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24歲基金管理人年報酬24倍!他的AI投資組合瞄準「最稀缺資源」
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。