AI युग का सबसे बड़ा निवेश अवसर संभवतः उन पुरानी कंपनियों में छिपा है जिनके पास पहले से भौतिक अवसंरचना है।

एक ऐसी बल्ब ईंधन सेल कंपनी जिसके पास पहले से बिजली का कनेक्शन है, एक ऐसा चिप दिग्गज जिसके पास वेफर कंट्रैक्ट मैन्युफैक्चरिंग लाइन है, या एक ऐसी बिटकॉइन माइनिंग कंपनी जिसके पास माइनिंग फार्म और हीट डिसिपेशन सिस्टम 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 परिवर्तनशील को अपने मॉडल में गंभीरता से शामिल नहीं किया है।

This is his arbitrage opportunity.

समुदाय में लोग पहले से ही AI बुनियादी ढांचे के विस्तार की गति और पैमाने को जानते हैं, जबकि खुले बाजार अभी भी पुराने तरीके से मूल्यांकन कर रहे हैं। इन दोनों के बीच का अंतर ही 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 जा रही है।

जरूर, इस चक्र का एक कमजोर पहलू भी है। अत्यधिक केंद्रीकृत स्थितियों और उल्लेखनीय लीवरेज के साथ, 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 बाधा किसी तकनीकी क्रांति से ओवरकम हो जाए, तो स्थिति का पीछे हटना बहुत तेज़ हो जाएगा। वह केवल दिशा ही नहीं, बल्कि गति पर भी जुआ लगा रहा है। अगर गति बिगड़ जाए, तो समुदाय की सहमति अचानक सामूहिक अंधेरा बन सकती है।

प्रश्न पर वापस जाएं।

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, पोजिशन रिपोर्ट खुली है, और उनकी निवेश तर्कशक्ति पॉडकास्ट और साक्षात्कार 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।

लेखक: कूरी, शेनचाओ टेकफ्लो

स्रोत: शेनचाओ टेकफ्लो

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