LeopoldTracker опубликовал последние позиции Leopold. Сначала уточним источник данных. Эти два поста от LeopoldTracker — самые свежие обобщения, но данные о весах публичных акций взяты из отчета 13F за второй квартал по состоянию на 30 июня. После банкротства в июле Situational Awareness продала большую часть публичных акций Citadel. Поэтому нельзя утверждать, что сегодня Sandisk составляет 28%, а Micron — 27,5%. Однако, если объединить последнюю полную структуру портфеля до банкротства и инвестиции, сделанные после него, становится очевидна четкая тенденция: Leopold движется вверх по цепочке создания ИИ, целенаправленно покупая те активы, которые могут внезапно стать узким местом из-за роста вычислительных мощностей. Самым впечатляющим в Q2 стало внимание к памяти. Sandisk — 28%, Micron — 27,5%. Вместе эти две компании составляют более 55% всего публичного портфеля. Micron увеличила свою позицию более чем в 277 раз за квартал, Sandisk — на 119%. Далее следуют Bloom Energy — 9,4%, TSMC — 6,3%, Nebius — 6,1%, затем CoreWeave, Core Scientific, Applied Digital, IREN, Riot. Этот уровень легко интерпретировать: HBM / NAND, производство варфеллов, GPU-облако, центры обработки данных, электроэнергия. Но мне кажется, более интересны те позиции, которые составляют менее 1% — его «луна-шоты». CleanSpark, Bitdeer, Hive — изначально это были майнинговые компании. После роста ИИ-центров данные рынок начал переоценивать их доступ к электроснабжению, земле и инфраструктуре. Solaris Energy Infrastructure занимается распределенной энергетикой. Babcock & Wilcox производит котлы и генераторное оборудование. ProPetro предоставляет услуги нефтегазовой отрасли. Vishay производит резисторы, конденсаторы, силовые полупроводники и другие базовые электронные компоненты. Даже T1 Energy — производитель солнечных панелей — вошла в портфель. Чем ниже вы смотрите в список, тем меньше эти компании напоминают традиционные «ИИ-компании». И именно в этом — самое интересное. Логика Leopold сейчас сводится к одной фразе: Если в ближайшие годы капитальные затраты на ИИ действительно продолжат расти до триллионов долларов, что следующее окажется в дефиците? Сначала ответом был Nvidia GPU. Затем — HBM. Потом — стойки для центров обработки данных, трансформаторы, подключение к электросети, газовые турбины. Продолжая идти вверх по цепочке, вы сталкиваетесь с котлами, услугами для нефтегазовой отрасли, электротехническими компонентами, производством солнечных панелей — и даже оборудованием, необходимым для производства самих чипов. Таким образом, это уже не просто «ИИ-трейд». Точнее — это превращается в трейд на дефицит ИИ. Важно, кто продает больше всего GPU. Но по мере роста масштаба капитальных затрат реальные сверхприбыли могут постепенно смещаться к тем сегментам, где кривая предложения наиболее жесткая, расширение производства идет медленнее всего и ранее никто не хотел инвестировать заранее. Один GPU может обновляться раз в год. Но электростанция, линия электропередачи или цепочка поставок полупроводникового оборудования — не так быстро. Вот почему действия Leopold после банкротства особенно значимы. В июле он потерял 67% из-за падения высоколевериджных ИИ-позиций и был вынужден продать большую часть публичных акций и снизить плечо. Логично было бы ожидать сокращения. Но в августе он вложил еще 400 миллионов долларов в Source Foundry — общие инвестиции достигли 500 миллионов долларов. Source Foundry занимается оборудованием для производства полупроводников. Он даже обошел Nvidia, TSMC и память — и напрямую вышел на уровень ASML. Эта инвестиция была сделана после банкротства — поэтому она показывает, во что Leopold действительно верит сейчас, гораздо яснее, чем отчет 13F от конца июня. **Он мог проиграть плечо, но пока не отказался от своей первоначальной отраслевой оценки — даже продолжает двигаться вверх по цепочке.** Если соединить всю картину целиком, получается примерно так: GPU → HBM / NAND → GPU-облако → центры обработки данных → электроэнергия → генерирующее оборудование → энергетика → электротехнические компоненты → оборудование для производства полупроводников. Я все больше убеждаюсь: одним из ключевых изменений в ИИ-инвестициях в ближайшие два-три года станет то, что люди перестанут искать «следующего Nvidia». Вместо этого они начнут задавать другой вопрос: Если Nvidia действительно продаст столько чипов, что именно в промышленной системе первым окажется в дефиците?