Інформаційна перевага має лише один спосіб використання: зробити ставку перед іншими.

За останні два роки всі були в тривозі, намагаючись знайти відповідь на одне й те саме питання: що буде з наступним сектором AI?

Зберігання, оптичні модулі, акції обчислювальної потужності, енергетичні акції тощо — кожні кілька місяців змінюється наратив, і кожного разу хтось пропускає можливість, і кожного разу хтось каже: «Наступного разу точно вдасться».

Мало хто ставить інше питання: що саме ставлять на кон ті, хто найкраще розуміє AI?

З тих, хто пішов з OpenAI, їхня сумарна вартість вже наближається до 10000 мільярдів доларів. А їхній стартап і інвестиції вже ведуть у нову еру AI.

Dario Amodei заснував Anthropic, потенційна оцінка — 9000 мільярдів. Ilya Sutskever з SSI без продукту — оцінка 320 мільярдів. Aravind Srinivas створив Perplexity, оцінка 212 мільярдів. Mira Murati з Thinking Machines Lab — оцінка 120 мільярдів.

Тому найважливішим результатом OpenAI за ці роки, можливо, є не GPT-4, а ця група звільнених співробітників, які виходять у суспільство.

Серед них наймолодший, звільнений OpenAI Leopold Aschenbrenner, став одним із найчастіше цитованих імен на ринку капіталу за останні два роки.

Легендарний рекорд, який медіа неодноразово переказують: у 23 роки його вигнали з OpenAI, він написав 165-сторінковий звіт «Situational Awareness», і за рік зумів збільшити капітал хедж-фонду з 2,25 мільйонів до 55 мільйонів доларів, зосередившись на атомній енергетиці та паливних елементах, і всі ставки зіграли.

Історія настільки цілісна, контрасти — надзвичайні, результати — надзвичайно успішні. До сьогодні, будь-хто, хто говорить про інвестиційну логіку епохи AI, майже не може обійти його стороною.

Але Leopold — це лише найперший з цієї групи, хто був помічений.

З тих, хто пішов з OpenAI, з’явилися дві основні траєкторії.

Одна — це шлях Ilya, Mira, Aravind: запуск стартапу, залучення великих інвестицій, створення революційного продукту — і це цілком типово для кожного виходу з Кремнієвої долини.

Інша — набагато тихіша: група людей робить ставку, делегуючи виконання іншим, і самі займаються лише судженнями.

Leopold обрав саме цей другий шлях у його крайній формі.

Він виходить на відкритий ринок, дивлячись на AI-індустрію з позиції оператора, і знаходить активи з неправильною оцінкою у традиційних енергетичних акціях, потім масово їх купує. Він не розуміє енергетику, але знає, скільки електроенергії потрібно AI, і цього достатньо. Таке розуміння неможливо отримати, читаючи звіти або беручи участь у галузевих конференціях — його можна накопичити лише, перебуваючи на цій позиції.

Крім цього шляху, є ще одна група людей, які роблять щось за тією ж логікою, але в іншій формі: малі фонди, які за кілька годин проводять дослідження, на які у інших йдуть місяці, і їхні списки заборон — цінніше за інвестиційні. Вони становлять найпростіший, але й найцікавіший для глибокого аналізу шар цієї великої втечі.

Більшість людей залишають компанію, забираючи з собою резюме. Ті, хто виходять з OpenAI, — забирають набір відповідей, яких ще не знає ніхто.

1. Немає другого Leopold

===============

Leopold зосереджений на атомних компаніях Vistra і Bloom Energy.

Обидві угоди виявилися успішними: наприкінці 2025 року він почав перерозподіл активів, продав Vistra і ще більше зосередився на Bloom Energy та інфраструктурі дата-центрів.

Традиційні енергетичні аналітики стежать за цими акціями, аналізують плани розширення електромереж, порівнюють з політикою щодо вуглецевого оподаткування, створюють моделі зростання попиту. Але шлях Leopold цілком інший.

Він бачив масштаби серверних залів у OpenAI, бачив рахунки за електроенергію для тренування флагманських моделей, чув, чому наступне покоління дата-центрів має розміщуватися біля атомних станцій. Ці деталі не фігурують у жодних фінансових звітах і не аналізуються аналітиками, але вони формують висновок про енергетичний попит — і він набагато реальніший за будь-які моделі.

Ця стратегія у інвестиційному світі називається «арбитраж між галузями»: перетворення внутрішньої інформації однієї галузі у недооцінені активи іншої.

Раніше цим займалися топові макро-хедж-фонди, орієнтуючись на глобальну макроекономіку.

Leopold зробив ще точніше: він використав погляд оператора AI-індустрії і знайшов у традиційній енергетиці недооцінені можливості через цінові лаги.

Цю стратегію важко повторити.

2. Zero Shot: найцінніше — це список заборон

=======================

Засновник Zero Shot, Evan Morikawa, теж виходець з OpenAI, має технічну освіту і тепер займається венчурним капіталом.

Вони — однокурсники, але шлях у них зовсім різний.

Judgment Leopold базується на його конкретному досвіді роботи у найважливіших позиціях AI — перш за все, у розрахунках вартості тренування моделей, плануванні дата-центрів і оцінці енергетичних потреб. Лягти в цю позицію — значить накопичити досвід, і це неможливо зробити швидко. У ключових ролях OpenAI дуже мало тих, хто справді може відповісти на ці питання.

У квітні цього року з’явився новий фонд обсягом 100 мільйонів доларів — Zero Shot.

Це термін з AI-області, що означає здатність моделі відповідати без попереднього навчання на конкретних прикладах.

Три співзасновники — колишні співробітники OpenAI: Evan Morikawa, який керував застосунками DALL-E і ChatGPT, початковий інженер з підказок Andrew Mayne, і колишній дослідник і інженер Shawn Jain.

Вони вже інвестували у три компанії: AI-робочі процеси Worktrace, робототехнічний завод Foundry Robotics і ще один проект, який досі залишається у тіні.

Мільйонів доларів — це зовсім небагато у світі AI, де фонди часто мають сотні мільярдів.

Але важливо зрозуміти, у яких сферах вони відмовляються інвестувати, і це багато про що говорить.

Mayne відкрито заявляє, що не вірить у більшість «інструментів атмосферного програмування», що допомагають писати код природною мовою.

Причина проста: він знає, що внутрішні ресурси OpenAI у цій галузі вже накопичені, і розуміє, що швидко ці інструменти будуть знищені базовими моделями. Morikawa тримає дистанцію від робототехнічних компаній, що збирають відеодані для тренування роботів, оскільки ця технологія, на його думку, зазнає глухого кута.

Ці судження — неможливо отримати, просто читаючи звіти або беручи участь у галузевих конференціях.

Перевага Zero Shot — у списку заборон. У ринку, де всі говорять про AI-стартапи, знати, де «пастки», цінніше, ніж знати, кого підтримувати. Люди, що вже «зробили свою шахту», краще мають звіт про ризики, ніж карту скарбів.

Вони цілеспрямовано обмежують масштаб до 100 мільйонів доларів, і причина тут дуже конкретна.

Вони розуміють, що їхня найцінніша перевага — на початкових етапах, коли технологічний шлях ще не визначений. У цей період ті, хто знає внутрішню кухню, можуть швидко визначити, який шлях пройде.

Коли проект доходить до третього або четвертого раунду фінансування, фінансові дані і публічна інформація знімають цю перевагу — і гра закінчується.

Чим більший масштаб, тим більше потрібно орієнтуватися на «надійні галузі», і тим більше використовувати чужі підходи.

Мільйон доларів — це їхня чесна оцінка межі своїх переваг.

3. Ангели-інвестори — це інша справа

===========

Мira Murati і Zero Shot інвестували у колишню колегу з OpenAI, Angela Jiang, у її компанію Worktrace — платформу для оптимізації бізнес-процесів за допомогою AI.

Але логіка інвестицій тут набагато більш обґрунтована, ніж просто «хороші стосунки».

Мira бачила, як Angela приймає рішення у високонавантаженому середовищі OpenAI, як вона оцінює межі AI-продуктів, і як вона виконує свої обов’язки у реальних обмеженнях. Це важко показати за двогодинною презентацією або навіть через ретельну перевірку.

Angela не потрібно переконувати Mira у своїй компетентності — вона вже має свою думку. Інформаційні витрати на ангельські інвестиції майже нульові, але якість інформації набагато вищі за середній рівень ринку.

Ще більший вплив має Sam Altman.

За повідомленнями, Altman приймає рішення про інвестиції у кілька годин після того, як дізнається про стартап колеги, і додає до цього кошти з OpenAI Startup Fund і багато API-ресурсів.

Він не володіє акціями OpenAI, але кожен успіх колеги розширює доступ до даних, каналів розповсюдження і політичного впливу OpenAI. Він використовує капітал, щоб підтримувати екосистему, яка йому не належить, але приносить йому постійний дохід. Це — неформальні акції, але вони справді працюють на складний ефект складного відсотка.

Ця екосистема змушує багато людей думати, що це просто «згуртованість колег».

Якщо порівнювати її з мафією PayPal, різниця буде очевидною.

Згуртованість PayPal виникла з єдиного — спільних труднощів: спільної боротьби у платіжній війні, спільної участі у поглинанні eBay, і у періоді, коли вони майже збанкрутували, — у формуванні бойових дружин. Це довіра — справжня, але їхні погляди на майбутнє різняться. Thiel — ризиковий капіталіст, Musk — ракетобудівник, Hoffman — створює соцмережі, і їхні шляхи розходяться.

Випускники OpenAI об’єднує спільна ставка на майбутнє: що AGI прийде, і вікно можливостей обмежене. Це — їхній головний драйвер, і він триваліший за дружбу, бо безпосередньо пов’язаний з інтересами. Якщо їхній прогноз вірний, вся мережа отримає вигоду.

Це робить вхід у цей коло дуже делікатним.

Якщо продукт достатньо хороший, залучити ці гроші — не проблема. Але якщо ви сумніваєтеся у майбутньому AI або ваша бізнес-логіка базується на тому, що «AGI ще дуже далеко», навіть найкращий продукт не отримає чеків цієї групи.

Розбіжності у світоглядах закінчуються ще до рукостискання.

4. Від Builder до інвестора

Шляхи колишніх співробітників OpenAI можна звести до трьох.

Ilya, Aravind і Mira обрали стартапи.

Але, незважаючи на спільну ідею, вони роблять зовсім різні речі. Aravind створює конкурентний споживчий бізнес, Mira — інструментальну платформу, Ilya з SSI навіть не має продукту, але оцінений у 320 мільярдів, і робить ставку на «безпеку».

Leopold і Zero Shot обрали інвестиції.

Leopold працює на відкритому ринку, Zero Shot — у ранніх інвестиціях. Обидва — це зовнішні ставки, які перетворюють судження у капітал, а не безпосередньо займаються реалізацією. Це — рідкість серед колишніх OpenAI, але саме цієї рідкості варто придивитися: людина, яка робить ставку, але не бере участі у реалізації, зазвичай має таке чітке уявлення про результат, що йому не потрібно діяти.

Зазвичай вважають, що найвищий прояв геніальності — це створення. Але ця група дає іншу відповідь: коли судження настільки ясне, що розподіляти ресурси між кількома напрямками і довіряти їх тим, хто здатен реалізувати, — більш ефективно.

Звіт Leopold називається «Situational Awareness» — військовий термін, що означає здатність пілота швидко оцінювати ситуацію на полі бою.

Знати ситуацію — означає знати, куди рухатися далі, і втратити цю здатність — означає смерть. Ці люди з OpenAI мають саме цю ситуаційну обізнаність у AI-боротьбі. Вони знають, куди йде битва, де висоти, і які окопи ведуть до глухого кута.

Зараз вони готують свої сили відповідно до цієї ситуації.

Найрозумніші з цієї епохи починають йти «ВСІ НА ГОЛКИ», — їхній висновок: відповідь вже очевидна, і не потрібно більше перевіряти її руками.

Дізнайтеся більше про рухи — BlockBeats у пошуку нових співробітників:

Telegram-канал: https://t.me/theblockbeats

Telegram-чат: https://t.me/BlockBeats_App

Офіційний Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia