Il y a une histoire qui m'a récemment intrigué, tu sais qu'il y a un jeune de 24 ans qui fait fortune sans acheter d'actions Nvidia ?

C'est l'histoire de Leopold Aschenbrenner, ancien chercheur chez OpenAI. La stratégie du fonds qu'il a lancé est vraiment fascinante. Il n'achète ni Nvidia ni OpenAI. À la place, il investit uniquement dans les infrastructures physiques qui limitent réellement le fonctionnement de l'IA, c'est-à-dire l'électricité, la fabrication de puces, les centres de données.

Il aurait réalisé un bénéfice de 61 % en deux mois. Les deux principales positions sont deux actions. Bloom Energy, une entreprise de piles à combustible, a augmenté de 239 % depuis le début de l'année. Il avait investi 8,75 milliards de dollars dans cette société en actions et options à la fin de l'année dernière, et cela a maintenant presque doublé pour atteindre près de 30 milliards de dollars. Et Intel. À l'époque où le cours était de 20 dollars, il a acheté 20 millions d'options d'achat. La semaine dernière, le cours est monté à 113 dollars, ce qui a presque quintuplé en moins d'un an.

La raison de ces résultats ne peut pas simplement s'expliquer par la divulgation publique de ses positions. Des médias comme Motley Fool publient chaque jour plusieurs articles analysant ses actions, et sur Reddit, des discussions portent sur la stratégie à suivre pour l'imiter. Mais même en regardant les rapports de positions publiés avec 45 jours de retard, le marché a déjà bougé de moitié.

Ce qui est vraiment important, ce n'est pas là. C'est la source qui explique pourquoi il continue à faire des paris toujours justes. En regardant son réseau de contacts, c'est évident. Parmi les investisseurs limités du fonds, il y a deux fondateurs de Stripe, et Nat Friedman, qui est chef de produit chez Meta AI. Ces personnes participent directement aux processus de décision pour de grands contrats d'achat d'électricité ou l'expansion des centres de données.

De plus, le directeur de la recherche est Carl Shulman. Un vétéran du domaine de l'IA, ayant travaillé chez Clarium Capital, le fonds de Peter Thiel. Il est responsable de transformer ses connaissances en IA en stratégies de trading exploitables.

Ce qui est intéressant, c'est qu'il a aussi investi dans des entreprises de minage de bitcoins comme CleanSpark et Bitfarms. Ces sociétés ont converti leurs installations de minage en centres de calcul IA. Les fermes de minage de cryptomonnaies disposent d'une grande capacité d'alimentation électrique et de systèmes de refroidissement, ce qui leur donne un avantage précieux pour les centres de données IA. D'ailleurs, il a travaillé neuf mois chez SBF dans le Future Fund en 2022.

Un autre point à ne pas négliger, c'est que sa fiancée est la chef adjointe du CEO d'Anthropic, Dario. Il a travaillé chez OpenAI, et entretient aussi des liens étroits avec Anthropic. Il est l'une des rares personnes à avoir des connexions avec les deux géants de la course à l'AGI.

Je pense que c'est là la véritable force de son approche. Les papiers qu'il publie sur l'IA sont basés sur ses connaissances internes chez OpenAI. Il affirme que le vrai goulot d'étranglement de l'IA n'est pas l'algorithme, mais l'électricité et la puissance de calcul, ce qui provient de la feuille de route interne de son laboratoire. En ayant des acteurs clés de l'industrie comme LP, le fonds reçoit des informations de plus en plus concentrées. Plus l'information est concentrée, plus la précision des décisions d'investissement s'améliore. C'est une boucle de rétroaction positive, rendant l'entrée pour d'autres de plus en plus difficile.

Mais il y a aussi des vulnérabilités. La concentration de ses positions est extrême, avec un levier important. Tant que la croissance continue de l'infrastructure IA, tout devrait bien se passer. Mais si le rythme de développement ralentit ou si l'innovation permet de contourner le problème de l'énergie, la réduction de ses positions concentrées pourrait être beaucoup plus rapide que la vitesse de leur construction.

En fin de compte, sa logique d'investissement est publique, et ses portefeuilles sont accessibles. Mais le moment précis où il a pris ses décisions, la source de ses connaissances, ne peut pas être reproduite. C'est, à mon avis, la plus grande asymétrie avec un coût élevé dans le monde moderne.