天才还是赌徒?23岁的Aschenbrenner与AI的终极博弈

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本文来自微信公众号:动察Beating,作者:EeeVee,编辑:Kaori,原文标题:《3年前投中Claude的人,今年又赚了7亿美金》,题图来自:AI生成

如果 AGI 将在 2027 年实现,你会如何在资本市场押注?

23 岁的 Leopold Aschenbrenner 已经用 15 亿美元给出了答案。

人工智能的狂飙年代,许多预测来得轻率,许多赌注带着投机的炽热。但 Aschenbrenner 的判断格外锋利——他预言 AGI(通用人工智能)将于 2027 年前后抵达临界点,而超级智能的崛起也将紧随其后。

他断言这场技术爆炸并非线性爬坡,而是一场指数级的跃迁。“最壮观的技术-资本加速度已经启动,数万亿美元将会流入 GPU、数据中心和电力建设等产业”。

他创立了 AI 主题对冲基金 Situational Awareness LP(SALP),并在短短半年里交出 47% 的净收益。在资本市场的喧嚣与怀疑声中,这位年轻人以冷静而集中的押注,成为风暴眼中最受瞩目的名字。

技术爆炸倒计时

过去五年,AI 的智力曲线陡然上扬:从 GPT-2 写出语法正确的空洞句子,到 GPT-4 能解答数学题、通过律师考试、撰写商业计划,智能的边界一次次被推高。

业内研究者普遍认为,再提升 2 至 3 个数量级的算力(100 到 1000 倍),AGI 就会出现。

换句话说,再训练几个类似 GPT-5 的模型,人类就将面对一个可以自学、推理和执行任务的综合智能体。

Aschenbrenner 在 2024 年发表的长文《Situational Awareness》中断言:2027 年就是 AGI 的关键节点,而超级智能或将在 2030 年浮现。

“人类只需要建造出第一台 AGI,之后 AI 便能自己建造更好的 AI,一年之内就能压缩掉人类百年的科技发展。”

这场智能爆炸并不是遥远的科幻,而是产业、能源与资本的协同动员。

首先是芯片,要训练一个接近 AGI 能力的大型模型,需要数十万张 NVIDIA H100 芯片,每张市价 3 万美元,单一模型的硬件投入轻松突破百亿美元。

其次是能源,AGI 一旦被建造出来,将是吞噬国家级电力的智能怪兽。一个拥有 10 万张高端 GPU 的训练集群年耗电量相当于一个中型城市。

微软已在美国部署水电直连的数据中心,OpenAI 则在洽谈核能合作,确保 2030 年前能源自给。AI 将成为工业文明中单位耗电量最大的技术。

“人类用电的上限已经被消费需求决定,但 AI 对电力和能源的需求是没有上限的,因为人类对智能的追求永无止境。”AI 模型创业者 Sailor 告诉动察 Beating。

再看供应链,AGI 训练所依赖的不仅仅是 GPU 和电力。液冷系统、光纤交换、数据中心建设、模型微调、法律审计、安全审查、人工反馈训练,每一个环节都催生独立的工业支柱。

Equinix、Digital Realty 等公司正在全球抢占土地建设数据中心,CoreWeave 等 AI 云基础设施公司估值已经达到数十亿美元。

高盛预计,到 2027 年,AI 相关基础设施的总投资将突破 1.5 万亿美元,超过 5G 和新能源领域的投资总和。

“超级智能的诞生不再是一个科研突破的问题,而是一项国家级工业部署问题。”Aschenbrenner 写道。

颇具争议的少年天才

在资本巨额下注、国家层面推动的行业背景下,Aschenbrenner 的出现像是一种注脚。

他 15 岁考入哥伦比亚大学,主修数学与经济学,并深度参与有效利他主义(EA)社群,专注“人类可能面临的生存风险”与 AGI 的伦理问题。毕业后,他加入牛津大学的 Global Priorities Institute,继续研究相关议题。

与此同时,大西洋彼岸,另一位加密天才正在将资本注入“有效利他主义”。

FTX 创始人 Sam Bankman-Fried 于 2021 年设立了 FTX Future Fund,承诺用基金的形式支持“有效利他主义”理想,尤其关注 AGI 发展的风险。

Future Fund 曾提出多个与 AGI 相关的研究命题,某些命题的奖金甚至高达 150 万美元。

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这一切对 Aschenbrenner 来说似乎是命运的安排。牛津毕业后,他顺理成章地加入了 FTX Future Fund,成为其中的一员。

可惜好景不长,9 个月后 FTX 宣告破产,SBF 因涉嫌欺诈等罪名被控,整个加密行业坠入寒冬。

与此同时,EA 组织也深陷舆论漩涡。EA 创始人及多位领导人被指控早已知晓 SBF 的欺诈行为,多次收到提醒却视若罔闻,这种做法似乎与 EA 有效利他和防范风险的宗旨背道而驰。

Aschenbrenner 在访谈中坦言:“虽然我对 SBF 的个性有所察觉,但完全没有预见到 FTX 会爆发如此规模的丑闻。如果早知道他是骗子,我不会去那里工作。”

他并未确认自己作为 EA 的核心成员是否知晓 FTX 的风险,但这场风波无疑让他近距离接触到资本的疯狂与缺乏监管的后果。

“FTX 的崩盘暴露了加密货币行业深层次的治理问题,这不仅仅是 SBF 个人行为的问题。”他直言道。

这一教训对 Aschenbrenner 的影响是深远的。他意识到资本虽能加速技术,但若缺乏透明治理与政府监管,创新将难抵泡沫破灭的冲击。此后,他在《Situational Awareness》中反复强调 AGI 监管的紧迫性,并在管理 SALP 时采用了更为稳健的 delta-neutral 投资框架。

FTX 暴雷后,正赶上人工智能行业兴起。2023 年,Aschenbrenner 加入 OpenAI 的“Superalignment”(超对齐) 团队,继续研究 AGI 发展与人类价值观的对其问题。

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然而,这段工作经历的终结同样充满争议。2024 年 4 月,openAI 以 Aschenbrenner 向外部研究人员分享 AGI 相关备忘录为由将其解雇,但 Aschenbrenner 坚称内容属公开理论,仅为寻求反馈。

“我认为,OpenAI 解雇我主要是因为我向公司董事会提出了一份关于 AGI 安全性的备忘录,指出了公司在保护模型权重和算法机密方面的安全措施不足。这一举动引发了公司领导层与董事会之间的紧张关系。”Aschenbrenner 在访谈中透露。

但他的离职仅仅是风波的开始。2024 年 5 月 15 日,OpenAI 的联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 宣布辞职,紧接着,Superalignment 团队的另一位联合负责人 Jan Leike 也在 5 月 17 日辞职。同一天,OpenAI 宣布解散 Superalignment 团队。

随着核心人物相继出走和团队的终结,外界揣测 OpenAI 正有意将 AGI 的研发进程从公众视线中转移,只专注于模型升级与商业化应用,而对伦理与对齐议题保持沉默。

离职后,Aschenbrenner 在 6 月公开发布了《Situational Awareness》,把他对 AGI 的预测公之于众,并将全文致敬辞职的科学家 Ilya Sutskever。

在文章开头他写道:“不久之后,世界就会醒来。但现在只有几百人拥有对 (AI 发展) 的事态感知,而他们大多数都在旧金山的 AI 实验室里”。

这篇长达 165 页的论文一经发布,便在硅谷引发轰动,甚至赢得了 Vinod Khosla (openAI 投资人),Micheal Dell(Dell 创始人),和 Ivanka Trump 的转发支持。

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但这次 Aschenbrenner 没有再继续他的学术理想,而是转身把这份“技术地图”变成了一份“投资战图”。

SALP的战图

成立伊始,SALP 的资金规模就达到 15 亿美元——募资之快,几乎是硅谷对他预言的集体下注。

Stripe 的创始人 Patrick 与 John Collison、前 GitHub CEO Nat Friedman、Meta 的 Daniel Gross 等硅谷核心人物,不仅纷纷为其背书并注资,还同意较长的资金锁定期,显然对 SALP 信心十足。

与多数追逐 AI 应用层的基金不同,SALP 几乎完全避开了消费级 AI 赛道,而是将组合锁定在 AGI 的底盘产业链:

截至 2025 年中,SALP 向美国证券交易委员会(SEC)披露的 13F 报告显示,其主要持仓包括 Broadcom、Intel(期权形式)、Vistra(美国电力供应商)、Constellation Energy、EQT 能源公司、Core Scientific(加密 GPU 矿场)以及 Applied Digital 等。

总仓位中,半导体占比约 56%,能源占比约 28%,数据中心及冷却系统占比约 16%。这种较为集中的主题布局,与他在长文中的理论几乎完全一致。

引发市场争议的是 Q1 业绩中的一半以上收益来自 Intel 看涨期权。彼时市场流传 Broadcom 或 TSMC 收购 Intel 的传闻,股价飙升 40%,高杠杆期权带来倍数增长。有人称这是技术预判的成功,也有人暗示这是内幕消息带来的机会。

同样值得注意的是,SALP 最重仓的不是英伟达,而是 Broadcom 和 Intel——这意味着它不仅仅是押注 AI 热度,而是在押注供应链结构的变化。

Broadcom 是核心通信芯片、AI 互联模块的提供者,而 Intel 则在低谷期悄然推进 AI 加速器、封装工艺和代工能力,力图重新掌握核心技术话语权。

此外,它还持有大量半导体 ETF(SMH)的 Put 期权,并做空其他可能被 AI 取代的传统行业。

这一组合不仅体现了对行业内部结构的精准认知,也展现出对市场过热所带来的潜在反噬的警觉。

SALP 还同时布局了核能、电力调度与液冷基础设施提供商,沿着 Aschenbrenner 在论文中强调的“AGI 能源化”的逻辑层层推进。

从结果来看,SALP 在科技对冲基金中表现尤为亮眼,2025 年上半年收益率达 47%,远高于同期标普 500 的 6%,也跑赢大部分 AI 主题基金。

这一成绩的取得,一方面归功于其对资源端企业的超前布局,另一方面也得益于其运用复杂期权对冲结构,在科技股大涨又回调的周期中成功降低回撤。

SALP 不仅投资股票与期权,还直接参与 AI 一级市场中早期项目的战略投资。

Aschenbrenner 本人曾公开表示,他更愿意将 SALP 定位为“一个产业投行+对冲基金+技术智库的混合体”。

他拒绝对 AI 进行抽象博弈,而是用实物资源的方式押注那些最接近训练超级智能的节点——从 GPU 矿场、核电合约,到特殊定制数据中心公司。

与华尔街的分野

SALP 的投资节奏,与传统金融巨头形成鲜明对比。

在纽约,投行的并购谈判要拖上几个季度,IPO 排期动辄一年半,基金的新策略需要层层过会,最终换来一个中低段的两位数回报。

而 SALP 的运作则是在三个月内完成募资,持仓集中在十只以内的标的,仓位调整只针对关键技术升级。

这种集中的速度和规模在宏观层面构成了新的壁垒。

美国资本正在把 AI 基建锁进本土框架:能源批文提前锁定十年期,先进封装的产能合约带有地域限制,云算力租赁签订排他性条款。

其他经济体想要追赶,不仅要面对芯片的出口管制,还要接受能源、模型云服务的成本被先行推高的现实。

这种结构像一道无形的护城河把地缘政治嵌进了金融报表。

Aschenbrenner 并不避讳这种力量转换,在论文和访谈里,他反复强调 AI 风险、国家安全与资本效率的交集——“如果不先占领瓶颈,未来就无法参与规则的制定。”

在这种意义上,SALP 并非一个普通的对冲基金,而更像是“技术 – 金融 – 地缘政治”交织的新型工具。

其超额回报背后折射出的,不只是 Leonard 对趋势的精准判断,更是一种贴近技术和现实的宏观思维。

吹哨人还是操盘手?

从 FTX 的教训到 OpenAI 的离职风波,Aschenbrenner 既经历过资本的疯狂,也见证过增长的代价。

从 AGI 的“吹哨人”,成功转型成资本市场的“操盘手”,关心的是同样的问题,身份却已悄然转变。

如今,他仍然活跃在 EA 社区的论坛里,时不时对 AGI 对齐的论文发表评论,但更多的时间花在基金的运营与投资决策上。

内部传闻他正考虑设立一个长期 AI 安全研究资助项目,规模未公布,资金可能直接来自基金的年度分红。

这一切让人不禁追问,理想与利益之间的裂隙,他最终会走向哪里?

会像索罗斯那样,把金融作为介入全球棋局的工具,推动能源与技术的再分配?还是在资本积累到临界点后,回到实验室,继续做 AGI 安全的布道者?

在 AI 泡沫的喧嚣里,SALP 或许不是最热闹的基金,却可能是最深远的下注。它代表了罕见的冷静——以及一个年轻人如何把对未来的预言,转化为资本市场里具体的赌注。

AGI 的临界点是否真会在 2027 年到来难以知晓。但可以确定的是,在风暴真正到来之前,Aschenbrenner 已经在风暴的中心埋下了筹码。

未来已来,不久之后我们将见证他押注的究竟是生产力的变革,还是又一场泡沫的序章。

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