Vòng tròn của các “thần新股” trên thị trường chứng khoán Mỹ mới chính là nguồn Alpha lớn nhất.
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Vòng tròn của các “thần新股” trên thị trường chứng khoán Mỹ mới chính là nguồn Alpha lớn nhất.
Bài báo thì ai cũng có thể đọc, nhưng vòng tròn ấy bạn không thể bước vào.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Khổ Lý, TechFlow
Mỗi khi ai đó kiếm được khoản tiền lớn trên thị trường chứng khoán Mỹ, điều đầu tiên người xem làm luôn giống nhau: lật báo cáo danh mục nắm giữ của người đó để tìm cổ phiếu tiếp theo nên mua.
Gần đây, báo cáo được “lật” nhiều nhất dĩ nhiên thuộc về một người Đức 24 tuổi tên là Leopold Aschenbrenner.
Tháng Ba năm nay, truyền thông trong nước từng đồng loạt đưa tin về anh, với những tiêu đề gần như giống nhau: “Thiên tài bị OpenAI sa thải, viết luận văn 165 trang dự đoán xu hướng AI, thành lập quỹ phòng hộ quản lý 5,5 tỷ USD…”
Nhưng những nhãn dán ấy chỉ là nhãn dán. Điều thực sự khiến quỹ này nổi bật là nó KHÔNG mua cổ phiếu NVIDIA, KHÔNG mua OpenAI, và KHÔNG mua bất kỳ công ty nào phát triển mô hình AI. Nó chỉ mua những thứ thiết yếu mà AI không thể tồn tại thiếu: điện năng, sản xuất chip, truyền thông quang học, trung tâm dữ liệu…
Như chính anh viết trong luận văn của mình: "Điểm nghẽn của AI không nằm ở thuật toán, mà ở điện năng và năng lực tính toán. Toàn bộ quỹ này chính là một cuộc đặt cược vào nhận định này."
Trên mạng xã hội, các chuyên gia đầu tư gọi anh là “con trai phiên bản Mỹ của thời đại AI”, hay “Warren Buffett phiên bản AI”. Gần đây, biệt danh này lại được nhắc tới, bởi mức độ chính xác trong các dự đoán của anh bắt đầu trở nên phi thường.
Theo dữ liệu do nền tảng sao chép giao dịch Autopilot công bố ngày 1/5, danh mục đầu tư mô phỏng danh mục nắm giữ của anh đã tăng 61% trong hai tháng. Dựa trên tốc độ tăng trưởng này, quy mô quỹ của anh hiện đã tiến gần tới 9 tỷ USD.
Tiền đến từ đâu? Chủ yếu nhờ hai cổ phiếu trọng điểm. Thứ nhất là Bloom Energy — một công ty sản xuất pin nhiên liệu cung cấp điện độc lập cho các trung tâm dữ liệu AI. Từ đầu năm đến nay, cổ phiếu công ty này đã tăng 239%.
Theo báo cáo danh mục công khai cuối năm ngoái, anh nắm giữ cổ phiếu và quyền chọn của công ty này trị giá 875 triệu USD; hiện giá trị đã tăng vọt lên gần 3 tỷ USD.
Thứ hai là Intel. Cùng báo cáo danh mục trên cho biết, trong quý I năm 2025, anh đã mua 20,2 triệu hợp đồng quyền chọn mua (call option) cổ phiếu Intel, lúc đó giá cổ phiếu Intel dao động quanh mức 20 USD và đa số phân tích gia phố Wall đều đánh giá Intel đang gặp khó khăn.
Tuần trước, cổ phiếu Intel tăng lên 113 USD, đạt mức cao kỷ lục trong 25 năm qua. Trong chưa đầy một năm, giá tăng gần năm lần — và lợi nhuận từ quyền chọn của vị thanh niên này còn ấn tượng hơn nhiều so với cổ phiếu cơ sở.
Tôi hoàn toàn hiểu được phản ứng bốc đồng của người xem. Trang web đầu tư Mỹ Motley Fool đã đăng bốn bài phân tích danh mục của anh trong một ngày; cộng đồng đầu tư trên Reddit quốc tế đang tranh luận xem có nên sao chép danh mục của anh hay không. Tất cả đều cố gắng tìm ra cổ phiếu “Intel tiếp theo” từ báo cáo danh mục nắm giữ của anh.
Nhưng bạn cần biết rằng, báo cáo danh mục thường bị chậm 45 ngày. Khi bạn nhìn thấy anh vừa mua gì thì xu hướng giá đã đi được nửa chặng đường rồi.
Quan trọng hơn, ngay cả khi bạn biết danh mục nắm giữ của anh theo thời gian thực, bạn cũng không thể sao chép được nguyên nhân giúp anh liên tục đặt cược đúng.
Vòng tròn mới là Alpha vĩ đại nhất
Điều đầu tiên khiến Leopold Aschenbrenner gây ấn tượng mạnh nhất là luận văn về AI mà anh viết năm 24 tuổi — gần như đã dự đoán chính xác hướng phát triển AI và mạch đầu tư hiện nay.
Lập luận cốt lõi có thể tóm gọn trong một câu: Năng lực tính toán dành cho huấn luyện mô hình AI tăng khoảng nửa cấp độ mỗi năm; với tốc độ này, khoảng năm 2027 sẽ xuất hiện trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có năng lực tương đương con người.
Tuy nhiên, để duy trì tốc độ tăng trưởng này, yếu tố hạn chế then chốt không nằm ở cấp độ thuật toán, mà ở điện năng, công suất sản xuất chip và không gian vật lý. Lượng điện tiêu thụ của một cụm huấn luyện đơn lẻ sẽ tăng từ mức megawatt (MW) lên gigawatt (GW), tương đương công suất đầu ra của một nhà máy điện hạt nhân lớn.
Đây chính là logic nền tảng của toàn bộ quỹ đầu tư của anh. "Tốc độ phát triển của AI do các giới hạn vật lý quyết định, vì vậy bạn nên đầu tư trực tiếp vào chính những giới hạn ấy."
Nhận định này nghe như kết luận được suy luận kỹ lưỡng bởi một người thông minh sau hàng giờ nghiên cứu trong thư viện — nhưng thực tế, tôi cho rằng chính “vòng tròn” đã giúp anh hình thành nhận định ấy.
Trước khi viết luận văn, anh từng làm việc trong nhóm Superalignment của OpenAI trong một năm. Nhóm này chuyên nghiên cứu cách kiểm soát AI thông minh hơn con người, và báo cáo trực tiếp cho nhà khoa học trưởng Ilya Sutskever.
Trong suốt năm đó, anh được tiếp cận kế hoạch huấn luyện nội bộ, mức tiêu thụ năng lực tính toán thực tế, cũng như nhu cầu cụ thể về điện năng và chip cho các thế hệ mô hình tiếp theo. Khi anh viết ra dự báo “tiêu thụ điện ở mức gigawatt” trong luận văn, căn cứ có thể chính là lộ trình nội bộ trong phòng thí nghiệm.
Tháng Tư năm 2024, anh bị OpenAI sa thải. Nguyên nhân khởi phát là một bản ghi chú nội bộ anh gửi tới Hội đồng Quản trị OpenAI, cảnh báo các biện pháp an ninh của công ty còn thiếu sót và có nguy cơ bị các cơ quan tình báo nước ngoài xâm nhập.
Bản ghi chú này làm căng thẳng giữa ban quản lý và Hội đồng Quản trị leo thang, và OpenAI sau đó sa thải anh với lý do “tiết lộ thông tin”.
Hai tháng sau, luận văn được công bố. Thay vì coi đây là một nghiên cứu độc lập, ta nên hiểu đây là phiên bản công khai hóa những nhận thức nội bộ mà anh tích lũy được tại OpenAI.
Luận văn AI giải quyết vấn đề “nhìn vào hướng nào”. Nhưng để làm đầu tư, chỉ biết hướng là chưa đủ.
Rất nhiều nhà phân tích đã nói về việc AI cần thêm điện năng từ năm 2024. Điều thực sự có giá trị là thời điểm và khối lượng đặt cược — ví dụ như bạn dám hay không đặt 20 triệu hợp đồng quyền chọn mua vào Intel khi cổ phiếu mới chỉ ở mức 20 USD.
Sự tự tin này không chỉ đến từ niềm tin vào xu hướng lớn của AI, mà còn đến từ việc bạn biết rõ công ty nào đang ký hợp đồng mua điện quy mô lớn ra sao, trung tâm dữ liệu nào đang mở rộng, và quy mô nhu cầu thực tế là bao nhiêu.
Và quỹ đầu tư Situational Awareness do Leopold Aschenbrenner sáng lập có các nhà đầu tư (LP) vốn đang ngồi ở hàng ghế đầu tiên trong những quyết định ấy.
Các LP của quỹ bao gồm hai nhà sáng lập Stripe — công ty xử lý phần lớn luồng thanh toán cho các công ty công nghệ Thung lũng Silicon, từ đó có thể cảm nhận trực tiếp tốc độ gia tăng chi tiêu cho hạ tầng;
Và một LP khác là Nat Friedman — cựu CEO GitHub, hiện là người phụ trách sản phẩm AI tại Meta — người hàng ngày tham gia vào các quyết định mua sắm năng lực tính toán.
Họ mang đến cho quỹ không chỉ vốn khởi đầu, mà còn là một kênh thông tin được cập nhật liên tục.
Ngoài ra, Giám đốc Nghiên cứu của quỹ cũng là một mắt xích then chốt trong chuỗi này: Carl Shulman — một bậc thầy trong lĩnh vực an toàn AI, từng làm việc tại quỹ phòng hộ Clarium Capital của Peter Thiel, chuyên chuyển hóa nhận thức từ giới AI thành các chiến lược giao dịch khả thi.
Trong danh mục của anh còn có một góc tiền mã hóa dễ bị bỏ qua.
Theo báo cáo danh mục cuối năm ngoái, anh đã mở vị thế mới đối với CleanSpark và Bitfarms — hai công ty khai thác Bitcoin đang chuyển đổi cơ sở khai thác BTC thành trung tâm năng lực tính toán AI.
Các trại khai thác tiền mã hóa vốn đã sở hữu hệ thống tiếp điện quy mô lớn và hệ thống tản nhiệt — đúng là những tài nguyên khan hiếm nhất đối với trung tâm dữ liệu AI.
Điều thú vị là anh không xa lạ gì với ngành tiền mã hóa. Năm 2022, anh từng làm việc trong 9 tháng tại Quỹ Từ thiện Future Fund do SBF sáng lập, và rời đi đúng trước thời điểm FTX sụp đổ.
Trải nghiệm này có ảnh hưởng trực tiếp đến nhận định của anh về các công ty khai thác hay không, bên ngoài không thể biết. Nhưng điều chắc chắn là anh thuộc số ít người từng tiếp xúc sâu cả với ngành tiền mã hóa lẫn các phòng thí nghiệm tiên phong về AI. Chính sự giao thoa này cũng là một vị trí nhận thức khan hiếm và tiềm năng kết nối mạng lưới quan hệ đặc biệt.
Một chi tiết khác: vị hôn thê của anh, Avital Balwit, là Chánh Văn phòng của CEO Anthropic — Dario Amodei. Anthropic là công ty mẹ của Claude, đồng thời cũng là đối thủ cạnh tranh trực tiếp nhất của OpenAI.
Anh từng làm việc tại OpenAI, vị hôn thê lại làm việc sát cánh bên CEO Anthropic. Trong cuộc đua AGI ở tuyến đầu, anh có kinh nghiệm thực chiến tại một bên, và tiếp xúc thường xuyên với bên còn lại.
Tạp chí Fortune của Mỹ năm ngoái đã phỏng vấn hơn chục người trong giới từng tiếp xúc với anh, và kết luận rằng anh rất giỏi “đóng gói những ý tưởng đang nhen nhóm trong các phòng thí nghiệm Thung lũng Silicon thành những câu chuyện kể mạch lạc”.
Tác giả bài viết cho rằng nhận xét này quá nhẹ nhàng. Việc anh làm còn trực tiếp hơn: chính là dùng nhận thức thu thập được từ vòng tròn riêng tư để đặt cược trên thị trường công khai. Luận văn AI anh công bố là phiên bản đã “giải mật”, còn quỹ đầu tư của anh mới là phiên bản đầy đủ.
Một vòng phản hồi dương mà người ngoài không thể bước vào
Nhìn lại, quỹ đầu tư của Leopold Aschenbrenner đã lựa chọn một cấu trúc khá khác biệt.
Phần lớn nguồn vốn trong lĩnh vực AI đi theo con đường đầu tư mạo hiểm (VC), rót vào các công ty giai đoạn sớm, đặt cược vào việc ai sẽ trở thành “OpenAI tiếp theo”. Anh không đi theo con đường này. Theo báo cáo của Fortune, khi thành lập quỹ, anh đã từ chối rõ ràng mô hình VC, với lý do tác động của AGI quá lớn, nên chỉ thị trường công khai — nơi thanh khoản tốt nhất — mới đủ khả năng biểu đạt đầy đủ phán đoán đầu tư.
Chính lựa chọn này đã hé lộ một sự đồng thuận trong vòng tròn của anh: Cơ hội đầu tư lớn nhất thời đại AI có thể nằm ở những công ty lâu đời đã sở hữu hạ tầng vật lý.
Đó có thể là một công ty sản xuất pin nhiên liệu sẵn có hệ thống tiếp điện, một ông lớn bán dẫn sở hữu dây chuyền sản xuất wafer, hay một công ty khai thác Bitcoin có trại mỏ và hệ thống tản nhiệt. Những công ty này đã niêm yết nhiều năm, thanh khoản tốt, nhưng phần lớn nhà phân tích vẫn định giá chúng theo khuôn khổ cũ, chưa nghiêm túc đưa biến số “nhu cầu thiết yếu về hạ tầng AI” vào mô hình định giá.
Đây chính là khoảng chênh lệch mà anh khai thác.
Khi giới trong ngành đã biết rõ nhịp độ và quy mô mở rộng hạ tầng AI, thị trường công khai vẫn định giá theo logic cũ. Sự chênh lệch về giá chính là nguồn lợi nhuận.
Ưu thế thông tin này còn có một đặc điểm: nó tự củng cố.
Càng sinh lời, càng nhiều người ở tầng nòng cốt của ngành muốn trở thành LP; càng nhiều LP, quỹ càng tiếp cận được nhiều thông tin từ cấp ra quyết định; thông tin càng dày đặc, độ chính xác trong đặt cược càng cao. Đây là một vòng phản hồi dương — và với người ngoài, ngưỡng gia nhập vòng này chỉ ngày càng cao hơn.
Dĩ nhiên, vòng phản hồi này cũng có mặt mong manh. Việc tập trung danh mục cùng đòn bẩy đáng kể khiến toàn bộ quỹ phụ thuộc cực kỳ cao vào một kịch bản duy nhất. Miễn là tiền đề “hạ tầng AI tiếp tục mở rộng” còn đứng vững, mọi chuyện sẽ thuận buồm xuôi gió.
Nhưng nếu nhịp độ phát triển AI chậm lại, hoặc giới hạn về năng lượng bị vượt qua nhờ một đột phá công nghệ nào đó, thì tốc độ điều chỉnh giảm giá của danh mục tập trung sẽ nhanh hơn nhiều so với tốc độ xây dựng vị thế ban đầu. Anh không chỉ đặt cược vào hướng đi, mà còn đặt cược vào nhịp độ. Một khi nhịp độ sai lệch, sự đồng thuận trong vòng tròn thậm chí có thể biến thành “điểm mù tập thể”.
Trở lại vấn đề ban đầu.
Tất cả đều đang nghiên cứu danh mục nắm giữ của anh, cố gắng sao chép hành động của anh. Nhưng đằng sau tỷ suất sinh lời đạt mức “huyền thoại”, là những điều kiện cấu trúc rất đặc thù.
Luận văn là công khai, báo cáo danh mục là công khai, logic đầu tư của anh cũng được trình bày rõ ràng trong các podcast và phỏng vấn. Nhưng ngay cả khi bạn hiểu trọn vẹn từng lập luận của anh, bạn cũng không thể tái tạo được vị trí mà anh đứng khi đưa ra những lập luận ấy.
Vị thế có thể tra cứu lại, lợi nhuận đáng để ngưỡng mộ, nhưng nguồn gốc của nhận thức thì không thể chia sẻ. Có lẽ đây mới là dạng bất cân xứng đắt giá nhất thời đại này.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
