Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
24-летний управляющий фондом получает в год в 24 раза больше! Его AI-инвестиционный портфель ориентирован на «самый дефицитный ресурс»
前 OpenAI 研究员 Leopold Aschenbrenner 通过其基金,将 2.25 亿美元翻倍至 55 亿美元。他指出 AI 发展瓶颈在于电力,而非芯片或模型。
前 OpenAI 安全研究员、年仅 24 岁的德国男子 Leopold Aschenbrenner,只花了不到一年时间,就将他管理的基金 Situational Awareness 的 2.25 亿美元翻成 55 亿美元。当华尔街资金涌向 AI 模型与芯片厂时,他却看准了市场忽视的盲区:电力。靠着精准押注解决 AI 耗电问题的基础设施,创造了惊人的投资回报率。
离开 OpenAI 后转身投入 AI 投资市场
Aschenbrenner 离开 OpenAI 后写了一份 165 页的报告,断言通用人工智能(AGI)会比大家想的更快到来,而最后的赢家不会是拥有最强 AI 模型的公司,而是「掌握电力」的企业。他为此成立了避险基金「Situational Awareness LP」,并砸下 8.75 亿美元买进燃料电池公司 Bloom Energy。
就在本周,Bloom Energy 宣布与甲骨文(Oracle)签下 2.8 十亿瓦(GW)的燃料电池大单,让股价在盘后飙涨 15%,Aschenbrenner 这笔持股的账面价值也瞬间冲上近 20 亿美元。
投资组合大公开:做多基础设施、放空传统 IT 产业
消息指出,他的投资也全跟着「电力至上」的逻辑走:
算力背后的吃电怪兽:用电量年年翻倍
Aschenbrenner 表示,回顾 2022 年,训练 GPT-4 的运算集群大约消耗 10 百万瓦(MW)的电力,成本约 5 亿美元。然而,AI 算力需求正以每年约半个数量级的速度扩张,这意味着最大型训练集群的电力需求每 12 到 18 个月就会翻倍。
到了 2024 年,最大的运算集群耗电量已达 100 MW,相当于 10 万张高阶绘图芯片(GPU)同时运作。如今到了 2026 年,领先的训练集群需要高达 1 GW 的持续电力,这相当于一座大型核子反应堆的发电量。
谁掌握电,谁就掌握 AI 未来
他预估,到了 2028 年,AI 训练耗电将飙升到 10 GW,比美国许多州整个州的发电量还要大;到 2030 年更会达到 100 GW,一口气吃掉美国目前总发电量的两成。这还只是「训练」模型的用电,如果加上实际供大众使用的「推论」算力,耗电量更难以想象。
然而,美国总发电量过去十年只微幅增长 5%,现在各地传出变压器大缺货、数据中心盖不成,就是电网撑不住的证明。这也是他敢重押 Bloom Energy 的原因:AI 发展的真正瓶颈根本不是芯片或软件,而是人类到底能不能产出足够的电。