賣掉英偉達，買入發電廠，24歲另類AI投資人一年賺了50億美金
持倉分析
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火星探索計劃的工程師，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優化服務器的電力消耗，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，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。
核心持倉
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不僅能挖礦，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，美國商務部宣佈，英特爾將通過《芯片與科學法案》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。
比特幣礦企佈局
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數據中心場地。
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數據中心最缺的，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數據中心。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97億美元的AI合同，獲得了19億美元的預付款。Cipher Mining與亞馬遜簽了15年的租賃協議。Riot Platforms與AMD簽了10年、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。
完整供應鏈佈局
現在，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，到芯片製造，到GPU算力，到數據存儲，到光纖互聯。每一個環節，他都買了。
投資邏輯與背景
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。
個人背景與思想來源
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，就帶著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痴迷，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，試圖壓制你。」
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，Aschenbren中花了幾年時間，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「洩露機密信息」為由，將他解僱。
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，被解僱反而成了一種解放。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，發佈了一篇長達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。
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，特朗普政府宣佈了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「萬億美元集群」，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几十個百分點。
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簽下了一份20年的購電協議，重啟三里島核電站。
沒錯，就是1979年發生過美國曆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。
芯片在哪裡造？在臺積電。
但如果中美脫鉤呢？那就需要英特爾。
數據中心之間怎麼互聯？需要光學元件——Lumentum。
數據存在哪裡？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。
DeepSeek衝擊與市場反應
2025年1月27日，DeepSeek的DeepSeek-R1模型的發佈，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的訓練成本據稱不到600萬美元，用的還是被美國製裁、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。
硅谷風投教父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歎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、更弱的芯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。
投資本質與視角
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能生成多逼真的視頻、AI什麼時候能取代程序員。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，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、數據中心怎麼建、光纖怎麼鋪。
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。」這句話的潛臺詞是：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。