Vender a Nvidia, comprar uma central elétrica, um investidor alternativo de IA de 24 anos ganhou 5 bilhões de dólares em um ano

Título original: Vender Nvidia, comprar usinas de energia, jovem investidor de IA de 24 anos lucra 5 bilhões de dólares em um ano

Autor original: 动察 Beating

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Reprodução: Mars Finance

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Em fevereiro de 2026, o fundo de hedge Situational Awareness LP apresentou seu relatório de posições trimestrais, mostrando que, até o final do quarto trimestre de 2025, o valor total das ações americanas na carteira do fundo era de 5,517 bilhões de dólares.

Wall Street gerencia dezenas de trilhões de dólares em ativos, 55 bilhões é apenas uma gota no oceano. Mas esse fundo, há 12 meses, tinha um patrimônio sob gestão de menos de 400 milhões de dólares, e seu fundador e CIO é um jovem nascido em 1999.

Seu nome é Leopold Aschenbrenner. 24 anos.

Em um ano, ele fez esse fundo crescer de 383 milhões para 5,517 bilhões, um aumento de mais de 14 vezes. No mesmo período, o S&P 500 subiu apenas alguns dígitos.

E o mais surpreendente é sua carteira. Ao abrir o relatório de posições, você não encontra nenhuma das empresas de IA que aparecem frequentemente nas manchetes financeiras. Em vez disso, há empresas de células de combustível, mineradores de Bitcoin recém-saídos da falência, e gigantes de chips sendo abandonados pelo mercado.

Ele diz que seu fundo investe em IA, mas sua carteira parece mais uma lista de compras de um lunático.

Porém, esse lunático é um dos primeiros e mais profundos a entender como a IA vai transformar o mundo. Antes de chegar à Wall Street, foi pesquisador na OpenAI, pensando em como garantir que uma IA mais inteligente que os humanos não perca o controle; depois, foi expulso por falar o que não devia, escrevendo um documento de 165 páginas prevendo um futuro que muitos acham absurdo.

Depois, apostou tudo seu patrimônio.

Análise de 5,5 bilhões: o que exatamente ele comprou?

Para entender o quão genial é Leopold Aschenbrenner nos investimentos, a maneira mais direta é abrir seu relatório de posições e lê-lo linha por linha.

Sua maior posição é na Bloom Energy, com valor de 876 milhões de dólares, representando 15,87% do total.

Essa empresa fabrica células de combustível. Mais precisamente, células de combustível de óxido sólido, que convertem gás natural diretamente em eletricidade com alta eficiência. O fundador, KR Sridhar, foi engenheiro na missão de exploração de Marte da NASA, e a revista Fortune o considera um dos cinco principais futuristas que criam o futuro.

Um fundo de IA apostou sua maior aposta em uma empresa de geração de energia.

Segundo previsão da Gartner, o consumo de energia de servidores otimizados por IA deve subir de 93 TWh em 2025 para 432 TWh em 2030, quase cinco vezes em cinco anos. A demanda por energia das data centers nos EUA deve quase triplicar até 2030, atingindo 134,4 GW. E a infraestrutura elétrica americana, com média de mais de 25 anos de idade, possui componentes entre 40 e 70 anos, muito além de sua vida útil.

Em outras palavras, a energia necessária para IA é maior do que toda a capacidade da rede elétrica. E a rede, por sua vez, já está envelhecida e prestes a desmoronar.

O recurso mais escasso na era da IA não são chips, mas energia.

As células de combustível da Bloom Energy justamente podem contornar esse gargalo. Elas não precisam se conectar à rede elétrica, gerando energia ao lado do data center, 24 horas por dia, sem interrupções. Em 2025, a Bloom Energy assinou um contrato com a CoreWeave para fornecer células de combustível ao seu data center de IA em Illinois.

Falando na CoreWeave, essa é justamente a segunda maior posição de Leopold.

Ele detém opções de compra de 774 milhões de dólares na CoreWeave, além de 437 milhões de dólares em ações ordinárias, totalizando mais de 1,2 bilhões de dólares, ou 22% do portfólio. A CoreWeave é uma provedora de serviços de GPU na nuvem, originada de fazendas de mineração de criptomoedas.

Em 2017, Mike Intrator e Brian Venturo, entre outros, começaram a minerar Bitcoin. Em 2018, com o colapso do mercado de criptomoedas, pararam de minerar. Mas tinham uma pilha de GPUs. Em 2019, tiveram uma ideia: GPUs não servem só para mineração, podem rodar IA.

Assim, a empresa se transformou, de fazenda de mineração para fornecedora de capacidade de computação para IA. Em 27 de março de 2025, a CoreWeave abriu capital na Nasdaq, levantando 1,5 bilhão de dólares a US$40 por ação. Uma empresa que saiu do mercado de mineração se tornou uma fornecedora central de infraestrutura de IA.

Leopold apostou na grande quantidade de GPUs da CoreWeave e na forte ligação com Nvidia. Em uma era em que poder de processamento é sinônimo de produtividade, quem possui GPUs é rei.

Mas o que realmente confunde é sua terceira maior posição: Intel. Com valor de 747 milhões de dólares, toda em opções de compra, representando 13,54% do portfólio.

Em 2025, a Intel era uma das empresas mais rejeitadas em Wall Street. O preço das ações caiu pela metade do pico de 2024, sua fatia de mercado foi engolida por AMD e Nvidia, e o CEO foi trocado várias vezes. Quase todos os analistas diziam que a Intel estava acabada.

Porém, Leopold, nesse momento, apostou em opções de compra de forma agressiva. Uma jogada arriscada: se der certo, decolam; se errar, zeram.

Ele apostava em quê? Em dois caracteres: foundry (fábrica de chips).

Em novembro de 2024, o Departamento de Comércio dos EUA anunciou que a Intel receberia até 7,86 bilhões de dólares de apoio direto por meio da Lei de Chips e Ciência. O objetivo era fazer da Intel uma fabricante de chips doméstica, competindo com Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC).

Num contexto de desglobalização tecnológica entre China e EUA, os EUA precisam de uma “empresa própria” para fabricar chips. Apesar de atrasada, a Intel é a única opção. Leopold não apostava na tecnologia da Intel, mas na vontade política dos EUA.

As posições seguintes são ainda mais interessantes. Core Scientific, com 419 milhões de dólares; IREN, com 329 milhões; Cipher Mining, com 155 milhões; Riot Platforms, com 78 milhões; Hut 8, com 39,5 milhões.

Todas são empresas de mineração de Bitcoin.

Por que um fundo de IA investe em mineradoras de Bitcoin?

Simples: porque essas mineradoras possuem a energia mais barata e os maiores data centers nos EUA.

A Core Scientific tem capacidade de mais de 1.300 MW. A IREN planeja expandir para 1,6 GW em Oklahoma. Para sobreviver na competição, esses mineradores já garantiram os recursos energéticos mais baratos globalmente, assinando contratos de longo prazo.

E agora, o que mais falta para data centers de IA? Energia e espaço.

Em 2022, a Core Scientific entrou em falência por causa do colapso do mercado de criptomoedas. Em janeiro de 2024, reestruturou-se, reduziu cerca de 1 bilhão de dólares de dívidas, e voltou a listar na Nasdaq. Depois, assinou um contrato de 12 anos, avaliado em mais de 10,2 bilhões de dólares, para transformar suas fazendas de mineração em data centers de IA. Para essa transição, até planeja vender todas as suas bitcoins.

A IREN (antiga Iris Energy) assinou um contrato de 9,7 bilhões de dólares com a Microsoft, recebendo adiantamento de 1,9 bilhões. Cipher Mining fechou um contrato de leasing de 15 anos com a Amazon. Riot Platforms assinou um contrato de 10 anos e 311 milhões de dólares com AMD.

De um dia para o outro, mineradoras de Bitcoin viraram proprietárias de ativos na era da IA.

Vamos montar o quebra-cabeça completo.

Bloom Energy fornece energia, CoreWeave fornece capacidade de GPU, mineradoras oferecem espaço e energia barata, Intel fornece capacidade de fabricação de chips nos EUA. Além disso, a quarta maior posição, Lumentum (479 milhões de dólares, componentes ópticos essenciais para interconexão de data centers de IA), a nona, SanDisk (250 milhões, armazenamento de dados), e a décima primeira, EQT Corp (133 milhões, produtor de gás natural, combustível para células de combustível).

Essa é uma cadeia completa de infraestrutura de IA.

Desde geração de energia, transmissão, fabricação de chips, capacidade de GPU, armazenamento de dados, até interconexão por fibra óptica. Cada etapa, Leopold investiu.

E há uma outra coisa que ele faz, que torna toda essa lógica ainda mais clara: em seu quarto trimestre de 2025, liquidou completamente suas posições em Nvidia, Broadcom e Vistra. Essas três empresas foram justamente as que mais subiram na onda de IA em 2024.

Ele também shortou a Infosys, uma das maiores empresas de terceirização de TI na Índia.

Vendeu as ações mais quentes de chips de IA e comprou usinas de energia e fazendas de mineração que ninguém queria. Shortou o setor tradicional de terceirização, pois ferramentas de programação de IA estão tornando os programadores mais eficientes, reduzindo a demanda por terceirização.

Cada operação aponta para uma mesma conclusão: o gargalo da IA não está no software, mas no hardware; não nas algoritmos, mas na energia; não nos modelos na nuvem, mas no mundo físico.

E a questão é: como um jovem de 24 anos chegou a essa compreensão?

De filho de médico na Alemanha Oriental a rebelde na OpenAI

Leopold Aschenbrenner nasceu na Alemanha, filho de médicos. A mãe cresceu na antiga Alemanha Oriental, o pai veio da Alemanha Ocidental, e eles se conheceram após a queda do Muro de Berlim. Essa história carrega uma marca de ruptura histórica — Guerra Fria, divisão, reencontro. Talvez seja daí que tenha surgido sua obsessão por geopolítica.

Mas a Alemanha não conseguiu segurá-lo. Em uma entrevista, ele disse: “Queria mesmo sair da Alemanha. Se você é a criança mais curiosa da turma, querendo aprender mais, os professores não incentivam, eles têm inveja e tentam te reprimir.”

Ele chamou esse fenômeno de “síndrome do papoula alta”: quem é alto, é cortado.

Aos 15 anos, convenceu os pais a deixá-lo voar sozinho para os EUA, ingressando na Universidade de Columbia.

Aos 15, cursar faculdade é algo fora do comum. Mas o desempenho de Leopold em Columbia transformou “estranho” em “lenda”. Fez dupla graduação em Economia e Matemática-Estatística, ganhou prêmios como o Albert Asher Green Memorial, Romine Economics Award, e foi membro da honra Junior Phi Beta Kappa.

Aos 17 anos, escreveu um artigo sobre crescimento econômico e riscos existenciais. O economista renomado Tyler Cowen leu e comentou: “Quando li, não podia acreditar que fosse um garoto de 17 anos. Se fosse uma tese de doutorado do MIT, também ficaria impressionado.”

Aos 19, formou-se como orador de formatura na Columbia, a maior honra do bacharelado. Em 2021, ainda sob o impacto da pandemia, um garoto alemão de 19 anos discursou na cerimônia de formatura de Columbia, representando todos os formandos.

Cowen deu um conselho: não faça doutorado em economia.

Achava que o mundo acadêmico de economia estava decadente, e incentivou-o a fazer algo maior. Também o apresentou à cultura “tuitera” do Vale do Silício, um grupo fascinado por IA, utilitarismo eficaz e o destino da humanidade.

Após a graduação, Leopold trabalhou na Forethought Foundation, estudando crescimento econômico de longo prazo e riscos existenciais. Depois, entrou no FTX Future Fund, fundado por SBF, colaborando com figuras centrais do movimento de utilitarismo eficaz, como Nick Beckstead e William MacAskill. Seu cargo era “economista do Instituto de Prioridades Globais da Universidade de Oxford”.

Essa experiência foi crucial. Significava que, antes de entrar na indústria de IA, Leopold já tinha dedicado anos a pensar sistematicamente uma questão: que eventos podem mudar fundamentalmente o rumo da civilização humana.

Depois, ingressou na OpenAI.

Não há uma data exata, mas entrou em uma equipe especial — o time de “Superalinhamento” (Superalignment). Essa equipe foi fundada em 5 de julho de 2023, liderada pelo cofundador da OpenAI, Ilya Sutskever, e pelo chefe do time de alinhamento, Jan Leike. O objetivo era, em quatro anos, resolver o problema de alinhamento da superinteligência, ou seja, garantir que uma IA muito mais inteligente que os humanos continue obedecendo às nossas ordens.

A OpenAI prometeu dedicar 20% de sua capacidade computacional a esse time. Mas há um abismo entre promessa e realidade.

Leopold viu na OpenAI coisas que o deixaram inquieto. Enviou um memorando de segurança ao conselho, alertando que as medidas de segurança da empresa eram “seriamente insuficientes” para evitar que governos estrangeiros roubassem segredos de algoritmos críticos. A resposta da empresa o surpreendeu: o departamento de RH o chamou para uma conversa, dizendo que suas preocupações com espionagem eram “racistas” e “não construtivas”. Os advogados questionaram sua opinião sobre AGI e sua lealdade ao time.

Em abril de 2024, a OpenAI o demitiu sob a acusação de “vazamento de informações confidenciais”.

O “vazamento” foi uma troca de ideias com três pesquisadores externos sobre medidas de segurança de AGI. Leopold afirmou que o documento não continha informações sensíveis, e que compartilhar esse tipo de material internamente para obter feedback era prática comum.

Um mês depois, Sutskever deixou a OpenAI. Três dias após, Leike também saiu. O time de superalinhamento foi dissolvido, e a promessa de 20% de capacidade computacional nunca foi cumprida.

Um time dedicado a “controlar a superinteligência” foi dissolvido por quem criava a superinteligência.

Essa ironia é evidente. Mas, para Leopold, ser demitido foi uma espécie de libertação. Ele deixou de ser empregado, deixou de precisar ser cuidadoso com memorandos internos. Pode falar o que realmente pensa para o mundo.

Em 4 de junho de 2024, publicou no site situational-awareness.ai um artigo de 165 páginas intitulado “Situational Awareness: The Decade Ahead” — “Consciência Situacional: A Década à Frente”.

165 páginas de previsões

Para entender a lógica de investimento de Leopold, é preciso ler essa obra de 165 páginas. Porque seus 5,5 bilhões de dólares em posições representam a tradução financeira dessas palavras.

O núcleo do documento pode ser resumido assim: há uma grande chance de que a AGI (Inteligência Artificial Geral) seja alcançada por volta de 2027.

Essa previsão, em junho de 2024, parece loucura. Mas Leopold argumenta de forma direta: por ordem de grandeza.

De GPT-2 a GPT-4, a capacidade da IA deu um salto qualitativo, de uma criança em idade pré-escolar para um estudante do ensino médio inteligente. Esse avanço foi impulsionado por um aumento de cerca de 100 mil vezes (quinto de cinco ordens de magnitude) na capacidade computacional efetiva, por meio de aumento de hardware, melhorias nos algoritmos e liberação de capacidades com o “desencadeamento” dos modelos.

Ele prevê que, até 2027, esse crescimento se repetirá. Quanto ao hardware, a capacidade de computação para treinar os modelos mais avançados será 100 vezes maior que a de GPT-4. Quanto à eficiência dos algoritmos, haverá uma melhora de cerca de 0,5 ordem de magnitude por ano, totalizando aproximadamente 100 vezes em quatro anos. E, com o “desencadeamento”, a IA passará de um chatbot para um agente capaz de usar ferramentas e agir autonomamente, outro salto de grandeza.

Multiplicando esses três fatores de 100 vezes, temos mais um avanço de 10 mil vezes, uma nova evolução qualitativa. De um estudante do ensino médio mais inteligente a uma inteligência que supera a humana.

O que realmente assusta na sua previsão é a cadeia de consequências que ela implica.

Primeira consequência: clusters de capacidade computacional de trilhões de dólares.

Ele escreve que, no último ano, o tema em Silicon Valley mudou de clusters de 10 bilhões de dólares para clusters de 100 bilhões, e agora para clusters de um trilhão. A cada seis meses, o conselho acrescenta um zero ao planejamento. Até o final desta década, bilhões de GPUs estarão operando.

Essa previsão, em junho de 2024, parecia exagerada. Mas, em janeiro de 2025, o governo de Trump anunciou o projeto Stargate, uma parceria de SoftBank, OpenAI, Oracle e MGX, com investimento de 500 bilhões de dólares em quatro anos para construir infraestrutura de IA nos EUA. O primeiro aporte foi de 100 bilhões de dólares, e as obras já começaram no Texas.

No seu documento, a “cluster de um trilhão de dólares” virou plano oficial do governo em seis meses.

Segunda consequência: crise de energia.

Quantas eletricidades são necessárias para bilhões de GPUs? Leopold responde: é preciso aumentar a capacidade de geração de energia dos EUA em dezenas de pontos percentuais.

Dados confirmam sua previsão. Em 2024, os gastos de capital da Amazon, Microsoft, Google e Meta ultrapassaram 200 bilhões de dólares, crescimento de 62% em relação a 2023. A Amazon sozinha gastou 85,8 bilhões, aumento de 78%. Em 2025, espera-se que os investimentos da Amazon ultrapassem 100 bilhões.

A maior parte desse dinheiro foi para data centers e infraestrutura elétrica.

A Microsoft fez algo impensável há uma década: assinou um contrato de compra de energia de 20 anos com a Constellation Energy, reativando a usina nuclear de Three Mile Island.

Sim, aquela que sofreu o pior acidente nuclear da história dos EUA, em 1979.

A usina será reaberta em 2028, renomeada como Centro de Energia Limpa de Cranes, fornecendo energia para os data centers da Microsoft. O CEO da Constellation, Joe Dominguez, afirmou: “Para setores críticos como data centers, é preciso energia suficiente, sem carbono, confiável, e nuclear é a única fonte que consegue cumprir essa promessa continuamente.”

Quando uma empresa de software começa a reativar uma usina nuclear, você sabe que a energia deixou de ser uma questão de infraestrutura e virou uma questão estratégica.

Terceira consequência: disputa geopolítica.

No seu documento, Leopold usa uma linguagem quase de Guerra Fria para definir a corrida pela AGI como uma luta pela sobrevivência do “mundo livre”. Critica duramente as medidas de segurança dos principais laboratórios de IA dos EUA, dizendo que elas são “inadequadas”, e defende que algoritmos e pesos de modelos de IA sejam considerados segredos de Estado.

Previu até que o governo americano, no futuro, teria que lançar um projeto nacional de AGI, semelhante ao “Projeto Manhattan”.

Essas opiniões geraram debates acalorados. Críticos dizem que ele simplifica demais a complexidade da geopolítica, usando narrativa de pânico para justificar o aceleração sem limites.

Por outro lado, há quem concorde. Dario Amodei, da Anthropic, e Sam Altman, da OpenAI, também acreditam que a AGI chegará em breve.

O valor real do documento não está na precisão de suas previsões, mas na estrutura de pensamento que oferece.

Se a AGI realmente chegar por volta de 2027, antes disso,

o mundo precisará de uma quantidade enorme de capacidade computacional.

E essa capacidade depende de GPUs.

E GPUs dependem de energia.

E essa energia vem de usinas de energia, de usinas nucleares, de mineradoras de Bitcoin com energia barata.

E os chips? São fabricados na TSMC.

Mas e se a desglobalização entre China e EUA acontecer? Então, será preciso a Intel.

E como conectar data centers? Com componentes ópticos — Lumentum.

E onde armazenar os dados? Com armazenamento — SanDisk.

Vê? Essa é a lógica da carteira de Leopold.

O documento de 165 páginas é um mapa, e suas posições representam a rota. Leopold traduziu essa previsão macro de 165 páginas em um portfólio de investimentos com dinheiro de verdade. Cada compra corresponde a um argumento do documento. Cada venda, a uma hipótese de mercado que ele acredita estar mal precificada.

Mas só ter o mapa não basta. No mercado real, é preciso uma coisa: continuar acreditando que você está certo, mesmo quando todos dizem que você está errado.

Essa habilidade foi testada em 27 de janeiro de 2025.

Impacto do DeepSeek

Em 27 de janeiro de 2025, o lançamento do modelo DeepSeek-R1 da DeepSeek causou pânico em Wall Street. O desempenho do modelo era próximo ao do GPT-1 da OpenAI, mas o custo de uso era de 20 a 50 vezes menor. Ainda mais impressionante, seu antecessor, o DeepSeek-V3, teria custado menos de 6 milhões de dólares para treinar, usando chips Nvidia H800 sancionados pelos EUA, com desempenho limitado.

O mercado entrou em colapso instantâneo.

Se os chineses treinarem modelos de ponta com 6 milhões de dólares e chips limitados, o que fazer com os bilhões de dólares investidos anualmente por gigantes de tecnologia? Os planos de clusters de trilhões de dólares ainda fazem sentido? A demanda por GPUs vai despencar?

O pânico se espalhou como uma pandemia. As ações da Nvidia caíram quase 17%, com uma perda de 593 bilhões de dólares em valor de mercado em um único dia, a maior da história de Wall Street. O índice de semicondutores de Filadélfia caiu 9,2%, a maior queda desde março de 2020. Broadcom caiu 17,4%, Marvell, 19,1%, Oracle, 13,8%.

A queda começou na Ásia, se espalhou pela Europa, e explodiu nos EUA. Apenas o índice Nasdaq 100 perdeu quase um trilhão de dólares em valor de mercado em um dia.

Marc Andreessen, do Vale do Silício, chamou DeepSeek de “momento Sputnik” da IA, dizendo: “Foi uma das maiores e mais impressionantes descobertas que já vi, e como projeto open source, é um presente para o mundo.”

Para o fundo de Leopold, esse dia deveria ser um desastre. Sua carteira está toda em infraestrutura de IA, e o mercado questiona toda a lógica por trás dela.

Porém, segundo a revista Fortune, um investidor do Situational Awareness LP revelou que, durante a venda em pânico, grandes fundos de tecnologia ligaram para saber o que estava acontecendo. A resposta foi: cinco palavras:

“Leopold diz que está tudo bem.” (“Leopold says it’s fine.”)

Por que Leopold está tão calmo? Porque, na sua visão, a aparição do DeepSeek não derrubou sua lógica, pelo contrário, a confirmou.

Seu documento de 165 páginas tem um argumento central: o progresso da IA não vai desacelerar, só vai acelerar.

A melhora na eficiência dos algoritmos é uma das três forças motrizes do avanço da IA. O DeepSeek, ao treinar modelos mais fortes com menos dinheiro e chips mais fracos, prova justamente que a eficiência dos algoritmos está crescendo rapidamente. Quanto maior a eficiência, mais valioso cada GPU se torna, pois ela produz IA mais poderosa. Isso estimula a demanda por capacidade computacional, não a reduz.

Usando a estrutura do seu documento, podemos dizer: o DeepSeek não prova que “não precisamos de tantas GPUs”, mas que “cada GPU ficou mais valiosa”. Quando você consegue treinar modelos melhores com menos dinheiro, não para, treina mais, maiores e mais fortes.

O pânico vem do medo de que a demanda desapareça. Mas quem realmente entende IA sabe que a redução de custos nunca elimina a demanda, só a aumenta.

Leopold, no meio do pânico, comprou na baixa. E o mercado logo mostrou que ele tinha razão. Nvidia e o setor de IA se recuperaram nas semanas seguintes, voltando a níveis ainda mais altos do que antes do colapso.

No mundo dos investimentos, a crença é o ativo mais escasso. Não porque seja difícil formar uma crença, mas porque, quando todos dizem que você está errado, insistir nela é quase uma contramão.

O fim do mundo físico

A história de Leopold Aschenbrenner pode ser resumida como uma narrativa de um gênio adolescente que ficou rico rapidamente. Mas, se você focar só no dinheiro, perde o verdadeiro valor dessa história.

O que ele realmente fez de certo foi, enquanto todos olhavam para o código na tela e os parâmetros do modelo, direcionar o olhar para as chaminés das usinas, subestações das mineradoras e cabos de fibra óptica cruzando continentes.

Em 2024, o mundo discute quão forte será o GPT-5, quão realista será o vídeo gerado pelo Sora, quando a IA substituirá os programadores. Essas discussões são importantes. Mas Leopold fez uma pergunta mais fundamental: quanto de energia tudo isso consome? De onde vem essa energia?

Essa questão, aparentemente simples, aponta para a maior oportunidade de investimento na era da IA.

A IA está crescendo de forma exponencial, mas a infraestrutura física que a sustenta ainda é do século passado. Leopold percebeu essa brecha. E, seguindo essa brecha, rastreou até o fim do mundo físico. Cada passo, uma limitação física, uma empresa que resolve esse gargalo, e uma aposta.

A essência dessa metodologia não é nova. Na corrida do ouro na Califórnia, quem mais lucrou não foi o garimpeiro, mas quem vendia pás e jeans. Levi Strauss surgiu nesse período.

Mas entender isso é uma coisa; executar na era da IA, é outra.

Para fazer isso, você precisa de duas habilidades: uma, uma compreensão profunda das tendências tecnológicas, sabendo o caminho do desenvolvimento da IA e suas necessidades; outra, um conhecimento concreto do mundo físico, sabendo de onde vem a energia, como construir data centers, como estender fibras ópticas.

A primeira vem de ter trabalhado no laboratório da OpenAI; a segunda, de estar disposto a se ajoelhar e estudar contratos de energia de uma mineradora falida.

Tecnólogos entendem de IA, mas não do mercado de energia. Financeiros entendem do mercado, mas não das restrições físicas da IA. Leopold tem as duas.

Mas, mais importante que as habilidades, é a perspectiva.

No seu documento, há uma frase frequentemente citada: “Você pode ser o primeiro a ver o futuro em São Francisco.” A implicação é: o futuro não é distribuído de forma uniforme.

Investir é, justamente, encontrar preços incorretos em um futuro que já chegou, mas ainda não se distribuiu de forma homogênea.

Leopold viu a curva de capacidade da IA na OpenAI, sabe que GPT-4 não é o fim, mas o começo, e que virão modelos maiores, mais capacidade, mais capital investido. E o mercado ainda discute se a IA é uma bolha.

Essa é a distorção. O que ele faz é transformar essa distorção em um portfólio de 5,5 bilhões de dólares.