Chỉ có một cách duy nhất để có lợi thế thông tin thực sự: đặt cược trước người khác định giá.

Trong hai năm qua, mọi người đều lo lắng, cố gắng tìm câu trả lời cho cùng một câu hỏi, ngành AI tiếp theo sẽ tăng trưởng gì?

Lưu trữ, mô-đun quang, cổ phiếu tính toán, cổ phiếu năng lượng v.v., mỗi vài tháng lại đổi một câu chuyện mới, mỗi lần đều có người bỏ lỡ cơ hội, mỗi lần đều có người nói lần sau nhất định sẽ thắng.

Ít người hỏi một câu hỏi khác, những người hiểu rõ AI nhất, họ đang đặt cược gì?

Những người rời khỏi OpenAI này, tổng giá trị đã gần chạm 10000 tỷ USD. Và các sáng lập, nhà đầu tư của họ, đang đi trước thời kỳ AI sắp tới.

Dario Amodei thành lập Anthropic, ước tính tiềm năng 9000 tỷ. Ilya Sutskever với SSI không có sản phẩm, ước tính 320 tỷ. Aravind Srinivas làm Perplexity, ước tính 212 tỷ. Mira Murati với Thinking Machines Lab, ước tính 120 tỷ.

Vì vậy, có thể sản phẩm quan trọng nhất của OpenAI trong những năm gần đây không phải là GPT-4, mà là đội ngũ nhân viên đã rời đi này.

Trong số đó, Leopold Aschenbrenner, người trẻ nhất bị OpenAI sa thải, đã trở thành một trong những cái tên được nhắc đến nhiều nhất trên thị trường vốn trong hai năm qua.

Huyền thoại đã được các phương tiện truyền thông lặp đi lặp lại nghiền ngẫm: 23 tuổi bị OpenAI đuổi khỏi công ty, viết một báo cáo dài 165 trang mang tên “Nhận thức Tình huống”, trong một năm đã giúp quỹ phòng hộ từ 2,25 triệu USD tăng lên 55 triệu USD, tập trung vào cổ phiếu hạt nhân và pin nhiên liệu, tất cả đều chính xác.

Câu chuyện quá hoàn chỉnh, sự đối lập quá mạnh, kết quả quá thành công. Cho đến nay, bất cứ khi nào nói về lý luận đầu tư thời đại AI, anh ta gần như là người không thể tránh khỏi.

Nhưng Leopold chỉ là người trong nhóm này sớm nhất được nhìn thấy.

Những người rời khỏi OpenAI, lần lượt đi theo hai con đường.

Một là con đường của Ilya, Mira, Aravind: ra ngoài khởi nghiệp, huy động vốn lớn, phát triển một sản phẩm đột phá, giống như mọi lần các thiên tài Silicon Valley rời bỏ.

Con đường khác thì yên tĩnh hơn nhiều: có một nhóm người chọn đặt cược, để người khác thực thi, còn họ chỉ làm phán đoán.

Leopold đi theo con đường thứ hai theo hình thức cực đoan nhất.

Anh ấy tham gia thị trường công khai, dùng góc nhìn của người vận hành trong ngành AI, tìm ra các tài sản bị định giá sai trong cổ phiếu năng lượng truyền thống, rồi mua vào với số lượng lớn. Anh không hiểu năng lượng, nhưng anh biết AI sẽ tiêu tốn bao nhiêu điện năng, chỉ cần thế là đủ. Nhận thức này không thể sao chép qua đọc báo cáo hay tham dự hội nghị ngành, chỉ có thể tích lũy bằng cách từng ở vị trí đó.

Ngoài con đường này còn có một nhóm người khác, làm những việc theo cùng logic nhưng hình thái khác: quỹ nhỏ hơn, vài giờ hoàn thành công việc thẩm định mà người khác mất vài tháng, danh sách phủ quyết còn giá trị hơn danh sách đầu tư. Họ tạo thành lớp người dễ bị bỏ qua nhất trong cuộc chạy trốn này, cũng là lớp đáng để nghiên cứu nhất.

Hầu hết mọi người rời khỏi một công ty, mang theo hồ sơ lý lịch. Còn những người rời khỏi OpenAI, mang theo là một bộ câu trả lời mà người khác còn chưa biết mình cần.

Một, không có Leopold thứ hai

Leopold tập trung vào cổ phiếu của công ty hạt nhân Vistra và công ty pin nhiên liệu Bloom Energy.

Sau khi hai lần thắng lớn, cuối năm 2025, anh lần lượt điều chỉnh danh mục, bán Vistra, tập trung hơn nữa vào Bloom Energy và hạ tầng trung tâm dữ liệu.

Các nhà phân tích năng lượng truyền thống theo dõi hai cổ phiếu này, sẽ vẽ ra kế hoạch mở rộng lưới điện, so sánh chính sách thuế carbon, xây dựng mô hình tăng trưởng nhu cầu. Con đường của Leopold hoàn toàn khác biệt.

Anh đã thấy quy mô của trung tâm dữ liệu trong OpenAI, đã thấy hóa đơn tiền điện cho huấn luyện một mô hình flagship, đã thấy các kỹ sư thảo luận tại sao thế hệ dữ liệu tiếp theo phải đặt gần nhà máy hạt nhân. Những chi tiết này không nằm trong báo cáo tài chính hay báo cáo phân tích nào, nhưng chúng tạo thành một kết luận về nhu cầu năng lượng, chân thực hơn bất kỳ mô hình nào.

Chiến thuật này trong giới đầu tư gọi là “Chênh lệch Nhận thức Liên Ngành”: dịch nội bộ của một ngành thành tài sản bị định giá thấp trong ngành khác.

Trước đây, đây là đặc quyền của các quỹ phòng hộ vĩ mô hàng đầu, dựa trên tầm nhìn toàn cảnh về kinh tế toàn cầu.

Leopold làm một việc chính xác hơn: anh dùng góc nhìn của người vận hành trong ngành AI, tìm ra các lỗ hổng định giá chậm trong thị trường năng lượng truyền thống.

Con đường này rất khó sao chép.

Hai, Zero Shot: thứ quý giá nhất là danh sách phủ quyết

Người sáng lập quỹ Zero Shot, Evan Morikawa, cũng xuất thân từ OpenAI, có nền tảng kỹ thuật vững chắc, giờ chuyển sang làm VC.

Cùng là đồng nghiệp cũ, nhưng con đường hoàn toàn khác.

Phán đoán của Leopold dựa trên trải nghiệm thực tế trong các vị trí cốt lõi của AI, là cảm nhận trực tiếp về chi phí huấn luyện mô hình, quy hoạch trung tâm dữ liệu, nhu cầu năng lượng, chỉ có thể tích lũy khi ở vị trí đó, không có nút tua nhanh. Trong các vị trí chủ chốt của OpenAI, rất ít người đủ tư cách làm điều này.

Tháng 4 năm nay, một quỹ mới quy mô 1 tỷ USD âm thầm lộ diện, tên là Zero Shot.

Đây là thuật ngữ trong huấn luyện AI, chỉ mô hình trả lời trực tiếp mà không cần thấy mẫu nào.

Ba người sáng lập chung đến từ OpenAI: Evan Morikawa, cựu trưởng dự án ứng dụng DALL-E và ChatGPT; Andrew Mayne, kỹ sư gợi ý ban đầu của OpenAI; Shawn Jain, cựu nghiên cứu viên kiêm kỹ sư.

Họ đã đầu tư vào ba công ty: Worktrace (công ty tối ưu quy trình làm việc AI), Foundry Robotics (robot công nghiệp tăng cường AI), và một dự án khác vẫn còn ẩn danh.

1 tỷ USD, trong các quỹ AI hiện nay hàng trăm tỷ, là con số nhỏ.

Nhưng nói về những lĩnh vực họ từ chối đầu tư, sẽ rõ hơn vấn đề.

Mayne công khai nói rằng ông không ưa các công cụ “lập trình theo cảm xúc”, giúp bạn viết mã bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Lý do rõ ràng, ông biết OpenAI đã tích lũy gì trong lĩnh vực lập trình, biết rõ rào cản của các công cụ này sẽ bị xóa bỏ trong thời gian ngắn bởi các mô hình nền tảng. Morikawa thì giữ khoảng cách với các công ty robot trong lĩnh vực dữ liệu video “tập trung vào con người”, những doanh nghiệp thu thập dữ liệu hành động của con người để huấn luyện robot, theo ông, con đường công nghệ này sẽ gặp tường.

Hai phán đoán này, các quỹ VC bình thường không thể đưa ra.

Họ chưa từng ở nguồn thông tin, chưa từng nghe các cuộc thảo luận nội bộ, nên không thể biết đâu là con đường chết.

Ưu thế của Zero Shot nằm trong danh sách phủ quyết. Trong thị trường ai cũng kêu gọi khởi nghiệp AI, biết đâu là bẫy, còn quan trọng hơn biết ai đáng đầu tư. Người đã đào mỏ rồi, xem báo cáo tránh rủi ro còn hữu ích hơn bản đồ kho báu.

Họ cố ý giới hạn quy mô ở mức 1 tỷ USD, lý do rất cụ thể.

Họ rõ ràng lợi thế của mình ở giai đoạn chưa hội tụ công nghệ: giai đoạn đầu, người hiểu nội tình có thể phân biệt rõ con đường nào khả thi.

Khi dự án bước vào vòng C, D, dữ liệu tài chính và thông tin công khai sẽ lấp đầy lợi thế thông tin, lúc đó chiến thuật này hết hiệu quả.

Quy mô càng lớn, càng cần theo đuổi “con đường có độ chắc chắn cao”, càng dựa vào chiến thuật của người khác.

1 tỷ USD là đánh giá trung thực về giới hạn lợi thế của họ.

Ba, Thiên thần là một ngành kinh doanh khác

Mira Murati và quỹ Zero Shot đều đã đầu tư vào Worktrace của cựu đồng nghiệp OpenAI Angela Jiang, một công ty tối ưu quy trình làm việc doanh nghiệp bằng AI.

Nhưng lý luận đầu tư còn vững chắc hơn “quan hệ tốt”.

Mira đã thấy cách Angela ra quyết định trong môi trường áp lực cao của OpenAI, đã thấy đánh giá của cô về giới hạn của sản phẩm AI, đã thấy khả năng thực thi trong điều kiện thực tế. Những điều này, không thể thể hiện qua hai giờ thuyết trình của nhà sáng lập, cũng không thể làm rõ qua thẩm định kỹ lưỡng.

Angela không cần thuyết phục Mira tin tưởng, vì Mira đã có đánh giá từ lâu. Thông tin về đầu tư thiên thần gần như không mất phí, nhưng chất lượng còn cao hơn trung bình thị trường.

Và vòng quay lớn hơn, chính là Sam Altman.

Theo báo cáo, Altman sẽ quyết định có đầu tư hay không trong vài giờ sau khi nghe tin nhân viên cũ khởi nghiệp, rồi cộng thêm nguồn vốn từ Quỹ Khởi nghiệp của OpenAI và nhiều API tài nguyên khác.

Ông không nắm giữ cổ phần của OpenAI, nhưng thành công của từng cựu nhân viên đều mở rộng cổng dữ liệu, kênh phân phối và ảnh hưởng chính sách của OpenAI. Ông dùng vốn để duy trì một hệ sinh thái không thuộc về mình, nhưng mang lại lợi ích liên tục. Đây là dạng cổ phần không nhìn thấy, nhưng thực sự cộng lại theo thời gian.

Hệ sinh thái này khiến nhiều người nhầm tưởng là nhóm đồng nghiệp cũ quấn quýt nhau.

So sánh với nhóm PayPal Mafia, sự khác biệt rõ ràng hơn.

Sức mạnh của PayPal Mafia đến từ chung nỗi đau: cùng nhau vượt qua chiến tranh thanh toán, cùng trải qua việc eBay mua lại, cùng hình thành tình đồng đội trong những năm tháng gần chết. Sự tin tưởng này là thật, nhưng họ đánh giá tương lai riêng biệt. Thiel làm VC, Musk chế tạo tên lửa, Hoffman xây dựng mạng xã hội, các con đường đều riêng biệt.

Các đồng nghiệp của OpenAI tập hợp lại vì một niềm tin chung về tương lai: AGI sẽ đến, thời gian còn lại có hạn, đây là cơ hội hiếm có để đầu tư. Niềm tin này mạnh hơn tình bạn, vì nó trực tiếp liên quan đến lợi ích, nếu đúng hướng, toàn bộ mạng lưới sẽ hưởng lợi.

Điều này cũng khiến rào cản gia nhập vòng tròn này trở nên rất tinh tế.

Sản phẩm đủ tốt, huy động vốn từ nhóm này không thành vấn đề. Nhưng nếu bạn hoài nghi về tương lai AI, hoặc dựa trên giả định “AGI còn xa lắm”, thì dù sản phẩm có xuất sắc đến đâu, cũng khó nhận được sự hỗ trợ của nhóm này.

Quan điểm thế giới khác biệt sẽ kết thúc cuộc trò chuyện trước khi bắt tay.

Bốn, Từ Nhà xây dựng đến Nhà đầu tư

Hướng đi của các đồng nghiệp OpenAI, tổng hợp lại gồm ba loại.

Ilya, Aravind, Mira đều chọn khởi nghiệp.

Nhưng cùng là khởi nghiệp, làm những việc hoàn toàn khác nhau. Aravind làm một ngành tiêu dùng cạnh tranh khốc liệt, Mira xây dựng nền tảng công cụ, Ilya với SSI thậm chí chưa có sản phẩm, định giá 320 tỷ, đặt cược vào “an toàn” chính là hai chữ đó.

Leopold và Zero Shot chọn đầu tư.

Leopold tham gia thị trường công khai, Zero Shot làm VC giai đoạn đầu, đều là đưa ra phán đoán thành vốn, chứ không trực tiếp hành động. Trong số các đồng nghiệp cũ của OpenAI, đây là thiểu số, nhưng thiểu số này đáng để xem xét riêng: người sẵn sàng đặt cược mà không tự làm, thường có nghĩa là họ đã rõ ràng về kết quả, không cần dùng hành động để khám phá.

Người ta thường nghĩ, thiên tài thể hiện cao nhất qua sáng tạo. Nhưng nhóm này đưa ra câu trả lời khác: khi phán đoán đã rõ ràng, phân tán nhận thức vào nhiều hướng, để người có khả năng thực thi xây dựng, là lựa chọn hiệu quả hơn.

Tên báo cáo của Leopold là “Nhận thức Tình huống”, thuật ngữ quân sự, chỉ khả năng cảm nhận toàn cảnh chiến trường của phi công trong thời gian thực.

Nhận thức tình huống của phi công quyết định thao tác hai giây sau của anh ta, mất nó nghĩa là chết. Nhóm này mang theo nhận thức đó từ OpenAI, chính là nhận thức về chiến trường AI. Họ biết hướng đi của trận chiến, biết đâu là cao điểm, đâu là chiến hào dẫn đến chết.

Hiện tại, họ đang sắp xếp chiến thuật dựa trên đó.

Những người thông minh nhất của thời đại bắt đầu chọn “ALL IN”, cho thấy câu trả lời đã đủ rõ ràng, đến mức không cần phải thử nghiệm bằng hành động nữa.