LeopoldTracker đã công bố danh mục đầu tư mới nhất của Leopold. Trước tiên, hãy làm rõ nguồn dữ liệu. Hai bản cập nhật này từ LeopoldTracker là phiên bản mới nhất được tổng hợp, nhưng trọng số cổ phiếu công khai đến từ báo cáo 13F quý 2 ngày 30 tháng 6. Sau khi bị thanh lý vào tháng 7, Situational Awareness đã bán phần lớn cổ phiếu công khai cho Citadel. Do đó, không thể nói rằng hôm nay Sandisk vẫn chiếm 28%, Micron vẫn chiếm 27,5%. Tuy nhiên, khi xem xét toàn bộ danh mục cuối cùng trước khi bị thanh lý cùng với các khoản đầu tư tiếp tục diễn ra sau sự kiện đó, ta có thể nhận ra một xu hướng rõ ràng: Leopold đang tiến dần lên chuỗi giá trị AI, tập trung mua vào những điểm nghẽn có khả năng bị quá tải đột ngột do mở rộng năng lực tính toán. Điểm nổi bật nhất trong quý 2 là bộ nhớ. Sandisk chiếm 28%, Micron chiếm 27,5%, hai công ty này cộng lại chiếm hơn 55% tổng danh mục cổ phiếu công khai. Micron tăng vị thế trong một quý lên hơn 277 lần, Sandisk tăng 119%. Tiếp theo là Bloom Energy 9,4%, TSMC 6,3%, Nebius 6,1%, rồi đến CoreWeave, Core Scientific, Applied Digital, IREN, Riot. Lớp này đã khá dễ hiểu: HBM/NAND, sản xuất wafer, GPU Cloud, trung tâm dữ liệu, điện năng. Nhưng tôi cho rằng đáng chú ý hơn cả là những khoản đầu tư dưới 1% mang tính “Moonshot” của ông ấy: CleanSpark, Bitdeer, Hive — vốn đều là các công ty khai thác tiền điện tử. Sau khi trung tâm dữ liệu AI phát triển, thị trường bắt đầu định giá lại các tài sản sẵn có của họ: khả năng tiếp cận điện năng, đất đai và cơ sở hạ tầng. Solaris Energy Infrastructure chuyên về năng lượng phân tán. Babcock & Wilcox sản xuất nồi hơi và thiết bị phát điện. ProPetro cung cấp dịch vụ khai thác dầu mỏ. Vishay sản xuất điện trở, tụ điện, bán dẫn công suất và các linh kiện điện tử cơ bản. Ngay cả T1 Energy — nhà sản xuất năng lượng mặt trời — cũng đã gia nhập danh mục. Càng đi xuống dưới danh sách, các cổ phiếu càng không còn giống những công ty AI truyền thống. Đây chính là điểm thú vị nhất. Logic hiện tại của Leopold có thể tóm gọn trong một câu: Nếu chi tiêu vốn AI trong vài năm tới thực sự tiếp tục tăng lên mức hàng nghìn tỷ USD, thì thứ gì sẽ tiếp theo bị thiếu hụt? Ban đầu câu trả lời là GPU của Nvidia. Sau đó là HBM. Rồi đến tủ GPU, máy biến áp, khả năng tiếp cận điện năng, tuabin khí. Tiếp tục đi lên chuỗi giá trị, ta sẽ chạm tới nồi hơi, dịch vụ khai thác dầu mỏ, linh kiện điện tử, sản xuất pin mặt trời — thậm chí cả thiết bị dùng để chế tạo chính những con chip này. Vì vậy, đây không còn đơn thuần là một “AI Trade” nữa. Chính xác hơn, nó đang trở thành một “AI Scarcity Trade”. Việc ai bán được nhiều GPU nhất đương nhiên quan trọng, nhưng khi quy mô chi tiêu vốn mở rộng, lợi nhuận vượt trội có thể dần chuyển sang những khâu có đường cung cứng nhất, khả năng mở rộng chậm nhất và trước đây không ai sẵn sàng đầu tư trước. Một GPU có thể được cải tiến mỗi năm. Nhưng một nhà máy điện, một đường dây truyền tải hay một chuỗi cung ứng thiết bị bán dẫn thì không thể nhanh như vậy. Đó cũng là lý do vì sao hành động của Leopold sau khi bị thanh lý lại đặc biệt đáng chú ý. Tháng 7, do vị thế AI đòn bẩy cao sụp đổ, ông mất 67% giá trị tài sản và buộc phải bán phần lớn cổ phiếu công khai để xóa đòn bẩy. Về mặt lý thuyết, phản ứng tự nhiên lúc này nên là thu hẹp quy mô. Nhưng tháng 8, ông lại đổ thêm 400 triệu USD vào Source Foundry, nâng tổng đầu tư lên 500 triệu USD. Source Foundry chuyên về thiết bị sản xuất bán dẫn. Ông thậm chí đã bỏ qua Nvidia, TSMC và bộ nhớ, tiến thẳng đến cấp độ mà ASML đang nắm giữ. Khoản đầu tư này diễn ra sau khi bị thanh lý — do đó nó phản ánh rõ ràng hơn niềm tin hiện tại của Leopold so với báo cáo 13F cuối tháng 6. **Ông có thể đã mất đòn bẩy, nhưng dường như chưa từ bỏ phán đoán công nghiệp ban đầu — thậm chí còn tiếp tục đi lên chuỗi giá trị.** Kết nối toàn bộ chuỗi này lại, ta có thể thấy: GPU → HBM/NAND → GPU Cloud → Trung tâm dữ liệu → Điện năng → Thiết bị phát điện → Năng lượng → Linh kiện điện tử → Thiết bị sản xuất bán dẫn. Tôi ngày càng tin rằng một thay đổi quan trọng trong đầu tư AI trong hai đến ba năm tới sẽ là: mọi người sẽ dần ngừng tìm kiếm “Nvidia tiếp theo”. Thay vào đó, họ sẽ bắt đầu đặt câu hỏi khác: Nếu những công ty như Nvidia thực sự bán ra hàng tỷ chip, thì trong toàn bộ hệ thống công nghiệp, thứ gì sẽ là thứ đầu tiên bị thiếu hụt?