Bán Nvidia, mua nhà máy điện, nhà đầu tư AI khác biệt 24 tuổi kiếm được 5 tỷ USD trong một năm

Tiêu đề gốc: Bán Nvidia, Mua nhà máy điện, Nhà đầu tư AI khác biệt 24 tuổi kiếm 5 tỷ USD trong một năm

Tác giả gốc: Động Chấn Beating

Nguồn gốc gốc:

Chuyển thể: Pháo Hoả Tài Chính

Bài｜Sleepy.txt

Tháng 2 năm 2026, quỹ phòng hộ Situational Awareness LP đã nộp báo cáo danh mục quý, cho thấy tính đến cuối quý IV năm 2025, tổng giá trị cổ phần Mỹ của quỹ này là 5.517 tỷ USD.

Wall Street quản lý hàng chục nghìn tỷ USD tài sản, 55 tỷ chỉ là một phần nhỏ bé. Nhưng quỹ này cách đây 12 tháng còn quản lý chưa đến 400 triệu USD, và người sáng lập kiêm Giám đốc Đầu tư của nó là một người trẻ sinh năm 1999.

Tên anh là Leopold Aschenbrenner. 24 tuổi.

Trong 12 tháng, anh đã đưa quỹ từ 3.83 triệu lên 55.17 triệu USD, tăng hơn 14 lần. Trong cùng kỳ, chỉ số S&P 500 tăng ở mức một chữ số.

Điều khiến người ta kinh ngạc hơn là danh mục của anh. Mở báo cáo danh mục quý, bạn sẽ không thấy bất kỳ công ty AI nổi bật nào thường xuất hiện trên các tiêu đề tài chính. Thay vào đó là các công ty làm pin nhiên liệu, các thợ mỏ Bitcoin vừa thoát khỏi bờ vực phá sản, và các tập đoàn chip đang bị thị trường bỏ rơi.

Anh nói quỹ của mình đầu tư vào AI, nhưng danh mục này chẳng khác gì một danh sách mua sắm điên rồ.

Nhưng chính người điên đó lại là một trong những người hiểu rõ nhất, sâu sắc nhất về cách AI sẽ thay đổi thế giới. Trước khi gia nhập Wall Street, anh là nhà nghiên cứu tại OpenAI, phụ trách suy nghĩ về cách đảm bảo AI thông minh hơn con người không bị mất kiểm soát; sau đó, anh bị đuổi khỏi công ty vì nói những điều không nên nói, viết một bản luận văn dài 165 trang dự đoán về một tương lai mà đa số người cho là hoang đường.

Sau đó, anh đã đặt toàn bộ tài sản của mình vào cược lớn nhất cuộc đời.

Phân tích 55 tỷ: Anh đã mua gì?

Để hiểu rõ tài năng đầu tư của Leopold Aschenbrenner, cách đơn giản nhất là mở báo cáo danh mục của anh, đọc từng dòng một.

Cổ phiếu lớn nhất trong danh mục của anh là Bloom Energy. Giá trị cổ phần là 876 triệu USD, chiếm 15.87% tổng danh mục.

Công ty này làm pin nhiên liệu. Chính xác hơn, họ sản xuất loại pin gọi là “pin nhiên liệu oxit rắn”, có thể chuyển đổi khí tự nhiên trực tiếp thành điện năng, hiệu quả cực cao. Người sáng lập KR Sridhar từng là kỹ sư trong chương trình thám hiểm sao Hỏa của NASA, được tạp chí Fortune gọi là “một trong năm nhà tương lai học hàng đầu tạo ra tương lai ngày nay”.

Một quỹ AI đặt cược lớn nhất vào một công ty phát điện.

Theo dự báo của Gartner, tiêu thụ điện năng của các máy chủ tối ưu AI trên toàn cầu sẽ từ 93 terawatt giờ năm 2025 tăng lên 432 terawatt giờ năm 2030, gấp gần năm lần trong 5 năm. Nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu Mỹ sẽ tăng gần gấp ba, đạt 134.4 gigawatt vào năm 2030. Hệ thống điện Mỹ đã trung bình trên 25 năm tuổi, nhiều thành phần từ 40 đến 70 năm, vượt xa tuổi thọ thiết kế.

Nói cách khác, điện cần cho AI còn nhiều hơn cả khả năng cung cấp của toàn bộ lưới điện. Và lưới điện đã già đến mức sắp đổ vỡ.

Nguồn tài nguyên khan hiếm nhất của thời đại AI không phải chip, mà là điện.

Pin nhiên liệu của Bloom Energy chính xác là có thể vượt qua được điểm nghẽn này. Nó không cần kết nối vào lưới điện, trực tiếp phát điện cạnh trung tâm dữ liệu, hoạt động liên tục 24/24. Năm 2025, Bloom Energy đã ký hợp đồng với CoreWeave để cung cấp pin nhiên liệu cho trung tâm dữ liệu AI của họ tại Illinois.

Nói đến CoreWeave, đây chính là cổ phần lớn thứ hai của Leopold.

Anh sở hữu quyền chọn mua trị giá 774 triệu USD của CoreWeave, cộng với 437 triệu USD cổ phiếu phổ thông, tổng cộng hơn 1.2 tỷ USD, chiếm 22% tổng danh mục. CoreWeave là nhà cung cấp dịch vụ đám mây GPU, chuyển đổi từ mỏ khai thác tiền mã hóa.

Năm 2017, Mike Intrator và Brian Venturo cùng vài người khác đào Bitcoin. Năm 2018, thị trường tiền mã hóa sụp đổ, họ không thể khai thác nữa. Nhưng họ còn nhiều GPU trong tay. Năm 2019, họ nảy ra ý tưởng: GPU không chỉ để khai thác mỏ, mà còn để chạy AI.

Vì vậy, công ty chuyển đổi từ mỏ khai thác thành nhà cung cấp sức mạnh tính toán cho AI. Ngày 27/3/2025, CoreWeave niêm yết trên Nasdaq, huy động 1.5 tỷ USD với giá 40 USD mỗi cổ phiếu. Một công ty từng thoát khỏi mỏ khai thác, nay trở thành nhà cung cấp hạ tầng AI cốt lõi.

Leopold chú ý đến lượng GPU lớn trong tay CoreWeave và mối liên hệ sâu sắc với Nvidia. Trong thời đại mà sức mạnh tính toán chính là năng suất, ai sở hữu GPU, người đó chính là vua.

Nhưng điều thực sự khó hiểu là cổ phần thứ ba của anh: Intel. Giá trị cổ phần là 747 triệu USD, toàn bộ là quyền chọn mua, chiếm 13.54% tổng danh mục.

Năm 2025, Intel là một trong những công ty bị Wall Street ghẻ lạnh nhất. Giá cổ phiếu giảm một nửa so với đỉnh năm 2024, thị phần bị AMD và Nvidia cắt giảm, CEO thay đổi liên tục. Hầu hết các nhà phân tích đều nói Intel đã hết thời.

Nhưng Leopold lại chọn mua quyền chọn mua trong thời điểm này. Đây là một hành động cực kỳ liều lĩnh, cược đúng thì bay cao, cược sai thì mất sạch.

Anh cược vào điều gì? Chỉ hai chữ: gia công.

Tháng 11/2024, Bộ Thương mại Mỹ tuyên bố Intel sẽ nhận được tới 7.86 tỷ USD hỗ trợ trực tiếp qua Đạo luật Chíp và Khoa học. Mục đích duy nhất là biến Intel thành nhà gia công chip nội địa của Mỹ, cạnh tranh với TSMC.

Trong bối cảnh Mỹ và Trung Quốc đang rút khỏi nhau về công nghệ, Mỹ cần một “người nhà” để sản xuất chip. Dù còn chậm hơn, Intel là lựa chọn duy nhất. Leopold không cược vào công nghệ của Intel, mà là vào ý chí quốc gia của Mỹ.

Các cổ phần còn lại của anh còn thú vị hơn. Core Scientific, 419 triệu USD; IREN, 329 triệu USD; Cipher Mining, 155 triệu USD; Riot Platforms, 78 triệu USD; Hut 8, 39.5 triệu USD.

Các doanh nghiệp này đều là các công ty khai thác Bitcoin.

Một quỹ AI, tại sao lại đầu tư vào đám mỏ Bitcoin?

Rất đơn giản, vì các công ty khai thác Bitcoin sở hữu nguồn điện rẻ nhất và các trung tâm dữ liệu lớn nhất ở Mỹ.

Core Scientific có công suất hơn 1300 MW. IREN dự định mở rộng thêm 1.6 GW tại Oklahoma. Những thợ mỏ này đã khóa các nguồn điện giá rẻ nhất toàn cầu để tồn tại trong cuộc đua sức mạnh tính toán khốc liệt, ký hợp đồng mua điện dài hạn.

Và giờ đây, trung tâm dữ liệu AI lại thiếu gì nhất? Chính là điện và không gian.

Năm 2022, Core Scientific phá sản vì thị trường tiền mã hóa sụp đổ. Đến tháng 1/2024, họ tái cấu trúc, giảm nợ khoảng 1 tỷ USD, niêm yết trở lại Nasdaq. Sau đó, họ ký hợp đồng 12 năm trị giá hơn 10.2 tỷ USD với CoreWeave, biến mỏ khai thác thành trung tâm dữ liệu AI. Để chuyển đổi toàn diện, Core Scientific còn dự định bán hết Bitcoin trong tay.

IREN (tên cũ Iris Energy) ký hợp đồng AI trị giá 9.7 tỷ USD với Microsoft, nhận trước 1.9 tỷ USD thanh toán. Cipher Mining ký hợp đồng thuê dài 15 năm với Amazon. Riot Platforms ký hợp đồng 10 năm trị giá 311 triệu USD với AMD.

Chỉ trong một đêm, các công ty khai thác Bitcoin trở thành chủ đất của thời đại AI.

Giờ hãy ghép bức tranh này hoàn chỉnh.

Bloom Energy cung cấp điện, CoreWeave cung cấp sức mạnh GPU, các mỏ Bitcoin cung cấp không gian và điện giá rẻ, Intel cung cấp khả năng sản xuất chip nội địa Mỹ. Thêm vào đó là cổ phần thứ tư Lumentum (479 triệu USD, làm các thành phần quang học, là thành phần trung tâm kết nối trung tâm dữ liệu AI), cổ phần thứ chín SanDisk (250 triệu USD, lưu trữ dữ liệu), cổ phần thứ mười một EQT Corp (133 triệu USD, nhà sản xuất khí tự nhiên, cung cấp nhiên liệu cho pin nhiên liệu).

Đây chính là chuỗi cung ứng hạ tầng AI hoàn chỉnh.

Từ phát điện, truyền tải, sản xuất chip, sức mạnh GPU, lưu trữ dữ liệu, kết nối quang học. Mỗi bước, anh đều đã mua.

Và điều anh làm song song khiến logic này rõ ràng hơn nữa là: Trong quý IV năm 2025, anh hoàn toàn thoái vốn Nvidia, Broadcom và Vistra. Ba công ty này chính là những cổ phiếu tăng trưởng mạnh nhất trong đợt sóng AI năm 2024.

Anh còn bán khống Infosys, một trong những công ty gia công IT lớn nhất Ấn Độ.

Bán cổ phiếu chip AI hot nhất, mua nhà máy điện và mỏ khai thác không ai muốn. Bán khống các dịch vụ gia công truyền thống, vì công cụ lập trình AI đang giúp lập trình viên hiệu quả hơn, nhu cầu gia công sẽ giảm.

Mỗi giao dịch đều hướng đến một nhận định chung: giới hạn của AI không nằm ở phần mềm, không nằm ở thuật toán, mà nằm ở điện năng; không nằm ở mô hình đám mây, mà nằm ở thế giới vật lý.

Vậy câu hỏi đặt ra: Một chàng trai 24 tuổi, làm thế nào để hình thành nhận thức này?

Từ con trai bác sĩ Đông Đức đến kẻ nổi loạn tại OpenAI

Leopold Aschenbrenner sinh ra ở Đức, cha mẹ đều là bác sĩ. Mẹ lớn lên ở Đông Đức, cha đến từ Tây Đức, hai người gặp nhau sau khi Bức tường Berlin sụp đổ. Gia đình anh mang theo dấu ấn của một cuộc chia cắt lịch sử — Chiến tranh Lạnh, chia cắt, đoàn tụ. Sau này, niềm đam mê về cuộc đua địa chính trị của anh có thể bắt nguồn từ đây.

Nhưng Đức không giữ chân anh được lâu. Trong một cuộc phỏng vấn, anh nói: “Tôi thực sự muốn rời khỏi Đức. Nếu bạn là đứa trẻ tò mò nhất lớp, muốn học nhiều thứ hơn, thầy cô sẽ không khuyến khích, họ sẽ ghen tị và cố gắng đàn áp bạn.”

Anh gọi hiện tượng này là “hội chứng hoa anh túc cao”, nghĩa là ai cao hơn sẽ bị cắt bỏ.

Năm 15 tuổi, anh thuyết phục cha mẹ cho phép tự bay sang Mỹ, vào Đại học Columbia.

15 tuổi học đại học, điều này ở bất cứ đâu cũng là dị thường. Nhưng thành tích của Leopold tại Columbia khiến “dị thường” trở thành “huyền thoại”. Anh theo học song song kinh tế học và toán- thống kê, nhận nhiều giải thưởng như Giải tưởng niệm Albert Asher Green, Giải kinh tế Romine, và là thành viên danh dự của Hội Phi Beta Kappa.

Lúc 17 tuổi, anh viết một bài luận về tăng trưởng kinh tế và rủi ro tồn tại. Nhà kinh tế nổi tiếng Tyler Cowen sau khi đọc xong, nói: “Khi tôi đọc nó, tôi không thể tin đó là của một đứa trẻ 17 tuổi. Nếu đó là luận án tiến sĩ của MIT, tôi cũng sẽ ấn tượng.”

19 tuổi, anh tốt nghiệp đại học với danh hiệu Valedictorian — cao nhất của sinh viên đại học. Năm 2021, khi thế giới vẫn còn trong bóng tối của đại dịch, một chàng trai Đức 19 tuổi đứng trước lễ tốt nghiệp của Columbia, phát biểu thay toàn thể sinh viên.

Tyler Cowen đã khuyên anh: đừng học tiến sĩ kinh tế.

Cowen cho rằng giới học thuật kinh tế đã trở nên “phai nhạt”, khuyến khích anh làm những việc lớn hơn. Cowen còn giới thiệu anh vào vòng văn hoá “người kỳ quặc Twitter” của Silicon Valley, nơi tập trung những người đam mê AI, chủ nghĩa vị tha hiệu quả và vận mệnh lâu dài của nhân loại.

Sau khi tốt nghiệp, Leopold gia nhập Quỹ Tương lai (Forethought Foundation), nghiên cứu về tăng trưởng kinh tế dài hạn và rủi ro tồn tại. Sau đó, anh tham gia Quỹ Tương lai do SBF sáng lập, làm việc cùng các nhân vật trung tâm của phong trào chủ nghĩa vị tha hiệu quả như Nick Beckstead, William MacAskill. Chức danh của anh là “Nhà kinh tế học thuộc Viện Nghiên cứu Ưu tiên Toàn cầu của Oxford”.

Kinh nghiệm này rất quan trọng. Nó có nghĩa là, trước khi bước vào ngành AI, Aschenbrenner đã dành vài năm để hệ thống suy nghĩ về câu hỏi: điều gì có thể thay đổi căn bản hướng đi của nền văn minh nhân loại.

Sau đó, anh gia nhập OpenAI.

Thời điểm chính xác không rõ, nhưng anh tham gia một nhóm đặc biệt — nhóm “Siêu phù hợp” (Superalignment). Nhóm này thành lập ngày 5/7/2023, do đồng sáng lập OpenAI Ilya Sutskever và trưởng nhóm phù hợp Jan Leike đồng lãnh đạo. Mục tiêu là trong vòng bốn năm, giải quyết vấn đề phù hợp của siêu trí tuệ, nghĩa là đảm bảo một AI thông minh hơn con người rất nhiều vẫn nghe theo con người.

OpenAI từng cam kết dành 20% sức mạnh tính toán cho nhóm này. Nhưng giữa lời hứa và thực tế, lại có một khoảng cách lớn.

Leopold trong nội bộ OpenAI đã thấy một số điều khiến anh không yên tâm. Anh gửi một bản ghi nhớ an toàn cho hội đồng quản trị, cảnh báo rằng các biện pháp an toàn của công ty “nghiêm trọng thiếu sót”, không thể ngăn chặn các chính phủ nước ngoài đánh cắp bí mật thuật toán quan trọng. Phản ứng của công ty khiến anh bất ngờ. Bộ phận nhân sự gọi anh để nói rằng những lo ngại của anh về gián điệp là “chủ nghĩa phân biệt chủng tộc” và “phi xây dựng”. Luật sư của công ty hỏi anh về quan điểm đối với AGI và lòng trung thành của nhóm anh.

Tháng 4 năm 2024, OpenAI sa thải anh với lý do “tiết lộ thông tin bí mật”.

Gọi là “tiết lộ”, vì anh đã chia sẻ với ba nhà nghiên cứu bên ngoài một tài liệu về các biện pháp an toàn của AGI. Leopold nói rằng, tài liệu đó không chứa thông tin nhạy cảm, và việc chia sẻ như vậy để lấy phản hồi là bình thường trong nội bộ công ty.

Một tháng sau, Ilya Sutskever rời khỏi OpenAI. Ba ngày sau, Jan Leike cũng ra đi. Nhóm “Siêu phù hợp” tan rã, lời hứa về 20% sức mạnh tính toán của OpenAI chưa từng được thực hiện.

Một nhóm nghiên cứu “cách kiểm soát siêu trí tuệ” bị chính công ty tạo ra siêu trí tuệ đó tự tay giải thể.

Điều này mang tính châm biếm sâu sắc. Nhưng đối với Leopold, bị sa thải lại trở thành một sự giải phóng. Anh không còn bị ràng buộc bởi ai, không còn phải cẩn trọng trong các bản ghi nhớ nội bộ. Anh có thể nói những điều mình muốn, gửi đến toàn thế giới.

Ngày 4/6/2024, anh đăng một bài dài 165 trang trên trang web situational-awareness.ai, có tựa đề “Situational Awareness: The Decade Ahead” — “Tổng quan tình hình: 10 năm tới”.

165 trang dự đoán

Để hiểu rõ logic đầu tư của Leopold, bạn phải đọc hết cuốn luận văn này. Bởi vì, số tiền 55 tỷ USD trong danh mục chính là bản dịch tài chính của 165 trang này.

Chủ đề chính của luận văn có thể tóm gọn trong một câu: AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) có khả năng lớn sẽ đạt được vào năm 2027.

Dự đoán này nghe có vẻ điên rồ vào tháng 6 năm 2024. Nhưng cách anh lập luận rất trực tiếp: dựa trên quy mô.

Từ GPT-2 đến GPT-4, khả năng của AI đã có bước nhảy vọt về chất, biến từ trẻ mẫu giáo thành học sinh trung học thông minh. Bước nhảy này dựa trên khoảng 10 vạn lần (5 quy mô) tăng trưởng hiệu quả tính toán. Tăng trưởng này đến từ việc tích luỹ sức mạnh tính toán vật lý, cải thiện hiệu quả thuật toán, và khả năng “giải phóng” của mô hình sau khi “bỏ ràng buộc”.

Dự đoán của anh là, đến năm 2027, cùng quy mô tăng trưởng đó sẽ xảy ra lần nữa. Về phần sức mạnh tính toán vật lý, nguồn lực để huấn luyện các mô hình tiên tiến sẽ nhiều gấp 100 lần so với GPT-4. Về thuật toán, mỗi năm tăng khoảng 0.5 quy mô, tổng cộng gần 100 lần trong 4 năm. Thêm vào đó, khả năng “giải phóng” giúp AI từ chatbot trở thành các thể thể tự sử dụng công cụ, hành động độc lập, lại là một bước nhảy về quy mô.

Ba lần nhân 100 này cộng lại, chính là một bước nhảy về quy mô 10 vạn lần, biến AI từ học sinh trung học thông minh thành vượt con người.

Điều thực sự khiến người ta không thể ngồi yên là, từ dự đoán này, anh suy ra một loạt hậu quả.

Hậu quả đầu tiên: các tập đoàn sức mạnh tính toán trị giá hàng nghìn tỷ USD.

Anh viết rằng, trong năm qua, chủ đề của Silicon Valley đã chuyển từ các tập đoàn tính toán trị giá 10 tỷ USD sang các tập đoàn trị giá 100 tỷ USD, rồi đến các tập đoàn nghìn tỷ USD. Mỗi 6 tháng, kế hoạch của hội đồng quản trị lại thêm một số không. Đến cuối thập kỷ này, sẽ có hàng trăm triệu GPU vận hành.

Dự đoán này nghe có vẻ phóng đại vào tháng 6 năm 2024. Nhưng tháng 1 năm 2025, chính phủ Trump công bố dự án Stargate, do SoftBank, OpenAI, Oracle và MGX hợp tác đầu tư, dự kiến trong 4 năm sẽ bỏ ra 500 tỷ USD xây dựng hạ tầng AI tại Mỹ. Gói đầu tư ban đầu là 100 tỷ USD. Công trình đã bắt đầu tại Texas.

Trong luận văn của mình, anh viết “tập đoàn nghìn tỷ USD” đã trở thành kế hoạch chính thức của Nhà Trắng sau nửa năm.

Hậu quả thứ hai: khủng hoảng năng lượng.

Hàng trăm triệu GPU cần bao nhiêu điện năng? Leopold trả lời: cần nâng cao năng lực sản xuất điện của Mỹ lên vài chục phần trăm.

Dữ liệu chứng minh nhận định của anh. Năm 2024, chi tiêu vốn của Amazon, Microsoft, Google và Meta vượt quá 200 tỷ USD, tăng 62% so với năm 2023. Trong đó, riêng Amazon đã chi 85.8 tỷ USD, tăng 78%. Dự kiến năm 2025, Amazon sẽ chi vượt 100 tỷ USD.

Phần lớn số tiền này dành cho trung tâm dữ liệu và hạ tầng điện.

Microsoft còn làm điều chưa từng tưởng tượng cách đây mười năm: ký hợp đồng mua điện 20 năm với Constellation Energy, khởi động lại nhà máy điện hạt nhân Three Mile Island.

Đúng vậy, chính là nhà máy từng xảy ra tai nạn hạt nhân nghiêm trọng nhất nước Mỹ năm 1979.

Nhà máy này sẽ mở cửa trở lại vào năm 2028, đổi tên thành Trung tâm Năng lượng Sạch Crane, chuyên cung cấp điện cho các trung tâm dữ liệu của Microsoft. CEO của Constellation Energy, Joe Dominguez, nói: “Để cung cấp năng lượng cho các ngành công nghiệp then chốt, bao gồm trung tâm dữ liệu, cần năng lượng đủ mạnh, không phát thải và đáng tin cậy mỗi ngày mỗi giờ, và hạt nhân là nguồn duy nhất có thể cam kết liên tục như vậy.”

Khi một công ty phần mềm bắt đầu khởi động lại nhà máy điện hạt nhân, bạn biết rằng điện năng đã trở thành một vấn đề chiến lược, chứ không còn chỉ là hạ tầng nữa.

Hậu quả thứ ba: cuộc đua địa chính trị.

Trong luận văn, phần gây tranh cãi nhất là Leopold dùng ngôn ngữ gần như thời kỳ Chiến tranh Lạnh, định nghĩa cuộc đua AGI như một cuộc chiến sinh tử của “thế giới tự do”. Anh chỉ trích các phòng thí nghiệm AI hàng đầu của Mỹ coi nhẹ các biện pháp an toàn. Anh kêu gọi coi các thuật toán và trọng số mô hình AI là bí mật quốc gia tối cao.

Anh còn dự đoán, chính phủ Mỹ cuối cùng sẽ phải khởi động một dự án AGI cấp quốc gia, tương tự như “Dự án Manhattan”.

Những luận điểm này gây tranh luận dữ dội. Người chỉ trích cho rằng anh quá đơn giản hóa phức tạp của địa chính trị, dùng câu chuyện hoảng loạn để biện minh cho việc phát triển không kiểm soát.

Nhưng cũng có người cho rằng anh đã nói đúng sự thật. Dario Amodei của Anthropic, và Sam Altman của OpenAI đều tin rằng AGI sẽ sớm thành hiện thực.

Giá trị thực của luận văn không nằm ở chỗ dự đoán chính xác 100%, mà ở chỗ cung cấp một khung tư duy toàn diện, có thể hành động.

Nếu đúng là AGI sẽ đến vào khoảng năm 2027, thì trước đó,

thế giới cần gì? Cần hàng tỷ lượng sức mạnh tính toán.

Sức mạnh tính toán cần gì? Cần GPU.

GPU cần gì? Cần điện.

Điện đến từ đâu? Từ các nhà máy điện, từ nhà máy hạt nhân, từ các mỏ khai thác Bitcoin có điện giá rẻ.

Chíp được sản xuất ở đâu? Ở TSMC.

Nhưng nếu Mỹ-Trung rút khỏi nhau? Lúc đó cần Intel.

Làm thế nào để kết nối các trung tâm dữ liệu? Cần các thành phần quang học — Lumentum.

Lưu trữ dữ liệu ở đâu? Cần bộ nhớ — SanDisk.

Thấy chưa, đó chính là logic của báo cáo danh mục này.

Luận văn là bản đồ, danh mục là lộ trình. Leopold biến dự đoán vĩ mô 165 trang thành một danh mục đầu tư có thể đặt cược bằng tiền thật. Mỗi lần mua, đều phù hợp với một luận điểm trong luận văn. Mỗi lần bán, đều phản ánh một giả định thị trường đang định giá sai.

Nhưng chỉ có bản đồ thôi chưa đủ. Trong thị trường thực, bạn còn cần một thứ nữa: đó là niềm tin vào chính mình, dù tất cả mọi người đều nói bạn sai.

Khả năng này, vào ngày 27/1/2025, đã trải qua thử thách khắc nghiệt nhất.

Cú sốc DeepSeek

Ngày 27/1/2025, việc ra mắt mô hình DeepSeek-R1 của DeepSeek đã khiến toàn bộ Wall Street rúng động. Mô hình này có hiệu năng gần như của OpenAI GPT-4, nhưng chi phí sử dụng rẻ hơn 20 đến 50 lần. Điều đáng kinh ngạc hơn nữa là, chi phí huấn luyện của mô hình tiền nhiệm DeepSeek-V3 chỉ khoảng 6 triệu USD, dùng chip Nvidia H800 bị Mỹ cấm vận, hiệu năng bị hạn chế.

Logic thị trường lập tức sụp đổ.

Nếu người Trung Quốc có thể huấn luyện mô hình hàng đầu chỉ với 6 triệu USD và chip bị hạn chế, thì những tập đoàn công nghệ khổng lồ của Mỹ hàng năm bỏ ra hàng nghìn tỷ USD để làm gì? Những kế hoạch tập trung hàng nghìn tỷ USD về sức mạnh tính toán còn ý nghĩa gì nữa? Nhu cầu GPU có thể giảm mạnh đến mức nào?

Sự hoảng loạn lan rộng như dịch bệnh. Giá Nvidia giảm gần 17%, mất 593 tỷ USD vốn hóa trong một ngày, là mức mất mát lớn nhất trong lịch sử Wall Street. Chỉ số bán dẫn Philadelphia giảm 9.2%, mức giảm lớn nhất kể từ đợt hoảng loạn tháng 3/2020. Broadcom giảm 17.4%, Marvell giảm 19.1%, Oracle giảm 13.8%.

Xu hướng giảm bắt đầu từ châu Á, lan sang châu Âu, rồi cuối cùng bùng nổ tại Mỹ. Chỉ riêng các cổ phiếu trong chỉ số Nasdaq 100 đã mất gần 1 nghìn tỷ USD vốn hóa trong một ngày.

Ông Marc Andreessen, cha đẻ của các quỹ đầu tư mạo hiểm Silicon Valley, gọi DeepSeek là “giờ Sputnik của AI”, ông nói: “Đây là một trong những bước đột phá ấn tượng và đáng kinh ngạc nhất tôi từng thấy, và là món quà dành cho thế giới dưới dạng dự án mã nguồn mở.”

Với quỹ của Leopold, ngày hôm đó đáng lẽ là thảm họa. Tất cả danh mục của anh đều là các cổ phiếu hạ tầng AI, trong khi thị trường đang đặt câu hỏi về toàn bộ logic của hạ tầng AI.

Nhưng theo tạp chí Fortune, một nhà đầu tư của Situational Awareness LP tiết lộ rằng, trong cơn hoảng loạn bán tháo, có các quỹ công nghệ lớn gọi điện hỏi thăm tình hình. Họ nhận được câu trả lời chỉ gồm năm chữ:

“Leopold nói ổn thôi.” (Leopold says it’s fine.)

Tại sao Leopold lại bình tĩnh như vậy? Bởi vì theo anh, sự xuất hiện của DeepSeek không những không lật đổ logic của anh, mà còn xác nhận nó.

Trong luận văn của mình, anh có một luận điểm cốt lõi: tiến bộ của AI sẽ không chậm lại, mà sẽ tăng tốc.

Hiệu quả thuật toán là một trong ba động lực thúc đẩy sự phát triển của AI. DeepSeek dùng ít tiền hơn, chạy trên chip yếu hơn nhưng vẫn tạo ra mô hình mạnh hơn, chính là bằng chứng rõ ràng cho thấy hiệu quả thuật toán đang tăng nhanh. Khi hiệu quả thuật toán càng cao, cùng một sức mạnh tính toán có thể tạo ra AI mạnh hơn, thúc đẩy nhu cầu về sức mạnh tính toán nhiều hơn, chứ không giảm đi.

Theo khung của luận văn, DeepSeek không chứng minh rằng “chúng ta không cần nhiều GPU nữa”, mà là “mỗi GPU đều trở nên có giá trị hơn”. Khi bạn có thể huấn luyện mô hình tốt hơn với ít tiền hơn, bạn sẽ không dừng lại, mà sẽ huấn luyện nhiều mô hình lớn hơn, mạnh hơn.

Sự hoảng loạn xuất phát từ nỗi sợ “nhu cầu sẽ biến mất”. Nhưng những người hiểu rõ AI biết rằng, giảm chi phí chưa bao giờ làm giảm nhu cầu, mà chỉ tạo ra nhu cầu lớn hơn.

Trong cơn hoảng loạn, Leopold mua vào ngược xu hướng. Thị trường nhanh chóng chứng minh anh đúng. Nvidia và toàn bộ ngành AI đã phục hồi nhanh chóng, trở lại mức cao hơn trước khi sụp đổ.

Trong thế giới đầu tư, niềm tin là tài sản quý giá nhất. Không phải vì niềm tin khó hình thành, mà vì trong lúc tất cả đều nói bạn sai, kiên trì tin tưởng lại là hành động phản nhân tính.

Chân trời thế giới vật lý

Câu chuyện của Leopold Aschenbrenner, tất nhiên có thể giản lược thành một câu chuyện về thiên tài trẻ tuổi giàu có nhanh chóng. Nhưng nếu chỉ nhìn vào tiền, thì đã bỏ lỡ giá trị thực của câu chuyện này.

Điều anh thực sự làm đúng là, khi mọi người đều đắm chìm trong mã nguồn và tham số mô hình, anh lại hướng mắt về ống khói nhà máy điện, trạm biến áp mỏ khai thác, và các cáp quang xuyên lục địa.

Năm 2024, toàn thế giới bàn luận về GPT-5 sẽ mạnh đến mức nào, Sora có thể tạo ra video chân thực ra sao, AI có thể thay thế lập trình viên khi nào. Những cuộc thảo luận này tất nhiên quan trọng. Nhưng Leopold đặt câu hỏi về một vấn đề nền tảng hơn: Những thứ đó cần bao nhiêu điện? Điện đến từ đâu?

Câu hỏi nghe có vẻ quá đơn giản, nhưng chính câu hỏi đơn giản này lại chỉ ra cơ hội đầu tư lớn nhất thời đại AI.

AI đang tăng trưởng theo cấp số nhân, còn hạ tầng vật lý hỗ trợ nó vẫn còn dừng lại ở thế kỷ trước. Leopold nhận ra khoảng trống này. Rồi anh theo dấu vết của nó đến tận chân trời vật lý. Mỗi bước, đều bắt nguồn từ một giới hạn vật lý, tìm ra công ty giải quyết giới hạn đó, rồi đặt cược.

Phương pháp này về bản chất không mới. Trong cơn sốt vàng California thế kỷ 19, người giàu nhất không phải là những người đào vàng, mà là những người bán xẻng và quần bò. Levi Strauss chính là người giàu có từ đó.

Nhưng hiểu lý thuyết là một chuyện, còn thực thi trong thời đại AI lại là chuyện khác.

Bởi vì để thực thi, bạn cần có hai khả năng: một là hiểu rõ xu hướng công nghệ, biết con đường phát triển của AI và các nguồn lực cần thiết; hai là hiểu rõ thế giới vật lý, biết điện đến từ đâu, trung tâm dữ liệu xây như thế nào, cáp quang trải ra sao.

Phần thứ nhất cần bạn từng làm việc trong phòng thí nghiệm của OpenAI, phần thứ hai cần bạn sẵn sàng nghiên cứu một công ty mỏ khai thác phá sản về hợp đồng điện.

Kỹ thuật hiểu AI nhưng không hiểu thị trường điện là chuyện bình thường. Chuyên gia tài chính hiểu thị trường nhưng không hiểu các giới hạn vật lý của AI. Leopold có cả hai.

Nhưng quan trọng hơn khả năng là góc nhìn.

Trong luận văn của mình, anh có câu thường được trích dẫn: “Bạn có thể nhìn thấy tương lai sớm nhất ở San Francisco.” Ẩn ý của câu này là: Tương lai không phân bố đều.

Bản chất của đầu tư chính là tìm ra những bất cân xứng về giá trong một tương lai đã đến nhưng chưa phân bố đều.

Leopold đã từng chứng kiến khả năng của AI qua các thí nghiệm tại OpenAI, anh biết GPT-4 không phải là điểm dừng mà là bước khởi đầu, còn sẽ có các mô hình lớn hơn, nhiều sức mạnh hơn, nhiều vốn hơn nữa. Trong khi đó, thị trường vẫn còn tranh luận “AI có phải là bong bóng không”.

Đó chính là sự chênh lệch. Công việc của anh là biến sự chênh lệch đó thành 55 tỷ USD.