Щойно я помітив щось неймовірне у останній подачі 13F Леопольда Ашенбреннера — і я маю на увазі, що цей хлопець справді грає в іншу гру, ніж усі інші у сфері хедж-фондів AI.

Для контексту, цей 24-річний підняв свій фонд з 1 мільярда до 5,5 мільярда доларів приблизно за рік. Більшість людей захоплюються його доходами, але справжнім враженням є повний поворот у портфелі, який він щойно здійснив. І я думаю, що більшість інвесторів зовсім не розуміють, що він насправді робить.

Дозвольте мені розбити, що привернуло мою увагу. По-перше, вихід. Він продав великі позиції в Nvidia, Broadcom, TSMC і Micron. І я говорю про серйозні гроші — у нього було 300 мільйонів доларів у пут-опціонах Nvidia, які він ліквідував. Це частина, де більшість відмовляється дивитися, бо Nvidia все ще є улюбленицею ринку. Усі стежать за рухами ціни акцій Nvidia перед відкриттям торгів, ніби це пульс інфраструктури AI. Але теза Леопольда полягає в тому, що до кінця 2025 або початку 2026 року ринок повністю врахує цінність GPU. І він не помиляється. Бум GPU вже стався. Тепер він перейшов далі.

Наступна справжня історія — куди він вкладає гроші замість цього. Його найбільша позиція? Bloom Energy. 20 відсотків усього його портфеля. Це приблизно 855 мільйонів доларів у компанії, про яку більшість людей ніколи не чула. І чесно кажучи, коли я вперше побачив це, я подумав, що це помилка. Але потім я дослідив їхній реальний бізнес.

Bloom Energy виробляє оксидні паливні елементи, які перетворюють природний газ безпосередньо у корисну електроенергію на місці — у дата-центрах. Без залежності від мережі. Без очікування оновлень інфраструктури електропостачання. Просто встановіть їх поруч із вашим AI дата-центром — і у вас буде електроенергія. Їхній запас замовлень становить 20 мільярдів доларів. Доходи зросли на 34% у 2025 році, і вони прогнозують 40% зростання у 2026. Попит абсолютно перевищує пропозицію.

Ось що, здається, розуміє Леопольд, чого не розуміють інші: вузьке місце вже не у чіпах. Це у енергетиці. Існуюча електрична мережа була побудована для людей, а не для дата-центрів AI, що працюють цілодобово. Кожна велика технологічна компанія — Google, Meta, Amazon — тепер бореться за доступ до мережі. Але якщо ви володієте енергетичною інфраструктурою замість того, щоб залежати від неї, ви вирішили проблему ще до її виникнення.

Це ніби він визначає справжнє обмеження у гонці озброєнь AI. Інші все ще зосереджені на закупівлі GPU та рухах цін Nvidia перед відкриттям торгів. Леопольд вже пройшов цей етап. Він ставить на те, що виробничі потужності енергії стануть новою фортецею.

Далі — CoreWeave. Він додав до цієї позиції 300 мільйонів доларів, довівши загальну експозицію приблизно до 800 мільйонів. CoreWeave — це фактично інфраструктурний рівень між сирими GPU та розгорнутими застосунками AI. Вони займаються розгортанням, розподілом енергії, охолодженням, інженерною підтримкою — усіма фізичними логістичними аспектами, яких Nvidia не торкається. Також він тримає близько 10% у Core Scientific, яка забезпечує енергетичну інфраструктуру для CoreWeave. Тобто він фактично робить подвійну ставку: на інфраструктуру розгортання GPU та на її енергетичні потреби.

Але тут стає справді цікаво. Він тихо накопичує компанії, що займаються майнінгом біткоїнів. Спершу це здається дивним. Біткоїн був у медведевому ринку, криптовалюти — у боковому тренді, то навіщо купувати майнингові операції? Відповідь майже надзвичайно проста: ці компанії вже володіють двома найскладнішими для отримання ресурсами для інфраструктури AI — землею та доступом до мережі.

Отримання дозволів на підключення до мережі та прав на землю зазвичай займає місяці або роки. Леопольд просто купив компанії, які вже їх мали. Це ніби купити бар, що вже має ліцензію на алкоголь, замість подавати заявку самостійно і чекати два роки. Він фактично прискорив свій шлях до розгортання AI-інфраструктури, придбавши ці майнингові об'єкти та перепрофілювавши їх. Це не криптовалютна ставка. Це гра у нерухомість і інфраструктуру, замаскована під інвестицію у крипту.

Що стосується коротких позицій — вони теж дуже показові. Він коротко продав Infosys, величезну компанію з аутсорсингу ІТ, яка побудована на тому, щоб пропонувати дешеву робочу силу з Індії для заміни західних ІТ-спеціалістів. Теза Леопольда: інструменти автоматизації коду, такі як Claude і GPT-4, досягли рівня, коли вони можуть автоматизувати не лише прості завдання, а й складні ІТ-процеси. Арбітраж, що робив Infosys прибутковою — дешеві працівники — зникає, коли AI може робити це швидше і краще. Це вже починає виглядати пророчо.

Що справді об’єднує усе це — філософський зсув. Леопольд фактично перейшов від ставок на програмне забезпечення і чіпи до ставок на фізичні активи. Виробничі потужності, енергетична інфраструктура, нерухомість, дозволи, доступ до мережі — усе це непоказові речі, які не можна побудувати за допомогою коду.

Це частина, яка залишилася у мене: енергія — єдине ресурс, якого ніколи не достатньо. Чи то генерація електроенергії, чи інвестиції у нерухомість, все повертається до одного питання — хто контролює постачання енергії для інфраструктури AI?

Ось чому його портфель виглядає настільки інакше. Поки всі інші ще аналізують рухи цін Nvidia перед відкриттям торгів і доступність GPU, він уже на три кроки попереду, забезпечуючи реальну інфраструктуру енергопостачання, яка робить GPU корисними. Bloom Energy для генерації на місці, CoreWeave для розгортання, компанії з майнінгу біткоїнів для землі та дозволів, а також стратегічні короткі позиції на бізнеси, які втрачають свою конкурентну перевагу у світі, автоматизованому AI.

Концентрація у портфелі — це безумовно ризиковано. Він вклав величезну впевненість у конкретні ставки, а не у широку диверсифікацію. Але якщо його теза правильна — а поки що вона дивовижно точна — то доходи можуть бути надзвичайними. Збільшити 1 мільярд до 5,5 мільярда за рік — не вдача. Це вміння визначити справжнє обмеження до того, як ринок його врахує.

Я думаю, що тут Леопольд фактично створив систему відстеження затримок у інфраструктурі AI у реальному часі. Спершу це були GPU. Тепер — енергія. Наступним, ймовірно, стане щось інше, про що ще ніхто не думає. Але модель ясна: знайти, що справді обмежує розгортання AI, і володіти інфраструктурою, яка це вирішує.

Питання для інших — чи зможуть вони визначити наступне вузьке місце раніше за Леопольда. Бо на цьому етапі ставити проти його аналізу — виграшна стратегія.