The Hottest 00s Generation on Wall Street

marsbitXuất bản vào 2026-05-31Cập nhật gần nhất vào 2026-05-31

Tóm tắt

"Wall Street's Hottest '00s Phenom: The 25-Year-Old Fund Manager Who Bet on AI's 'Boring' Backbone" At just 25, Leopold Aschenbrenner, once fired by OpenAI, now runs a hedge fund worth $13.7 billion. His strategy? Betting against the consensus. While others chased AI chips, he invested early in the physical infrastructure powering the AI boom: electricity, data centers, and energy. Expelled from OpenAI's safety team in 2024, Aschenbrenner foresaw the coming bottleneck. He argued that AI progress would be limited not by algorithms, but by power, chip capacity, and space. Acting on this, he founded Situational Awareness LP to go long on these "old economy" assets. His bets have paid off spectacularly. His fund's assets soared from $255 million in late 2024 to $13.7 billion by Q1 2026. His portfolio is a direct reflection of his thesis: major long positions in fuel cell company Bloom Energy and data center/bitcoin mining firms like CleanSpark and Riot Platforms, which control critical land and power resources. Conversely, he holds massive put options against overheated semiconductor giants like NVIDIA and AMD. A notable exception was his bullish bet on storage company SanDisk, which surged ~160% in Q2. Aschenbrenner's vision is materializing. Tech giants like Amazon, Alphabet, and Meta are ramping up colossal capital expenditure on data centers. Global data center power consumption is projected to skyrocket, with AI accounting for over half by 2030. The demand for enabling t...

"I was early, but I wasn't wrong."

The protagonist in the movie "The Big Short" would surely resonate deeply with these words, much like the youngest hedge fund manager on Wall Street today.

In 2024, a notice from OpenAI sent 23-year-old Leopold Aschenbrenner packing. Soon after, he turned around and founded a hedge fund, positioning himself against the prevailing consensus—he didn't go all-in on the then-sizzling hot AI chips and semiconductors, but instead went long on electricity, data centers, computing power infrastructure, and energy infrastructure. These were seen as slow, clunky "old-school" assets at the time.

His early calculation soon proved prophetic. Today, tech giants are pouring huge investments into AI infrastructure, and the capital markets have enthusiastically crowned new AI kings in areas like storage and optical modules. Leopold won. His fund's portfolio value had already reached $13.7 billion (approx. RMB 90 billion) by the end of Q1 this year, and his personal wealth has skyrocketed.

And he's only 25. In the AI era, the genius narrative is simply too compelling.

Graduated from University at 19

Fired by OpenAI Two Years Ago

His youth shouldn't be too surprising, considering he started university at 15.

This German teenager from a family of doctors showed exceptional academic talent. In 2021, at age 19, Leopold earned three degrees in Mathematics, Statistics, and Economics, graduating as the valedictorian from Columbia University, and subsequently worked at two funds.

Not long after, he joined OpenAI's Superalignment team. This was a star-studded team, co-led by OpenAI co-founder Ilya Sutskever, with the goal of solving the superintelligence alignment problem within four years—essentially ensuring highly intelligent AI remains under human control.

The drama came when Leopold was very publicly fired by OpenAI.

The trigger was an internal memo written by the OpenAI board warning of insufficient safety measures at the company. This memo, however, sparked tensions between management and the board. In April 2024, OpenAI dismissed Leopold, citing information leaks.

Experiences shape choices and hone foresight.

Shortly after being fired, Leopold published a profound, lengthy essay that almost predicted the current direction of AI development and investment trends. In it, he mentioned that by 2027, large models would be capable of doing the work of AI researchers or engineers.

To achieve this, the key constraints wouldn't be at the algorithmic level, but in electricity, chip manufacturing capacity, and physical space. The power consumption of a single training cluster would leap from megawatt scale to gigawatt scale, approaching the output of a large nuclear power plant.

Based on this prediction, at the end of 2024, Leopold chose to start a business—founding the hedge fund Situational Awareness LP, dedicating himself to going long on the energy and computing power infrastructure needed for AI development, while avoiding the crowded bubbles in chips and the application layer.

Shorting Nvidia

But Buying Into the High-Flier SanDisk

Thus, Wall Street's new genius trader was born.

In May 2026, as Leopold's hedge fund disclosed its latest U.S. stock holdings (13F filing) for the first quarter of the year, the astonishing expansion of this 00s-generation manager's wealth came into view:

The total market value of his portfolio had skyrocketed from $5.52 billion at the end of 2025 to $13.7 billion. At the end of 2024, the fund's size was merely $255 million. This speed is nothing short of meteoric.

Beyond his resume and genius stories, global onlookers were more interested in what he bought.

Looking at his latest holdings, Leopold maintained his long positions in AI infrastructure while establishing new short option positions worth $8.45 billion as a hedge against tech and semiconductors. As of the end of Q1, his top five holdings were all put options. These included put options on the VanEck Semiconductor ETF valued at around $2 billion, put options on Nvidia valued at around $1.6 billion, as well as put options on Oracle, Broadcom, and Advanced Micro Devices (AMD).

This portfolio clearly signaled wariness towards overheated chip stocks. An exception was that by the end of Q1, he had exclusively increased his holdings of SanDisk by 86,000 shares and established call options on SanDisk worth $390 million. SanDisk's subsequent performance undoubtedly became the envy of many; since the start of Q2 alone, SanDisk has risen approximately 160%.

The main action was on the long side, where Leopold heavily invested in critical infrastructure assets for the AGI era.

His top long holding was the fuel cell company Bloom Energy. Leopold holds nearly 6.5 million shares of the company, with a position value of about $879 million. More precisely, Bloom Energy makes fuel cells, which can efficiently convert natural gas directly into electricity.

Simultaneously, in Q1, Leopold also increased his holdings in companies like CleanSpark, Riot Platforms, Applied Digital, and IREN—firms involved in data centers or crypto mining, possessing land, power resources, data center capabilities, or grid permits.

"The speed of AI development is determined by physical bottlenecks, so you should invest in the bottlenecks themselves." Looking across these trades, they precisely correspond to the underlying logic Leopold had when founding the fund.

Of course, for ordinary investors, copying these moves comes a bit late. Holdings reports typically have a 45-day delay, and by the time the public sees what the big players have bought, the most lucrative part of the rally has often already passed.

The End Point of the AI World

"The whole world is starting to value AI infrastructure assets."

In just the past few months of this year, the sectors Leopold bet on—power supply, data center computing power, semiconductor optics—have fully demonstrated their potential and immense demand.

Take electricity, for example. IEA data shows that in 2025, global data centers consumed 485 TWh of electricity, with AI accounting for 170 TWh (35%). It's projected that by 2030, total global data center electricity consumption will reach 950 TWh, with AI consuming 510 TWh (54%), exceeding Japan's total national electricity consumption. China's figures are equally staggering: in 2025, AI electricity consumption reached 450 billion kWh (3.8% of total societal electricity use), and it's expected to reach 600 billion kWh (5%) in 2026, nearly matching the annual electricity consumption of China's entire steel industry.

Then look at "light." As AI competition rapidly evolves from a battle of computing power to one of connectivity, traditional copper wire connections are long overburdened, leading to explosive growth in demand for "optical links."

According to data from UK-based commodity research firm CRU, global data center fiber optic cable usage reached 69.6 million core kilometers in 2025 and is expected to exceed 100 million core kilometers in 2026. Their estimates suggest that by 2027, AI-driven fiber demand will account for 35% of total data center fiber demand. For optical modules, Goldman Sachs has significantly raised its 2026 sales forecast for 800G optical modules from an initial 25 million units to 33.5 million units, a 58% increase.

Unsurprisingly, tech giants have already begun building their AI infrastructure moats.

In 2026, capital expenditure plans from Amazon, Alphabet (Google's parent), Meta, and others have grown substantially, with massive funds directed towards building new data centers and a long list of equipment including AI chips, network cables, and backup generators. Domestically, the latest development is rumors that ByteDance is discussing a spending plan of up to $70 billion (approx. RMB 474.7 billion) this year, primarily for building data centers and other AI infrastructure.

This wave of AI infrastructure frenzy is even more directly and violently reflected in the capital markets.

Looking domestically, the "Yi-Zhong-Tian" trio of optical module giants have seen their stock prices double since last year, especially InnoLight Technology, which soared from a low of 66 yuan per share in April last year to over 1,000 yuan, with a market cap now nearing 1.3 trillion yuan.

Similarly, since the memory cycle rally began in the second half of last year, stocks like Longsys, Deming Li, and Biwin Storage have surged in sync. Dapu Micro, which just went public in April, multiplied its IPO price nearly 20-fold in just one month.

In contrast, one can't help but reflect: the internet was once imagined as a weightless world, yet it gave rise to server rooms, fiber optic cables, and undersea cables. Now AI might seem even lighter, but when it comes to actual implementation, it equally relies on electricity, land, chips, networks, and cooling systems.

A grand future always grows from those silent assets.

This article is from the WeChat public account "Investment Community" (ID: pedaily2012), author: Feng Yuchen

Câu hỏi Liên quan

QWhat was the core investment thesis behind Leopold Aschenbrenner's hedge fund, Situational Awareness LP, when he founded it?

AThe core investment thesis was to go long on the physical infrastructure necessary for AI development—such as power, data centers, compute capacity, and energy infrastructure—while avoiding the crowded and potentially overvalued bets on AI chips and semiconductors. He believed that the speed of AI advancement would be limited by these physical bottlenecks, so investors should own the bottlenecks themselves.

QWhat major positions did Leopold Aschenbrenner's fund hold in Q1 2026 according to the 13F filing, and what did they indicate about his market view?

AIn Q1 2026, his fund's largest holdings were put options (bearish bets), primarily on semiconductor and tech companies like the VanEck Semiconductor ETF, NVIDIA, Oracle, Broadcom, and AMD, indicating a strong caution towards overheated valuations in the chip sector. Conversely, he held significant long positions in companies like Bloom Energy (fuel cells), CleanSpark, and other data center/crypto mining firms with energy and infrastructure assets, reflecting his bullish thesis on AI infrastructure.

QWhy was Leopold Aschenbrenner fired from OpenAI, and how did that experience influence his subsequent career path?

AHe was fired from OpenAI in 2024 for allegedly leaking an internal memorandum where the board warned of insufficient safety measures, which heightened tensions between management and the board. This experience, coupled with his work on superintelligence alignment, helped shape his foresight. He later published an essay predicting AI's physical infrastructure needs, which directly led him to found a hedge fund focused on investing in that very sector.

QWhat does the article suggest are the key physical constraints on the rapid development of AI, based on data cited?

AThe article identifies electricity/power and optical connectivity ('light') as key physical constraints. It cites IEA data showing AI's massive and growing share of global data center electricity consumption. It also references forecasts for surging demand in fiber optics and optical modules within data centers, driven by AI's need for high-speed connections that copper wires cannot support.

QAccording to the article, how have capital markets and tech giants responded to the growing demand for AI infrastructure?

ACapital markets have responded by dramatically driving up the stock prices of companies in relevant sectors, such as Chinese optical module manufacturers ('Yizhongtian') and memory chip makers, with some seeing multi-fold increases. Tech giants like Amazon, Alphabet, Meta, and reportedly ByteDance are making massive capital expenditure plans, significantly increasing investments in building new data centers and purchasing related equipment like AI chips and network cables to secure their AI infrastructure moats.

Nội dung Liên quan

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit59 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit59 phút trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

Bài báo phân tích xu hướng chuyển đổi từ lĩnh vực tiền điện tử (Crypto) sang trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào ba loại tài sản chính được kế thừa từ chu kỳ Crypto trước. **1. Cơ sở hạ tầng từ các trang trại khai thác Bitcoin:** Các công ty khai thác như Crusoe, CoreWeave, TeraWulf và nhiều công ty khác đang chuyển đổi trung tâm dữ liệu của họ để phục vụ AI. Giá trị cốt lõi không nằm ở phần cứng cũ (máy đào ASIC khó tái sử dụng cho AI), mà ở các tài sản như nguồn điện ổn định, đất đai, giấy phép kết nối lưới điện và kinh nghiệm vận hành. Khi lợi nhuận từ khai thác Bitcoin giảm và nhu cầu điện cho AI tăng, những cơ sở hạ tầng này trở thành tài sản chiến lược, với nhiều hợp đồng cho thuê dài hạn trị giá hàng tỷ USD được ký kết với các tập đoàn AI lớn. **2. Con người và kỹ năng từ hệ sinh thái Crypto:** Các kỹ sư và doanh nhân từng làm việc trong lĩnh vực Crypto đang áp dụng kinh nghiệm của họ vào AI. Ví dụ điển hình là Alex Atallah (đồng sáng lập OpenSea) với OpenRouter - một nền tảng tổng hợp API cho hàng trăm mô hình AI, tương tự cách OpenSea kết nối người mua và bán NFT. Một ví dụ khác là Fal.ai (người sáng lập từng làm tại Coinbase), chuyên tối ưu hóa việc triển khai các mô hình sinh ra hình ảnh/video. **3. Vốn từ chu kỳ Crypto trước:** Các khoản lợi nhuận khổng lồ từ Crypto đang được tái đầu tư vào AI. Jed McCaleb (người sáng lập Mt.Gox, Ripple) đã dùng 5 tỷ USD để mua GPU và thành lập Voltage Park. Các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) Crypto như Paradigm cũng đang rót vốn vào các công ty AI như Nous Research. Một trường hợp đặc biệt là khoản đầu tư từ FTX (sàn giao dịch đã phá sản) vào Anthropic và Cursor, sau này tăng giá trị lên rất nhiều lần. Bài báo kết luận rằng bản thân Crypto không "biến thành" AI, mà các nguồn lực (cơ sở hạ tầng, con người, vốn) tích lũy được từ thời kỳ bùng nổ trước đang được chuyển dịch một cách tự nhiên sang lĩnh vực mới đang cần chúng nhất - trí tuệ nhân tạo.

链捕手1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

链捕手1 giờ trước

Morpho Ra Mắt Sản Phẩm Lãi Suất Cố Định Midnight: Người Vay Và Cho Vay Tự Định Giá, Chấm Dứt Thời Đại Mô Hình Lãi Suất

Morpho đã ra mắt sản phẩm lãi suất cố định Midnight, cho phép người cho vay và đi vay tự định giá, tự đặt lãi suất và kỳ hạn, thay vì phụ thuộc vào các mô hình thuật toán lãi suất thả nổi. Bài viết cho rằng thiếu lãi suất cố định và ngày đáo hạn là điểm nghẽn chính hạn chế sự tăng trưởng của thị trường cho vay trên chuỗi, đặc biệt đối với các tổ chức cần sự dự đoán được. Midnight được xây dựng như một nguyên thủy độc lập trên lớp cốt lõi, kế thừa hệ sinh thái từ Morpho Blue - một trong những nền tảng có cơ sở người dùng hoạt động lớn nhất DeFi. Nó giải quyết những hạn chế của các nỗ lực trước đây bằng cách không xây dựng trên các pool lãi suất thả nổi và tận dụng cơ sở người dùng sẵn có để đảm bảo tính thanh khoản. Sản phẩm mang lại giá trị khác nhau cho từng nhóm người tham gia: các tổ chức có được cấu trúc kỳ hạn dự đoán được và toàn quyền kiểm soát; các công ty fintech có thể cung cấp sản phẩm tín dụng được tùy chỉnh; người dùng cá nhân được hưởng lợi từ tính dự đoán và hiệu quả; trong khi các curator có thêm chiều kích mới (kỳ hạn) để phân biệt hóa. Mạng lưới Morpho giờ đây sẽ tồn tại song song hai cấu trúc thị trường: Morpho Blue cho lãi suất thả nổi (linh hoạt) và Morpho Midnight cho lãi suất cố định (dự đoán được), bổ trợ cho nhau. Kế hoạch ra mắt được thực hiện từng bước, bắt đầu với các hợp đồng cốt lõi trên mạng Base với một cặp giao dịch giới hạn (cbBTC/USDC) để đảm bảo an toàn và cho phép thị trường thích nghi.

marsbit1 giờ trước

Morpho Ra Mắt Sản Phẩm Lãi Suất Cố Định Midnight: Người Vay Và Cho Vay Tự Định Giá, Chấm Dứt Thời Đại Mô Hình Lãi Suất

marsbit1 giờ trước

Thanh toán bằng tiền mã hóa cho peptide thị trường xám tăng 700% trong một năm – Chi tiết

Theo tiết lộ gần đây, Hoa Kỳ đang chứng kiến sự gia tăng đáng kể trong việc sử dụng tiền điện tử, chủ yếu là Bitcoin (BTC) và stablecoin, để mua các peptide thị trường xám. Các peptide này thường được quảng cáo với công dụng chống lão hóa, tăng cơ, giảm cân và kéo dài tuổi thọ, nhưng tồn tại trong khu vực pháp lý mờ ám. Do các ngân hàng và mạng lưới thẻ tín dụng siết chặt hạn chế giao dịch, nhiều nhà cung cấp, đặc biệt từ Trung Quốc, đã chuyển sang chỉ chấp nhận thanh toán bằng tiền điện tử. Điều này thu hút cả những người tiêu dùng chính thống quan tâm đến sức khỏe, vì giá rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn, dù họ có thể chưa từng sở hữu Bitcoin trước đây. Số liệu từ Chainalysis cho thấy, trong quý I/2026, các nhà bán lẻ peptide thị trường xám đã nhận được 32 triệu USD tiền điện tử, tăng 700% so với năm trước và đưa thị trường này vào quỹ đạo hơn 100 triệu USD mỗi năm. TRM Labs cũng ghi nhận xu hướng tương tự, với dòng tiền điện tử vào các nhà sản xuất hóa chất Trung Quốc bán peptide đạt 41,4 triệu USD trong năm 2025. Các chuyên gia nhận định đây là thị trường có nhiều người mua lần đầu sử dụng tiền điện tử, khác với thời kỳ chợ đen Silk Road. Sự bùng nổ này diễn ra song song với việc tổng khối lượng giao dịch tiền điện tử toàn cầu trong quý I/2026 giảm 23% so với quý trước, cho thấy một xu hướng sử dụng cụ thể đang nổi lên bên cạnh hoạt động đầu tư tổng thể.

ambcrypto1 giờ trước

Thanh toán bằng tiền mã hóa cho peptide thị trường xám tăng 700% trong một năm – Chi tiết

ambcrypto1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片