Avez-vous déjà remarqué comment tout le monde essaie de copier le portefeuille gagnant dès qu'il est publié ? Eh bien, il y a un gars allemand de 24 ans nommé Leopold Aschenbrenner qui a pratiquement cassé ce jeu. Son fonds a augmenté de 61 % en deux mois, et les gens deviennent complètement fous en essayant de deviner sa prochaine décision.

La partie folle ? Il n'achète pas Nvidia. Il n'achète pas OpenAI. Il ne touche à aucune des actions évidentes liées à l'IA que tout le monde poursuit. Au lieu de cela, Leopold Aschenbrenner mise tout sur ce dont l'IA a réellement besoin pour exister : la production d'énergie, la fabrication de puces, les centres de données. La thèse est simple - le vrai goulot d'étranglement n'est pas les algorithmes, c'est l'électricité et la puissance de calcul.

Ses deux plus grands succès montrent comment cela se déroule. Bloom Energy, une société de piles à combustible fournissant de l'énergie hors réseau aux centres de données IA, a bondi de 239 % depuis le début de l'année. Sa position là-bas est passée de 875 millions de dollars à près de 3 milliards. Ensuite, Intel - il a acheté 20 millions d'options d'achat quand l'action tournait autour de 20 dollars et que tout le monde à Wall Street était baissier. Intel a atteint 113 dollars la semaine dernière, un sommet en 25 ans. Cela représente environ un rendement de 5 fois rien que sur les options.

Évidemment, Reddit et les blogs d'investissement ont immédiatement commencé à poser la même question : quelle action achète-t-il ensuite ? The Motley Fool a publié quatre articles en une journée analysant ses avoirs. Mais voici ce que tout le monde manque - les rapports de position ont un retard de 45 jours. Au moment où vous voyez ce qu'il a acheté, le marché a déjà bougé à mi-chemin. Plus important encore, vous ne pouvez pas réellement reproduire la raison pour laquelle il continue à avoir raison.

Le vrai avantage n'est pas la thèse. Beaucoup de gens ont compris que l'IA a besoin de plus d'énergie. L'avantage, c'est le cercle. Leopold Aschenbrenner a passé un an dans l'équipe de Superalignment d'OpenAI, travaillant directement sous Ilya Sutskever. Il a vu les feuilles de route réelles, les chiffres de consommation d'énergie, les exigences spécifiques en puces pour les modèles de nouvelle génération. Quand il a écrit sur les demandes de puissance au niveau du gigawatt dans son article, ce n'était pas de la spéculation - c'était basé sur des connaissances internes du laboratoire.

Ses LPs sont essentiellement les gardiens de l'infrastructure de la Silicon Valley. Les fondateurs de Stripe ont une visibilité directe sur les entreprises signant d'importants contrats d'énergie. Nat Friedman, ancien PDG de GitHub et maintenant responsable produit de Meta AI, est littéralement impliqué dans les décisions d'approvisionnement en puissance chaque jour. Son directeur de recherche, Carl Shulman, a passé des années dans le fonds spéculatif de Peter Thiel à traduire les insights de l'IA en stratégies de trading concrètes.

Il y a aussi le détail que sa fiancée est chef de cabinet de Dario Amodei chez Anthropic. Donc, Leopold Aschenbrenner a une expérience pratique chez OpenAI et des contacts réguliers avec la direction d'Anthropic. Il est l'une des rares personnes ayant des liens profonds avec les deux côtés de la course à l'AGI.

Encore plus étrange - il a occupé des postes chez CleanSpark et Bitfarms, deux sociétés de minage de Bitcoin transformant leurs opérations en centres de calcul IA. Il s'avère qu'il a passé neuf mois à la fondation caritative de FTX avant son effondrement. Il est pratiquement l'une des rares personnes à comprendre à la fois l'infrastructure crypto et les laboratoires d'IA de pointe. Cette intersection seule vaut quelque chose.

La structure de son fonds est également révélatrice. Il a explicitement rejeté la voie du capital-risque parce qu'il voulait miser sur des entreprises établies avec une infrastructure physique existante - piles à combustible, fabricants de puces, fermes de minage. Ces entreprises sont publiques depuis des années, mais les analystes utilisent encore des modèles de valorisation obsolètes. Ils n'ont pas sérieusement pris en compte la variable « infrastructure essentielle à l'IA ». C'est là l'arbitrage.

Mais voici ce qui compte vraiment - cela crée une boucle auto-renforçante. De meilleurs rendements attirent plus d'initiés de l'industrie en tant que LPs. Plus de LPs signifie un accès à une information plus concentrée provenant des décideurs. De meilleures informations mènent à des paris plus précis. Des rendements plus élevés attirent encore plus de LPs connectés. Pour les outsiders, la barrière à l'entrée ne fait que s'élever.

Tout le monde voit son portefeuille et veut le copier. Mais vous ne copiez pas une position, vous copiez un moment dans le temps où quelqu'un disposait d'informations que vous n'aviez pas. Ses papiers sont publics. Ses rapports de détention sont publics. Sa logique d'investissement est expliquée dans des podcasts. Mais même si vous comprenez chaque jugement parfaitement, vous ne pouvez pas reproduire la position dans laquelle il se trouvait lorsqu'il a pris ces décisions. La connaissance ne peut pas être partagée de la même manière que les positions peuvent être tracées. C'est la véritable asymétrie. Les rendements de Leopold Aschenbrenner ne concernent pas une intelligence supérieure - ils concernent le fait d'être dans le bon cercle au bon moment. Et c'est la chose que vous ne pouvez en réalité pas acheter.