वास्तव में, यह पहले के विशाल ETH के समान है, जब संस्थागत खिलाड़ियों ने इसे मार्जिन कॉल के साथ बराबर कर दिया, वास्तव में क्या यह बड़ी मछली द्वारा छोटी मछली का खाना नहीं है? पूर्व OpenAI शोधकर्ता Leopold Aschenbrenner, 24 वर्षीय, ने Situational Awareness की स्थापना की, $2.25 अरब के साथ शुरुआत की, AI बुनियादी ढांचे पर निवेश किया, दो साल में $450 अरब तक पहुँच गए, कुल वृद्धि 1000% से अधिक। 4x मार्जिन, लेकिन AI स्टॉक इस महीने 35%-47% गिरे, गणितीय रूप से, 4x मार्जिन के साथ 25% की वापसी होने पर पोजीशन पूरी तरह से समाप्त हो जाती है, और अंत में Citadel ने सस्ते में इसे हासिल कर लिया। मैंने क्लासिक फिल्म "Margin Call" को याद किया, जो एक इन्वेस्टमेंट बैंक की कहानी है, जिसने रात में पता लगाया कि उसका लीवरेज पोजीशन कंपनी की सहनशक्ति से अधिक है, और उच्च प्रबंधन ने रातभर मीटिंग की, और सुबह के खुलते ही सभी विषैले संपत्ति को कीमत के बिना, प्रतिपक्ष के हिसाब से बिना, सभी को बेचने का फैसला किया, सिर्फ़ बचने के लिए। शिकारी को सिर्फ़ उच्च मार्जिन वाले प्रतिभागियों का इंतज़ार करना होता है, जब मार्केट में उतार-चढ़ाव में वे सहन नहीं कर पाते, मार्जिन कॉल आने पर, और फिर केवल प्रतिभागी के रूप में, अपनी पसंदीदा कीमत पर संपत्ति पोर्टफोलियो को पैकेज में खरीदना। असली शिकारी कभी प्रतिभागियों का पीछा नहीं करता। वह सिर्फ़ मैपिंग (भूमि) को सही ढंग से प्रदान करता है—लिक्विडिटी संकुचित होती है, उतार-चढ़ाव बढ़ता है, मार्जिन कॉल मेकेनिज़्म ही एक जाल है—और फिर प्रतिभागी को स्वयं ही प्रवेश करने के लिए प्रतीक्षा करता है। फिल्म में एक पंक्ति है: "इस व्यवसाय में जीवनयापन के तीन तरीके हैं: पहले होना, समझदार होना, ya jhootha karne ka." Leopold को लगता है कि वह AI पर एक खेल खेल रहा है। वास्तव में, वह पूंजी संरचना पर एक खेल खेल रहा है, और समय-समय पर, प्रणाली के प्रणेता होने के स्थान पर, मुख्य प्रतिभागी है। दूसरों के बनाए हुए कैसीनो में, हमेशा, हम पट्टियाँ होते हैं—शिकारी हमेशा।