Истинное информационное преимущество существует только одним способом: делать ставки раньше других, прежде чем они начнут оценивать.

За последние два года все были в тревоге, пытаясь найти ответ на один и тот же вопрос: какая следующая отрасль в AI вырастет?

Хранение данных, оптические модули, акции вычислительных мощностей, энергетические компании и так далее — каждые несколько месяцев меняется нарратив, и каждый раз кто-то остается с пустыми руками, а кто-то обещает, что в следующий раз обязательно повезет.

Мало кто задает другой вопрос: что именно делают те, кто лучше всех разбирается в AI, на что они делают ставки?

Эти люди, ушедшие из OpenAI, вместе оцениваются почти в 10000 миллиардов долларов. Их предпринимательская деятельность и инвестиции уже начинают новый этап эпохи AI.

Dario Amodei основал Anthropic, потенциальная оценка — 9000 миллиардов. SSI Ильи Сутскевера без продукта — 320 миллиардов. Aravind Srinivas создал Perplexity, оценка — 212 миллиардов. Mira Murati с лабораторией Thinking Machines — 120 миллиардов.

Поэтому, возможно, самое важное достижение OpenAI за эти годы — это не GPT-4, а те уволенные сотрудники, которые теперь делятся своими знаниями с обществом.

И среди них самый молодой, уволенный из OpenAI Leopold Aschenbrenner, стал одним из самых часто цитируемых имен на рынке капитала за последние два года.

Легендарная история, которая уже неоднократно пересказывалась СМИ: в 23 года его выгнали из OpenAI, он подготовил 165-страничный отчет «Situational Awareness», за год увеличил активы хедж-фонда с 2,25 миллиона долларов до 55 миллиардов, делая ставку на атомную энергию и топливные элементы, и все ставки оказались успешными.

История настолько завершенная, контрасты настолько сильные, результат настолько успешный — что сейчас, когда речь заходит об инвестиционной логике эпохи AI, он почти неотделим от этого разговора.

Но Leopold — лишь самый заметный из этой группы.

Люди, покинувшие OpenAI, постепенно выбрали два пути.

Один — это путь Ильи, Mira и Aravind: начать бизнес, привлечь крупные инвестиции, создать прорывной продукт — как это было у каждого гения Кремниевой долины, ушедшего из компании.

Другой — гораздо более тихий: есть группа людей, которые делают ставку, передают выполнение другим, а сами занимаются только принятием решений.

Leopold выбрал именно второй путь, максимально экстремальный.

Он вышел на публичный рынок, используя взгляд оператора в индустрии AI, нашел ошибочно оцененные активы в традиционной энергетике и вложил крупные средства. Он не разбирается в энергетике, но знает, сколько электроэнергии сжигает AI — этого достаточно. Такой подход невозможно воспроизвести, читая отчеты или посещая отраслевые конференции — его можно понять только через личный опыт.

Кроме этого, есть еще одна группа людей, которые делают что-то по тому же принципу, но в другой форме: небольшие фонды, которые за несколько часов проводят дью-дилидженс, на который у других уходит несколько месяцев, и их список отказов ценнее инвестиционного. Они — самая незаметная, но и самая заслуживающая внимания часть этой большой миграции.

Большинство людей уходят из компаний с только резюме. Люди из OpenAI уносят с собой набор ответов, которые еще не знают даже сами.

I. Нет второго Leopold

Leopold сделал ставку на атомные компании Vistra и Bloom Energy.

После успешных сделок он к концу 2025 года постепенно перераспределил портфель, избавился от Vistra и сосредоточился на Bloom Energy и инфраструктуре дата-центров.

Аналитики традиционной энергетики следят за этими акциями, строят планы расширения электросетей, сравнивают с политикой углеродных налогов и моделируют рост спроса. Путь Leopold полностью отличается.

Он видел масштабы серверных залов в OpenAI, видел счета за электроэнергию при обучении флагманских моделей, слышал, как инженеры обсуждают необходимость размещения новых дата-центров рядом с атомными станциями. Эти детали не отражены в отчетах и аналитических документах, но они формируют вывод о росте энергетического спроса — более реальный, чем любые модели.

Этот подход в инвестициях называется «арбитраж межотраслевого понимания»: перевод внутренней информации одной отрасли в недооцененные активы другой.

Раньше это было прерогативой топовых макро-хедж-фондов, использующих глобальную макроэкономическую картину.

Leopold сделал более точное: он использовал взгляд оператора в индустрии AI, чтобы найти в традиционной энергетике недооцененные возможности.

Этот путь трудно повторить.

II. Zero Shot: самое ценное — это список отказов

Основатель фонда Zero Shot, Evan Morikawa, тоже вышел из OpenAI, у него крепкий технический бэкграунд, он перешел в венчурный капитал.

Он — однокурсник, но путь у них совершенно разный.

Мнение Leopold основано на его конкретном опыте в ключевых позициях AI — понимании затрат на обучение моделей, планировании дата-центров, энергетическом спросе. Только находясь в этой роли, можно накапливать такие знания, без быстрого просмотра отчетов или участия в конференциях. Внутри OpenAI очень мало тех, кто действительно способен ответить на эти вопросы.

В апреле этого года появился новый фонд объемом 100 миллионов долларов — Zero Shot.

Это термин из обучения моделей AI, означающий, что модель отвечает без предварительного обучения на конкретных образцах.

Три соучредителя — бывшие сотрудники OpenAI: Evan Morikawa, отвечавший за DALL-E и ChatGPT, первый инженер по подсказкам Andrew Mayne, и бывший исследователь и инженер Shawn Jain.

Они уже инвестировали в три проекта: компанию по автоматизации рабочих процессов AI Worktrace, роботов для производства с помощью AI Foundry Robotics и еще один проект, который пока скрыт.

100 миллионов долларов — это очень мало по сравнению с современными фондами в сотни миллиардов.

Но важнее понять, в какие сферы они не инвестируют.

Mayne заявил, что он не верит в большинство «инструментов для программирования на естественном языке», которые помогают писать код.

Он знает, что внутри OpenAI уже накоплены ресурсы в области программирования, и понимает, что у таких инструментов очень быстро исчезнет конкурентное преимущество — их защитный слой будет разрушен базовой моделью за короткое время. Morikawa избегает инвестиций в робототехнику, особенно в компании, собирающие видеоданные для обучения роботов, потому что он считает, что эта технология столкнется с «стеной».

Эти оценки — не под силу обычным венчурным фондам.

Они не работают внутри отраслей, не слышали внутренние обсуждения, поэтому не могут понять, какая стратегия — мертвая.

Преимущество Zero Shot — в списке отказов. В рынке, где все кричат о стартапах в AI, знать, где ловушки, — ценнее, чем знать, кого поддерживать. Те, кто уже «копали» в этой сфере, предпочитают отчеты о рисках более, чем карты сокровищ.

Они специально ограничивают размер инвестиций до 100 миллионов долларов, потому что знают, в какой стадии их ценность наиболее велика: на ранних этапах, когда еще не определена окончательная стратегия. В этот момент, те, кто разбирается, могут сразу понять, какая дорога пройдет.

Когда проект дойдет до раундов C или D, финансовая информация и публичные данные перекроют информационное преимущество — эта карта уже сыграна.

Чем больше масштаб, тем больше приходится гнаться за «надежными направлениями», и тем больше используют чужие стратегии.

100 миллионов — это их честная оценка границ своих преимуществ.

III. Ангелы — это другой бизнес

Mira Murati и Zero Shot инвестировали в компанию Worktrace, основанную бывшей коллегой из OpenAI Angela Jiang, которая занимается оптимизацией бизнес-процессов с помощью AI.

Но логика инвестиций гораздо более обоснованная, чем просто «хорошие отношения».

Mira видела, как Angela принимает решения в условиях высокого давления в OpenAI, как она оценивает границы AI-продуктов, как реализует свои идеи в реальных условиях. Эти качества невозможно показать за пару часов презентации или восстановить через тщательную проверку.

Angela не нужно убеждать Mira, она уже сама приняла решение. Инвестиции на ранней стадии — это почти беззатратный информационный обмен, который дает гораздо больше, чем средний рынок.

Большая система — это Sam Altman.

По сообщениям, он принимает решение о поддержке стартапов в течение нескольких часов после того, как узнает о них, и использует средства OpenAI Startup Fund и API-ресурсы.

Он не владеет акциями OpenAI, но успех каждого его бывшего коллеги расширяет возможности OpenAI по сбору данных, распространению и влиянию на политику. Он использует капитал, чтобы поддерживать экосистему, которая ему не принадлежит, но приносит ему постоянную прибыль. Это невидимый, но очень реальный вид доли, который приносит сложный эффект сложного процента.

Эта экосистема создает иллюзию, что это просто дружеское объединение бывших коллег.

Если сравнить с «мафией PayPal», разница очевидна.

Крепость PayPal основана на общем страдании: пережитых платежных войнах, опыте поглощения eBay, и в те годы, когда казалось, что все может закончиться, — на доверии и братстве. Это доверие — настоящее, но их взгляды на будущее разнятся. Thiel занимается венчуром, Musk — ракетостроением, Hoffman — соцсетями, пути разошлись.

OpenAI-экосистема — это вера в будущее: что AGI придет, и окно возможностей ограничено. Сейчас — уникальный шанс подготовиться. Вера движет сильнее дружбы, потому что она напрямую связана с интересами. Если ставка правильная, вся сеть выигрывает.

Это делает вход в этот круг очень тонким.

Если продукт хорош, привлечение их денег — не проблема. Но если вы сомневаетесь в будущем AI или строите бизнес на предположении, что «AGI еще очень далеко», — даже лучший продукт вряд ли получит их поддержку.

Разногласия в мировоззрении — и раньше, и сейчас — могут остановить диалог еще до рукопожатия.

IV. От строителей — к инвесторам

Пути бывших сотрудников OpenAI можно свести к трем категориям.

Илья, Aravind и Mira выбрали предпринимательство.

Но даже в рамках предпринимательства их пути полностью различны. Aravind занимается конкурентным потребительским бизнесом, Mira создает платформу инструментов, у Ilya нет продукта — у него оценка 320 миллиардов, он делает ставку на «безопасность».

Leopold и Zero Shot выбрали инвестиции.

Leopold работает на публичных рынках, Zero Shot — в ранних венчурных инвестициях. Оба варианта — это внешняя оценка, а не личное участие. Это редкость среди бывших сотрудников OpenAI, но именно такие люди показывают, что, когда человек готов делать ставку, не участвуя напрямую, его мнение уже очень четкое и не требует дополнительных проверок.

Общественное мнение считает, что высшее проявление гения — это создание. Но эта группа дает другой ответ: когда решение уже достаточно ясно, более эффективно распределить ресурсы между несколькими направлениями и поручить их реализовать тем, кто умеет действовать.

Название их отчета — «Situational Awareness» — военное выражение, означающее способность пилота видеть всю картину боя в реальном времени.

Общая ситуация определяет действия пилота через две секунды. Потеря этой способности — смерть. Эти люди из OpenAI — именно те, кто обладает пониманием ситуации на AI-арене. Они знают, куда движется битва, где высоты, а где — тупики.

Их задача сейчас — расставить силы по этим знаниям.

Самые умные в эпоху выбирают полностью идти «ВСЕ ВКЛЮЧЕНО», потому что для них ответ уже очевиден — не нужно больше проверять руками.

Кликните, чтобы узнать о вакансиях в律од BlockBeats

Добро пожаловать в официальное сообщество律од BlockBeats:

Подписка в Telegram: https://t.me/theblockbeats

Группа в Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

Официальный аккаунт в Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia