剛才我有一個在意的話題，你知道有一個24歲的人沒有買Nvidia股票卻賺大錢嗎？

這是Leopold Aschenbrenner的故事，他曾是OpenAI的研究員。這個人創立的基金策略真的非常有趣。他既不買Nvidia，也不買OpenAI。相反，他只投資於AI實際運作所需的物理瓶頸，也就是電力、晶片製造、數據中心等基礎設施。

聽說他在兩個月內賺取了61%的利潤。主要原因是兩個股票。燃料電池公司Bloom Energy今年以來漲了239%。他去年底時，已經在這家公司的股票和期權上投資了8億7500萬美元，但現在已經接近30億美元了。還有英特爾。當時股價是20美元，他買了2000萬股的看漲期權。上週股價漲到113美元，短短不到一年，幾乎翻了五倍。

這個成果的原因，其實僅靠公開的投資組合資訊是無法完全解釋的。Motley Fool等媒體每天都在分析他的持股，Reddit上也有人討論是否應該模仿他的策略。但即使看45天後才公布的持倉報告，市場已經提前反應了一半。

真正重要的不是這些，而是他為何能一直做出正確的賭注，這背後的源泉在哪裡。從他的社交網絡可以一目了然。這個基金的LP中，有Stripe的兩位創始人，還有Meta AI的產品經理Nat Friedman。這些人每天都直接參與大規模電力購買合約和數據中心擴建的決策過程。

此外，研究主管是Carl Shulman。他是AI領域的資深人士，曾在彼得·蒂爾的對沖基金Clarium Capital工作過。他負責將AI的專業知識轉化為可行的交易策略。

有趣的是，他還投資了比特幣挖礦公司CleanSpark和Bitfarms。這些公司已經將挖礦設施轉型為AI計算中心。加密貨幣挖礦廠擁有大量的電力供應和冷卻系統，對AI數據中心來說，這是最稀缺的資源。順便一提，他在2022年曾在SBF的Future Fund工作了九個月。

另一個不能忽視的點是，他的未婚妻是Anthropic的CEO Dario的首席助理。他曾在OpenAI工作，與Anthropic也有深厚的聯繫。是少數同時與這兩個巨頭有合作關係的人之一。

我認為這正是他的優勢所在。他發表的AI論文，都是基於在OpenAI內部的知識。關於AI的瓶頸，並非算法，而是電力和計算能力，這一點來自於內部的路線圖。行業核心人物成為他的LP，讓基金能獲得越來越多的內部資訊。資訊越集中，投資判斷的準確度就越高。這是一個正向反饋循環，外部人進入的門檻也越來越高。

但這也存在脆弱性。持股高度集中，且槓桿很大。只要“AI基礎設施持續擴展”的假設成立，一切都會順利進行。但如果AI開發速度放慢，或技術革新使能源瓶頸被突破，集中持倉的縮減速度就會遠快於建倉速度。

歸根結底，他的投資邏輯是公開的，投資組合報告也可以看到。但他做出判斷時的立場、知識的來源，是無法複製的。我認為這是當代最大的不對稱性，伴隨著巨大的代價。