如果 AGI 将在 2027 年实现，你会如何在资本市场押注？

23 岁的 Leopold Aschenbrenner 已经用 15 亿美元给出了答案。

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。

技术爆炸倒计时

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。

业内研究者普遍认为，再提升 2 至 3 个数量级的算力（100 到 1000 倍），AGI 就会出现。

换句话说，再训练几个类似 GPT-5 的模型，人类就将面对一个可以自学、推理和执行任务的综合智能体。

Aschenbrenner 在 2024 年发表的长文《Situational Awareness》中断言：2027 年就是 AGI 的关键节点，而超级智能或将在 2030 年浮现。

“人类只需要建造出第一台 AGI，之后 AI 便能自己建造更好的 AI，一年之内就能压缩掉人类百年的科技发展。”

这场智能爆炸并不是遥远的科幻，而是产业、能源与资本的协同动员。

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。

Equinix、Digital Realty 等公司正在全球抢占土地建设数据中心，CoreWeave 等 AI 云基础设施公司估值已经达到数十亿美元。

高盛预计，到 2027 年，AI 相关基础设施的总投资将突破 1.5 万亿美元，超过 5G 和新能源领域的投资总和。

“超级智能的诞生不再是一个科研突破的问题，而是一项国家级工业部署问题。”Aschenbrenner 写道。

颇具争议的少年天才

在资本巨额下注、国家层面推动的行业背景下，Aschenbrenner 的出现像是一种注脚。

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，大西洋彼岸，另一位加密天才正在将资本注入“有效利他主义”。

FTX 创始人 Sam Bankman-Fried 于 2021 年设立了 FTX Future Fund，承诺用基金的形式支持“有效利他主义”理想，尤其关注 AGI 发展的风险。

Future Fund 曾提出多个与 AGI 相关的研究命题，某些命题的奖金甚至高达 150 万美元。

这一切对 Aschenbrenner 来说似乎是命运的安排。牛津毕业后，他顺理成章地加入了 FTX Future Fund，成为其中的一员。

可惜好景不长，9 个月后 FTX 宣告破产，SBF 因涉嫌欺诈等罪名被控，整个加密行业坠入寒冬。

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。”

他并未确认自己作为 EA 的核心成员是否知晓 FTX 的风险，但这场风波无疑让他近距离接触到资本的疯狂与缺乏监管的后果。

“FTX 的崩盘暴露了加密货币行业深层次的治理问题，这不仅仅是 SBF 个人行为的问题。”他直言道。

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。

FTX 暴雷后，正赶上人工智能行业兴起。2023 年，Aschenbrenner 加入 OpenAI 的“Superalignment”(超对齐) 团队，继续研究 AGI 发展与人类价值观的对其问题。

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。

离职后，Aschenbrenner 在 6 月公开发布了《Situational Awareness》，把他对 AGI 的预测公之于众，并将全文致敬辞职的科学家 Ilya Sutskever。

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”。

这篇长达 165 页的论文一经发布，便在硅谷引发轰动，甚至赢得了 Vinod Khosla (openAI 投资人)，Micheal Dell(Dell 创始人)，和 Ivanka Trump 的转发支持。

但这次 Aschenbrenner 没有再继续他的学术理想，而是转身把这份“技术地图”变成了一份“投资战图”。

SALP的战图

成立伊始，SALP 的资金规模就达到 15 亿美元——募资之快，几乎是硅谷对他预言的集体下注。

Stripe 的创始人 Patrick 与 John Collison、前 GitHub CEO Nat Friedman、Meta 的 Daniel Gross 等硅谷核心人物，不仅纷纷为其背书并注资，还同意较长的资金锁定期，显然对 SALP 信心十足。

与多数追逐 AI 应用层的基金不同，SALP 几乎完全避开了消费级 AI 赛道，而是将组合锁定在 AGI 的底盘产业链：

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。

同样值得注意的是，SALP 最重仓的不是英伟达，而是 Broadcom 和 Intel——这意味着它不仅仅是押注 AI 热度，而是在押注供应链结构的变化。

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。

此外，它还持有大量半导体 ETF（SMH）的 Put 期权，并做空其他可能被 AI 取代的传统行业。

这一组合不仅体现了对行业内部结构的精准认知，也展现出对市场过热所带来的潜在反噬的警觉。

SALP 还同时布局了核能、电力调度与液冷基础设施提供商，沿着 Aschenbrenner 在论文中强调的“AGI 能源化”的逻辑层层推进。

从结果来看，SALP 在科技对冲基金中表现尤为亮眼，2025 年上半年收益率达 47%，远高于同期标普 500 的 6%，也跑赢大部分 AI 主题基金。

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。

SALP 不仅投资股票与期权，还直接参与 AI 一级市场中早期项目的战略投资。

Aschenbrenner 本人曾公开表示，他更愿意将 SALP 定位为“一个产业投行+对冲基金+技术智库的混合体”。

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。

与华尔街的分野

SALP 的投资节奏，与传统金融巨头形成鲜明对比。

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。

而 SALP 的运作则是在三个月内完成募资，持仓集中在十只以内的标的，仓位调整只针对关键技术升级。

这种集中的速度和规模在宏观层面构成了新的壁垒。

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。

其他经济体想要追赶，不仅要面对芯片的出口管制，还要接受能源、模型云服务的成本被先行推高的现实。

这种结构像一道无形的护城河把地缘政治嵌进了金融报表。

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。”

在这种意义上，SALP 并非一个普通的对冲基金，而更像是“技术 - 金融 - 地缘政治”交织的新型工具。

其超额回报背后折射出的，不只是 Leonard 对趋势的精准判断，更是一种贴近技术和现实的宏观思维。

吹哨人还是操盘手？

从 FTX 的教训到 OpenAI 的离职风波，Aschenbrenner 既经历过资本的疯狂，也见证过增长的代价。

从 AGI 的“吹哨人”，成功转型成资本市场的“操盘手”，关心的是同样的问题，身份却已悄然转变。

如今，他仍然活跃在 EA 社区的论坛里，时不时对 AGI 对齐的论文发表评论，但更多的时间花在基金的运营与投资决策上。

内部传闻他正考虑设立一个长期 AI 安全研究资助项目，规模未公布，资金可能直接来自基金的年度分红。

这一切让人不禁追问，理想与利益之间的裂隙，他最终会走向哪里？

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。

AGI 的临界点是否真会在 2027 年到来难以知晓。但可以确定的是，在风暴真正到来之前，Aschenbrenner 已经在风暴的中心埋下了筹码。

未来已来，不久之后我们将见证他押注的究竟是生产力的变革，还是又一场泡沫的序章。

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