美股新股神的圈子，才是最大的Alpha

本文来自微信公众号： 深潮 TechFlow ，作者：值得关注的，原文标题：《美股新股神的圈子，才是最大的 Alpha》

每次有人在美股赚到大钱，围观的人做的第一件事永远都一样：翻他的持仓报告，找下一个该买的股票。

最近被翻得最多的那份报告，当然属于一个叫Leopold Aschenbrenner的24岁德国人。

今年3月，国内媒体曾集中报道过他，标题都差不多；比如被OpenAI开除的天才，写了165页论文预判了AI趋势，开了个对冲基金，管着55亿美元...

但标签只是标签。这个基金真正让人侧目的地方在于，它不买英伟达，不买OpenAI，不买任何做AI模型的公司。它只买AI活着离不开的东西，发电、芯片制造、光通信、数据中心...

用他自己论文里的话说，AI的瓶颈不在算法，在电力和算力。整个基金就是在赌这句话是对的。

社交媒体上的投资博主管他叫“AI时代的美股版本之子”，或者AI版的股神巴菲特。最近这个称号又被翻出来了，因为他赌对的程度开始变得有点离谱。

据跟单平台Autopilot 5月1日发布的数据，模拟他持仓的投资组合两个月涨了61%。按此推算，他的基金规模已经逼近90亿美元。

钱从哪赚的？主要靠两只重仓股。Bloom Energy，一家给AI数据中心提供离网电力的燃料电池公司，年初至今股价涨了239%。

据去年底公开的持仓报告，他持有这家公司8.75亿美元的股票和期权，现在市值膨胀到将近30亿。

还有Intel。同一份持仓报告显示，他2025年一季度买了2020万份Intel的看涨期权，那时候Intel股价在20美元附近，华尔街的主流判断都认为Intel不太行。

上周，Intel涨到113美元，创了25年来的历史新高。一年不到翻了将近五倍，这位年轻人的期权回报倍数比股票还要夸张得多。

我能理解围观者的冲动。美国投资网站Motley Fool一天发了四篇文章拆他的持仓，海外Reddit投资版在讨论要不要抄他的作业。所有人都试图从他的持仓报告里找到下一个Intel。

但你要知道，持仓报告一般有45天延迟。等你看到他买了什么的时候，行情已经走了一半。

更关键的是，就算你实时知道他的持仓，你也复制不了他持续押对的原因。

圈子，才是最伟大的Alpha

首先，Leopold Aschenbrenner让人感觉到最神的地方，是他在24年写的那个关于AI的论文，几乎预判了现在的AI发展方向和投资脉络。

核心论点其实一句话就能概括：AI模型的训练算力每年增长大约半个数量级，照这个速度，2027年前后就会出现能力接近人类的通用人工智能（AGI）。

但要维持这个增长速度，关键制约因素不在算法层面，而在电力、芯片产能和物理空间。单个训练集群的用电量会从兆瓦级跳到吉瓦级，接近一座大型核电站的输出。

这就是他整个基金的底层逻辑。AI发展的速度由物理瓶颈决定，所以你就应该投资瓶颈本身。

这个判断，听起来像一个聪明人在书房里做了大量功课后推演出来的结论；但实际上，我认为是圈子让他形成了这个判断。

他写论文之前，在OpenAI的Superalignment团队干了一年。这个团队专门研究怎么控制比人类更聪明的AI，直接向首席科学家Ilya Sutskever汇报。

在那一年里，他看到的是内部的训练计划、实际的算力消耗、下一代模型对电力和芯片的具体需求。他在论文里写下“吉瓦级用电量”这个判断的时候，依据或许就是实验室里的内部路线图。

2024年4月他被OpenAI开除了，导火索是他给OpenAI董事会写了一份内部备忘录，警告公司的安全措施不足，可能面临外国情报机构的渗透风险。

这份备忘录引发了管理层和董事会之间的紧张关系，OpenAI随后以“泄露信息”为由将他解雇。

两个月后，论文发表。这篇论文与其说是独立研究，不如理解为他在OpenAI内部认知的公开版本。

AI论文解决了“看什么方向”的问题。但做投资，光知道方向远远不够。

AI需要更多电力，这个判断2024年就有大把分析师在说。真正值钱的是时机和仓位，比如你敢不敢在Intel股价20美元的时候砸2000万份看涨期权进去。

这种信心不只是来源于相信AI的大趋势，而是具体知道哪家公司在签多大的电力采购合同，哪个数据中心在扩建，需求的量级到底有多大。

而Leopold Aschenbrenner创立的基金Situational awareness，其中的出资人恰好就坐在这些决策的第一排。

这个基金的LP包括Stripe的两位创始人，公司处理着硅谷大半科技公司的支付流水，能直接感知到基础设施开支的加速；

而另一位出资人是前GitHub CEO、现Meta AI产品负责人Nat Friedman，每天都在参与算力采购的决策。

他们给基金带来的，除了初始资本，还有一条持续更新的信息管道。

此外，他的基金里的研究总监也是这条链上的关键角色。Carl Shulman，AI安全领域的老前辈，之前在Peter Thiel的对冲基金Clarium Capital干过，专门负责把AI圈的认知转化成可执行的交易策略。

他的持仓里，还有一个容易被忽略的加密角落。

去年底的持仓报告显示，他新建了CleanSpark和Bitfarms的仓位，两家都是比特币矿企，正在把BTC挖矿设施转型成AI算力中心。

加密矿场天然具备大规模电力接入和散热系统，恰好是AI数据中心最稀缺的资源。

有意思的是，他跟加密行业并不陌生。2022年他曾在SBF创办的FTX慈善基金Future Fund工作过九个月，在FTX暴雷前恰好离开了。

这段经历是否直接影响了他对矿企的判断，外人无从知道。但可以确认的是，他是极少数同时深入接触过加密产业和AI前沿实验室的人。这种交叉本身也是一种稀缺的认知位置和人脉链接的可能。

还有一个细节，他的未婚妻Avital Balwit，是Anthropic CEO Dario Amodei的幕僚长。Anthropic是Claude的母公司，也是OpenAI最直接的竞争对手。

他在OpenAI工作过，未婚妻在Anthropic CEO身边。AGI竞赛最前沿的两家公司，他一家有实战经验，一家有日常接触。

美国的Fortune杂志去年采访了与他有接触的十几个圈内人，结论是他很擅长“把硅谷实验室里正在酝酿的想法打包成叙事”。

笔者觉得这个说法太客气了。他做的事情更直接，就是把私人圈子获取的认知，在公开市场上下注。发出来的AI论文是脱密版，自己的投资基金才是完整版。

一个外部人进不去的正反馈循环

回头看，Leopold Aschenbrenner的基金选择了一种不太常见的结构。

大多数AI领域的资金走风险投资路线，投早期公司，赌谁能成为下一个OpenAI。他没有走这条路。据Fortune报道，他在创立基金时明确拒绝了VC模式，理由是AGI的影响太大，只有在流动性最好的公开市场里才能充分表达投资判断。

这个选择本身就暴露了他所在圈子的一个共识：AI时代最大的投资机会，可能藏在那些已经拥有物理基础设施的老公司里。

可以是一家有现成电力接入的燃料电池公司，一家有晶圆代工产线的芯片巨头，一家有矿场和散热系统的比特币矿企。这些公司已经上市多年，流动性好，但大多数分析师还在用旧的估值框架给它们定价，还没有把“AI基础设施刚需”这个变量认真纳入模型。

这就是他的套利空间。

圈子里的人已经知道AI基础设施扩张的节奏和规模，公开市场还在用旧逻辑定价。中间的价差，就是利润的来源。

这种信息优势还有一个特点：它会自我强化。

基金回报越好，越多产业核心层的人愿意成为LP。LP越多，基金能接触到的决策层信息就越密集。信息越密集，下注精度就越高。这是一个正反馈循环，而且对外部人来说，进入这个循环的门槛只会越来越高。

当然，这个循环也有脆弱的一面。高度集中的持仓加上显著的杠杆，意味着整个基金对单一叙事的依赖程度极高。只要“AI基础设施持续扩张”这个前提还成立，一切顺风顺水。

但如果AI发展的节奏放缓，或者能源瓶颈被某种技术突破绕过去了，集中仓位的回撤速度会比建仓速度快得多。他赌的不只是方向，还有节奏。节奏一旦错位，圈子里的共识反而可能变成集体盲区。

回到最初的问题。

所有人都在研究他的持仓，试图复制他的操作。但股神级别收益率的背后，是有结构性条件的。

论文是公开的，持仓报告是公开的，他的投资逻辑在播客和采访里也讲得很清楚。但即便你完整理解了他的每一个判断，你也无法复制他做出这些判断时所处的位置。

仓位可以回溯，收益值得羡慕，但认知的来源却无法共享。这大概才是这个时代最贵的一种不对称。