Leopold Aschenbrenner，前OpenAI安全研究员，23岁，被OpenAI解雇三个月后，在个人网站发布了一份 165 页的私人分析。
没有同行评审，没有公关团队，没有LinkedIn推广。就是一个被辞退的年轻人，把他对AI的判断全部写出来。
这篇文章预测了：
Nvidia 2025年收入将超2000亿美元（当时分析师共识是1200亿）
电力将成为整个AI产业链的真正瓶颈，科技公司会去买核电站
美国政府将被迫介入AGI开发，形成类曼哈顿计划的结构
AI能力将在2025-2026年出现震惊世人的跃迁
三个月后，他用这套框架创立了 Situational Awareness LP。
Nat Friedman：前GitHub CEO，现任Meta AI产品负责人。2023年读了Leopold的博客，主动找上门
Daniel Gross：Nat的投资伙伴，现联合领导Meta Compute（Meta的AI算力基础设施）
Patrick & John Collison：Stripe联合创始人，硅谷最被尊重的技术创业者之一
此外：西海岸顶级创始人群体、家族办公室、机构捐赠基金
注意这个细节：不是Leopold去pitch，是Nat Friedman读了文章之后主动来找他。
这些人每天看几百个项目。他们选择把钱给一个23岁被解雇研究员的唯一原因：这篇文章的推理链，让他们无法反驳。
结果是：基金从Q4 2024的2.25亿美元，一年内增长到Q4 2025的55亿美元——增长了24倍。2025年上半年回报+47%，替投资人赚了约26亿美元。
大多数人听到"AI基金"会想到OpenAI、Anthropic、Nvidia。
他的逻辑完全不同：不押模型，押基础设施。
理由很简单：模型公司之间是软件竞争，护城河不清晰。但AI的物理基础设施——电力、土地、散热、变压器——是有限的，资本密集，建设周期长，进入门槛极高。
他用 OOM计数法（下文详谈）推算出：2030年数据中心的用电量将占美国总发电量的20%以上，而美国电网在过去10年几乎没有增长。AI对电力的需求，将以远快于供给增长的速度爆炸。
因此，Situational Awareness LP的主要持仓：
电力生产：Vistra（天然气）、Constellation Energy（核电）
算力基础设施：Intel、Broadcom、VanEck半导体ETF
数据中心/加密矿机：Core Scientific、IREN、Applied Digital
这不是"我觉得AI很重要所以买电力股"的逻辑，是从第一性原理推导出的工程学结论。买核电站的科技公司（微软买了Three Mile Island），正是他2024年6月就预测过的。
2025年Q4最新动向：清仓Nvidia，大买比特币矿工。
很多人看到这个操作，第一反应是：BTC最近这么弱，为什么还买矿工？
他的逻辑不是在押比特币价格。他押的是：比特币矿工是被严重低估的AI算力储备。
矿工公司有三样东西是AI数据中心最稀缺的：大量廉价电力合同、现成的冷却基础设施、已批准的电网接入资质。随着矿工陆续把算力转向AI工作负载，他们本质上已经变成AI基础设施公司——但市场还在用"加密矿工"的折价估值框架定价。
认知差 = 机会。
他的Q4 2025重仓：
第一大仓位：Bloom Energy（燃料电池电力公司，不是任何AI软件公司）
Bitcoin矿工转AI算力：Cipher Mining、IREN、Riot Platforms、BitDeer、Hut 8
同时：清仓了Nvidia和Broadcom（"模型层"已过了最好的进入时机）
这是同一套OOM逻辑的最新应用：物理约束，永远比软件护城河更清晰，也更可量化。
这个方法叫"OOM计数"（Orders of Magnitude Counting，数量级计数法）。
1个OOM = 10倍。2个OOM = 100倍。
Leopold的核心工具是：找到稳健的历史趋势线，在对数坐标轴上外推，然后量化你的误差。
他找到了Epoch AI的历史数据：
物理算力：每年约0.5个OOM
算法效率：每年约0.5个OOM
合计：每年约1个OOM的有效算力提升
GPT-2到GPT-4：约4.5-6个OOM的跨越，产生了从"幼儿园"到"高中生"的能力跳跃。下一个5个OOM——按趋势大约在2027年前——会发生什么？
这是他所有预测的起点。不是直觉，不是信仰，是对数坐标轴上的一条线。
当时，我写了一篇关于比特币和以太坊的文章：你的 10 万美元，是投向比特币还是以太坊？
用的是完全一样的对数线性分析。取过去5年价格的数据，先看绝对价格：BTC从$9,920涨到$97,600，ETH从$260涨到$3,900。取对数后画图。图上看起来很平稳——这正是对数坐标轴的效果，它把指数增长"拉直"了。
bitcoin/eth 5 年价格对数趋势图（截止 2024）
再看百分比涨幅图——同一段时间，同样两个资产：BTC +1,201%，ETH +2,460%。波动极大，没法看趋势。
bitcoin/eth 5 年价格百分比趋势图（截止2024）
这就是为什么要用对数坐标：把"看不清方向"的百分比图，变成一条可以外推的直线。
计算自然对数，确认趋势线的线性性——也就是：指数增长是稳定的——然后推导方程：
BTC：ln(P) = 0.4573·t + 9.2023
ETH：ln(P) = 0.5416·t + 5.5607
基于这两条趋势线，文章给出了具体数字：BTC在5年后（2029年）可能接近100万美元，ETH接近6万美元。
那篇文章是我迄今所有文章里，唯一一篇超过1万阅读量的。
不是因为预测一定准，而是因为这个框架把"比特币还会涨吗"这种没法讨论的问题，变成了一个有方程、有趋势线、有具体数字的问题。读者看到对数坐标轴上的那条直线，感受到了方向，而不只是听一个故事。
现在回头看Leopold的框架：
AI算力：log(compute) ≈ 0.5·t + base
（每年增长约0.5 OOM）
这是同一个方程结构。 他把对象从加密货币换成了AI算力，把时间窗口从5年拉长到10年，把受众从普通读者换成了Stripe创始人和前GitHub CEO——然后把推理链做成了一个55亿美元的基金。
方法完全一样。
OOM计数法有效，是因为它系统性地克服了一个认知偏差：
在指数增长的领域，专家的预测几乎总是保守的。
AI领域有一个叫MATH的竞赛数学基准测试。2022年，顶级专家预测"AI达到90%准确率需要10年以上"。
2024年，GPT-4o已经超过90%。不是10年，是2年。
Leopold 把这叫做"专家预测的系统性保守偏差"。人类直觉在指数增长的系统里天然用线性思维，所以几乎总会低估速度。
对数坐标轴的作用，就是绕过这个直觉，让指数增长变成一条直线——你能看见的，是趋势的真实斜率，而不是被直觉扭曲后的感受。
Leopold 用 OOM计数法数了算力。我最近在思考：如果用同样的方法数中国企业的可用 AI 智能体接管的各类型决策判断任务，会数出什么？
这800万个判断任务，不是发邮件、写总结，而是那些需要经验、上下文、企业内部规则才能做出的判断：
这个大客户的报价，要不要申请总部特批？
这批货的质检结果，是放行还是返工？
这个供应商延期了，是接受还是启动备选？
这些判断今天由销售总监、质检主管、采购经理来做——而现在爆火的龙虾(OpenClaw)已经让AI Agent可以接管。中间缺的那一层，是把判断逻辑结构化。
Leopold看见了算力OOM缺口，押注了基础设施。
这里有一个决策OOM缺口，800万个/天，几乎全部未被接管。
"Situational Awareness"——情境意识。
在别人还在争论AI是否重要时，Leopold已经清楚地看见了它将如何改变一切的具体机制，然后写出来，然后押注了它。
他用的核心工具是：找到稳健的趋势线，在对数坐标轴上数OOM，识别专家的系统性低估，用物理约束倒推机会。
这不是天才专属。这是一套任何人都可以拿起来用的方法。
你用它能看见什么？
狗仔卡
发表于 2026-3-16 01:37 PM
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