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Gestor de fundos de 24 anos tem retorno anual 24 vezes maior! Seu portfólio de IA foca na "recurso mais escasso"
Anteriormente, o pesquisador do OpenAI Leopold Aschenbrenner, através de seu fundo, dobrou US$ 225 milhões para US$ 5,5 bilhões. Ele apontou que o gargalo no desenvolvimento de IA está na eletricidade, e não nos chips ou modelos.
Ex-pesquisador de segurança do OpenAI, o jovem alemão de apenas 24 anos Leopold Aschenbrenner, levou menos de um ano para transformar os US$ 225 milhões sob sua gestão no fundo Situational Awareness em US$ 5,5 bilhões. Enquanto Wall Street investia em modelos de IA e chips, ele identificou uma área negligenciada pelo mercado: a energia elétrica. Com uma aposta precisa na infraestrutura que resolve o problema do consumo de energia da IA, obteve um retorno surpreendente sobre o investimento.
SAÍDA DO OpenAI E ENTRADA NO MERCADO DE INVESTIMENTOS EM IA
Após deixar o OpenAI, Aschenbrenner escreveu um relatório de 165 páginas, afirmando que a inteligência artificial geral (AGI) chegará mais rápido do que todos pensam, e que o verdadeiro vencedor não será a empresa com o modelo de IA mais avançado, mas aquela que “controla a energia elétrica”. Para isso, fundou o fundo de hedge “Situational Awareness LP” e investiu US$ 875 milhões na empresa de células de combustível Bloom Energy.
Nesta semana, a Bloom Energy anunciou um contrato de US$ 2,8 bilhões para fornecimento de células de combustível com a Oracle, fazendo suas ações dispararem 15% após o expediente. O valor de mercado das ações de Aschenbrenner também subiu quase US$ 2 bilhões instantaneamente.
REVELAÇÃO DO PORTFÓLIO: APOSTANDO EM INFRAESTRUTURA E RECUANDO EM TI TRADICIONAL
As notícias indicam que seus investimentos seguem a lógica do “energia acima de tudo”:
O monstro que consome energia por trás do poder computacional: consumo de eletricidade que dobra a cada ano
Aschenbrenner afirma que, em 2022, o cluster de computação para treinar o GPT-4 consumiu cerca de 10 megawatts (MW) de energia, custando aproximadamente US$ 500 milhões. No entanto, a demanda por poder de processamento de IA está crescendo a uma taxa de cerca de metade de um nível de ordem de grandeza por ano, o que significa que o consumo de energia do maior cluster de treinamento dobra a cada 12 a 18 meses.
Em 2024, o maior cluster de computação já consumirá 100 MW, equivalente a 100 mil GPUs de alta performance operando simultaneamente. Em 2026, o líder em treinamento precisará de até 1 GW de energia contínua, o que equivale à geração de uma grande usina nuclear.
Quem controla a energia, controla o futuro da IA
Ele estima que, até 2028, o consumo de energia para treinar IA atingirá 10 GW, maior do que a produção de energia de muitos estados dos EUA; e, até 2030, chegará a 100 GW, consumindo cerca de 20% da capacidade total de geração de energia dos EUA. Isso é apenas para o “treinamento” de modelos; considerando a “inferência” em uso real pelo público, o consumo de energia será ainda mais difícil de imaginar.
No entanto, a produção de energia dos EUA nos últimos dez anos cresceu apenas 5%, e relatos de falta de transformadores e dificuldades na construção de centros de dados demonstram que a rede elétrica não consegue suportar essa demanda. Essa é a razão pela qual ele aposta forte na Bloom Energy: o verdadeiro gargalo no desenvolvimento de IA não são chips ou software, mas se a humanidade consegue gerar energia suficiente.