賣掉英偉達，買入發電廠，27歲另類AI投資人一年賺了50億美元

文｜Sleepy.txt

2026 年 2 月，对冲基金 Situational Awareness LP 提交了季度持仓報告，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。

華爾街管理著數萬億美元的資產，55 億不過是滄海一粟。但這家基金在 12 個月前的管理規模還不到 4 億，而且它的創始人兼首席投資官，是一個 1999 年出生的年輕人。

他叫 Leopold Aschenbrenner。27 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。

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、是剛從破產邊緣爬起來的比特幣礦工、以及正在被整個市場棄卻的晶片巨頭。

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，負責思考當 AI 比人類更聰明時如何確保它不會失控；後來，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，預言了一個讓大多數人覺得荒唐的未來。

再後來，他把自己的全部身家梭哈了進去。

拆解 55 億：他到底買了什麼

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，佔總倉位的 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，能把天然氣直接轉化為電力，效率極高。創始人 KR Sridhar 曾經是 NASA 火星探索計畫的工程師，被《財富》雜誌稱為「當今創造未來的五位頂尖未來學家之一」。

一個 AI 基金，把最大的賭注押在了一家發電公司身上。

根據 Gartner 的預測，全球 AI 優化伺服器的電力消耗，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。美國數據中心的電網電力需求，到 2030 年將增長近三倍，達到 134.4 吉瓦。而美國電力基礎設施的平均年齡已經超過 25 年，很多組件的年齡在 40 到 70 年之間，遠超設計壽命。

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

AI 時代最稀缺的資源，不是晶片，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，直接在數據中心旁邊發電，24 小時不間斷。2025 年，Bloom Energy 拿到了一份來自 CoreWeave 的合同，為其位於伊利諾伊州的 AI 數據中心提供燃料電池。

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，加上 4.37 億美元的普通股，合計超過 12 億美元，佔總倉位的 22%。CoreWeave 是一家 GPU 雲服務商，從加密貨幣礦場轉型而來。

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。但他們手裡有一堆 GPU。2019 年，他們靈機一動：GPU 不只能挖礦，還能跑 AI。

於是公司轉型，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。一家從礦場裡爬出來的公司，成了 AI 基礎設施的核心供應商。

Leopold 看中的是 CoreWeave 手裡大量的 GPU 和與英偉達的深度綁定關係。在算力就是生產力的時代，誰手裡有 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，佔總倉位的 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，市場佔有率被 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。

他賭的是什麼？就兩個字：代工。

2024 年 11 月，美國商務部宣布，英特爾將通過《晶片與科學法案》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晶片代工廠，與台積電競爭。

在中美科技脫鉤的大背景下，美國需要一個「自己人」來造晶片。英特爾雖然落後，但它是唯一的選擇。Leopold 賭的不是英特爾的技術，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。

這些企業有一個共同特徵：它們全都是比特幣礦企。

一個 AI 基金，為什麼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資料中心場地。

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，早就在全球範圍內鎖定了最廉價的電力資源，簽下了長期購電協議。

而現在，AI 資料中心最缺的，恰恰就是電力和場地。

2022 年，Core Scientific 因為幣圈崩盤申請破產。它在 2024 年 1 月完成重組，削減了約 10 億美元的債務，在納斯達克重新上市。然後，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 資料中心。為了全力轉型，Core Scientific 甚至計劃賣掉手裡所有的比特幣。

IREN（原名 Iris Energy）則與微軟簽下了一份價值 970 億美元的 AI 合同，獲得了 190 億美元的預付款。Cipher Mining 與亞馬遜簽了 15 年的租賃協議。Riot Platforms 與 AMD 簽了 10 年、31.1 億美元的合同。

一夜之間，比特幣礦工變成了 AI 時代的地主。

現在，讓我們把這張拼圖拼完整。

Bloom Energy 提供電力，CoreWeave 提供 GPU 計算力，比特幣礦企提供場地和廉價電源，英特爾提供美國本土的晶片製造能力。再加上第四大重倉 Lumentum（4.79 億美元，做光學元件，AI 數據中心之間互聯的核心組件）、第九大重倉 SanDisk（2.50 億美元，數據存儲）、第十一大重倉 EQT Corp（1.33 億美元，天然氣生產商，為燃料電池提供燃料）。

這是一條完整的 AI 基礎設施供應鏈。

從發電，到輸電，到晶片製造，到 GPU 計算力，到數據存儲，到光纖互聯。每一個環節，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 晶片股，買入沒人要的發電廠和礦場。做空傳統 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；不在雲端模型，在物理世界。

那麼問題來了：一個 27 歲的年輕人，是怎麼形成這套認知的？

從東德醫生的兒子到 OpenAI 的叛逆者

Leopold Aschenbrenner 出生在德國，父母都是醫生。母親在前東德長大，父親來自前西德，兩人在柏林牆倒塌後相遇。這個家庭本身，就帶着一種歷史斷裂的印記——冷戰、分裂、重逢。後來他對地緣政治競賽的癡迷，或許可以從這裡找到最初的種子。

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

他把這種現象叫做「高罌粟花綜合症」，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。

15 歲讀大學，這在任何地方都是異類。但 Leopold 在哥倫比亞的表現，讓「異類」變成了「傳奇」。他主修經濟學和數學-統計學雙學位，拿遍了能拿的獎，比如 Albert Asher Green 紀念獎、Romine 經濟學獎、Junior Phi Beta Kappa 榮譽學會會員。

17 歲時，他寫了一篇關於經濟增長與存在風險的論文。著名經濟學家 Tyler Cowen 讀完後說了一句話：「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，他以畢業生代表（Valedictorian）的身份從哥倫比亞大學畢業。這是該校本科生的最高榮譽。2021 年，全球還在疫情的陰影裡，一個 19 歲的德國孩子站在哥倫比亞的畢業典禮上，代表全體畢業生致辭。

Tyler Cowen 給了他一個建議：不要讀經濟學博士。

Cowen 覺得經濟學學術界已經變得有些「頹廢」，鼓勵他去做更大的事。Cowen 還把他引入了矽谷的「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。

畢業後，Leopold 先去了遠見基金會（Forethought Foundation），研究長期經濟增長和存在風險。然後加入了 SBF 創立的 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「隸屬於牛津大學全球優先事項研究所的經濟學家」。

這段經歷很重要。它意味著，在進入 AI 行業之前，Aschenbrenner 已經花了幾年時間，系統性地思考一個問題：什麼樣的事件，能從根本上改變人類文明的走向。

然後，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 聯合創始人 Ilya Sutskever 和對齊團隊負責人 Jan Leike 共同領導。目標是在四年內，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。但承諾和現實之間，隔著一道鴻溝。

Leopold 在 OpenAI 內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」，無法防範外國政府竊取關鍵的算法機密。公司的反應出乎他的意料。人力資源部門找他談話，說他對間諜活動的擔憂是「種族主義的」和「非建設性的」。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「洩漏機密信息」為由，將他解雇。

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

一個月後，Ilya Sutskever 離開了 OpenAI。三天後，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。

一個研究「如何控制超級智能」的團隊，被製造超級智能的公司親手解散了。

這件事的諷刺意味，怎麼強調都不過分。但對 Leopold 來說，被解雇反而成了一種解放。他不再受僱於任何人，不再需要在內部備忘錄裡小心翼翼地措辭。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 的網站上，發布了一篇長達 165 頁的文章。標題就叫《Situational Awareness: The Decade Ahead》——《態勢感知：未來十年》。

165 頁的預言

要理解 Leopold 的投資邏輯，你必須先讀懂這本萬言書。因為那 55 億美元的持有，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。

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：數量級。

從 GPT-2 到 GPT-4，AI 的能力實現了一次質的飛躍，從學齡前兒童變成了聰明的高中生。這次飛躍背後，是大約 10 萬倍（5 個數量級）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。

他的預測是，到 2027 年，同樣規模的增長會再次發生。物理算力方面，用於訓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，是他從這個預測出發，推導出的一系列後果。

第一個後果：萬億美元級別的算力集群。

他寫道，在過去一年裡，硅谷的話題已經從 100 億美元的計算集群，轉向了 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，將有數億個 GPU 投入運行。

這個預測在 2024 年 6 月聽起來誇張。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 聯合投資，計劃在四年內投入 5000 億美元，在美國建設 AI 基礎設施。立即部署的第一筆資金就是 1000 億美元。建設工作已經在德克薩斯州開始。

他在萬言書裡寫的「兆元美元集群」，半年後就變成了白宮的官方計劃。

第二個後果：電力危機。

數億個 GPU 需要多少電？Leopold 的答案是：需要把美國的電力生產能力提高幾十個百分點。

數據印證了他的判斷。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計將突破 1000 億美元。

這些錢，絕大部分花在了數據中心和電力基礎設施上。

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 年的購電協議，重啟三里島核電站。

沒錯，就是 1979 年發生過美國歷史上最嚴重核事故的那個三里島。

這座核電站將於 2028 年重新開放，更名為起重機清潔能源中心，專門為微軟的數據中心供電。Constellation Energy 的 CEO Joe Dominguez 說：「為包括數據中心在內的關鍵行業提供動力，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兌現這一承諾的能源。」

當一家軟件公司開始重啟核電站的時候，你就知道，電力已經從基礎設施問題，變成了一個戰略資源問題了。

第三個後果：地緣政治競賽。

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

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

這些論述引發了激烈的爭論。批評者認為他過於簡化了地緣政治的複雜性，用恐慌敘事為不受約束的加速發展提供理由。

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，不在於它的預測是否 100% 準確，而在於它提供了一個完整的、可操作的思維框架。

如果 AGI 真的在 2027 年前後到來，那麼在此之前，

世界需要什麼？需要海量的算力。

算力需要什麼？需要 GPU。

GPU 需要什麼？需要電。

電從哪裡來？從發電廠、從核電站、從擁有廉價電力的比特幣礦場。

晶片在哪裡造？在台積電。

但如果中美脫鈷呢？那就需要英特爾。

資料中心之間怎麼互聯？需要光學元件——Lumentum。

資料存在哪裡？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，都對應著萬言書中的一個論點。每一筆賣出，都對應著他認為市場定價錯誤的一個假設。

但光有地圖還不夠。在真實的市場裡，你還需要一樣東西：在所有人都說你錯了的時候，繼續相信自己是對的。

這種能力，在 2025 年 1 月 27 日，經受了最嚴酷的考驗。

DeepSeek 衝擊

2025 年 1 月 27 日，DeepSeek 的 DeepSeek-R1 模型的發布，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 的訓練成本据稱不到 600 萬美元，用的還是被美國制裁、性能受限的英偉達 H800 晶片。

市場的邏輯瞬間崩塌了。

如果中國人用 600 萬美元和閹割版晶片就能訓練出頂級模型，那美國科技巨頭每年砸下去的幾千億美元算什麼？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 5930 億美元，這是華爾街有史以來最大的單日市值損失。費城半導體指數暴跌 9.2%，創下 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，傳導到歐洲，最後在美國引爆。僅納斯達克 100 指數成分股，一天之內就蒸發了近萬億美元的市值。

矽谷風投教父 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。」

對於 Leopold 的基金來說，這一天本應是災難。他的持倉全是 AI 基礎設施股，而市場正在質疑 AI 基礎設施的全部邏輯。

但據 Fortune 雜誌報導，Situational Awareness LP 的一位投資人透露，那天，在市場恐慌性抛售的時候，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 為什麼如此鎮定？因為在他看來，DeepSeek 的出現，非但沒有推翻他的邏輯，反而印證了它。

他的萬言書裡有一個核心論點：AI 的進步不會放緩，只會加速。

算法效率的提升，是推動 AI 發展的三大引擎之一。DeepSeek 用更少的錢、更弱的晶片訓練出了更強的模型，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。

用他萬言書裡的框架來說：DeepSeek 不是證明了「我們不需要那麼多 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練出更好的模型時，你不會停下來，你會訓練更多、更大、更強的模型。

恐慌來自於對「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 板塊在隨後的幾周內迅速反彈，回到了比崩盤前更高的水平。

在投資的世界裡，信念是最稀缺的資產。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，是在所有人都盯着螢幕上的程式碼和模型參數時，把目光移向了發電廠的煙囪、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 能生成多逼真的影片、AI 什麼時候能取代程式設計師。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？電從哪裡來？

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 正在以指數級的速度增長，而支撐它的物理基礎設施，還停留在上個世紀。Leopold 看到了這個裂縫。然後沿着這個裂縫，一路追溯到物理世界的尽頭。每一步，都是從一個物理瓶頸出發，找到解決這個瓶頸的公司，然後下注。

這套方法論的本質其實不新鮮。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 就是在那個時候發家的。

但知道這個道理是一回事，在 AI 時代把它執行出來，是另一回事。

因為要執行它，你需要同時具備兩種能力：一種是對技術趨勢的深刻理解，知道 AI 的發展路徑和資源需求；另一種是對物理世界的具體認知，知道電從哪裡來、資料中心怎麼建、光纖怎麼鋪。

前者需要你在 OpenAI 的實驗室裡待過，後者需要你願意蹲下來，研究一家破產礦企的電力合同。

技術人員懂 AI 但不懂電力市場。金融人士懂市場但不懂 AI 的物理限制。Leopold 恰好兩樣都有。

但比能力更重要的，是視角。

他的萬言書裡有一句話常常被引用：「你可以在舊金山最先看到未來。」這句話的潛台詞是：未來不是均勻分佈的。

投資的本質，就是在已經到來但尚未均勻分佈的未來中，找到價格錯配。

Leopold 在 OpenAI 的實驗室裡親眼見過 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。