Vende Nvidia, compra una central eléctrica, un inversor de IA alternativo de 24 años ganó 5,000 millones de dólares en un año

Título original: Vende Nvidia, compra una planta de energía, joven inversor de IA de 24 años gana 5 mil millones de dólares en un año

Autor original: 动察 Beating

Fuente original:

Reproducción: 火星财经

Texto｜Sleepy.txt

En febrero de 2026, el fondo de cobertura Situational Awareness LP presentó su informe trimestral de posiciones, que mostraba que al cierre del cuarto trimestre de 2025, la cartera de acciones estadounidenses de este fondo tenía un valor total de 5,517 millones de dólares.

Wall Street administra decenas de billones de dólares en activos, 55 mil millones no son más que una gota en el océano. Pero este fondo, hace 12 meses, gestionaba menos de 400 millones, y su fundador y director de inversiones es un joven nacido en 1999.

Se llama Leopold Aschenbrenner. Tiene 24 años.

En un año, llevó la gestión del fondo de 383 millones a 5,517 millones, un crecimiento de más de 14 veces. Mientras tanto, el índice S&P 500 subió en cifras de un solo dígito.

Lo que sorprende aún más es su cartera. Al abrir el informe trimestral, no encontrarás ninguna de las empresas de IA que siempre aparecen en los titulares financieros. En su lugar, hay empresas de celdas de combustible, mineros de Bitcoin que apenas se levantaron de la bancarrota, y gigantes de chips que el mercado ha abandonado.

Dice que su fondo invierte en IA, pero su cartera no parece de un fondo de IA típico; más bien, parece una lista de compras de un loco.

Pero ese loco, precisamente, es uno de los primeros y más profundos en entender cómo la IA cambiará el mundo. Antes de entrar en Wall Street, fue investigador en OpenAI, donde pensaba en cómo garantizar que la IA, más inteligente que los humanos, no pierda el control; luego, fue expulsado por decir cosas que no debía, y escribió un manuscrito de 165 páginas que predice un futuro que la mayoría considera absurdo.

Luego, apostó toda su fortuna en ello.

Desglose de 5,5 mil millones: ¿Qué compró exactamente?

Para entender cuán talentoso es Leopold Aschenbrenner en inversión, la forma más directa es abrir su informe de posiciones y leerlo línea por línea.

Su mayor posición es Bloom Energy. Valor de la posición: 876 millones de dólares, que representa el 15.87% del total.

Esta empresa fabrica celdas de combustible. Más precisamente, produce un tipo llamado «celda de combustible de óxido sólido», que puede convertir gas natural directamente en electricidad con una eficiencia muy alta. Su fundador, KR Sridhar, fue ingeniero en el programa de exploración de Marte de la NASA, y fue calificado por Fortune como uno de los cinco principales futuristas que crean el futuro hoy.

Un fondo de IA ha apostado su mayor apuesta en una compañía de generación de energía.

Según las predicciones de Gartner, el consumo de energía de los servidores optimizados por IA en todo el mundo se disparará de 93 petavatios-hora en 2025 a 432 petavatios-hora en 2030, casi cinco veces en cinco años. La demanda de electricidad en los centros de datos en EE. UU. crecerá casi tres veces para 2030, alcanzando 134.4 gigavatios. La infraestructura eléctrica estadounidense tiene una edad promedio de más de 25 años, con muchos componentes entre 40 y 70 años, mucho más allá de su vida útil diseñada.

En otras palabras, la electricidad que necesita la IA supera la capacidad de toda la red eléctrica. Y la red misma ya está envejeciendo y casi desmoronándose.

El recurso más escaso en la era de la IA no son los chips, sino la electricidad.

Las celdas de combustible de Bloom Energy pueden sortear este cuello de botella. No necesitan conectarse a la red eléctrica, generan energía directamente junto a los centros de datos, 24 horas sin parar. En 2025, Bloom Energy firmó un contrato con CoreWeave para suministrar celdas de combustible a su centro de datos de IA en Illinois.

Hablando de CoreWeave, esa es precisamente la segunda mayor posición de Leopold.

Posee opciones de compra por valor de 774 millones de dólares y acciones ordinarias por 437 millones, sumando más de 1,2 mil millones de dólares, que representan el 22% del total.

CoreWeave es un proveedor de servicios en la nube GPU, que se transformó desde un minero de criptomonedas.

En 2017, Mike Intrator y Brian Venturo, junto con otros, comenzaron a minar Bitcoin. En 2018, tras el colapso del mercado de criptomonedas, dejaron de minar. Pero tenían muchas GPU. En 2019, tuvieron una idea brillante: las GPU no solo sirven para minar, también pueden correr IA.

Así, la empresa se transformó, pasando de ser un minero a un proveedor de capacidad de cómputo para IA. El 27 de marzo de 2025, CoreWeave salió a bolsa en Nasdaq, recaudando 1.5 mil millones de dólares a 40 dólares por acción. De una empresa que surgió del mundo de la minería, ahora es un proveedor clave de infraestructura para IA.

Lo que le atrajo a Leopold fue la gran cantidad de GPU en manos de CoreWeave y su profunda relación con Nvidia. En una era donde la capacidad de cálculo es la productividad, quien tenga GPU, será el rey.

Pero lo que realmente desconcierta es su tercera mayor posición: Intel. Valor de la posición: 747 millones de dólares, todas en opciones de compra, que representan el 13.54%.

En 2025, Intel era una de las empresas menos valoradas en Wall Street. Su precio se había reducido a la mitad desde su máximo en 2024, su cuota de mercado era devorada por AMD y Nvidia, y su CEO había cambiado varias veces. Casi todos los analistas decían que Intel estaba acabado.

Pero Leopold, en ese momento, compró en opciones de compra con una postura muy agresiva. Apostó a que la empresa se recuperaría, o perdería todo.

¿A qué apostaba? A dos palabras: subcontratación.

En noviembre de 2024, el Departamento de Comercio de EE. UU. anunció que Intel recibiría hasta 7,86 mil millones de dólares en fondos directos gracias a la Ley de Chips y Ciencia. El objetivo era convertir a Intel en una fábrica de chips en EE. UU., compitiendo con TSMC.

En el contexto de la desconexión tecnológica entre EE. UU. y China, EE. UU. necesita un «hombre propio» para fabricar chips. Aunque Intel está atrasada, es la única opción. Leopold no apostaba a su tecnología, sino a la voluntad del país.

Lo que sigue en su cartera es aún más interesante: Core Scientific, con 419 millones de dólares; IREN, con 329 millones; Cipher Mining, con 155 millones; Riot Platforms, con 78 millones; Hut 8, con 39.5 millones.

Todas estas empresas son mineras de Bitcoin.

¿Un fondo de IA invirtiendo en mineras de Bitcoin?

Muy simple: porque las mineras de Bitcoin tienen la electricidad más barata y los mayores centros de datos en EE. UU.

Core Scientific tiene una capacidad eléctrica de más de 1300 MW. IREN planea expandirse a 1.6 GW en Oklahoma. Para sobrevivir en una competencia feroz, estas mineras ya aseguraron los recursos energéticos más baratos a nivel global, firmando acuerdos de compra a largo plazo.

Y ahora, lo que más necesitan los centros de datos de IA, es electricidad y espacio.

En 2022, Core Scientific se declaró en bancarrota por el colapso del mercado de criptomonedas. En enero de 2024, completó una reestructuración, reduciendo aproximadamente 1,000 millones de dólares en deuda, y volvió a cotizar en Nasdaq. Luego, firmó un contrato de 12 años por más de 10,2 mil millones de dólares con CoreWeave, transformando sus minas en centros de datos para IA. Para enfocarse en la transformación, incluso planea vender todas sus Bitcoin.

IREN (antes Iris Energy) firmó un contrato de 970 millones de dólares con Microsoft, recibiendo un pago anticipado de 190 millones. Cipher Mining firmó un acuerdo de arrendamiento de 15 años con Amazon. Riot Platforms tiene un contrato de 10 años por 311 millones con AMD.

De la noche a la mañana, las mineras de Bitcoin se convirtieron en los grandes propietarios en la era de la IA.

Ahora, armemos el rompecabezas completo.

Bloom Energy provee electricidad, CoreWeave provee capacidad GPU, las mineras ofrecen espacio y energía barata, Intel aporta la capacidad de fabricación de chips en EE. UU. Además, en la cuarta mayor posición, Lumentum (479 millones), que produce componentes ópticos, esenciales para la interconexión en centros de datos de IA; SanDisk (250 millones), para almacenamiento de datos; y EQT Corp (133 millones), productor de gas natural, que alimenta las celdas de combustible.

Es toda una cadena de suministro de infraestructura para IA.

Desde generación, transmisión, fabricación de chips, capacidad GPU, almacenamiento de datos, hasta fibra óptica. Cada eslabón, Leopold lo ha comprado.

Y otra cosa que hace, que hace aún más clara esta lógica, es que en el cuarto trimestre de 2025, vendió completamente Nvidia, Broadcom y Vistra. Estas tres empresas fueron las que más subieron en 2024 durante la auge de IA.

También apostó en corto contra Infosys, una de las mayores empresas de externalización de TI en India.

Vender las acciones más populares de chips de IA y comprar plantas de energía y minas que nadie quiere. Vender en corto las empresas tradicionales de externalización, porque las herramientas de programación de IA están haciendo a los programadores más eficientes, y la demanda de externalización disminuirá.

Cada operación apunta a una misma conclusión: el cuello de botella de la IA no está en el software, sino en el hardware; no en los algoritmos, sino en la electricidad; no en los modelos en la nube, sino en el mundo físico.

Entonces, la pregunta es: ¿cómo un joven de 24 años formó esta visión?

De hijo de médico en Alemania del Este a rebelde en OpenAI

Leopold Aschenbrenner nació en Alemania, sus padres son médicos. Su madre creció en la Alemania del Este, su padre en la Alemania Occidental, y se conocieron tras la caída del Muro de Berlín. La historia familiar lleva una marca de ruptura histórica: la Guerra Fría, la división y la reunificación. Su obsesión por la geopolítica quizás tenga raíces en esto.

Pero Alemania no pudo retenerlo. En una entrevista, dijo: «Realmente quería salir de Alemania. Si eres el niño más curioso de la clase, quieres aprender más, pero los profesores no te apoyan, te envidian y tratan de reprimirte.»

Llamó a esto el «síndrome de la amapola gigante»: cuanto más alto, más probable es que te corten.

A los 15 años, convenció a sus padres para volar solo a EE. UU. e ingresar en la Universidad de Columbia.

A esa edad, estudiar en la universidad en cualquier parte es inusual. Pero la actuación de Leopold en Columbia convirtió lo que sería una rareza en una leyenda. Se especializó en economía y en matemáticas-estadística, y ganó todos los premios posibles, como la Beca Albert Asher Green, el Premio Romine de Economía, y fue miembro de la sociedad honoraria Junior Phi Beta Kappa.

A los 17, escribió un ensayo sobre crecimiento económico y riesgos existenciales. El economista Tyler Cowen, tras leerlo, dijo: «Cuando lo leí, no podía creer que fuera escrito por un niño de 17 años. Si fuera una tesis doctoral del MIT, también me impresionaría.»

A los 19, se graduó como orador de la clase en Columbia, el máximo honor para un graduado. En 2021, aún en la sombra de la pandemia, un joven alemán de 19 años dio un discurso en la ceremonia de graduación de Columbia en representación de todos los graduados.

Tyler Cowen le dio un consejo: no hagas un doctorado en economía.

Cowen pensaba que la academia económica se había vuelto algo «decadente», y lo animó a hacer algo más grande. También lo introdujo en la cultura de los «tuiteros» en Silicon Valley, un grupo obsesionado con IA, el altruismo efectivo y el destino a largo plazo de la humanidad.

Tras graduarse, Leopold fue a la Fundación Forethought, investigando crecimiento económico a largo plazo y riesgos existenciales. Luego se unió al FTX Future Fund, fundado por SBF, trabajando con figuras clave del movimiento de altruismo efectivo, como Nick Beckstead y William MacAskill. Su cargo era «economista asociado al Instituto de Estudios Prioritarios Globales de Oxford».

Esa experiencia fue crucial. Significaba que, antes de entrar en la industria de IA, Leopold había dedicado años a pensar sistemáticamente en qué eventos podrían cambiar radicalmente la civilización humana.

Luego, ingresó a OpenAI.

No se sabe exactamente cuándo, pero se unió a un equipo especial: «Superalignment» (Superalineación). Este equipo fue fundado el 5 de julio de 2023, liderado por Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI, y Jan Leike, jefe del equipo de alineación. Su objetivo: en cuatro años, resolver el problema de la alineación de la superinteligencia, asegurando que una IA mucho más inteligente que los humanos siga obedeciendo a los humanos.

OpenAI prometió dedicar el 20% de su capacidad de cómputo a este equipo. Pero entre promesas y realidad, había un abismo.

Leopold vio cosas que le inquietaron en OpenAI. Envió un memorando de seguridad a la junta, advirtiendo que las medidas de seguridad de la empresa eran «seriamente insuficientes» para prevenir que gobiernos extranjeros robaran secretos clave de algoritmos. La respuesta de la compañía lo sorprendió. El departamento de recursos humanos lo llamó para decirle que su preocupación por espionaje era «racista» y «no constructiva». Los abogados de la empresa le preguntaron por su opinión sobre la AGI y la lealtad de su equipo.

En abril de 2024, OpenAI lo despidió por «filtración de información confidencial».

Lo que llamaron «filtración» fue que compartió con tres investigadores externos un documento de brainstorming sobre medidas de seguridad para la AGI. Leopold afirmó que ese documento no contenía información sensible, y que en la empresa era normal compartir este tipo de documentos para obtener retroalimentación.

Un mes después, Ilya Sutskever dejó OpenAI. Tres días después, también se fue Jan Leike. El equipo de superalineación se disolvió, y la promesa del 20% de capacidad de cómputo nunca se cumplió.

Un equipo dedicado a «controlar la superinteligencia» fue disuelto por la misma empresa que la crea.

La ironía de esto no necesita explicación. Pero para Leopold, ser despedido fue una especie de liberación. Ya no dependía de nadie, ya no tenía que ser cauteloso en memorandos internos. Podía decir lo que realmente pensaba al mundo.

El 4 de junio de 2024, publicó en un sitio llamado situational-awareness.ai un extenso artículo de 165 páginas titulado «Situational Awareness: The Decade Ahead» — «Conciencia situacional: la próxima década».

165 páginas de predicciones

Para entender la lógica de inversión de Leopold, hay que leer ese libro de predicciones. Porque esas posiciones de 5,5 mil millones de dólares son la traducción financiera de esas 165 páginas.

El núcleo de su argumento puede resumirse en una sola frase: la AGI (inteligencia artificial general) probablemente llegará alrededor de 2027.

Este juicio, en junio de 2024, suena a locura. Pero la forma en que Leopold lo argumenta es simple: en órdenes de magnitud.

Desde GPT-2 hasta GPT-4, la capacidad de la IA dio un salto cualitativo, pasando de ser como un niño en preescolar a un adolescente inteligente. Este salto fue aproximadamente de 100,000 veces (cinco órdenes de magnitud) en capacidad computacional efectiva, impulsado por la acumulación física de potencia, mejoras en algoritmos y la «desencadenación» de modelos.

Su predicción es que, para 2027, ocurrirá otro aumento similar. En términos de potencia física, los recursos para entrenar los modelos más avanzados serán 100 veces mayores que los de GPT-4. En eficiencia algorítmica, cada año mejorará en aproximadamente medio orden de magnitud, acumulando cerca de 100 veces en cuatro años. Sumando el efecto de «desencadenar» capacidades, la IA pasará de ser un chatbot a un agente que puede usar herramientas y actuar de forma autónoma, saltando otra vez de un orden de magnitud.

Tres aumentos de 100 veces en paralelo equivalen a otro salto de 100,000 veces, una nueva revolución cualitativa. De un adolescente inteligente a una superinteligencia que supera a los humanos.

Lo que realmente inquieta de su artículo es la serie de consecuencias que deduce de esa predicción.

Primera: clústeres de computación por billones de dólares.

Escribe que en el último año, el tema en Silicon Valley ha pasado de clústeres de 10 mil millones a 100 mil millones, y ahora a billones. Cada seis meses, la junta planea agregar un cero. Para finales de esta década, habrá cientos de millones de GPU en operación.

Aunque en junio de 2024 esto parecía exagerado, en enero de 2025, el gobierno de Trump anunció el proyecto Stargate, con inversión conjunta de SoftBank, OpenAI, Oracle y MGX, con la meta de invertir 500 mil millones en infraestructura de IA en EE. UU. La primera inversión concreta fue de 100 mil millones, y las obras ya comenzaron en Texas.

En su libro de predicciones, esa «clúster de billones» se convirtió en un plan oficial en medio año.

Segunda: crisis energética.

¿Y cuánta electricidad necesitan millones de GPU? La respuesta de Leopold: hay que aumentar la capacidad de generación eléctrica de EE. UU. en varias decenas de puntos porcentuales.

Los datos lo respaldan. En 2024, las inversiones de Amazon, Microsoft, Google y Meta superaron los 200 mil millones de dólares, un 62% más que en 2023. Solo Amazon gastó 85.8 mil millones, un 78% más. Para 2025, se espera que Amazon supere los 100 mil millones.

La mayor parte de ese dinero se destinó a centros de datos e infraestructura eléctrica.

Microsoft hizo algo impensable hace diez años: firmó un acuerdo de compra de energía de 20 años con Constellation Energy, reactivando la central nuclear de Three Mile Island.

Sí, la misma central nuclear donde ocurrió el peor accidente nuclear en EE. UU. en 1979.

Esa planta se reabrirá en 2028, renombrada como Centro de Energía Limpia de Crane, para alimentar los centros de datos de Microsoft. El CEO de Constellation, Joe Dominguez, afirmó: «Para sectores clave como los centros de datos, se necesita energía suficiente, sin carbono y confiable, y la nuclear es la única que puede cumplir esa promesa de forma continua.»

Cuando una empresa de software empieza a reactivar una planta nuclear, sabes que la energía ya no es solo infraestructura, sino un recurso estratégico.

Tercero: competencia geopolítica.

La parte más controvertida del libro es que Leopold, con un lenguaje casi de Guerra Fría, define la carrera por la AGI como una lucha por la supervivencia del «mundo libre». Critica duramente las medidas de seguridad de los principales laboratorios de IA en EE. UU., y exige que los algoritmos y pesos de los modelos sean considerados secretos de Estado.

Incluso predice que el gobierno de EE. UU. tendrá que lanzar un proyecto nacional de AGI similar al «Proyecto Manhattan».

Estas ideas generan controversia. Los críticos dicen que simplifica demasiado la complejidad geopolítica y que su narrativa de pánico justifica un desarrollo sin restricciones.

Pero otros creen que tiene razón. Dario Amodei de Anthropic, y Sam Altman de OpenAI, comparten la visión de que la AGI llegará pronto.

El valor real del libro no está en que sus predicciones sean 100% precisas, sino en que ofrece un marco de pensamiento completo y operativo.

Si la AGI llega alrededor de 2027, antes de eso,

¿qué necesita el mundo? Muchísima capacidad de cálculo.

¿Y qué necesita esa capacidad? GPU.

¿Y de dónde salen esas GPU? De TSMC.

¿Y si EE. UU. y China se desconectan? Entonces, necesita Intel.

¿Y cómo se conectan los centros de datos? Con componentes ópticos — Lumentum.

¿Y dónde se almacenan los datos? En SanDisk.

¿Y dónde se fabrican los chips? En TSMC.

Pero si hay desconexión entre EE. UU. y China, entonces, necesita Intel.

¿Y cómo se conectan los centros de datos? Con fibra óptica — Lumentum.

¿Y dónde se almacenan los datos? En SanDisk.

¿Y dónde se fabrican los chips? En TSMC.

¿Y si EE. UU. y China se separan? Entonces, necesita Intel.

¿Y cómo se conectan los centros de datos? Con componentes ópticos — Lumentum.

¿Y dónde se almacenan los datos? En SanDisk.

¿Y dónde se fabrican los chips? En TSMC.

¿Y si hay desconexión total? Entonces, necesita Intel.

¿Y cómo se mantiene la infraestructura? Con energía barata y abundante, en plantas de energía y minas de Bitcoin.

¿Y qué pasa con la infraestructura física? La construyen en plantas de energía, minas y centros de datos.

¿Y qué hay de la innovación? La innovación en chips, en energía, en redes, en almacenamiento.

¿Y qué pasa si todo esto se combina? Se forma una cadena de suministro que soporta la era de la IA.

Desde generación eléctrica, transmisión, fabricación de chips, capacidad de cómputo GPU, almacenamiento, fibra óptica. Cada pieza, Leopold la ha comprado.

Y otra cosa que hace, que hace aún más clara esta lógica, es que en el cuarto trimestre de 2025, vendió completamente Nvidia, Broadcom y Vistra. Estas tres empresas fueron las que más subieron en 2024 durante el auge de IA.

También apostó en corto contra Infosys, una de las mayores empresas de externalización de TI en India.

Vender las acciones más populares de chips de IA y comprar plantas de energía y minas que nadie quiere. Vender en corto las empresas tradicionales de externalización, porque las herramientas de programación de IA están haciendo a los programadores más eficientes, y la demanda de externalización disminuirá.

Cada operación apunta a una misma conclusión: el cuello de botella de la IA no está en el software, sino en el hardware; no en los algoritmos, sino en la electricidad; no en los modelos en la nube, sino en el mundo físico.

Entonces, ¿cómo un joven de 24 años formó esta visión?

De hijo de médico en Alemania del Este a rebelde en OpenAI

Leopold Aschenbrenner nació en Alemania, sus padres son médicos. Su madre creció en la Alemania del Este, su padre en la Alemania Occidental, y se conocieron tras la caída del Muro de Berlín. La historia familiar lleva una marca de ruptura histórica: la Guerra Fría, la división y la reunificación. La obsesión por la geopolítica quizás tenga raíces en esto.

Pero Alemania no pudo retenerlo. En una entrevista, dijo: «Realmente quería salir de Alemania. Si eres el niño más curioso de la clase, quieres aprender más, pero los profesores no te apoyan, te envidian y tratan de reprimirte.»

Llamó a esto el «síndrome de la amapola gigante»: cuanto más alto, más probable es que te corten.

A los 15 años, convenció a sus padres para volar solo a EE. UU. e ingresar en la Universidad de Columbia.

A esa edad, estudiar en la universidad en cualquier parte es inusual. Pero la actuación de Leopold en Columbia convirtió lo que sería una rareza en una leyenda. Se especializó en economía y en matemáticas-estadística, y ganó todos los premios posibles, como la Beca Albert Asher Green, el Premio Romine de Economía, y fue miembro de la sociedad honoraria Junior Phi Beta Kappa.

A los 17, escribió un ensayo sobre crecimiento económico y riesgos existenciales. El economista Tyler Cowen, tras leerlo, dijo: «Cuando lo leí, no podía creer que fuera escrito por un niño de 17 años. Si fuera una tesis doctoral del MIT, también me impresionaría.»

A los 19, se graduó como orador de la clase en Columbia, el máximo honor para un graduado. En 2021, aún en la sombra de la pandemia, un joven alemán de 19 años dio un discurso en la ceremonia de graduación de Columbia en representación de todos los graduados.

Tyler Cowen le dio un consejo: no hagas un doctorado en economía.

Cowen pensaba que la academia económica se había vuelto algo «decadente», y lo animó a hacer algo más grande. También lo introdujo en la cultura de los «tuiteros» en Silicon Valley, un grupo obsesionado con IA, el altruismo efectivo y el destino a largo plazo de la humanidad.

Tras graduarse, Leopold fue a la Fundación Forethought, investigando crecimiento económico a largo plazo y riesgos existenciales. Luego se unió al FTX Future Fund, fundado por SBF, trabajando con figuras clave del movimiento de altruismo efectivo, como Nick Beckstead y William MacAskill. Su cargo era «economista asociado al Instituto de Estudios Prioritarios Globales de Oxford».

Esa experiencia fue crucial. Significaba que, antes de entrar en la industria de IA, Leopold había dedicado años a pensar sistemáticamente en qué eventos podrían cambiar radicalmente la civilización humana.

Luego, ingresó a OpenAI.

No se sabe exactamente cuándo, pero se unió a un equipo especial: «Superalignment» (Superalineación). Este equipo fue fundado el 5 de julio de 2023, liderado por Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI, y Jan Leike, jefe del equipo de alineación. Su objetivo: en cuatro años, resolver el problema de la alineación de la superinteligencia, asegurando que una IA mucho más inteligente que los humanos siga obedeciendo a los humanos.

OpenAI prometió dedicar el 20% de su capacidad de cómputo a este equipo. Pero entre promesas y realidad, había un abismo.

Leopold vio cosas que le inquietaron en OpenAI. Envió un memorando de seguridad a la junta, advirtiendo que las medidas de seguridad de la empresa eran «seriamente insuficientes» para prevenir que gobiernos extranjeros robaran secretos clave de algoritmos. La respuesta de la compañía lo sorprendió. El departamento de recursos humanos lo llamó para decirle que su preocupación por espionaje era «racista» y «no constructiva». Los abogados de la empresa le preguntaron por su opinión sobre la AGI y la lealtad de su equipo.

En abril de 2024, OpenAI lo despidió por «filtración de información confidencial».

Lo que llamaron «filtración» fue que compartió con tres investigadores externos un documento de brainstorming sobre medidas de seguridad para la AGI. Leopold afirmó que ese documento no contenía información sensible, y que en la empresa era normal compartir este tipo de documentos para obtener retroalimentación.

Un mes después, Ilya Sutskever dejó OpenAI. Tres días después, también se fue Jan Leike. El equipo de superalineación se disolvió, y la promesa del 20% de capacidad de cómputo nunca se cumplió.

Un equipo dedicado a «controlar la superinteligencia» fue disuelto por la misma empresa que la crea.

La ironía de esto no necesita explicación. Pero para Leopold, ser despedido fue una especie de liberación. Ya no dependía de nadie, ya no tenía que ser cauteloso en memorandos internos. Podía decir lo que realmente pensaba al mundo.

El 4 de junio de 2024, publicó en un sitio llamado situational-awareness.ai un extenso artículo de 165 páginas titulado «Situational Awareness: The Decade Ahead» — «Conciencia situacional: la próxima década».

165 páginas de predicciones

Para entender la lógica de inversión de Leopold, hay que leer ese libro de predicciones. Porque esas posiciones de 5,5 mil millones de dólares son la traducción financiera de esas 165 páginas.

El núcleo de su argumento puede resumirse en una sola frase: la AGI (inteligencia artificial general) probablemente llegará alrededor de 2027.

Este juicio, en junio de 2024, suena a locura. Pero la forma en que Leopold lo argumenta es simple: en órdenes de magnitud.

Desde GPT-2 hasta GPT-4, la capacidad de la IA dio un salto cualitativo, pasando de ser como un niño en preescolar a un adolescente inteligente. Este salto fue aproximadamente de 100,000 veces (cinco órdenes de magnitud) en capacidad computacional efectiva, impulsado por la acumulación física de potencia, mejoras en algoritmos y la «desencadenación» de modelos.

Su predicción es que, para 2027, ocurrirá otro aumento similar. En términos de potencia física, los recursos para entrenar los modelos más avanzados serán 100 veces mayores que los de GPT-4. En eficiencia algorítmica, cada año mejorará en aproximadamente medio orden de magnitud, acumulando cerca de 100 veces en cuatro años. Sumando el efecto de «desencadenar» capacidades, la IA pasará de ser un chatbot a un agente que puede usar herramientas y actuar de forma autónoma, saltando otra vez de un orden de magnitud.

Tres aumentos de 100 veces en paralelo equivalen a otro salto de 100,000 veces, una nueva revolución cualitativa. De un adolescente inteligente a una superinteligencia que supera a los humanos.

Lo que realmente inquieta de su artículo es la serie de consecuencias que deduce de esa predicción.

Primera: clústeres de computación por billones de dólares.

Escribe que en el último año, el tema en Silicon Valley ha pasado de clústeres de 10 mil millones a 100 mil millones, y ahora a billones. Cada seis meses, la junta planea agregar un cero. Para finales de esta década, habrá cientos de millones de GPU en operación.

Aunque en junio de 2024 esto parecía exagerado, en enero de 2025, el gobierno de Trump anunció el proyecto Stargate, con inversión conjunta de SoftBank, OpenAI, Oracle y MGX, con la meta de invertir 500 mil millones en infraestructura de IA en EE. UU. La primera inversión concreta fue de 100 mil millones, y las obras ya comenzaron en Texas.

En su libro de predicciones, esa «clúster de billones» se convirtió en un plan oficial en medio año.

Segunda: crisis energética.

¿Y cuánta electricidad necesitan millones de GPU? La respuesta de Leopold: hay que aumentar la capacidad de generación eléctrica de EE. UU. en varias decenas de puntos porcentuales.

Los datos lo respaldan. En 2024, las inversiones de Amazon, Microsoft, Google y Meta superaron los 200 mil millones de dólares, un 62% más que en 2023. Solo Amazon gastó 85.8 mil millones, un 78% más. Para 2025, se espera que Amazon supere los 100 mil millones.

La mayor parte de ese dinero se destinó a centros de datos e infraestructura eléctrica.

Microsoft hizo algo impensable hace diez años: firmó un acuerdo de compra de energía de 20 años con Constellation Energy, reactivando la central nuclear de Three Mile Island.

Sí, la misma central nuclear donde ocurrió el peor accidente nuclear en EE. UU. en 1979.

Esa planta se reabrirá en 2028, renombrada como Centro de Energía Limpia de Crane, para alimentar los centros de datos de Microsoft. El CEO de Constellation, Joe Dominguez, afirmó: «Para sectores clave como los centros de datos, se necesita energía suficiente, sin carbono y confiable, y la nuclear es la única que puede cumplir esa promesa de forma continua.»

Cuando una empresa de software empieza a reactivar una planta nuclear, sabes que la energía ya no es solo infraestructura, sino un recurso estratégico.

Tercero: competencia geopolítica.

La parte más controvertida del libro es que Leopold, con un lenguaje casi de Guerra Fría, define la carrera por la AGI como una lucha por la supervivencia del «mundo libre». Critica duramente las medidas de seguridad de los principales laboratorios de IA en EE. UU., y exige que los algoritmos y pesos de los modelos sean considerados secretos de Estado.

Incluso predice que el gobierno de EE. UU. tendrá que lanzar un proyecto nacional de AGI similar al «Proyecto Manhattan».

Estas ideas generan controversia. Los críticos dicen que simplifica demasiado la complejidad geopolítica y que su narrativa de pánico justifica un desarrollo sin restricciones.

Pero otros creen que tiene razón. Dario Amodei de Anthropic, y Sam Altman de OpenAI, comparten la visión de que la AGI llegará pronto.

El valor real del libro no está en que sus predicciones sean 100% precisas, sino en que ofrece un marco de pensamiento completo y operativo.

Si la AGI llega alrededor de 2027, antes de eso,

¿qué necesita el mundo? Muchísima capacidad de cálculo.

¿Y qué necesita esa capacidad? GPU.

¿Y de dónde salen esas GPU? De TSMC.

¿Y si EE. UU. y China se desconectan? Entonces, necesita Intel.

¿Y cómo se conectan los centros de datos? Con componentes ópticos — Lumentum.

¿Y dónde se almacenan los datos? En SanDisk.

¿Y dónde se fabrican los chips? En TSMC.

Pero si hay desconexión entre EE. UU. y China, entonces, necesita Intel.

¿Y cómo se conectan los centros de datos? Con fibra óptica — Lumentum.

¿Y dónde se almacenan los datos? En SanDisk.

¿Y dónde se fabrican los chips? En TSMC.

¿Y si hay desconexión total? Entonces, necesita Intel.

¿Y cómo se mantiene la infraestructura? Con energía barata y abundante, en plantas de energía y minas de Bitcoin.

¿Y qué pasa con la infraestructura física? La construyen en plantas de energía, minas y centros de datos.

¿Y qué hay de la innovación? La innovación en chips, en energía, en redes, en almacenamiento.

¿Y qué pasa si todo esto se combina? Se forma una cadena de suministro que soporta la era de la IA.

Desde generación eléctrica, transmisión, fabricación de chips, capacidad de cómputo GPU, almacenamiento, fibra óptica. Cada pieza, Leopold la ha comprado.

Y otra cosa que hace, que hace aún más clara esta lógica, es que en el cuarto trimestre de 2025, vendió completamente Nvidia, Broadcom y Vistra. Estas tres empresas fueron las que más subieron en 2024 durante el auge de IA.

También apostó en corto contra Infosys, una de las mayores empresas de externalización de TI en India.

Vender las acciones más populares de chips de IA y comprar plantas de energía y minas que nadie quiere. Vender en corto las empresas tradicionales de externalización, porque las herramientas de programación de IA están haciendo a los programadores más eficientes, y la demanda de externalización disminuirá.

Cada operación apunta a una misma conclusión: el cuello de botella de la IA no está en el software, sino en el hardware; no en los algoritmos, sino en la electricidad; no en los modelos en la nube, sino en el mundo físico.

Entonces, ¿cómo un joven de 24 años formó esta visión?

De hijo de médico en Alemania del Este a rebelde en OpenAI

Leopold Aschenbrenner nació en Alemania, sus padres son médicos. Su madre creció en la Alemania del Este, su padre en la Alemania Occidental, y se conocieron tras la caída del Muro de Berlín. La historia familiar lleva una marca de ruptura histórica: la Guerra Fría, la división y la reunificación. La obsesión por la geopolítica quizás tenga raíces en esto.

Pero Alemania no pudo retenerlo. En una entrevista, dijo: «Realmente quería salir de Alemania. Si eres el niño más curioso de la clase, quieres aprender más, pero los profesores no te apoyan, te envidian y tratan de reprimirte.»

Llamó a esto el «síndrome de la amapola gigante»: cuanto más alto, más probable es que te corten.

A los 15 años, convenció a sus padres para volar solo a EE. UU. e ingresar en la Universidad de Columbia.

A esa edad, estudiar en la universidad en cualquier parte es inusual. Pero la actuación de Leopold en Columbia convirtió lo que sería una rareza en una leyenda. Se especializó en economía y en matemáticas-estadística, y ganó todos los premios posibles, como la Beca Albert Asher Green, el Premio Romine de Economía, y fue miembro de la sociedad honoraria Junior Phi Beta Kappa.

A los 17, escribió un ensayo sobre crecimiento económico y riesgos existenciales. El economista Tyler Cowen, tras leerlo, dijo: «Cuando lo leí, no podía creer que fuera escrito por un niño de 17 años. Si fuera una tesis doctoral del MIT, también me impresionaría.»

A los 19, se graduó como orador de la clase en