賣掉英偉達，買入發(fā)電廠，24歲另類AI投資人一年賺了50億美金

文 | Sleepy.txt

2026 年 2 月，對沖基金 Situational Awareness LP 提交了季度持倉報告，報告顯示，截至 2025 年第四季度末，這家基金的美股持倉總市值為 55.17 億美元。

華爾街管理著數(shù)萬億美元的資產(chǎn)，55 億不過是滄海一粟。但這家基金在 12 個月前的管理規(guī)模還不到 4 億，而且它的創(chuàng)始人兼首席投資官，是一個 1999 年出生的年輕人。

他叫 Leopold Aschenbrenner。24 歲。

12 個月，他把這家基金從 3.83 億做到 55.17 億，增長超過 14 倍。同期標普 500 的漲幅是個位數(shù)。

更讓人驚訝的的是他的持倉。打開季度持倉報告，你找不到任何一家你總能在財經(jīng)新聞頭條上見到的 AI 明星公司。取而代之的，是做燃料電池的公司、是剛從破產(chǎn)邊緣爬起來的比特幣礦工、以及正在被整個市場拋棄的芯片巨頭。

他說自己的基金是投資 AI 的，但這根本不像是一份 AI 基金的持倉，這更像是一個瘋子的購物清單。

但這個瘋子，恰恰是全世界最早、最深刻地理解 AI 將如何改變世界的人之一。在加入華爾街之前，他是 OpenAI 的研究員，負責(zé)思考當 AI 比人類更聰明時如何確保它不會失控；后來，他因為說了不該說的話被掃地出門，寫了一篇 165 頁的萬言書，預(yù)言了一個讓大多數(shù)人覺得荒誕的未來。

再后來，他把自己的全部身家梭哈了進去。

拆解 55 億：他到底買了什么

要理解 Leopold Aschenbrenner 在投資上有多天才，最直接的方式就是打開他的持倉報告，一行一行地讀。

他的第一大重倉股，是 Bloom Energy。持倉市值 8.76 億美元，占總倉位的 15.87%。

這家公司是做燃料電池的。更準確地說，它做的是一種叫「固體氧化物燃料電池」的東西，能把天然氣直接轉(zhuǎn)化為電力，效率極高。創(chuàng)始人 KR Sridhar 曾經(jīng)是 NASA 火星探索計劃的工程師，被《財富》雜志稱為「當今創(chuàng)造未來的五位頂尖未來學(xué)家之一」。

一個 AI 基金，把最大的賭注押在了一家發(fā)電公司身上。

根據(jù) Gartner 的預(yù)測，全球 AI 優(yōu)化服務(wù)器的電力消耗，將從 2025 年的 93 太瓦時飆升到 2030 年的 432 太瓦時，五年翻近五倍。美國數(shù)據(jù)中心的電網(wǎng)電力需求，到 2030 年將增長近三倍，達到 134.4 吉瓦。而美國電力基礎(chǔ)設(shè)施的平均年齡已經(jīng)超過 25 年，很多組件的年齡在 40 到 70 年之間，遠超設(shè)計壽命。

換句話說，AI 需要的電，比整個電網(wǎng)能給的還多。而電網(wǎng)本身又已經(jīng)老得快要散架了。

AI 時代最稀缺的資源，不是芯片，是電。

Bloom Energy 的燃料電池，恰好能繞過這個瓶頸。它不需要接入電網(wǎng)，直接在數(shù)據(jù)中心旁邊發(fā)電，24 小時不間斷。2025 年，Bloom Energy 拿到了一份來自 CoreWeave 的合同，為其位于伊利諾伊州的 AI 數(shù)據(jù)中心提供燃料電池。

說到 CoreWeave，這恰好是 Leopold 的第二大重倉。

他持有價值 7.74 億美元的 CoreWeave 看漲期權(quán)，加上 4.37 億美元的普通股，合計超過 12 億美元，占總倉位的 22%。CoreWeave 是一家 GPU 云服務(wù)商，從加密貨幣礦場轉(zhuǎn)型而來。

2017 年，Mike Intrator 和 Brian Venturo 幾個人湊在一起挖比特幣。2018 年幣圈崩盤，礦挖不下去了。但他們手里有一堆 GPU。2019 年，他們靈機一動：GPU 不只能挖礦，還能跑 AI。

于是公司轉(zhuǎn)型，從礦場變成了 AI 算力的軍火商。2025 年 3 月 27 日，CoreWeave 在納斯達克 IPO，以每股 40 美元的價格募集了 15 億美元。一家從礦場里爬出來的公司，成了 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的核心供應(yīng)商。

Leopold 看中的是 CoreWeave 手里大量的 GPU 和與英偉達的深度綁定關(guān)系。在算力就是生產(chǎn)力的時代，誰手里有 GPU，誰就是王。

但真正讓人看不懂的，是他的第三大重倉：英特爾。持倉市值 7.47 億美元，全部是看漲期權(quán)，占總倉位的 13.54%。

2025 年的英特爾，是華爾街最不受待見的公司之一。股價從 2024 年的高點腰斬，市場份額被 AMD 和英偉達蠶食，CEO 換了一輪又一輪。幾乎所有分析師都在說英特爾完了。

但 Leopold 偏偏在這個時候用看漲期權(quán)重倉買入。這是一個極度激進的操作，賭對了起飛，賭錯了歸零。

他賭的是什么？就兩個字：代工。

2024 年 11 月，美國商務(wù)部宣布，英特爾將通過《芯片與科學(xué)法案》獲得高達 78.6 億美元的直接資金支持。這筆錢的目的只有一個，讓英特爾成為美國本土的芯片代工廠，與臺積電競爭。

在中美科技脫鉤的大背景下，美國需要一個「自己人」來造芯片。英特爾雖然落后，但它是唯一的選擇。Leopold 賭的不是英特爾的技術(shù)，而是美國的國家意志。

接下來的持倉就更有意思了。Core Scientific，持倉 4.19 億美元；IREN，3.29 億美元；Cipher Mining，1.55 億美元；Riot Platforms，7800 萬美元；Hut 8，3950 萬美元。

這些企業(yè)有一個共同特征：它們?nèi)际潜忍貛诺V企。

一個 AI 基金，為什么要投資一堆比特幣礦工？

很簡單，因為比特幣礦企擁有全美國最便宜的電力和最大的數(shù)據(jù)中心場地。

Core Scientific 擁有超過 1300 兆瓦的電力容量。IREN 在俄克拉荷馬州計劃擴建 1.6 吉瓦的容量。這些礦工為了在激烈的算力競爭中生存，早就在全球范圍內(nèi)鎖定了最廉價的電力資源，簽下了長期購電協(xié)議。

而現(xiàn)在，AI 數(shù)據(jù)中心最缺的，恰恰就是電力和場地。

2022 年，Core Scientific 因為幣圈崩盤申請破產(chǎn)。它在 2024 年 1 月完成重組，削減了約 10 億美元的債務(wù)，在納斯達克重新上市。然后，它與 CoreWeave 簽下了一份 12 年期、價值超過 102 億美元的合同，把自己的礦場改造成 AI 數(shù)據(jù)中心。為了全力轉(zhuǎn)型，Core Scientific 甚至計劃賣掉手里所有的比特幣。

IREN（原名 Iris Energy）則與微軟簽下了一份價值 97 億美元的 AI 合同，獲得了 19 億美元的預(yù)付款。Cipher Mining 與亞馬遜簽了 15 年的租賃協(xié)議。Riot Platforms 與 AMD 簽了 10 年、3.11 億美元的合同。

一夜之間，比特幣礦工變成了 AI 時代的地主。

現(xiàn)在，讓我們把這張拼圖拼完整。

Bloom Energy 提供電力，CoreWeave 提供 GPU 算力，比特幣礦企提供場地和廉價電源，英特爾提供美國本土的芯片制造能力。再加上第四大重倉 Lumentum（4.79 億美元，做光學(xué)元件，AI 數(shù)據(jù)中心之間互聯(lián)的核心組件）、第九大重倉 SanDisk（2.50 億美元，數(shù)據(jù)存儲）、第十一大重倉 EQT Corp（1.33 億美元，天然氣生產(chǎn)商，為燃料電池提供燃料）。

這是一條完整的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)鏈。

從發(fā)電，到輸電，到芯片制造，到 GPU 算力，到數(shù)據(jù)存儲，到光纖互聯(lián)。每一個環(huán)節(jié)，他都買了。

而他同時做的另一件事，讓這個邏輯變得更加清晰。他在 2025 年第四季度，徹底清倉了英偉達、Broadcom 和 Vistra。這三家公司，恰恰是 2024 年 AI 行情中漲幅最大的明星股。

他還做空了 Infosys，印度最大的 IT 外包公司之一。

賣掉最熱門的 AI 芯片股，買入沒人要的發(fā)電廠和礦場。做空傳統(tǒng) IT 外包，因為 AI 編程工具正在讓程序員變得更高效，外包的需求會被壓縮。

每一筆交易，都指向同一個判斷：AI 的瓶頸不在軟件，在硬件；不在算法，在電力；不在云端模型，在物理世界。

那么問題來了：一個 24 歲的年輕人，是怎么形成這套認知的？

從東德醫(yī)生的兒子到 OpenAI 的叛逆者

Leopold Aschenbrenner 出生在德國，父母都是醫(yī)生。母親在前東德長大，父親來自前西德，兩人在柏林墻倒塌后相遇。這個家庭本身，就帶著一種歷史斷裂的印記——冷戰(zhàn)、分裂、重逢。后來他對地緣政治競賽的癡迷，或許可以從這里找到最初的種子。

但德國沒能留住他。他后來在一次訪談中說：「我真的想離開德國。如果你是班上那個好奇心最強的孩子，想學(xué)更多東西，老師不會鼓勵你，他們會嫉妒你，試圖壓制你。」

他把這種現(xiàn)象叫做「高罌粟花綜合癥」，誰長得高，誰就會被割掉。

15 歲那年，他說服了父母，獨自飛到美國，進入哥倫比亞大學(xué)。

15 歲讀大學(xué)，這在任何地方都是異類。但 Leopold 在哥倫比亞的表現(xiàn)，讓「異類」變成了「傳奇」。他主修經(jīng)濟學(xué)和數(shù)學(xué)-統(tǒng)計學(xué)雙學(xué)位，拿遍了能拿的獎，比如 Albert Asher Green 紀念獎、Romine 經(jīng)濟學(xué)獎、Junior Phi Beta Kappa 榮譽學(xué)會會員。

17 歲時，他寫了一篇關(guān)于經(jīng)濟增長與存在風(fēng)險的論文。著名經(jīng)濟學(xué)家 Tyler Cowen 讀完后說了一句話：「當我讀到它時，我不敢相信這是一個 17 歲的孩子寫的。如果這是一篇 MIT 的博士論文，我也會印象深刻。」

19 歲，他以畢業(yè)生代表（Valedictorian）的身份從哥倫比亞大學(xué)畢業(yè)。這是該校本科生的最高榮譽。2021 年，全球還在疫情的陰影里，一個 19 歲的德國孩子站在哥倫比亞的畢業(yè)典禮上，代表全體畢業(yè)生致辭。

Tyler Cowen 給了他一個建議：不要讀經(jīng)濟學(xué)博士。

Cowen 覺得經(jīng)濟學(xué)學(xué)術(shù)界已經(jīng)變得有些「頹廢」，鼓勵他去做更大的事。Cowen 還把他引入了硅谷的「推特怪人」文化圈，那是一群對 AI、有效利他主義和人類長期命運著迷的人。

畢業(yè)后，Leopold 先去了遠見基金會（Forethought Foundation），研究長期經(jīng)濟增長和存在風(fēng)險。然后加入了 SBF 創(chuàng)立的 FTX 未來基金，與有效利他主義運動的核心人物 Nick Beckstead、William MacAskill 共事。他的頭銜是「隸屬于牛津大學(xué)全球優(yōu)先事項研究所的經(jīng)濟學(xué)家」。

這段經(jīng)歷很重要。它意味著，在進入 AI 行業(yè)之前，Aschenbrenner 已經(jīng)花了幾年時間，系統(tǒng)性地思考一個問題：什么樣的事件，能從根本上改變?nèi)祟愇拿鞯淖呦颉?/p>

然后，他進了 OpenAI。

具體時間不詳，但他加入的是一個特殊的團隊——「超級對齊」（Superalignment）團隊。這個團隊 2023 年 7 月 5 日成立，由 OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人 Ilya Sutskever 和對齊團隊負責(zé)人 Jan Leike 共同領(lǐng)導(dǎo)。目標是在四年內(nèi)，解決超級智能的對齊問題，也就是，確保一個比人類聰明得多的 AI，仍然會聽人類的話。

OpenAI 曾承諾，將 20% 的算力投入這個團隊。但承諾和現(xiàn)實之間，隔著一道鴻溝。

Leopold 在 OpenAI 內(nèi)部看到了一些讓他不安的東西。他向董事會提交了一份安全備忘錄，警告公司的安全措施「嚴重不足」，無法防范外國政府竊取關(guān)鍵的算法機密。公司的反應(yīng)出乎他的意料。人力資源部門找他談話，說他對間諜活動的擔(dān)憂是「種族主義的」和「非建設(shè)性的」。公司律師盤問了他對 AGI 的看法，以及他所在團隊的忠誠度。

2024 年 4 月，OpenAI 以「泄露機密信息」為由，將他解雇。

所謂的「泄密」，是他與三位外部研究人員分享了一份關(guān)于 AGI 安全措施的頭腦風(fēng)暴文件。Leopold 說，那份文件不含任何敏感信息，在公司內(nèi)部，為了獲取反饋而分享此類文件是正常做法。

一個月后，Ilya Sutskever 離開了 OpenAI。三天后，Jan Leike 也走了。超級對齊團隊就此解散，OpenAI 承諾的 20% 算力，從未兌現(xiàn)。

一個研究「如何控制超級智能」的團隊，被制造超級智能的公司親手解散了。

這件事的諷刺意味，怎么強調(diào)都不過分。但對 Leopold 來說，被解雇反而成了一種解放。他不再受雇于任何人，不再需要在內(nèi)部備忘錄里小心翼翼地措辭。他可以把自己真正想說的話，說給全世界聽。

2024 年 6 月 4 日，他在一個叫 situational-awareness.ai 的網(wǎng)站上，發(fā)布了一篇長達 165 頁的文章。標題就叫《Situational Awareness: The Decade Ahead》——《態(tài)勢感知：未來十年》。

165 頁的預(yù)言

要理解 Leopold 的投資邏輯，你必須先讀懂這本萬言書。因為那 55 億美元的持倉，就是這 165 頁文字的金融翻譯。

萬言書的核心論點，可以用一句話概括：AGI（通用人工智能）有非常大的可能在 2027 年實現(xiàn)。

這個判斷在 2024 年 6 月聽起來像瘋話。但 Leopold 的論證方式很直接：數(shù)數(shù)量級。

從 GPT-2 到 GPT-4，AI 的能力實現(xiàn)了一次質(zhì)的飛躍，從學(xué)齡前兒童變成了聰明的高中生。這次飛躍背后，是大約 10 萬倍（5 個數(shù)量級）的有效計算增長。這個增長來自物理算力的堆疊、算法效率的提升、以及模型「去束縛」帶來的能力釋放。

他的預(yù)測是，到 2027 年，同樣規(guī)模的增長會再次發(fā)生。物理算力方面，用于訓(xùn)練最前沿模型的計算資源將比 GPT-4 多出 100 倍。算法效率方面，每年大約提升 0.5 個數(shù)量級，四年累計約 100 倍。再加上「去束縛」的增益，讓 AI 從聊天機器人變成能使用工具、能自主行動的智能體，又是一個數(shù)量級的跳躍。

三個 100 倍疊加在一起，就是又一個 10 萬倍，又一次質(zhì)的飛躍。從聰明的高中生到超越人類。

這篇文章真正讓人坐不住的，是他從這個預(yù)測出發(fā)，推導(dǎo)出的一系列后果。

第一個后果：萬億美元級別的算力集群。

他寫道，在過去一年里，硅谷的話題已經(jīng)從 100 億美元的計算集群，轉(zhuǎn)向了 1000 億美元的集群，再到最近的萬億美元集群。每六個月，董事會的計劃上就多一個零。到這個十年末，將有數(shù)億個 GPU 投入運行。

這個預(yù)測在 2024 年 6 月聽起來夸張。但 2025 年 1 月，特朗普政府宣布了 Stargate 項目，由軟銀、OpenAI、甲骨文和 MGX 聯(lián)合投資，計劃在四年內(nèi)投入 5000 億美元，在美國建設(shè) AI 基礎(chǔ)設(shè)施。立即部署的第一筆資金就是 1000 億美元。建設(shè)工作已經(jīng)在德克薩斯州開始。

他在萬言書里寫的「萬億美元集群」，半年后就變成了白宮的官方計劃。

第二個后果：電力危機。

數(shù)億個 GPU 需要多少電？Leopold 的答案是：需要把美國的電力生產(chǎn)能力提高幾十個百分點。

數(shù)據(jù)印證了他的判斷。2024 年，亞馬遜、微軟、谷歌和 Meta 四家公司的資本支出總額超過 2000 億美元，比 2023 年增長 62%。其中亞馬遜一家就花了 858 億美元，同比增長 78%。2025 年，亞馬遜的資本支出預(yù)計將突破 1000 億美元。

這些錢，絕大部分花在了數(shù)據(jù)中心和電力基礎(chǔ)設(shè)施上。

微軟甚至做了一件在十年前不可想象的事：它與 Constellation Energy 簽了一份 20 年的購電協(xié)議，重啟三里島核電站。

沒錯，就是 1979 年發(fā)生過美國歷史上最嚴重核事故的那個三里島。

這座核電站將于 2028 年重新開放，更名為起重機清潔能源中心，專門為微軟的數(shù)據(jù)中心供電。Constellation Energy 的 CEO Joe Dominguez 說：「為包括數(shù)據(jù)中心在內(nèi)的關(guān)鍵行業(yè)提供動力，需要每天每小時都充足、無碳且可靠的能源，而核電站是唯一能持續(xù)兌現(xiàn)這一承諾的能源。」

當一家軟件公司開始重啟核電站的時候，你就知道，電力已經(jīng)從基礎(chǔ)設(shè)施問題，變成了一個戰(zhàn)略資源問題了。

第三個后果：地緣政治競賽。

萬言書中最具爭議的部分，是 Leopold 用近乎冷戰(zhàn)的語言，將 AGI 競賽定義為一場關(guān)乎「自由世界」存亡的斗爭。他嚴厲批評美國頂尖 AI 實驗室的安全措施形同虛設(shè)。他疾呼必須將 AI 算法和模型權(quán)重視為國家最高機密。

他甚至預(yù)言，美國政府最終將不得不啟動一個類似于「曼哈頓計劃」的國家級 AGI 項目。

這些論述引發(fā)了激烈的爭論。批評者認為他過于簡化了地緣政治的復(fù)雜性，用恐慌敘事為不受約束的加速發(fā)展提供理由。

但也有人認為他說出了真相。Anthropic 的 Dario Amodei、OpenAI 的 Sam Altman 也和他一樣認為 AGI 將會很快成真。

萬言書的真正價值，不在于它的預(yù)測是否 100% 準確，而在于它提供了一個完整的、可操作的思維框架。

如果 AGI 真的在 2027 年前后到來，那么在此之前，世界需要什么？需要海量的算力。

算力需要什么？需要 GPU。

GPU 需要什么？需要電。

電從哪里來？從發(fā)電廠、從核電站、從擁有廉價電力的比特幣礦場。

芯片在哪里造？在臺積電。

但如果中美脫鉤呢？那就需要英特爾。

數(shù)據(jù)中心之間怎么互聯(lián)？需要光學(xué)元件——Lumentum。

數(shù)據(jù)存在哪里？需要存儲——SanDisk。

你看，這就是那份持倉報告的邏輯。

萬言書是地圖，持倉是路線。Leopold 把這篇 165 頁的宏觀預(yù)測，翻譯成了一個可以用真金白銀下注的投資組合。每一筆買入，都對應(yīng)著萬言書中的一個論點。每一筆賣出，都對應(yīng)著他認為市場定價錯誤的一個假設(shè)。

但光有地圖還不夠。在真實的市場里，你還需要一樣?xùn)|西：在所有人都說你錯了的時候，繼續(xù)相信自己是對的。

這種能力，在 2025 年 1 月 27 日，經(jīng)受了最嚴酷的考驗。

DeepSeek 沖擊

2025 年 1 月 27 日，DeepSeek 的 DeepSeek-R1 模型的發(fā)布，讓整個華爾街陷入了恐慌。這個模型的性能接近 OpenAI 的 o1，但使用成本便宜了 20 到 50 倍。更讓人震驚的是，它的前代模型 DeepSeek-V3 的訓(xùn)練成本據(jù)稱不到 600 萬美元，用的還是被美國制裁、性能受限的英偉達 H800 芯片。

市場的邏輯瞬間崩塌了。

如果中國人用 600 萬美元和閹割版芯片就能訓(xùn)練出頂級模型，那美國科技巨頭每年砸下去的幾千億美元算什么？那些萬億美元的算力集群計劃還有意義嗎？GPU 的需求會不會斷崖式下跌？

恐慌像瘟疫一樣蔓延。英偉達股價暴跌近 17%，單日市值蒸發(fā) 5930 億美元，這是華爾街有史以來最大的單日市值損失。費城半導(dǎo)體指數(shù)暴跌 9.2%，創(chuàng)下 2020 年 3 月疫情恐慌以來的最大單日跌幅。Broadcom 跌了 17.4%，Marvell 跌了 19.1%，Oracle 跌了 13.8%。

跌勢從亞洲開始，傳導(dǎo)到歐洲，最后在美國引爆。僅納斯達克 100 指數(shù)成分股，一天之內(nèi)就蒸發(fā)了近萬億美元的市值。

硅谷風(fēng)投教父 Marc Andreessen 在推特上稱 DeepSeek 為 AI 的「斯普特尼克時刻」，他說：「這是我見過的最令人驚嘆和印象深刻的突破之一，而且作為開源項目，是給世界的一份禮物。」

對于 Leopold 的基金來說，這一天本應(yīng)是災(zāi)難。他的持倉全是 AI 基礎(chǔ)設(shè)施股，而市場正在質(zhì)疑 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的全部邏輯。

但據(jù) Fortune 雜志報道，Situational Awareness LP 的一位投資人透露，那天，在市場恐慌性拋售的時候，有大型科技基金打電話來詢問情況。他們得到的回答是五個字：

「Leopold says it's fine.」（Leopold 說沒事的。）

Leopold 為什么如此鎮(zhèn)定？因為在他看來，DeepSeek 的出現(xiàn)，非但沒有推翻他的邏輯，反而印證了它。

他的萬言書里有一個核心論點：AI 的進步不會放緩，只會加速。

算法效率的提升，是推動 AI 發(fā)展的三大引擎之一。

DeepSeek 用更少的錢、更弱的芯片訓(xùn)練出了更強的模型，這恰恰證明算法效率在飛速提升。而算法效率越高，意味著同樣的算力能產(chǎn)出更強的 AI，這會刺激更多的算力需求，而不是讓算力需求變低。

用他萬言書里的框架來說：DeepSeek 不是證明了「我們不需要那么多 GPU」，而是證明了「每一塊 GPU 都變得更有價值了」。當你能用更少的錢訓(xùn)練出更好的模型時，你不會停下來，你會訓(xùn)練更多、更大、更強的模型。

恐慌來自于對「需求會消失」的恐懼。但真正理解 AI 的人知道，成本下降從來不會消滅需求，它只會創(chuàng)造更大的需求。

Leopold 在恐慌中逆勢買入。市場很快證明了他是對的。英偉達和整個 AI 板塊在隨后的幾周內(nèi)迅速反彈，回到了比崩盤前更高的水平。

在投資的世界里，信念是最稀缺的資產(chǎn)。不是因為形成信念很難，而是因為在所有人都說你錯了的時候，堅持信念幾乎是反人性的。

物理世界的盡頭

Leopold Aschenbrenner 的故事，當然可以被簡化為一個天才少年暴富的爽文。但如果只看到錢，就浪費了這個故事真正的價值。

他真正做對的事情，是在所有人都盯著屏幕上的代碼和模型參數(shù)時，把目光移向了發(fā)電廠的煙囪、礦場的變電站、和橫跨大陸的光纖電纜。

2024 年，全世界都在討論 GPT-5 會有多強、Sora 能生成多逼真的視頻、AI 什么時候能取代程序員。這些討論當然重要。但 Leopold 追問了一個更底層的問題：這些東西需要多少電？電從哪里來？

這個問題聽起來太樸素了，但恰恰是這個樸素的問題，指向了 AI 時代最大的投資機會。

AI 正在以指數(shù)級的速度增長，而支撐它的物理基礎(chǔ)設(shè)施，還停留在上個世紀。Leopold 看到了這個裂縫。然后沿著這個裂縫，一路追溯到物理世界的盡頭。每一步，都是從一個物理瓶頸出發(fā)，找到解決這個瓶頸的公司，然后下注。

這套方法論的本質(zhì)其實不新鮮。19 世紀加州淘金熱的時候，賺到最多錢的不是淘金者，而是賣鏟子和牛仔褲的人。Levi Strauss 就是在那個時候發(fā)家的。

但知道這個道理是一回事，在 AI 時代把它執(zhí)行出來，是另一回事。

因為要執(zhí)行它，你需要同時具備兩種能力：一種是對技術(shù)趨勢的深刻理解，知道 AI 的發(fā)展路徑和資源需求；另一種是對物理世界的具體認知，知道電從哪里來、數(shù)據(jù)中心怎么建、光纖怎么鋪。

前者需要你在 OpenAI 的實驗室里待過，后者需要你愿意蹲下來，研究一家破產(chǎn)礦企的電力合同。

技術(shù)人員懂 AI 但不懂電力市場。金融人士懂市場但不懂 AI 的物理約束。Leopold 恰好兩樣都有。

但比能力更重要的，是視角。

他的萬言書里有一句話常常被引用：「你可以在舊金山最先看到未來。」這句話的潛臺詞是：未來不是均勻分布的。

投資的本質(zhì)，就是在已經(jīng)到來但尚未均勻分布的未來中，找到價格錯配。

Leopold 在 OpenAI 的實驗室里親眼見過 AI 的能力曲線，他知道 GPT-4 不是終點而是起點，他知道接下來會有更大的模型、更多的算力、更瘋狂的資本投入。而市場還在討論「AI 是不是泡沫」。

這就是錯配。他做的事情，就是把這個錯配變成了 55 億美元。