미국 주식 신규 상장 기업의 커뮤니티야말로 가장 큰 알파(Alpha)다.
작가: 쿠리, TechFlow
미국 주식 시장에서 누군가 큰 수익을 거두면, 구경꾼들이 가장 먼저 하는 일은 늘 똑같다. 바로 그 사람의 보유 종목 보고서를 뒤져 다음에 매수해야 할 주식을 찾는 것이다.
최근 가장 많이 뒤적거린 보고서는 당연히 24세 독일인 레오폴트 아셴브레너(Leopold Aschenbrenner)의 것이다.
올해 3월, 중국 언론은 그를 집중적으로 보도했다. 제목들은 대체로 비슷했는데, 예를 들어 “오픈AI에서 해고된 천재”, “165페이지 분량의 논문으로 AI 추세를 예측한 인물”, “헤지펀드 설립자”, “운용 자산 55억 달러…” 등이었다.
하지만 이 모든 태그는 단지 표면적인 라벨일 뿐이다. 이 펀드가 진정으로 주목받는 이유는 영업이익을 내는 기업을 전혀 사지 않는다는 점에 있다—즉, 엔비디아도, 오픈AI도, AI 모델 개발 기업도 전혀 보유하지 않는다. 오직 AI가 생존하기 위해 절대적으로 필요한 것들만 매수한다. 전력 생산, 반도체 제조, 광통신, 데이터센터 등이 그것이다.
그가 자신의 논문에서 직접 밝힌 말을 인용하자면, “AI의 병목 현상은 알고리즘에 있는 것이 아니라 전력과 연산 능력에 있다. 이 펀드 전체는 바로 이 문장이 맞다는 것을 걸고 베팅하는 것이다.”
소셜미디어 상의 투자 블로거들은 그를 ‘AI 시대의 미국 주식판 아들’ 또는 ‘AI 버전 워런 버핏’이라 부른다. 최근 이 칭호가 다시 회자되고 있는 이유는, 그의 베팅 정확도가 점점 비현실적으로 높아지고 있기 때문이다.
자동 투자 플랫폼 오토파일럿(Autopilot)이 5월 1일 공개한 데이터에 따르면, 그의 포트폴리오를 모방한 투자 조합이 두 달 만에 61% 상승했다. 이를 바탕으로 추산하면, 그의 펀드 규모는 이미 약 90억 달러에 육박하고 있다.
돈은 어디서 벌었을까? 주로 두 개의 중점 보유 종목에서 나왔다. 블룸 에너지(Bloom Energy)는 AI 데이터센터에 오프그리드 전력을 공급하는 연료전지 기업으로, 올해 초부터 지금까지 주가가 239% 급등했다.
지난해 말 공개된 보유 종목 보고서에 따르면, 그는 이 기업의 주식 및 옵션을 8.75억 달러어치 보유하고 있었으며, 현재 시장 가치는 거의 30억 달러에 달한다.
또 다른 종목은 인텔(Intel)이다. 동일한 보유 종목 보고서에 따르면, 그는 2025년 1분기에 인텔 주식의 콜옵션 2,020만 계약을 매수했다. 당시 인텔 주가는 약 20달러 선이었고, 월스트리트의 주류 견해는 인텔의 전망이 어둡다는 것이었다.
지난주 인텔 주가는 113달러까지 치솟아 25년 만에 최고치를 기록했다. 1년도 채 안 되는 기간에 거의 5배 가까이 폭등한 것이다. 이 젊은이는 주식보다 훨씬 더 극단적인 수익률을 옵션을 통해 실현했다.
구경꾼들의 충동은 충분히 이해할 수 있다. 미국 투자 웹사이트 모틀리 풀(Motley Fool)은 하루에 그의 보유 종목을 분석한 기사를 네 편이나 게재했고, 해외 레딧(Reddit) 투자 커뮤니티에서는 그의 포트폴리오를 따라 해야 할지 여부를 열띤 토론 중이다. 모두 그의 보유 종목 보고서 속에서 다음 번 인텔을 찾아내려 한다.
하지만 알아둬야 할 중요한 사실이 있다. 보유 종목 보고서는 일반적으로 45일의 지연이 있다. 당신이 그가 무엇을 샀는지를 알게 될 때쯤이면, 시장 움직임은 이미 절반 이상 진행된 상태다.
더 결정적인 것은, 심지어 당신이 그의 보유 종목을 실시간으로 파악하더라도, 그가 계속해서 정확한 베팅을 할 수 있었던 원인을 그대로 복제할 수 없다는 점이다.
네트워크야말로 가장 위대한 알파(Alpha)다
우선, 레오폴트 아셴브레너가 24세 때 쓴 AI 관련 논문은 현재의 AI 발전 방향과 투자 흐름을 거의 정확히 예측했다는 점에서 가장 신기하게 느껴진다.
핵심 주장은 한 문장으로 요약할 수 있다. “AI 모델 학습에 필요한 연산 능력은 매년 약 0.5자릿수(≈3배)씩 증가하며, 이 속도가 유지된다면 2027년 무렵에는 인간 수준에 근접한 일반 인공지능(AGI)이 등장할 것이다.”
하지만 이 성장 속도를 유지하기 위한 핵심 제약 요인은 알고리즘 차원이 아니라 전력, 반도체 생산 능력, 물리적 공간 등에 있다. 단일 학습 클러스터의 전력 소비량은 메가와트(MW) 수준에서 기가와트(GW) 수준으로 급증해, 대규모 원자력발전소 하나의 출력에 육박하게 된다.
이것이 바로 그의 펀드 전체 운영의 근본 논리다. “AI 발전 속도는 물리적 병목 현상에 의해 결정되므로, 당신은 바로 그 병목 현상 자체에 투자해야 한다.”
이 판단은 마치 똑똑한 사람이 서재에서 방대한 공부를 한 후 추론해낸 결론처럼 들릴 수 있다. 그러나 실제로는, 그의 네트워크가 이 판단을 가능케 했다고 나는 믿는다.
논문 집필 이전, 그는 오픈AI의 슈퍼얼라인먼트(Superalignment) 팀에서 1년간 근무했다. 이 팀은 인간보다 더 지능이 높은 AI를 어떻게 통제할지 연구하는 전담 조직으로, 최고과학책임자(CSO) 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)에게 직접 보고했다.
그 1년간 그는 내부 학습 계획, 실제 연산 능력 소비량, 차세대 모델이 요구하는 전력 및 반도체의 구체적 수요 등을 직접 목격했다. 논문에서 “기가와트 수준의 전력 소비”라는 판단을 내릴 때, 그의 근거는 아마 실험실 내부 로드맵이었을 것이다.
2024년 4월, 그는 오픈AI에서 해고됐다. 해고의 직접적인 계기는 그가 오픈AI 이사회에 제출한 내부 각서였다. 이 각서는 회사의 보안 조치가 부족해 외국 정보기관의 침투 위험이 있다고 경고한 내용이었다.
이 각서는 경영진과 이사회 간 긴장 관계를 유발했고, 오픈AI는 이후 “정보 유출”을 이유로 그를 해고했다.
그로부터 두 달 뒤 논문이 발표됐다. 이 논문은 독립적인 연구라기보다는, 그가 오픈AI 내부에서 축적한 인식을 공개화한 버전으로 보는 편이 더 적절하다.
AI 논문은 “어떤 방향을 봐야 할지”에 대한 질문에 답한다. 하지만 투자를 하려면, 방향을 아는 것만으로는 턱없이 부족하다.
AI가 더 많은 전력을 필요로 한다는 점은 이미 2024년부터 수많은 애널리스트가 언급해온 사실이다. 진짜 값비싼 건 시기와 포지션 규모다. 예를 들어, 인텔 주가가 20달러일 때 2,000만 계약의 콜옵션에 과감히 2,000만 달러를 투입할 용기 말이다.
이러한 자신감은 단순히 AI의 거대한 장기 흐름을 믿는 데서 나오는 것이 아니라, 구체적으로 어느 기업이 얼마나 큰 규모의 전력 구매 계약을 체결 중인지, 어느 데이터센터가 확장 중인지, 수요 규모가 도대체 얼마나 큰지에 대한 정확한 정보를 확보하고 있을 때 비로소 가능해진다.
그가 설립한 펀드 ‘시츄에이셔널 어웨어니스(Situational Awareness)’의 출자자(LP)들은 바로 이런 의사결정의 최전선에 앉아 있는 인물들이다.
이 펀드의 LP 중 한 명은 스트라이프(Stripe)의 공동 창업자 두 명이다. 이 회사는 실리콘밸리 대부분의 기술 기업의 결제 처리를 담당하며, 인프라 지출의 가속화를 직접 감지할 수 있다.
또 다른 LP는 전 깃허브(GitHub) CEO이자 현재 메타 AI 제품 책임자인 넷 프리드먼(Nat Friedman)으로, 매일 연산 능력 구매 결정에 참여하고 있다.
그들이 펀드에 가져온 것은 초기 자본뿐 아니라, 지속적으로 업데이트되는 정보 파이프라인이다.
게다가 그의 펀드 연구총괄 책임자(Carl Shulman) 역시 이 연결 고리의 핵심 인물이다. 그는 AI 보안 분야의 원로로, 피터 틸(Peter Thiel)의 헤지펀드 클래리엄 캐피털(Clarium Capital)에서 근무하며, AI 업계 내부 인식을 실행 가능한 거래 전략으로 전환하는 일을 전문으로 했다.
그의 보유 종목에는 암호화폐 분야의 한 구석이 숨겨져 있는데, 이 부분은 쉽게 간과되기 쉽다.
지난해 말 보유 종목 보고서에 따르면, 그는 비트코인 채굴 기업 클린스파크(CleanSpark)와 비트팜스(Bitfarms)의 포지션을 새로 구성했다. 이 두 기업은 BTC 채굴 시설을 AI 연산 센터로 전환하고 있다.
암호화폐 채굴장은 대규모 전력 접속 및 냉각 시스템을 자연스럽게 갖추고 있어, AI 데이터센터가 가장 희귀하게 여기는 자원을 이미 보유하고 있는 셈이다.
흥미로운 점은, 그가 암호화폐 산업과 낯설지 않다는 사실이다. 2022년 그는 SBF가 설립한 FTX 자선 재단 퓨처 펀드(Future Fund)에서 9개월간 근무했으며, FTX가 붕괴되기 직전에 떠났다.
이 경험 자체가 그의 채굴 기업에 대한 판단에 직접적인 영향을 미쳤는지는 외부인으로서는 알 수 없다. 다만 확실한 것은, 그는 암호화폐 산업과 AI 최전선 실험실을 동시에 심층적으로 접한 극소수 인물 중 한 명이라는 점이다. 이러한 교차 경험 자체가 이미 희귀한 인지적 위치이자 인맥 연결 가능성이다.
또 다른 흥미로운 세부 사항은, 그의 약혼녀 아비탈 발윗(Avital Balwit)이 앤트로픽(Anthropic) CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)의 최고참 보좌관이라는 점이다. 앤트로픽은 클로드(Claude)의 모회사이자 오픈AI의 가장 직접적인 경쟁사다.
그는 오픈AI에서 근무했고, 약혼녀는 앤트로픽 CEO의 측근이다. AGI 경쟁의 최전선에 있는 두 기업을, 한 곳은 실무 경험을 갖고 있고, 또 한 곳은 일상적인 접점을 가지고 있는 것이다.
미국 포춘(Fortune) 잡지는 작년에 그와 접점이 있는 수십 명의 업계 관계자들을 인터뷰한 결과, “그는 실리콘밸리 실험실에서 익숙해지고 있는 아이디어들을 이야기로 잘 포장해내는 데 뛰어나다”는 결론을 내렸다.
필자는 이 표현이 너무 겸손하다고 생각한다. 그가 실제로 하는 일은 훨씬 직접적이다. 즉, 사적 네트워크를 통해 얻은 인식을 공개 시장에서 과감히 베팅하는 것이다. 발표된 AI 논문은 ‘보안 해제된 버전’이고, 그의 투자 펀드야말로 ‘완전판’이다.
외부인이 진입할 수 없는 정적 피드백 루프
돌이켜보면, 레오폴트 아셴브레너의 펀드는 비교적 드문 구조를 선택했다.
대부분의 AI 분야 자금은 벤처캐피탈(VC) 방식을 택해 초기 스타트업에 투자하며, 다음 오픈AI가 될 기업을 찾아 베팅한다. 그러나 그는 이 길을 걷지 않았다. 포춘에 따르면, 그는 펀드 설립 당시 VC 모델을 명확히 거부했는데, 그 이유는 AGI의 영향력이 너무 크기 때문에 “유동성이 가장 뛰어난 공개 시장에서만 투자 판단을 충분히 표현할 수 있다”고 보기 때문이었다.
이 선택 자체가 그가 속한 네트워크 내 하나의 공통 인식을 드러낸다. 즉, AI 시대 최대의 투자 기회는 이미 물리적 인프라를 보유한 기존 기업들 속에 숨어 있을 수 있다는 것이다.
예를 들어, 기존 전력 인프라를 갖춘 연료전지 기업, 웨이퍼 대량 생산 라인을 보유한 반도체 거대 기업, 채굴장과 냉각 시스템을 갖춘 비트코인 채굴 기업 등이 그렇다. 이 기업들은 이미 오래전부터 상장되어 유동성이 풍부하지만, 대부분의 애널리스트는 여전히 구시대적 평가 프레임워크를 적용해 이들을 평가하고 있으며, “AI 인프라 필수 수요”라는 변수를 아직 진지하게 모델에 반영하지 못하고 있다.
바로 이것이 그의 차익거래(arbitrage) 공간이다.
네트워크 내부 인물들은 AI 인프라 확장의 속도와 규모를 이미 알고 있지만, 공개 시장은 여전히 구시대 논리로 가격을 매긴다. 이 가격 차이가 바로 수익의 근원이다.
이러한 정보 우위에는 또 하나의 특징이 있다. 그것은 스스로 강화되는 성질을 지닌다.
펀드 수익률이 높아질수록, 산업 핵심 계층의 인물들이 LP가 되고 싶어 하게 된다. LP가 많아질수록, 펀드가 접근할 수 있는 의사결정층 정보는 더욱 밀집해진다. 정보가 더욱 밀집될수록, 베팅의 정확도는 더욱 높아진다. 이것은 정적 피드백 루프이며, 외부인에게는 이 루프에 진입할 수 있는 문턱이 점점 더 높아질 뿐이다.
물론 이 루프에도 취약한 면이 있다. 높은 집중도의 포지션과 눈에 띄는 레버리지 사용은, 펀드 전체가 단일 내러티브에 극도로 의존한다는 것을 의미한다. “AI 인프라의 지속적 확장”이라는 전제가 여전히 유효하다면, 모든 것이 순조롭게 흐를 것이다.
하지만 AI 발전 속도가 느려지거나, 어떤 기술적 돌파로 인해 에너지 병목 현상이 우회될 경우, 집중된 포지션의 손실 속도는 매수 속도보다 훨씬 빠르게 진행될 것이다. 그가 걸고 있는 것은 단순히 방향뿐 아니라, 그 방향의 ‘리듬’이기도 하다. 리듬이 어긋나면, 네트워크 내 공통 인식조차 집단적 맹점이 될 수 있다.
처음의 질문으로 돌아가자.
모든 이가 그의 보유 종목을 분석하며 그의 행동을 복제하려 한다. 그러나 ‘주신’ 수준의 수익률 뒤에는 구조적 조건이 있다.
논문은 공개되어 있고, 보유 종목 보고서도 공개되어 있으며, 그의 투자 논리는 팟캐스트와 인터뷰에서도 매우 명확히 설명되어 있다. 그러나 당신이 그의 판단을 하나하나 완벽히 이해한다고 해도, 그가 그러한 판단을 내릴 수 있었던 ‘위치’를 그대로 복제할 수는 없다.
포지션은 거슬러 올라가 확인할 수 있고, 수익은 부러움의 대상이 될 수 있지만, 인식의 근원은 공유되지 않는다. 이것이야말로 이 시대에서 가장 값비싼 불균형이다.
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