米国株の新規公開株（IPO）における「神」と呼ばれる投資家のコミュニティこそが、最も大きなアルファを生み出す源泉である。
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米国株の新規公開株（IPO）における「神」と呼ばれる投資家のコミュニティこそが、最も大きなアルファを生み出す源泉である。
誰でも論文を読むことはできるが、そのコミュニティには入れない。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：クリー、TechFlow
米国株式市場で誰かが巨額の利益を上げるたび、周囲の人々がまず行う行動は常に同じだ——その人物のポートフォリオ報告書を確認し、次に買うべき銘柄を探ることだ。
最近、最も多く閲覧・分析されている報告書は、24歳のドイツ人、レオポルド・アシェンブレーナー氏のものである。
今年3月、中国のメディアは一斉に彼を取り上げ、ほぼ同様の見出しで報じた。たとえば、「OpenAIを解雇された天才」「165ページに及ぶ論文を執筆しAIの将来を予見」「ヘッジファンドを設立し、55億ドルを運用中」……などである。
しかし、これらはあくまでラベルにすぎない。このファンドが真に注目を集める理由は、英エヌビディア、OpenAI、あるいはAIモデル開発企業を一切保有していない点にある。代わりに、AIが生き延びるために不可欠なインフラ——電力供給、半導体製造、光通信、データセンター——にのみ投資しているのだ。
彼自身の論文における表現を借りれば、「AIのボトルネックはアルゴリズムではなく、電力とコンピューティングパワー（演算処理能力）にある」。このファンド全体は、まさにこの一文が正しければという賭けなのである。
ソーシャルメディア上の投資系ブロガーたちは、彼を「AI時代の米国株版“神の子”」あるいは「AI版ウォーレン・バフェット」と呼んでいる。この称号は最近再び注目を集めている。なぜなら、彼の予測の的中率が、もはや異常ともいえる水準に達しつつあるからだ。
ファンド追跡プラットフォーム「Autopilot」が5月1日に公表したデータによると、彼のポートフォリオを模倣した投資組み合わせは、過去2か月間で61％上昇した。これを基に推計すると、彼のファンド規模はすでに90億ドルに迫っている。
では、この資金はどこから生み出されたのか？主に2つの大型ポジションによるものだ。ひとつはブルーム・エナジー（Bloom Energy）社——AIデータセンター向けの独立型電源を提供する燃料電池企業であり、年初来の株価上昇率は239％に達している。
昨年末に公開されたポートフォリオ報告書によれば、彼は同社の株式およびオプションを8.75億ドル分保有していたが、現在その時価総額は約30億ドルに膨らんでいる。
もう一つはインテル（Intel）だ。同一報告書によると、彼は2025年第一四半期にインテル株のコール・オプションを2020万枚購入した。当時のインテル株価は20ドル前後で、ウォールストリートの主流見解は「インテルはもはや期待薄」というものだった。
先週、インテル株価は113ドルに達し、25年ぶりの最高値を更新した。わずか1年未満で約5倍となり、この若者が取得したオプションのリターン倍率は、株式そのものの上昇率をさらに大きく上回るものとなった。
周囲の人の衝動は十分に理解できる。米国投資サイト「モトリー・フール（Motley Fool）」は1日に4本もの記事を掲載し、彼のポートフォリオを詳細に分解して分析した。海外のReddit投資コミュニティでも、「彼の投資を真似すべきか？」という議論が巻き起こっている。誰もが、彼のポートフォリオ報告書から次の「インテル」を探そうとしているのだ。
だが忘れてはならないのは、ポートフォリオ報告書は通常、提出から45日間の遅延があるということだ。あなたが彼が何を買ったかを知ったときには、相場の半分はすでに動き終えているのである。
さらに重要なのは、たとえリアルタイムで彼のポジションを把握できたとしても、彼が継続的に正解し続ける理由を再現することは不可能だということだ。
「ネットワーク」こそが、最も偉大なアルファである
まず、レオポルド・アシェンブレーナー氏が人々を驚かせる最大のポイントは、2024年に発表したAIに関する論文である。この論文は、現在のAIの進展方向および投資の潮流をほぼ正確に予見している。
その核心的な主張は、一言で要約できる。「AIモデルの学習に必要な演算処理能力（算力）は、年間で約10倍の半分（＝約3.16倍）のペースで増加しており、このペースが続けば、2027年前後に人間並みの汎用人工知能（AGI）が実現する」。
しかし、この成長ペースを維持するための鍵となる制約要因は、アルゴリズムのレベルではなく、電力、半導体の生産能力、そして物理的な空間にある。単一の学習クラスターの消費電力は、メガワット級からギガワット級へと飛躍し、大型原子力発電所並みの出力を必要とするようになる。
これが彼のファンド全体の根底にあるロジックである。「AIの発展速度は物理的ボトルネックによって決まる。だからこそ、そのボトルネックそのものに投資すべきなのだ」。
この判断は、一見すると、静かな書斎で大量の調査・研究を重ね、慎重に推論した賢者の結論のように聞こえる。しかし実際には、私はそれが「ネットワーク」によって形成された判断だと考えている。
彼が論文を執筆する前に、1年間、OpenAIの「スーパーアライメント（Superalignment）」チームで働いていた。このチームは、人類より賢いAIをどう制御するかを専門に研究しており、チーフ・サイエンティストのイリヤ・スツケバー氏（Ilya Sutskever）に直接報告していた。
その1年間で彼が目にしたのは、内部の学習計画、実際の演算処理負荷、次世代モデルが求める具体的な電力・半導体需要といった情報であった。論文で「ギガワット級の電力消費」と記述した根拠は、おそらくその研究所内の内部ロードマップだったのだろう。
2024年4月、彼はOpenAIを解雇された。きっかけは、OpenAI取締役会宛てに送付した内部覚書であり、そこでは「同社のセキュリティ対策が不十分であり、外国諜報機関による浸透リスクがある」と警告していた。
この覚書は経営陣と取締役会の間に緊張を生み、結果としてOpenAIは「機密情報の漏洩」を理由に彼を解雇した。
それから2か月後、論文が発表された。この論文は、単なる独立研究というより、むしろ彼がOpenAI内で得た認知を一般に公開したものと理解すべきである。
AI論文は「どの方向を見るか」という問いへの答えを与えた。しかし、投資を行うには、その方向性を知るだけではまったく不十分である。
「AIにはさらに多くの電力が必要だ」という指摘は、2024年にはすでに多数のアナリストが口にしていた。本当に価値のあるのは、タイミングとポジションサイズ——たとえば、インテル株価が20ドルのときに、2000万枚ものコール・オプションに巨額を投じるという決断の勇気である。
このような自信は、単にAIの大勢を信じているだけでは生まれず、特定の企業がどれほどの規模の電力調達契約を結び、どのデータセンターが拡張中なのか、そしてその需要の規模がどれほど大きいかという、極めて具体的な情報を知っていることから来る。
そして、レオポルド・アシェンブレーナーが設立したファンド「Situational Awareness」の出資者（LP）は、まさにこうした意思決定の最前線に座っている人々である。
このファンドのLPには、シリコンバレーの大手テック企業の多くが利用する決済処理サービスを提供するストライプ（Stripe）の創業者2人が含まれている。彼らは、インフラ投資の加速を直接的に感知できる立場にある。
もう一人のLPは、元GitHub CEOで現Meta AI製品責任者のナット・フリードマン（Nat Friedman）氏であり、日々、演算処理能力（算力）の調達に関する意思決定に深く関与している。
彼らがファンドにもたらすのは、初期資金だけでなく、継続的に更新される情報パイプラインでもある。
さらに、彼のファンドの研究責任者（Chief Research Officer）であるカール・シュルマン（Carl Shulman）氏も、この情報連鎖におけるキーパーソンである。AIセキュリティ分野のベテランで、かつてピーター・ティール（Peter Thiel）のヘッジファンド「Clarium Capital」で勤務し、AI業界の最新の認識を実行可能なトレード戦略に変換する役割を担っていた。
また、彼のポートフォリオには、見落とされがちな暗号資産（Crypto）関連のポジションもある。
昨年末のポートフォリオ報告書によると、彼はクリーンスパーク（CleanSpark）とビットファームズ（Bitfarms）という2社のビットコインマイニング企業のポジションを新規に構築した。両社は、BTCマイニング施設をAI向け演算処理能力（算力）センターへ転換しようとしている。
暗号資産のマイニング施設は、大規模な電力接続と放熱システムを天然的に備えており、これはAIデータセンターにとって最も希少なリソースである。
興味深いことに、彼は暗号資産業界と無縁ではない。2022年、彼はSBF（サム・バンクマン・フリード）が設立したFTX慈善基金「Future Fund」で9か月間勤務していたが、FTXの破綻直前にちょうど退職していた。
この経験が、彼のマイニング企業に対する判断に直接影響を与えたかどうかは、外部からは不明である。ただ確かなのは、彼が、暗号資産産業とAI最前線の研究室の両方に、極めて深く関与した数少ない人物の一人であるということだ。この「交差」自体が、希少な認知的位置および人的ネットワークの可能性を意味している。
もう一つの興味深い事実は、彼の婚約者アヴィタル・バルウィット（Avital Balwit）氏が、アントロピック（Anthropic）CEOダリオ・アモデイ（Dario Amodei）氏のチーフ・オブ・スタッフ（幕僚長）である点だ。アントロピックはAIチャットボット「Claude」の開発元であり、OpenAIの最も直接的な競合企業でもある。
彼はOpenAIで実務経験を持ち、婚約者はアントロピックCEOの側近である。AGI開発競争の最前線に立つ2社に対し、一方では実戦経験を持ち、もう一方では日常的な接触を持つという、極めてユニークな立場にあるのだ。
米国の『フォーチュン（Fortune）』誌は昨年、彼と接触した十数名の業界関係者に取材を行い、「彼はシリコンバレーのラボで今まさに芽吹いているアイデアを、物語（ナラティブ）としてパッケージ化するのが非常に得意だ」と結論付けた。
筆者は、この評価はあまりにも遠慮がちだと考える。彼が実際にやっていることはもっと直接的であり、「プライベートなネットワークを通じて得た認知を、公開市場で賭ける」ことである。発表されたAI論文は「機密解除版」であり、彼自身の投資ファンドこそが「完全版」なのである。
外部者が入り込めない正のフィードバック・ループ
振り返ってみると、レオポルド・アシェンブレーナー氏のファンドは、やや珍しい構造を選択している。
大多数のAI関連資金はベンチャーキャピタル（VC）路線を選び、早期段階のスタートアップに投資し、「次なるOpenAI」を生み出す企業を賭ける。彼はこの道を選ばなかった。『フォーチュン』誌の報道によると、彼はファンド設立時に明確にVCモデルを拒否し、「AGIの影響はあまりにも大きいため、流動性が最も高い公開市場でこそ、投資判断を十分に表現できる」と説明している。
この選択自体が、彼が属するネットワーク内でのある種の合意を示している：AI時代において最大の投資機会は、既に物理的インフラを有する「古参企業」の中に隠されているかもしれない。
それは、既存の電力接続網を有する燃料電池企業でもよいし、ウェハ代工ラインを保有する半導体大手でもよいし、マイニング施設と放熱システムを備えるビットコインマイナーでもよい。こうした企業はすでに長期間上場しており、流動性も高く、しかし大多数のアナリストは依然として旧来の評価フレームワークを用いて価格を付けている。つまり、「AIインフラの必須ニーズ」という新たな変数を、まだ真剣にモデルに取り入れていないのだ。
これが彼のアービトラージ（裁定取引）の余地である。
ネットワーク内の人々は、AIインフラの拡大ペースと規模を既に把握しているが、公開市場はまだ古い論理で価格を付けている。この価格差こそが、利益の源泉なのである。
こうした情報優位性には、もう一つ特徴がある。それは自己強化性である。
ファンドのリターンが良くなればなるほど、産業のコア層に属する人々がLPとして参加する意欲が高まり、LPが増えれば増えるほど、ファンドがアクセスできる意思決定層の情報密度も高くなる。情報密度が高まれば、投資判断の精度もさらに向上する。これは正のフィードバック・ループであり、しかも外部者にとっては、このループに参入するハードルがますます高まっていくばかりである。
もちろん、このループには脆弱性もある。極端に集中したポジションと顕著なレバレッジ（信用取引）により、ファンド全体が単一のナラティブ（物語）に極めて強く依存している。つまり、「AIインフラの継続的拡大」という前提が成立し続ける限り、すべて順調に進む。
しかし、もしAIの発展ペースが減速したり、エネルギーのボトルネックが何らかの技術的ブレイクスルーによって回避されたりすれば、集中ポジションの含み損の拡大スピードは、建玉（ポジション）を構築したときのスピードよりもはるかに速くなるだろう。彼が賭けているのは、単なる「方向性」ではなく、「タイミング」そのものである。このタイミングが外れれば、ネットワーク内の合意はむしろ集団的な盲点へと変わりかねない。
最初の問いに戻ろう。
誰もが彼のポートフォリオを分析し、彼の行動を模倣しようと試みている。しかし、神の領域に達したような収益率の裏には、構造的な条件が存在する。
論文は公開されており、ポートフォリオ報告書も公開されており、彼の投資ロジックはポッドキャストやインタビューでも明快に語られている。たとえあなたが彼の判断のすべてを完全に理解できたとしても、彼がその判断を下す際に身を置いていた「位置」を再現することはできない。
ポジションは遡って確認できるし、収益は称賛に値する。しかし、その判断の背後にある「認知の源泉」は共有できない。これこそが、この時代において最も高価な非対称性なのだろう。
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