在人工智能的狂飙年代，许多预测来得轻率，许多赌注带着投机的炽热。但 Aschenbrenner 的判断格外锋利——他预言 AGI（通用人工智能）将于 2027 年前后抵达临界点，而超级智能的崛起也将紧随其后。 他断言这场技术爆炸并非线性爬坡，而是一场指数级的跃迁。“最壮观的技术-资本加速度已经启动，数万亿美元将会流入 GPU、数据中心和电力建设等产业”。 他创立了 AI 主题对冲基金 Situational Awareness LP（SALP），并在短短半年里交出 47% 的净收益。在资本市场的喧嚣与怀疑声中，这位年轻人以冷静而集中的押注，成为风暴眼中最受瞩目的名字。 过去五年，AI 的智力曲线陡然上扬：从 GPT-2 写出语法正确的空洞句子，到 GPT-4 能解答数学题、通过律师考试、撰写商业计划，智能的边界一次次被推高。 首先是芯片，要训练一个接近 AGI 能力的大型模型，需要数十万张 NVIDIA H100 芯片，每张市价 3 万美元，单一模型的硬件投入轻松突破百亿美元。 其次是能源，AGI 一旦被建造出来，将是吞噬国家级电力的智能怪兽。一个拥有 10 万张高端 GPU 的训练集群年耗电量相当于一个中型城市。 微软已在美国部署水电直连的数据中心，OpenAI 则在洽谈核能合作，确保 2030 年前能源自给。AI 将成为工业文明中单位耗电量最大的技术。 “人类用电的上限已经被消费需求决定，但 AI 对电力和能源的需求是没有上限的，因为人类对智能的追求永无止境。”AI 模型创业者 Sailor 告诉动察 Beating。 再看供应链，AGI 训练所依赖的不仅仅是 GPU 和电力。液冷系统、光纤交换、数据中心建设、模型微调、法律审计、安全审查、人工反馈训练，每一个环节都催生独立的工业支柱。 他 15 岁考入哥伦比亚大学，主修数学与经济学，并深度参与有效利他主义（EA）社群，专注“人类可能面临的生存风险”与 AGI 的伦理问题。毕业后，他加入牛津大学的 Global Priorities Institute，继续研究相关议题。 与此同时，EA 组织也深陷舆论漩涡。EA 创始人及多位领导人被指控早已知晓 SBF 的欺诈行为，多次收到提醒却视若罔闻，这种做法似乎与 EA 有效利他和防范风险的宗旨背道而驰。 Aschenbrenner 在访谈中坦言：“虽然我对 SBF 的个性有所察觉，但完全没有预见到 FTX 会爆发如此规模的丑闻。如果早知道他是骗子，我不会去那里工作。” 这一教训对 Aschenbrenner 的影响是深远的。他意识到资本虽能加速技术，但若缺乏透明治理与政府监管，创新将难抵泡沫破灭的冲击。此后，他在《Situational Awareness》中反复强调 AGI 监管的紧迫性，并在管理 SALP 时采用了更为稳健的 delta-neutral 投资框架。 然而，这段工作经历的终结同样充满争议。2024 年 4 月，openAI 以 Aschenbrenner 向外部研究人员分享 AGI 相关备忘录为由将其解雇，但 Aschenbrenner 坚称内容属公开理论，仅为寻求反馈。 “我认为，OpenAI 解雇我主要是因为我向公司董事会提出了一份关于 AGI 安全性的备忘录，指出了公司在保护模型权重和算法机密方面的安全措施不足。这一举动引发了公司领导层与董事会之间的紧张关系。”Aschenbrenner 在访谈中透露。 但他的离职仅仅是风波的开始。2024 年 5 月 15 日，OpenAI 的联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 宣布辞职，紧接着，Superalignment 团队的另一位联合负责人 Jan Leike 也在 5 月 17 日辞职。同一天，OpenAI 宣布解散 Superalignment 团队。 随着核心人物相继出走和团队的终结，外界揣测 OpenAI 正有意将 AGI 的研发进程从公众视线中转移，只专注于模型升级与商业化应用，而对伦理与对齐议题保持沉默。 在文章开头他写道：“不久之后，世界就会醒来。但现在只有几百人拥有对 (AI 发展) 的事态感知，而他们大多数都在旧金山的 AI 实验室里”。 截至 2025 年中，SALP 向美国证券交易委员会（SEC）披露的 13F 报告显示，其主要持仓包括 Broadcom、Intel（期权形式）、Vistra（美国电力供应商）、Constellation Energy、EQT 能源公司、Core Scientific（加密 GPU 矿场）以及 Applied Digital 等。 总仓位中，半导体占比约 56%，能源占比约 28%，数据中心及冷却系统占比约 16%。这种较为集中的主题布局，与他在长文中的理论几乎完全一致。 引发市场争议的是 Q1 业绩中的一半以上收益来自 Intel 看涨期权。彼时市场流传 Broadcom 或 TSMC 收购 Intel 的传闻，股价飙升 40%，高杠杆期权带来倍数增长。有人称这是技术预判的成功，也有人暗示这是内幕消息带来的机会。 Broadcom 是核心通信芯片、AI 互联模块的提供者，而 Intel 则在低谷期悄然推进 AI 加速器、封装工艺和代工能力，力图重新掌握核心技术话语权。 这一成绩的取得，一方面归功于其对资源端企业的超前布局，另一方面也得益于其运用复杂期权对冲结构，在科技股大涨又回调的周期中成功降低回撤。 他拒绝对 AI 进行抽象博弈，而是用实物资源的方式押注那些最接近训练超级智能的节点——从 GPU 矿场、核电合约，到特殊定制数据中心公司。 在纽约，投行的并购谈判要拖上几个季度，IPO 排期动辄一年半，基金的新策略需要层层过会，最终换来一个中低段的两位数回报。 美国资本正在把 AI 基建锁进本土框架：能源批文提前锁定十年期，先进封装的产能合约带有地域限制，云算力租赁签订排他性条款。 Aschenbrenner 并不避讳这种力量转换，在论文和访谈里，他反复强调 AI 风险、国家安全与资本效率的交集——“如果不先占领瓶颈，未来就无法参与规则的制定。” 会像索罗斯那样，把金融作为介入全球棋局的工具，推动能源与技术的再分配？还是在资本积累到临界点后，回到实验室，继续做 AGI 安全的布道者？ 在 AI 泡沫的喧嚣里，SALP 或许不是最热闹的基金，却可能是最深远的下注。它代表了罕见的冷静——以及一个年轻人如何把对未来的预言，转化为资本市场里具体的赌注。
