ผู้เขียน: คูรี่, Shenchao TechFlow
ทุกครั้งที่มีคนทำกำไรใหญ่จากตลาดหุ้นสหรัฐฯ สิ่งแรกที่ผู้คนรอบข้างทำคือเปิดดูรายงานการถือครองของเขา เพื่อหาหุ้นตัวถัดไปที่ควรซื้อ
รายงานที่ถูกแปลมากที่สุดในช่วงไม่กี่วันที่ผ่านมา แน่นอนเป็นของชายเยอรมันวัย 24 ปีชื่อ Leopold Aschenbrenner
ในเดือนมีนาคมปีนี้ สื่อภายในประเทศเคยรายงานอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับเขา โดยหัวข้อข่าวมีลักษณะคล้ายกัน เช่น อัจฉริยะที่ถูก OpenAI ไล่ออก เขียนเอกสารวิจัย 165 หน้าเพื่อทำนายแนวโน้มของ AI และก่อตั้งกองทุนป้องกันความเสี่ยงที่จัดการทรัพย์สิน 5.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ...
แต่แท็กก็แค่แท็ก สิ่งที่ทำให้กองทุนนี้น่าสนใจจริงๆ คือมันไม่ได้ซื้อ NVIDIA ไม่ได้ซื้อ OpenAI หรือบริษัทใดๆ ที่พัฒนาโมเดล AI มันซื้อเฉพาะสิ่งที่ AI ต้องพึ่งพาเพื่ออยู่รอด เช่น การผลิตไฟฟ้า การผลิตชิป การสื่อสารด้วยแสง และศูนย์ข้อมูล...
ด้วยคำพูดของเขาเองในงานวิจัยของเขา ข้อจำกัดของ AI ไม่ได้อยู่ที่อัลกอริทึม แต่อยู่ที่พลังงานและกำลังการประมวลผล กองทุนทั้งหมดนี้กำลังเดิมพันว่าคำพูดนี้ถูกต้อง
นักลงทุนบนโซเชียลมีเดียที่เรียกตัวเองว่า “ลูกของเวอร์ชันอเมริกาในยุค AI” หรือ “วอร์เรน บัฟเฟตต์เวอร์ชัน AI” ล่าสุดชื่อเรียกนี้ถูกนำมาพูดถึงอีกครั้ง เพราะการเดิมพันของเขาเริ่มแม่นยำเกินไป
ตามข้อมูลที่แพลตฟอร์ม Autopilot เผยแพร่เมื่อวันที่ 1 พฤษภาคม พอร์ตการลงทุนที่เลียนแบบการถือครองของเขาเพิ่มขึ้น 61% ในสองเดือน โดยคำนวณจากอัตราดังกล่าว ขนาดกองทุนของเขาเข้าใกล้ 9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
เงินมาจากไหน? หลักๆ มาจากหุ้นสองตัวที่ถือหนัก คือ Bloom Energy บริษัทเชื้อเพลิงเซลล์ที่จัดหาพลังงานแบบไม่เชื่อมต่อกับกริดให้กับศูนย์ข้อมูล AI ราคาหุ้นเพิ่มขึ้น 239% ตั้งแต่ต้นปี
ตามรายงานการถือครองที่เปิดเผยเมื่อปลายปีที่แล้ว เขาถือหุ้นและออปชันของบริษัทนี้มูลค่า 875 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งตอนนี้มูลค่าตลาดได้เพิ่มขึ้นเป็นเกือบ 3 พันล้าน
ยังมี Intel อีกด้วย รายงานการถือครองเดียวกันแสดงว่าเขาซื้อออปชันซื้อของ Intel จำนวน 20.2 ล้านหน่วยในไตรมาสแรกของปี 2025 เมื่อราคาหุ้นของ Intel อยู่ใกล้เคียงกับ 20 ดอลลาร์สหรัฐ ในขณะนั้น นักวิเคราะห์หลักบนวอลล์สตรีทต่างมองว่า Intel ไม่ค่อยดีนัก
เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว Intel พุ่งขึ้นไปแตะระดับ 113 ดอลลาร์สหรัฐ แตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ในรอบ 25 ปี ภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งปี ราคาพุ่งขึ้นเกือบห้าเท่า ผลตอบแทนจากออปชันของหนุ่มคนนี้สูงกว่าหุ้นเสียอีก
ฉันเข้าใจแรงผลักดันของผู้สังเกตการณ์ เว็บไซต์การลงทุนของสหรัฐฯ Motley Fool โพสต์บทความสี่บทความในหนึ่งวันเพื่อวิเคราะห์พอร์ตการลงทุนของเขา ขณะที่ชุมชน Reddit ด้านการลงทุนต่างพูดถึงว่าควรเลียนแบบการลงทุนของเขาหรือไม่ ทุกคนพยายามค้นหา Intel ชิ้นถัดไปจากรายงานพอร์ตการลงทุนของเขา
แต่คุณต้องรู้ว่ารายงานการถือครองมักมีความล่าช้า 45 วัน เมื่อคุณเห็นว่าเขาซื้ออะไรแล้ว ราคาอาจเคลื่อนไหวไปครึ่งทางแล้ว
ที่สำคัญกว่านั้น แม้คุณจะรู้ตำแหน่งการถือครองของเขาแบบเรียลไทม์ คุณก็ไม่สามารถ sao ซ้ำเหตุผลที่เขาเดิมพันถูกต้องอย่างต่อเนื่องได้
ชุมชน คือ Alpha ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด
ก่อนอื่น เลโอพอลด์ อัชเชนบรินเนอร์ ทำให้รู้สึกถึงจุดที่ยอดเยี่ยมที่สุดของเขาคือบทความเกี่ยวกับ AI ที่เขาเขียนในปี 24 ซึ่งคาดการณ์ทิศทางและการลงทุนของ AI ในปัจจุบันเกือบจะแม่นยำ
จุดหลักสามารถสรุปได้ในหนึ่งประโยค: กำลังการประมวลผลสำหรับการฝึกโมเดล AI เพิ่มขึ้นประมาณครึ่งระดับจำนวนทศนิยมต่อปี ด้วยอัตราเช่นนี้ ประมาณปี 2027 จะเกิดปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ที่มีความสามารถใกล้เคียงกับมนุษย์
แต่เพื่อรักษาความเร็วในการเติบโตนี้ ปัจจัยจำกัดหลักไม่ได้อยู่ที่ระดับอัลกอริทึม แต่อยู่ที่พลังงานไฟฟ้า กำลังการผลิตชิป และพื้นที่ทางกายภาพ ปริมาณการใช้ไฟฟ้าของคลัสเตอร์การฝึกอบรมแต่ละชุดจะเพิ่มจากระดับเมกะวัตต์ไปเป็นระดับกิกะวัตต์ เทียบเท่ากับกำลังการผลิตของโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาดใหญ่
นี่คือตรรกะพื้นฐานของกองทุนทั้งหมดของเขา การพัฒนาของ AI ถูกจำกัดโดยข้อจำกัดทางฟิสิกส์ ดังนั้นคุณควรลงทุนในข้อจำกัดเหล่านั้นโดยตรง
การตัดสินใจนี้ฟังดูเหมือนเป็นข้อสรุปที่ใครสักคนที่ฉลาดได้ทำการศึกษาอย่างละเอียดในห้องสมุด; แต่ในความเป็นจริง ฉันคิดว่ามันคือวงล้อที่ทำให้เขาเกิดการตัดสินใจนี้
ก่อนที่เขาจะเขียนวิทยานิพนธ์ เขาเคยทำงานในทีม Superalignment ของ OpenAI เป็นเวลาหนึ่งปี ทีมนี้มีหน้าที่วิจัยวิธีควบคุม AI ที่ฉลาดกว่ามนุษย์ โดยรายงานต่อผู้วิจัยหลัก Ilya Sutskever โดยตรง
ในปีนั้น เขาเห็นแผนการฝึกอบรมภายใน การใช้พลังงานจริง และความต้องการเฉพาะด้านไฟฟ้าและชิปของรุ่นถัดไป เมื่อเขาเขียนคำว่า "การใช้พลังงานระดับกิกาวัตต์" ในบทความของเขา อาจอิงจากแผนผังภายในในห้องปฏิบัติการ
ในเดือนเมษายน 2024 เขาถูกไล่ออกจาก OpenAI หลังจากส่งจดหมายภายในถึงคณะกรรมการบริหารของ OpenAI เตือนว่ามาตรการด้านความปลอดภัยของบริษัทไม่เพียงพอ และอาจเผชิญกับความเสี่ยงจากการแทรกซึมของหน่วยข่าวกรองต่างประเทศ
บันทึกนี้ทำให้เกิดความตึงเครียดระหว่างผู้บริหารและคณะกรรมการ ต่อมา OpenAI ได้ปลดเขาออกด้วยเหตุผลว่า "รั่วไหลข้อมูล"
สองเดือนต่อมา บทความวิจัยได้รับการตีพิมพ์ บทความนี้ควรเข้าใจมากกว่าเป็นการวิจัยอิสระ คือเป็นเวอร์ชันสาธารณะของความเข้าใจภายใน OpenAI
งานวิจัยด้าน AI ได้แก้ปัญหา "ควรมองไปในทิศทางใด" แต่สำหรับการลงทุน การรู้เพียงทิศทางนั้นยังไม่เพียงพอ
AI ต้องการไฟฟ้ามากขึ้น คำวินิจฉัยนี้มีนักวิเคราะห์จำนวนมากพูดถึงตั้งแต่ปี 2024 สิ่งที่มีค่าจริงๆ คือช่วงเวลาและตำแหน่งการลงทุน เช่น คุณกล้าที่จะลงทุนในออปชันซื้อ 20 ล้านหน่วยเมื่อราคาหุ้น Intel อยู่ที่ 20 ดอลลาร์หรือไม่
ความมั่นใจนี้ไม่ได้มาแค่จากการเชื่อในแนวโน้มใหญ่ของ AI แต่มาจากการรู้อย่างชัดเจนว่าบริษัทใดกำลังลงนามในสัญญาซื้อไฟฟ้าขนาดใหญ่เพียงใด และศูนย์ข้อมูลใดกำลังขยายตัว รวมถึงปริมาณความต้องการที่แท้จริงมีขนาดใหญ่เพียงใด
ในขณะที่กองทุน Situational awareness ที่ก่อตั้งโดย Leopold Aschenbrenner มีผู้ลงทุนที่นั่งอยู่แถวหน้าของการตัดสินใจเหล่านี้
LP ของกองทุนนี้รวมถึงผู้ร่วมก่อตั้งสองคนของ Stripe ซึ่งบริษัทจัดการการไหลเวียนการชำระเงินของบริษัทเทคโนโลยีส่วนใหญ่ในซิลิคอนแวลลีย์ และสามารถรับรู้ได้โดยตรงถึงการเร่งความเร็วในการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน
อีกผู้ลงทุนหนึ่งคือNat Friedman อดีตซีอีโอของGitHub และปัจจุบันเป็นหัวหน้าผลิตภัณฑ์Meta AI ซึ่งมีส่วนร่วมในการตัดสินใจซื้อพลังงานการคำนวณทุกวัน
นอกจากทุนเริ่มต้นแล้ว พวกเขายังมอบช่องทางข้อมูลที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องให้กับกองทุน
นอกจากนี้ ผู้อำนวยการวิจัยในกองทุนของเขา cũngเป็นบทบาทสำคัญบนสายโซ่เดียวกัน Carl Shulman ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยของ AI ซึ่งเคยทำงานที่กองทุนเฮดจ์ฟันด์ Clarium Capital ของ Peter Thiel โดยรับผิดชอบแปลงความเข้าใจในวงการ AI เป็นกลยุทธ์การซื้อขายที่สามารถดำเนินการได้
ในพอร์ตการลงทุนของเขา มีมุมของสกุลเงินดิจิทัลที่มักถูกมองข้าม
รายงานการถือครองปลายปีที่แล้วแสดงว่าเขาได้เปิดตำแหน่งใน CleanSpark และ Bitfarms ซึ่งเป็นบริษัทขุดบิตคอยน์ที่กำลังเปลี่ยนแปลงศูนย์ขุด BTC ให้เป็นศูนย์ประมวลผล AI
ฟาร์มขุดคริปโตมีระบบเชื่อมต่อพลังงานขนาดใหญ่และระบบระบายความร้อนตามธรรมชาติ ซึ่งเป็นทรัพยากรที่ขาดแคลนที่สุดสำหรับศูนย์ข้อมูล AI
ที่น่าสนใจคือ เขาไม่ได้ไม่รู้จักอุตสาหกรรมสกุลเงินดิจิทัล เขาเคยทำงานที่ Future Fund มูลนิธิการกุศลของ SBF ซึ่งก่อตั้งโดย FTX เป็นเวลาเก้าเดือนในปี 2022 และออกเดินทางพอดีก่อนที่ FTX จะล่มสลาย
ไม่มีใครรู้ว่าประสบการณ์นี้ส่งผลโดยตรงต่อการตัดสินใจของเขาเกี่ยวกับบริษัทเหมืองหรือไม่ แต่สามารถยืนยันได้ว่าเขาเป็นหนึ่งในไม่กี่คนที่มีประสบการณ์ลึกซึ้งทั้งในอุตสาหกรรมคริปโตและห้องปฏิบัติการชั้นนำด้าน AI การเชื่อมโยงระหว่างสองด้านนี้เองก็เป็นตำแหน่งทางความรู้และเครือข่ายที่หายาก
อีกประเด็นหนึ่งคือ หมั้นของเขากับ Avital Balwit ซึ่งเป็นหัวหน้าทีมงานของ Dario Amodei ซีอีโอของ Anthropic Anthropic เป็นบริษัทแม่ของ Claude และเป็นคู่แข่งโดยตรงของ OpenAI
เขาเคยทำงานที่ OpenAI และหมั้นหมายกับผู้หญิงที่ทำงานใกล้ชิดกับ CEO ของ Anthropic สองบริษัทชั้นนำในการแข่งขัน AGI ซึ่งเขาเคยมีประสบการณ์จริงที่แห่งหนึ่ง และมีการสัมผัสประจำวันที่อีกแห่งหนึ่ง
นิตยสาร Fortune ของสหรัฐอเมริกาได้สัมภาษณ์คนในวงการกว่าโหลคนที่เคยติดต่อกับเขาเมื่อปีที่แล้ว และสรุปว่าเขามีความสามารถในการ “แพ็คแนวคิดที่กำลังถูกพัฒนาในห้องแล็บของซิลิคอนแวลลี่ให้กลายเป็นเรื่องเล่า”
ผู้เขียนรู้สึกว่าคำพูดนี้สุภาพเกินไป สิ่งที่เขาทำนั้นตรงไปตรงมา hơn คือการเดิมพันบนตลาดเปิดด้วยความรู้ที่ได้มาจากวงส่วนตัว บทความ AI ที่เผยแพร่นั้นเป็นเวอร์ชันที่ถูกถอดรหัสแล้ว ขณะที่กองทุนการลงทุนของเขาเองจึงเป็นเวอร์ชันเต็ม
วงจรย้อนกลับในเชิงบวกที่บุคคลภายนอกไม่สามารถเข้าถึงได้
ย้อนกลับไป ฟันด์ของเลโอพอลด์ อัชเชนเบรเนอร์ เลือกโครงสร้างที่ไม่ค่อยพบบ่อย
ส่วนใหญ่的资金ในสาขา AI ไหลเข้าสู่เส้นทางการลงทุนแบบทุนเสี่ยง โดยลงทุนในบริษัทระยะเริ่มต้นและเดิมพันว่าใครจะเป็น OpenAI รายต่อไป เขาไม่ได้เลือกเส้นทางนี้ ตามรายงานของ Fortune เขาปฏิเสธรูปแบบ VC อย่างชัดเจนตั้งแต่ก่อตั้งกองทุน โดยอ้างว่าผลกระทบของ AGI ใหญ่เกินไป และการตัดสินใจลงทุนสามารถแสดงออกได้อย่างเต็มที่เฉพาะในตลาดเปิดที่มีสภาพคล่องสูงสุด
การเลือกนี้เองก็เปิดเผยความเห็นร่วมกันในวง圈子ของเขา: โอกาสการลงทุนที่ใหญ่ที่สุดในยุค AI อาจซ่อนอยู่ในบริษัทเก่าที่มีโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพอยู่แล้ว
สามารถเป็นบริษัทเชื้อเพลิงเซลล์ที่มีการเชื่อมต่อไฟฟ้าพร้อมใช้งาน บริษัทชิปยักษ์ใหญ่ที่มีสายการผลิตวัสดุเซมิคอนดักเตอร์ หรือบริษัทขุดบิตคอยน์ที่มีฟาร์มขุดและระบบระบายความร้อน บริษัทเหล่านี้ได้จดทะเบียนในตลาดมาหลายปีแล้ว มีสภาพคล่องสูง แต่นักวิเคราะห์ส่วนใหญ่ยังคงใช้กรอบการประเมินมูลค่าแบบเดิมในการกำหนดราคา ยังไม่ได้นำตัวแปร “ความจำเป็นพื้นฐานของโครงสร้างพื้นฐาน AI” มาพิจารณาอย่างจริงจังในแบบจำลอง
นี่คือช่องว่างการซื้อขายแบบสกุลเงินของเขานั่นเอง
คนในวงการรับรู้แล้วถึงจังหวะและขนาดของการขยายโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI แต่ตลาดเปิดยังคงใช้ตรรกะเดิมในการกำหนดราคา ช่องว่างระหว่างราคาเหล่านี้คือแหล่งที่มาของกำไร
ข้อได้เปรียบด้านข้อมูลนี้ยังมีคุณลักษณะอีกประการหนึ่ง: มันจะเสริมตัวเอง
ผลตอบแทนของกองทุนยิ่งดี ยิ่งมีบุคคลในระดับแกนหลักของอุตสาหกรรมจำนวนมากขึ้นที่ยินดีเป็น LP ยิ่งมี LP มากเท่าใด กองทุนก็ยิ่งสามารถเข้าถึงข้อมูลจากผู้ตัดสินใจได้หนาแน่นมากขึ้น ข้อมูลยิ่งหนาแน่นเท่าใด ความแม่นยำในการเดิมพันก็ยิ่งสูงขึ้น นี่คือวัฏจักรการตอบสนองเชิงบวก และสำหรับบุคคลภายนอก ขีดจำกัดในการเข้าสู่วัฏจักรนี้จะยิ่งสูงขึ้นเรื่อยๆ
แน่นอน วัฏจักรนี้ก็มีจุดอ่อนเช่นกัน การถือครองที่มีความกระจุกตัวสูงร่วมกับเลเวอเรจที่สูงมาก หมายความว่ากองทุนทั้งหมดพึ่งพาเรื่องเล่าเดียวอย่างมาก ตราบใดที่สมมติฐานว่า “โครงสร้างพื้นฐานด้าน AI จะขยายตัวต่อเนื่อง” ยังคงใช้ได้ ทุกอย่างก็เป็นไปด้วยดี
แต่ถ้าจังหวะการพัฒนาของ AI ช้าลง หรือข้อจำกัดด้านพลังงานถูกข้ามผ่านโดยการพัฒนาเทคโนโลยีบางอย่าง ความถดถอยของตำแหน่งที่จัดรวมจะเร็วกว่าการเข้าตำแหน่งมาก 他在赌的不只是方向，还有节奏。节奏一旦错位，圈子里的共识反而可能变成集体盲区。
กลับไปที่คำถามเริ่มต้น
ทุกคนกำลังศึกษาตำแหน่งการถือครองของเขาเพื่อพยายามเลียนแบบการกระทำของเขา แต่ผลตอบแทนในระดับเทพแห่งการลงทุนนั้น มีเงื่อนไขเชิงโครงสร้างอยู่เบื้องหลัง
เอกสารวิจัยเป็นสาธารณะ รายงานการถือครองเป็นสาธารณะ และตรรกะการลงทุนของเขาอธิบายไว้อย่างชัดเจนในพอดีกและสัมภาษณ์ แต่แม้ว่าคุณจะเข้าใจการตัดสินใจทั้งหมดของเขาอย่างสมบูรณ์ คุณก็ไม่สามารถเลียนแบบตำแหน่งที่เขาอยู่เมื่อตัดสินใจเหล่านั้นได้
ตำแหน่งสามารถย้อนกลับได้ ผลตอบแทนน่าอิจฉา แต่แหล่งที่มาของความเข้าใจไม่สามารถแบ่งปันได้ นี่อาจเป็นความไม่สมดุลที่มีค่าที่สุดในยุคนี้