Mỗi khi có người kiếm được nhiều tiền trên thị trường chứng khoán Mỹ, điều đầu tiên mọi người luôn làm là xem báo cáo danh mục đầu tư của họ để tìm cổ phiếu tiếp theo nên mua.
Báo cáo được dịch nhiều nhất gần đây, tất nhiên thuộc về một người Đức 24 tuổi tên Leopold Aschenbrenner.
Tháng 3 năm nay, các phương tiện truyền thông trong nước từng tập trung đưa tin về anh ấy, với các tiêu đề gần như giống nhau; ví dụ: thiên tài bị OpenAI sa thải, đã viết bản luận văn 165 trang dự đoán xu hướng AI, thành lập một quỹ phòng hộ với quy mô 5,5 tỷ USD...
Nhưng nhãn hiệu chỉ là nhãn hiệu. Điều thực sự khiến quỹ này nổi bật là nó không mua NVIDIA, không mua OpenAI, cũng không mua bất kỳ công ty nào phát triển mô hình AI. Nó chỉ mua những thứ mà AI không thể sống thiếu: điện lực, sản xuất chip, quang thông tin, trung tâm dữ liệu...
The bottleneck of AI is not in the algorithm, but in electricity and computing power. The entire fund is betting that this statement is true.
Một nhà đầu tư trên mạng xã hội được gọi là “con trai của phiên bản Mỹ trong thời đại AI” hoặc “Warren Buffett phiên bản AI”. Gần đây, danh xưng này lại được nhắc lại, vì mức độ dự đoán chính xác của anh ta bắt đầu trở nên hơi quá mức.
Theo dữ liệu được nền tảng Autopilot công bố vào ngày 1 tháng 5, danh mục đầu tư mà anh ta theo dõi đã tăng 61% trong hai tháng. Theo tính toán này, quy mô quỹ của anh ta đã gần đạt 9 tỷ USD.
Tiền kiếm từ đâu? Chủ yếu nhờ hai cổ phiếu nắm giữ trọng tâm. Bloom Energy, một công ty nhiên liệu tế bào cung cấp điện độc lập cho các trung tâm dữ liệu AI, đã tăng 239% kể từ đầu năm.
Theo báo cáo vị thế công khai cuối năm ngoái, anh ấy nắm giữ 875 triệu USD cổ phiếu và quyền chọn của công ty này, hiện đã tăng giá trị lên gần 3 tỷ USD.
Còn cả Intel. Theo cùng báo cáo vị thế, ông đã mua 20,2 triệu quyền chọn mua của Intel vào quý đầu năm 2025, khi giá cổ phiếu Intel ở mức khoảng 20 USD, và lúc đó, các nhận định chính lưu trên phố Wall đều cho rằng Intel không mấy khả quan.
Tuần trước, Intel tăng lên 113 USD, đạt mức cao nhất trong 25 năm. Chỉ trong chưa đầy một năm, giá tăng gần năm lần, và lợi nhuận từ quyền chọn của chàng trai trẻ này còn cao hơn nhiều so với cổ phiếu.
Tôi hiểu được sự bồn chồn của những người theo dõi. Trong một ngày, trang web đầu tư Mỹ Motley Fool đã đăng bốn bài viết phân tích danh mục đầu tư của anh ấy, trong khi cộng đồng đầu tư trên Reddit quốc tế đang thảo luận liệu có nên làm theo anh ấy hay không. Mọi người đều cố gắng tìm ra Intel tiếp theo từ báo cáo danh mục đầu tư của anh ấy.
Nhưng bạn cần biết rằng báo cáo vị thế thường có độ trễ 45 ngày. Khi bạn thấy anh ấy đã mua gì, thì thị trường đã đi được một nửa đường rồi.
Quan trọng hơn, ngay cả khi bạn biết kịp thời vị thế của anh ấy, bạn cũng không thể sao chép được lý do anh ấy liên tục dự đoán đúng.
Cộng đồng mới là Alpha vĩ đại nhất
Đầu tiên, điểm khiến Leopold Aschenbrenner gây ấn tượng nhất là bài luận về AI mà ông viết năm 24, gần như đã dự đoán trước hướng phát triển và mạch đầu tư của AI hiện nay.
Điểm chính thực ra có thể tóm gọn trong một câu: Công suất tính toán để huấn luyện mô hình AI tăng khoảng nửa cấp độ mỗi năm; với tốc độ này, vào khoảng năm 2027 sẽ xuất hiện trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có khả năng gần bằng con người.
Tuy nhiên, để duy trì tốc độ tăng trưởng này, các yếu tố hạn chế chính không nằm ở cấp độ thuật toán, mà ở điện năng, năng lực sản xuất chip và không gian vật lý. Lượng điện tiêu thụ của một cụm đào tạo đơn lẻ sẽ tăng từ mức megawatt lên gigawatt, gần bằng sản lượng của một nhà máy điện hạt nhân lớn.
Đây là logic nền tảng của toàn bộ quỹ của anh ấy. Tốc độ phát triển của AI được xác định bởi các rào cản vật lý, vì vậy bạn nên đầu tư vào chính các rào cản đó.
Phán đoán này nghe giống như một kết luận được suy luận ra sau khi một người thông minh đã nghiên cứu kỹ lưỡng trong thư viện; nhưng thực tế, tôi cho rằng chính vòng tròn của anh ta đã khiến anh ta hình thành phán đoán này.
Trước khi viết luận văn, anh ấy đã làm việc một năm trong đội Superalignment của OpenAI. Đội này chuyên nghiên cứu cách kiểm soát các AI thông minh hơn con người, và báo cáo trực tiếp cho nhà khoa học trưởng Ilya Sutskever.
Trong năm đó, anh ấy đã nhìn thấy các kế hoạch đào tạo nội bộ, mức tiêu thụ năng lượng thực tế và nhu cầu cụ thể về điện năng và chip cho các mô hình thế hệ tiếp theo. Khi anh ấy ghi nhận "lượng điện tiêu thụ ở mức gigawatt" trong bài báo, cơ sở có thể chính là lộ trình nội bộ trong phòng thí nghiệm.
Tháng 4 năm 2024, anh ấy bị sa thải bởi OpenAI, sau khi gửi một ghi chú nội bộ cho Hội đồng quản trị OpenAI cảnh báo rằng các biện pháp an toàn của công ty chưa đủ, có nguy cơ bị các cơ quan tình báo nước ngoài xâm nhập.
Bản ghi nhớ này đã gây ra căng thẳng giữa ban quản lý và hội đồng quản trị, sau đó OpenAI đã sa thải anh ta với lý do "rò rỉ thông tin".
Hai tháng sau, bài báo được công bố. Bài báo này nên được hiểu là phiên bản công khai của nhận thức nội bộ của anh ấy tại OpenAI, hơn là một nghiên cứu độc lập.
Bài báo AI đã giải quyết vấn đề "nhìn vào hướng nào". Nhưng khi đầu tư, chỉ biết hướng là chưa đủ.
AI cần nhiều điện năng hơn, nhiều nhà phân tích đã nói điều này từ năm 2024. Điều thực sự có giá trị là thời điểm và vị thế, ví dụ như bạn có dám đặt 20 triệu quyền chọn mua khi giá cổ phiếu Intel ở mức 20 USD hay không.
Sự tự tin này không chỉ đến từ niềm tin vào xu hướng lớn của AI, mà còn là việc cụ thể biết công ty nào đang ký hợp đồng mua điện quy mô lớn, trung tâm dữ liệu nào đang mở rộng, và mức độ nhu cầu thực tế là bao nhiêu.
Và quỹ Situational awareness do Leopold Aschenbrenner sáng lập, các nhà đầu tư trong đó chính là những người ngồi hàng đầu trong các quyết định này.
Các LP của quỹ này bao gồm hai nhà sáng lập của Stripe, công ty xử lý dòng thanh toán của phần lớn các công ty công nghệ ở Thung lũng Silicon, có thể trực tiếp cảm nhận được sự gia tốc trong chi tiêu cơ sở hạ tầng;
Một nhà đầu tư khác là Nat Friedman, cựu CEO của GitHub và hiện là người phụ trách sản phẩm Meta AI, tham gia hàng ngày vào các quyết định mua sắm năng lực tính toán.
Họ mang đến cho quỹ không chỉ vốn ban đầu mà còn một kênh thông tin được cập nhật liên tục.
Ngoài ra, giám đốc nghiên cứu trong quỹ của anh ấy cũng là một vai trò then chốt trên chuỗi này. Carl Shulman, một tiền bối trong lĩnh vực an toàn AI, trước đây từng làm việc tại quỹ phòng hộ Clarium Capital của Peter Thiel, chuyên chuyển hóa nhận thức trong cộng đồng AI thành các chiến lược giao dịch có thể thực thi.
Trong danh mục đầu tư của anh ấy, còn có một góc tiền điện tử dễ bị bỏ qua.
Báo cáo vị thế cuối năm ngoái cho thấy anh ấy đã mở vị thế mới ở CleanSpark và Bitfarms, cả hai đều là các công ty khai thác Bitcoin, đang chuyển đổi cơ sở khai thác BTC thành trung tâm tính toán AI.
Các trang trại khai thác tiền điện tử tự nhiên có khả năng kết nối điện quy mô lớn và hệ thống tản nhiệt, đúng là những nguồn tài nguyên khan hiếm nhất đối với trung tâm dữ liệu AI.
Điều thú vị là anh ấy không xa lạ với ngành công nghiệp tiền mã hóa. Năm 2022, anh từng làm việc trong chín tháng tại Future Fund – quỹ từ thiện do SBF sáng lập, và vừa rời đi trước khi FTX sụp đổ.
Không ai biết được trải nghiệm này có ảnh hưởng trực tiếp đến đánh giá của anh ấy về các doanh nghiệp khai thác hay không. Nhưng có thể xác nhận rằng, anh ấy là một trong số rất ít người từng tiếp xúc sâu sắc với cả ngành công nghiệp mã hóa và các phòng thí nghiệm前沿 AI. Chính sự giao thoa này đã tạo ra một vị trí nhận thức và khả năng kết nối mạng lưới vô cùng hiếm có.
Một chi tiết khác, bạn gái của anh ta, Avital Balwit, là chánh văn phòng của Dario Amodei, CEO của Anthropic. Anthropic là công ty mẹ của Claude và cũng là đối thủ trực tiếp nhất của OpenAI.
Anh ấy từng làm việc tại OpenAI, và bạn gái của anh ấy làm việc cạnh CEO của Anthropic. Hai công ty hàng đầu trong cuộc đua AGI, một nơi anh ấy có kinh nghiệm thực tế, một nơi anh ấy có tiếp xúc hàng ngày.
Tạp chí Fortune của Mỹ năm ngoái đã phỏng vấn hơn chục người trong ngành từng tiếp xúc với anh ấy, và kết luận rằng anh ấy rất giỏi trong việc “gói ghém những ý tưởng đang được ấp ủ trong các phòng thí nghiệm Silicon thành những câu chuyện.”
Tôi cảm thấy cách nói này quá lịch sự. Những gì anh ấy làm trực tiếp hơn nhiều: đó là đặt cược những nhận thức thu được từ vòng tròn riêng tư trên thị trường công khai. Các bài báo AI được công bố là phiên bản đã được giải mật, còn quỹ đầu tư của chính anh ấy mới là phiên bản đầy đủ.
Một vòng lặp phản hồi tích cực mà người ngoài không thể tiếp cận
Quay lại nhìn lại, quỹ của Leopold Aschenbrenner đã chọn một cấu trúc ít phổ biến hơn.
Hầu hết vốn trong lĩnh vực AI đều theo con đường đầu tư mạo hiểm, đầu tư vào các công ty giai đoạn đầu và đặt cược vào ai sẽ là OpenAI tiếp theo. Anh ấy đã không đi theo con đường đó. Theo Fortune, khi thành lập quỹ, anh ấy đã từ chối rõ ràng mô hình VC, với lý do rằng tác động của AGI quá lớn, chỉ có thể thể hiện đầy đủ phán đoán đầu tư trên thị trường công khai có thanh khoản cao nhất.
Chính lựa chọn này đã phơi bày một sự đồng thuận trong vòng tròn của anh ta: Cơ hội đầu tư lớn nhất trong thời đại AI có thể ẩn giấu trong những công ty đã sở hữu cơ sở hạ tầng vật lý.
Có thể là một công ty nhiên liệu tế bào đã có sẵn hệ thống cấp điện, một gã khổng lồ bán dẫn có dây chuyền sản xuất wafer, hoặc một doanh nghiệp khai thác Bitcoin có trang trại và hệ thống tản nhiệt. Những công ty này đã niêm yết nhiều năm và có thanh khoản tốt, nhưng đa số các nhà phân tích vẫn đang định giá chúng bằng các khung định giá cũ, chưa thực sự đưa biến số "cơ sở hạ tầng AI là nhu cầu thiết yếu" vào mô hình.
Đây là không gian chênh lệch lợi nhuận của anh ấy.
Những người trong ngành đã biết nhịp độ và quy mô mở rộng cơ sở hạ tầng AI, trong khi thị trường công khai vẫn định giá theo logic cũ. Khoảng cách giữa hai mức giá này chính là nguồn lợi nhuận.
Một đặc điểm khác của lợi thế thông tin này là nó tự củng cố chính nó.
Lợi nhuận quỹ càng tốt, càng nhiều người trong tầng lớp cốt lõi ngành công nghiệp sẵn sàng trở thành LP. Càng nhiều LP, quỹ càng tiếp cận được nhiều thông tin từ cấp ra quyết định. Thông tin càng dày đặc, độ chính xác khi đặt cược càng cao. Đây là một chu kỳ phản hồi tích cực, và đối với người ngoài, rào cản để gia nhập chu kỳ này chỉ ngày càng cao hơn.
Tất nhiên, chu kỳ này cũng có mặt yếu đuối. Việc tập trung cao độ vị thế cộng với đòn bẩy đáng kể có nghĩa là toàn bộ quỹ phụ thuộc cực kỳ cao vào một câu chuyện duy nhất. Chỉ cần tiền đề "cơ sở hạ tầng AI tiếp tục mở rộng" vẫn còn hiệu lực, mọi thứ sẽ diễn ra suôn sẻ.
Nhưng nếu nhịp độ phát triển của AI chậm lại, hoặc các nút thắt năng lượng bị vượt qua bởi một đột phá công nghệ nào đó, thì tốc độ rút vốn khỏi vị thế tập trung sẽ nhanh hơn nhiều so với tốc độ xây dựng vị thế. Anh ta không chỉ đánh vào hướng đi, mà còn cả nhịp độ. Một khi nhịp độ bị lệch, sự đồng thuận trong cộng đồng có thể trở thành vùng mù tập thể.
Quay lại câu hỏi ban đầu.
Mọi người đều đang nghiên cứu danh mục đầu tư của anh ấy để cố gắng sao chép các thao tác của anh ấy. Nhưng đằng sau tỷ suất lợi nhuận cấp độ thần tượng cổ phiếu là những điều kiện cấu trúc.
Bài luận là công khai, báo cáo vị thế là công khai, và logic đầu tư của anh ấy cũng được giải thích rất rõ ràng trong các podcast và phỏng vấn. Nhưng ngay cả khi bạn hiểu đầy đủ từng phán đoán của anh ấy, bạn vẫn không thể tái tạo được vị trí mà anh ấy đang ở khi đưa ra những phán đoán đó.
Vị thế có thể được truy xuất, lợi nhuận đáng ghen tị, nhưng nguồn gốc nhận thức lại không thể chia sẻ. Có lẽ đó mới là sự bất đối xứng đắt giá nhất của thời đại này.
Tác giả: Curry, Shenchao TechFlow
Nguồn: Shenchao TechFlow