¡El gestor de fondos de 24 años obtiene un rendimiento anual 24 veces mayor! Su cartera de IA apunta a los "recursos más escasos"

Ex investigador de OpenAI, Leopold Aschenbrenner, a través de su fondo, duplicó 225 millones de dólares hasta 5,5 mil millones de dólares. Él señala que el cuello de botella en el desarrollo de IA radica en la electricidad, no en los chips o modelos.

Ex investigador de seguridad de OpenAI, y con solo 24 años, Leopold Aschenbrenner, de Alemania, en menos de un año convirtió los 225 millones de dólares que gestionaba en su fondo Situational Awareness en 5,5 mil millones de dólares. Mientras Wall Street invierte en modelos de IA y chips, él vio un área ignorada por el mercado: la energía eléctrica. Con una apuesta precisa en infraestructura para resolver el problema del consumo energético de la IA, logró un sorprendente retorno de inversión.

Deja OpenAI y se dedica al mercado de inversión en IA

Tras dejar OpenAI, Aschenbrenner escribió un informe de 165 páginas, en el que afirma que la inteligencia artificial general (AGI) llegará más rápido de lo que la mayoría piensa, y que los ganadores finales no serán las empresas con los modelos de IA más potentes, sino las que “dominen la electricidad”. Para ello, fundó un fondo de cobertura llamado “Situational Awareness LP” y destinó 8,75 millones de dólares para comprar la empresa de pilas de combustible Bloom Energy.

Esta semana, Bloom Energy anunció un gran pedido de 2.8 gigavatios (GW) de pilas de combustible con Oracle, lo que hizo que sus acciones subieran un 15% tras el cierre, y el valor en libros de su participación en Aschenbrenner se disparó casi a 2 mil millones de dólares.

Revelación de la cartera: apostar por infraestructura y apostar en contra de la industria IT tradicional

La información indica que sus inversiones siguen la lógica de “la electricidad primero”:

• Bloom Energy (BE): invirtió 8,75 millones de dólares en esta empresa de pilas de combustible. La tecnología permite que los centros de datos generen electricidad en el sitio, sin depender de la vieja red eléctrica. Gracias al pedido de 2.8 GW con Oracle, sus acciones subieron, y el valor en libros de su participación ya alcanza casi 2 mil millones de dólares.
• CoreWeave (CRWV): invirtió 70 millones de dólares en este proveedor líder de computación en la nube para IA, enfocándose en sus recursos de infraestructura escasos.
• Infosys (INFY): tomó una posición en corto en esta empresa india de externalización de TI, anticipando que las herramientas de programación de IA (agentes de codificación IA) destruirán por completo el negocio tradicional de outsourcing de TI.
• Intel (INTC): utilizó opciones de compra (call options) para apalancarse, obteniendo varias veces la ganancia durante un fuerte rebote del 53% en el precio de la acción.
• Core Scientific (CORZ): posee un 10% de participación. Esta antigua empresa de minería de Bitcoin está en proceso de transformar sus instalaciones eléctricas existentes en centros de datos para IA.

La bestia que consume electricidad detrás del poder computacional: el consumo de energía se duplica cada año

Aschenbrenner señala que, en 2022, el clúster de computación para entrenar GPT-4 consumió aproximadamente 10 millones de vatios (MW) de electricidad, con un costo de unos 500 millones de dólares. Sin embargo, la demanda de capacidad de cómputo en IA se expande a una velocidad de aproximadamente la mitad de un orden de magnitud por año, lo que significa que la demanda eléctrica de los mayores clústeres de entrenamiento se duplica cada 12 a 18 meses.

Para 2024, el mayor clúster de computación consume ya 100 MW, equivalente a 100,000 GPU de alta gama operando simultáneamente. Para 2026, los principales clústeres de entrenamiento requerirán hasta 1 GW de energía continua, similar a la generación de una gran planta nuclear.

Quien controla la electricidad, controla el futuro de la IA

Se estima que para 2028, el consumo de energía para entrenar IA alcanzará los 10 GW, más que la generación total de muchos estados de EE. UU.; y para 2030, llegará a 100 GW, consumiendo el 20% de la capacidad eléctrica total de EE. UU. Esto solo considera el “entrenamiento” de modelos; si se incluye la potencia de cómputo para la “inferencia” en uso real, el consumo sería aún más difícil de imaginar.

Sin embargo, la generación total de electricidad en EE. UU. ha crecido solo un 5% en la última década, y ahora hay reportes de escasez de transformadores y dificultades para construir centros de datos, lo que demuestra que la red eléctrica no puede soportar esta demanda. Esa es la razón por la que apuesta fuerte por Bloom Energy: el verdadero cuello de botella en el desarrollo de IA no son los chips o el software, sino si la humanidad puede producir suficiente electricidad.

• Este artículo ha sido reproducido con autorización de: 《Chain News》
• Título original: 《El gestor de fondos de 24 años obtiene un retorno 24 veces mayor! La cartera de IA apunta a la “recurso más escaso”》
• Autor original: Co2