前 OpenAI 研究員 Leopold Aschenbrenner 透過其基金，將 2.25 億美元翻倍至 55 億美元。他指出 AI 發展瓶頸在於電力，而非晶片或模型。前 OpenAI 安全研究員、年僅 24 歲的德國男子 Leopold Aschenbrenner，只花了不到一年時間，就將他管理的基金 Situational Awareness 的 2.25 億美元翻成 55 億美元。當華爾街資金湧向 AI 模型與晶片廠時，他卻看準了市場忽視的盲區：電力。靠著精準押注解決 AI 耗電問題的基礎建設，創造了驚人的投資報酬率。離開 OpenAI 後轉身投入 AI 投資市場-----------------------Aschenbrenner 離開 OpenAI 後寫了一份 165 頁的報告，斷言通用人工智慧（AGI）會比大家想的更快到來，而最後的贏家不會是擁有最強 AI 模型的公司，而是「掌握電力」的企業。他為此成立了避險基金「Situational Awareness LP」，並砸下 8.75 億美元買進燃料電池公司 Bloom Energy。就在本週，Bloom Energy 宣布與甲骨文（Oracle）簽下 2.8 十億瓦（GW）的燃料電池大單，讓股價在盤後飆漲 15%，Aschenbrenner 這筆持股的帳面價值也瞬間衝上近 20 億美元。投資組合大公開：做多基礎建設、放空傳統 IT 產業-------------------------消息指出，他的投資也全跟著「電力至上」的邏輯走：* Bloom Energy（BE）： 投入 8.75 億美元買進這家燃料電池公司。該技術能讓資料中心在現場直接發電，不必依賴老舊電網。受惠於與甲骨文（Oracle）簽下的 2.8 GW 大單，股價飆漲，其持股帳面價值已衝上近 20 億美元。* CoreWeave（CRWV）： 投入 7 億美元於這家頂尖的 AI 雲端算力供應商，鎖定其稀缺的基礎設施資源。* Infosys（INFY）： 大舉放空這家印度 IT 委外龍頭，他預期 AI 寫程式工具（AI coding agents）將徹底摧毀傳統的 IT 外包業務。* Intel（INTC）： 透過英特爾買權（Call options）進行槓桿操作，在股價強勢反彈 53% 的過程中賺取數倍收益。* Core Scientific（CORZ）： 持有 10% 股權。這家原本的比特幣挖礦公司正轉型將其現有的電力設施，改造成 AI 資料中心託管場地。算力背後的吃電怪獸：用電量年年翻倍-----------------Aschenbrenner 表示，回顧 2022 年，訓練 GPT-4 的運算叢集大約消耗 10 百萬瓦（MW）的電力，成本約 5 億美元。然而，AI 算力需求正以每年約半個數量級的速度擴張，這意味著最大型訓練叢集的電力需求每 12 到 18 個月就會翻倍。到了 2024 年，最大的運算叢集耗電量已達 100 MW，相當於 10 萬張高階繪圖晶片（GPU）同時運作。如今到了 2026 年，領先的訓練叢集需要高達 1 GW 的持續電力，這相當於一座大型核子反應爐的發電量。誰掌握電，誰就掌握 AI 未來---------------他預估，到了 2028 年，AI 訓練耗電將飆升到 10 GW，比美國許多州整州的發電量還要大；到 2030 年更會達到 100 GW，一口氣吃掉美國目前總發電量的兩成。這還只是「訓練」模型的用電，如果加上實際給大眾使用的「推論」算力，耗電量更難以想像。然而，美國總發電量過去十年只微幅成長 5%，現在各地傳出變壓器大缺貨、資料中心蓋不成，就是電網撐不住的證明。這也是他敢重押 Bloom Energy 的原因：AI 發展的真正瓶頸根本不是晶片或軟體，而是人類到底能不能產出足夠的電。* 本文經授權轉載自：《鏈新聞》* 原文標題：《24 歲基金管理人年報酬 24 倍！AI 投資組合瞄準「最稀缺資源」》* 原文作者：Co2
24歳のファンドマネージャーの年報酬は24倍！彼のAI投資ポートフォリオは「最も希少な資源」を狙う
前 OpenAI 研究員 Leopold Aschenbrenner 透過其基金，將 2.25 億美元翻倍至 55 億美元。他指出 AI 發展瓶頸在於電力，而非晶片或模型。
前 OpenAI 安全研究員、年僅 24 歲的德國男子 Leopold Aschenbrenner，只花了不到一年時間，就將他管理的基金 Situational Awareness 的 2.25 億美元翻成 55 億美元。當華爾街資金湧向 AI 模型與晶片廠時，他卻看準了市場忽視的盲區：電力。靠著精準押注解決 AI 耗電問題的基礎建設，創造了驚人的投資報酬率。
離開 OpenAI 後轉身投入 AI 投資市場
Aschenbrenner 離開 OpenAI 後寫了一份 165 頁的報告，斷言通用人工智慧（AGI）會比大家想的更快到來，而最後的贏家不會是擁有最強 AI 模型的公司，而是「掌握電力」的企業。他為此成立了避險基金「Situational Awareness LP」，並砸下 8.75 億美元買進燃料電池公司 Bloom Energy。
就在本週，Bloom Energy 宣布與甲骨文（Oracle）簽下 2.8 十億瓦（GW）的燃料電池大單，讓股價在盤後飆漲 15%，Aschenbrenner 這筆持股的帳面價值也瞬間衝上近 20 億美元。
投資組合大公開：做多基礎建設、放空傳統 IT 產業
消息指出，他的投資也全跟著「電力至上」的邏輯走：
算力背後的吃電怪獸：用電量年年翻倍
Aschenbrenner 表示，回顧 2022 年，訓練 GPT-4 的運算叢集大約消耗 10 百萬瓦（MW）的電力，成本約 5 億美元。然而，AI 算力需求正以每年約半個數量級的速度擴張，這意味著最大型訓練叢集的電力需求每 12 到 18 個月就會翻倍。
到了 2024 年，最大的運算叢集耗電量已達 100 MW，相當於 10 萬張高階繪圖晶片（GPU）同時運作。如今到了 2026 年，領先的訓練叢集需要高達 1 GW 的持續電力，這相當於一座大型核子反應爐的發電量。
誰掌握電，誰就掌握 AI 未來
他預估，到了 2028 年，AI 訓練耗電將飆升到 10 GW，比美國許多州整州的發電量還要大；到 2030 年更會達到 100 GW，一口氣吃掉美國目前總發電量的兩成。這還只是「訓練」模型的用電，如果加上實際給大眾使用的「推論」算力，耗電量更難以想像。
然而，美國總發電量過去十年只微幅成長 5%，現在各地傳出變壓器大缺貨、資料中心蓋不成，就是電網撐不住的證明。這也是他敢重押 Bloom Energy 的原因：AI 發展的真正瓶頸根本不是晶片或軟體，而是人類到底能不能產出足夠的電。