Авторы: Jae, PANews
Последние два года самой простой и прибыльной логикой для быков было покупать Nvidia, но эта стратегия перестала работать. Когда все знают, что H100 в дефиците, а каждый финансовый отчет стабильно превосходит ожидания, альфа исчезает.
По-настоящему умные деньги начали пробиваться сквозь софтверный слой и презентации, вновь оценивая физические основы, на которых работает ИИ. В этом году два человека с разными стилями стали новыми ориентирами, привлекающими наибольшее внимание в сфере инвестиций в ИИ.
Один — анонимный трейдер, скрывающийся за женским аниме-аватаром на платформе X. Он заявляет, что отклонил оффер от Nvidia, публиковал статьи в Nature и, разбирая самые базовые компоненты в цепочке поставок, заработал в этом году невероятные 45-кратные прибыли. Никто не знает его настоящую личность, известно лишь имя — Serenity.
Другой — 24-летний «отступник» из OpenAI, превратившийся из разочарованного исследователя в основателя хедж-фонда с активами под управлением в сто миллиардов долларов. Он делает ставку на физические ограничения, переоценку энергетики, инфраструктуры вычислений и памяти. Его зовут Леопольд Ашенбреннер, он — инакомыслящий среди элиты Кремниевой долины.
Один ищет «узкие места» на микроуровне, другой ставит на перестройку «физических барьеров» на макроуровне. Их популярность — это не просто столкновение двух инвестиционных стратегий, но и сигнал к переоценке базовых активов в эпоху ИИ.
Serenity: Теория «листа периллы» для поиска скрытых «темных лошадок»
Если вы давно следите за сообществом по американским акциям на X, в последнее время вы почти наверняка сталкивались с аккаунтом Serenity (@aleabitoreddit). Аватар в стиле аниме, частые посты, информация в основном о полупроводниковых материалах, подложках для оптических модулей, платах для периферийных вычислений, редко обсуждает популярные ИИ-приложения.
Никто не знает его настоящей личности. Он утверждает, что имеет опыт в программировании и науке, является автором статьи в Nature, членом фонда RISC-V, и в 2018 году отклонил предложение от Nvidia возглавить их команду по ИИ, когда акции Nvidia стоили всего 6 долларов.
Путь Serenity к славе начался в начале 2022 года на известном форуме розничных инвесторов r/wallstreetbets (WSB) на Reddit. В то время производитель периферийных подложек из фосфида индия AXT Inc. (AXTI) никого не интересовал. Под ником «AleaBito» он опубликовал глубокий исследовательский пост, указав, что компания является материальной основой для оптических модулей ИИ. Впоследствии эта малоизвестная микро-капитализация выросла с 12 до 70 долларов, прирост почти в 6 раз. Его точный прогноз привел к блокировке аккаунта на платформе по обвинению в «индуцировании спекуляций». В июле прошлого года он перешел на платформу X и быстро вырос в «детектива цепочек поставок ИИ» с более чем 400 000 последователей, став новым лидером розничных инвесторов в сфере ИИ на X. Некоторые даже создали исследовательские панели на основе его твитов.
Больше, чем сам рост, впечатление на рынок произвел его исследовательский подход. Он сформулировал свою инвестиционную философию в виде созданной им «теории листа периллы».
Он использует метафору с топовыми суши-ресторанами в Токио: самый желанный ингредиент для гурманов, несомненно, — это жирная часть тунца (торо). Однако подача целой тарелки суши полностью зависит от поставок листьев периллы с определенных небольших ферм на полуострове Идзу: они убирают запах рыбы, служат украшением, без них не обойтись. Если эти фермы из-за погоды или логистики прекратят поставки, даже самый лучший тунец не попадет на стол, и дорогим суши-ресторанам придется закрыться.
Проще говоря, самый дорогой — это тунец, но незаменимый — лист периллы.
Проецируя это на цепочку поставок ИИ, «лист периллы» — это те небольшие компании с малой капитализацией, низкой ликвидностью, но обладающие абсолютной технологической монополией в определенном критическом звене производства.
В отличие от обычного анализа финансовых отчетов, методология Serenity — это глубокое погружение на самый низший уровень цепочки: изучение научных статей по материаловедению, понимание физических закономерностей, построение карт цепочек поставок и даже ввод черновиков исследований в несколько ИИ для проведения состязательного тестирования, — всё для того, чтобы найти каждую «незаменимую» точку узкого места (chokepoint).
Последние 2 года Serenity сосредоточил основные усилия на технологии совместной оптической упаковки (CPO). Он считает, что с ростом масштабов кластеров ИИ традиционные медные соединения и съемные оптические модули столкнутся с физическими пределами по мощности и скорости, а CPO, где оптические устройства и кремниевые чипы упаковываются на одной подложке, станет неизбежным путем для отрасли.
Основываясь на этом выводе, он последовательно выявил и рекомендовал рынку три перспективных объекта инвестиций в «узких местах»: Sivers, Raspberry Pi и Soitec.
Serenity продолжает углубляться на самый базовый уровень цепочек поставок. Он также выявил японскую химическую компанию NCI, производящую высокочистый фосфор и другие прекурсорные материалы полупроводникового уровня, продвинув «точки узких мест» до уровня молекулярных материалов.
Leopold: от 200 млн до 100 млрд долларов, стратегия арбитража инфраструктуры
В отличие от скрытого в глубинах интернета народного охотника Serenity, Леопольд Ашенбреннер — гений Кремниевой долины, стоящий в центре внимания и управляющий капиталом в сто миллиардов.
Его резюме можно назвать «образцом элиты». В 19 лет он закончил Колумбийский университет первым в выпуске, работал в FTX Future Fund, а затем в команде OpenAI Superalignment. В апреле 2024 года Леопольд был уволен из OpenAI из-за подозрения в утечке информации.
Это событие подтолкнуло его к переходу в инвестиционную сферу. В июне 2024 года он опубликовал 165-страничный манифест отрасли «Situational Awareness: The Decade Ahead» («Осознание ситуации: Десятилетие впереди»). В нем Леопольд смело предсказал, что ОИИ будет реализован примерно к 2027 году, а сверхинтеллект наступит к 2030 году. Истинное узкое место для достижения этого заключается не в алгоритмах и моделях, а в физических ресурсах: энергосетях, земле, дата-центрах и высокопроизводительных системах хранения данных.
Основываясь на этой чрезвычайно дальновидной теории, он основал хедж-фонд Situational Awareness LP. Такие титаны Кремниевой долины, как Нэт Фридман, Дэниел Гросс, братья-основатели Stripe Коллисоны, щедро внесли средства, и начальный раунд финансирования в размере 225 миллионов долларов был быстро завершен.
Круг общения Леопольда также привлекает внимание. Его невеста, Авиталь Балвит, ранее работала в Институте будущего человечества Оксфордского университета (FHI), долгое время изучала вопросы, связанные с трансформационным искусственным интеллектом, затем присоединилась к Anthropic, где занимала должность начальника штаба генерального директора Дарио Амодеи. FTX был одним из самых важных ранних инвесторов Anthropic. До краха FTX и Леопольд, и Авиталь также были ключевыми членами его благотворительного подразделения FTX Future Fund.
Такая сеть контактов предоставила Леопольду уникальный поток информации, когнитивную перспективу и ресурсы для его последующей исследовательской структуры и инвестиционного планирования, что, возможно, и является его самым большим и практически невоспроизводимым альфа-фактором.
18 мая Situational Awareness LP подал отчет о владениях по форме 13F за первый квартал, показывающий, что активы под управлением фонда Леопольда превысили 100 миллиардов долларов. Этот документ впервые раскрыл рынку его высококонцентрированные длинные позиции по акциям компаний, занимающихся системами хранения данных, а также огромный портфель опционов «пут» на сумму, близкую к 85 миллиардам долларов, на весь сектор полупроводников и чипмейкинга.
Судя по структуре инвестиционного портфеля, Леопольд использует стратегию арбитража инфраструктуры. С одной стороны, он активно скупает акции производителя аппаратного обеспечения для памяти SanDisk, а также специализированного облака вычислений CoreWeave, надежно занимая позиции в сегменте физического хранения данных с высокими барьерами.
С другой стороны, он инвестировал десятки миллиардов долларов в опционы «пут» на акции Nvidia (NVDA), TSMC (TSM), Broadcom (AVGO), ASML (ASML) и ETF на полупроводники (SMH), по сути, открыв короткие позиции против всего сектора полупроводников.
По его мнению, в настоящее время оценка сектора чипов серьезно оторвалась от фактических темпов строительства физической инфраструктуры, такой как энергосети и дата-центры. Развертывание кластеров вычислительных мощностей для ИИ невозможно без стабильного электроснабжения, достаточных земельных ресурсов и развитых систем охлаждения, сроки строительства которых составляют 3-5 лет, что значительно медленнее, чем темпы поставок чипов. В краткосрочной перспективе высокие темпы роста чипмейкеров трудно поддерживать, их оценка может столкнуться с корректировкой, а опционы «пут» позволят получить доход от падения сектора.
Криптовалютные компании также входят в инвестиционную карту Леопольда. Он сделал крупную ставку на майнинговые компании, инвестировав около 10 миллиардов долларов в длинные позиции, активно скупая акции IREN, Core Scientific, Riot, CleanSpark и других. В его глазах майнинговые компании — это дисконтная альтернатива центрам обработки данных для ИИ, серьезно недооцененная рынком.
Отказ от софта, ставка на физические активы: в «плате за проезд» для ИИ-вычислений скрывается опасность
Хотя Serenity и Леопольд используют разные «инструменты», их ядро инвестиций в ИИ очень похоже: отказ от софтверного слоя, не имеющего физических барьеров, и ставка на аппаратное обеспечение, ограниченное физическими законами.
Будь то внешние источники CW-лазерного излучения и высокочистый фосфор в понимании Serenity, или подстанции и земля для Леопольда, оба раскрывают одну истину: независимо от инноваций на уровне моделей ИИ, тот, кто контролирует дефицитные ресурсы физического мира, обладает властью взимать «плату за проезд» за вычислительные мощности с технологических гигантов в эпоху ИИ.
Однако не существует идеальных стратегий. Их подходы будут испытывать трудности в разных измерениях.
Для Serenity его самое большое слабое место — это «пропасть ликвидности» микро-капитализаций. Когда он рекомендует своим 400 000 последователей на X акции компаний с капитализацией всего в несколько миллиардов долларов, даже небольшой приток средств розничных инвесторов может поднять цену. Однако такое «ликование» основано на низкой ликвидности. Как только ликвидность на рынке ухудшится или рекомендуемая компания столкнется с неудачей в технологической верификации, цены на эти микро-капитализации могут обрушиться, и розничные инвесторы, вошедшие на пике, могут потерять все.
Кроме того, хотя исследования Serenity цепочек поставок глубоки в технических деталях, его личность, биография и исторические результаты не были проверены. Инвесторам не следует считать его «богом фондового рынка» и слепо копировать его действия вслепую. Стратегия «узких мест» для микро-капитализаций, хотя и обладает высоким потенциалом роста, сопряжена с чрезвычайно высокими капитальными затратами, низкой прибылью и потенциальным риском потери клиентов, что делает ее пригодной только в качестве «катализатора с высокой бетой» в распределении активов, дополненной акциями голубых фишек для хеджирования рисков и строгим управлением позициями.
Для Леопольда его главный враг — это «временной лаг» макро-игры. То, что физическая инфраструктура значительно отстает от спроса на вычислительные мощности, совершенно логично и является объективным фактом. Однако на фондовых рынках обычно существуют иррациональные настроения и более длительные эффекты запаздывания, которые могут поддерживать завышенные оценки чипмейкеров дольше. Сталкиваясь с неожиданно сильными отчетами и давлением коротких позиций на акциях таких гигантов, как Nvidia, его огромные короткие опционы могут понести значительные убытки на бумаге.
В некотором смысле Serenity и Леопольд представляют новую логику инвестиций в ИИ на следующем этапе. Захват стоимости в индустрии ИИ смещается от самих полупроводников к материалам, оборудованию, электроэнергии и земле, стоящим за чипами.
По мере роста масштаба моделей и спроса на вычислительные мощности, вероятно, больше внимания рынка будет уделено ключевым звеньям в индустрии ИИ, обладающим дефицитностью, технологическими барьерами и ограничениями поставок.
