Il leader del retail Serenity contro la nuova stella Leopold: come due grandi cacciatori traggono profitto dai "limiti fisici" dell'IA

Negli ultimi due anni, la strategia long più semplice e redditizia è stata comprare Nvidia, ma questa strategia sta perdendo il suo vantaggio. Quando tutti sanno che gli H100 scarseggiano e ogni report sugli utili sembra un copia-incolla di risultati da record, l'Alpha svanisce.

I veri investitori sofisticati hanno iniziato a guardare oltre gli strati software e le narrazioni di marketing per riesaminare le fondamenta fisiche alla base delle operazioni AI. Quest'anno, due individui con stili radicalmente diversi sono diventati i nuovi indicatori più seguiti nel campo degli investimenti AI.

Uno è un trader anonimo nascosto dietro un avatar femminile anime su X. Afferma di aver rifiutato un'offerta da Nvidia, di aver pubblicato articoli su Nature e di aver ottenuto un incredibile rendimento del 45x quest'anno analizzando i componenti di più basso livello della catena di approvvigionamento. Nessuno conosce la sua vera identità; lo conoscono solo come Serenity.

L'altro è un "esule" di OpenAI di 24 anni, trasformato da ricercatore frustrato in fondatore di un hedge fund che gestisce miliardi. Scommette sulla rivalutazione di energia, infrastrutture di calcolo e storage basata su vincoli fisici. Il suo nome è Leopold Aschenbrenner, un outlier tra l'élite della Silicon Valley.

Uno cerca "punti di strozzatura" a livello micro, mentre l'altro scommette sulla ristrutturazione di "colli di bottiglia fisici" a livello macro. La loro ascesa non è solo uno scontro tra due strategie di investimento, ma un chiaro segnale per la rivalutazione degli asset sottostanti nell'era dell'AI.

Serenity: Alla Ricerca di Cavalli Oscuri Nascosti con la "Teoria della Foglia di Shiso"

Se segui la community di borsa USA su X, è quasi impossibile non imbattersi in un account chiamato Serenity (@aleabitoreddit). Con un avatar anime e post frequenti, i suoi contenuti si concentrano principalmente su materiali semiconduttori, substrati di moduli ottici e schede di edge computing, raramente discutendo di applicazioni AI popolari.

Nessuno conosce la sua vera identità. Afferma un background in programmazione e nel mondo accademico, di essere un autore di Nature e un membro della RISC-V Foundation. Sostiene addirittura di aver rifiutato un invito a guidare un team AI di Nvidia nel 2018, quando il titolo valeva solo $6.

La fama di Serenity è iniziata all'inizio del 2022 sul famoso forum retail di Reddit r/wallstreetbets (WSB). All'epoca, AXTI, un produttore di substrati in fosfuro di indio, era ignorato dal mercato. Pubblicò un thread di ricerca approfondito con il nome "AleaBito", identificandolo come la base materiale per i moduli ottici AI. Successivamente, questo oscuro titolo micro-cap volò da $12 a $70, un aumento di quasi 6x. La sua previsione precisa portò a un ban per "induzione alla speculazione", così si trasferì su X lo scorso luglio. Da allora è diventato un "investigatore della catena di approvvigionamento AI" con oltre 400.000 follower, diventando un punto di riferimento per gli investitori AI retail.

Più che i guadagni stessi, il metodo di ricerca di Serenity ha lasciato un'impressione profonda. Condensa la sua filosofia di investimento nella sua auto-creata "Teoria della Foglia di Shiso".

Usa la metafora di un ristorante di sushi di Tokyo di alto livello. L'ingrediente che i commensali desiderano di più è senza dubbio il tonno grasso (otoro). Tuttavia, la presentazione dell'intero piatto dipende interamente dalle foglie di shiso fornite da specifiche piccole fattorie sulla penisola di Izu: rimuovono il sapore di pesce e forniscono decorazione. Se queste fattorie smettono di fornire a causa del maltempo o della logistica, anche il tonno più pregiato non può essere servito e il ristorante di lusso deve chiudere.

In poche parole, il tonno è il più costoso, ma la foglia di shiso è indispensabile.

Nella catena di approvvigionamento AI, le "foglie di shiso" sono quei produttori invisibili con capitalizzazioni di mercato minuscole e liquidità ridotta che detengono monopoli tecnici assoluti in specifici segmenti di produzione.

Piuttosto che accumulare dati finanziari convenzionali, la metodologia di Serenity implica un'immersione profonda nel fondo della catena industriale: studiare articoli di scienza dei materiali, padroneggiare le leggi della fisica, mappare le catene di approvvigionamento e persino sottoporre le bozze di ricerca a molteplici AI per test avversariali al fine di bloccare ogni punto di strozzatura "insostituibile".

Negli ultimi due anni, Serenity si è concentrato sull'ottica co-packaged (Co-Packaged Optics, CPO). Crede che, con la crescita dei cluster AI, le tradizionali connessioni in rame e i moduli ottici pluggable incontreranno un muro fisico in termini di consumo energetico e velocità. La CPO, che impacchetta componenti ottici e chip di silicio sullo stesso substrato, è il percorso inevitabile per il settore.

Sulla base di questo giudizio, ha identificato e raccomandato tre obiettivi di strozzatura esplosivi: Sivers, Raspberry Pi e Soitec.

Serenity continua ad addentrarsi nei livelli più bassi della catena di approvvigionamento, scoprendo persino NCI, un'azienda chimica giapponese che produce precursori come fosforo ad alta purezza di grado semiconduttore, spingendo il "punto di strozzatura" al livello dei materiali molecolari.

Leopold: Da 200 Milioni a 10 Miliardi, Padroneggiare l'Arbitraggio dell'Infrastruttura

A differenza di Serenity, il cacciatore nascosto, Leopold Aschenbrenner è un prodigio della Silicon Valley che sta sotto i riflettori con miliardi di capitale.

Il suo curriculum è un "modello di successo d'élite". Si è laureato primo della sua classe alla Columbia University a 19 anni e ha lavorato per il FTX Future Fund e il team Superalignment di OpenAI. Nell'aprile 2024, Leopold è stato licenziato da OpenAI per presunte fughe di informazioni.

Questa svolta ha spinto la sua transizione agli investimenti. Nel giugno 2024, ha pubblicato un manifesto di settore di 165 pagine, "Situational Awareness: The Next Decade". In esso, Leopold prevedeva audacemente che l'AGI sarebbe stata raggiunta intorno al 2027, con la superintelligenza in arrivo entro il 2030. Sosteneva che il vero collo di bottiglia non sono gli algoritmi o i modelli, ma le risorse fisiche come reti elettriche, terreni, data center e storage ad alta larghezza di banda.

Basandosi su questa teoria lungimirante, ha fondato l'hedge fund Situational Awareness LP. Giganti della Silicon Valley come Nat Friedman, Daniel Gross e i fratelli Collison (fondatori di Stripe) hanno contribuito generosamente, assicurando rapidamente un round seed da $225 milioni.

Anche la cerchia sociale di Leopold è degna di nota. La sua fidanzata, Avital Balwit, ha lavorato al Future of Humanity Institute (FHI) di Oxford e successivamente si è unita ad Anthropic come Capo di Gabinetto del CEO Dario Amodei. FTX è stato uno degli investitori early più importanti di Anthropic. Prima del crollo di FTX, sia Leopold che Avital erano membri chiave del FTX Future Fund.

Questa rete fornisce a Leopold un flusso unico di informazioni, prospettive cognitive e risorse – forse il suo Alpha più grande e più difficile da replicare.

Il 18 maggio, Situational Awareness LP ha presentato il suo modulo 13F del primo trimestre, mostrando che la scala di gestione del fondo ha superato i $10 miliardi. Il documento rivelava una posizione long altamente concentrata in titoli di storage e un enorme portafoglio di opzioni put da $8,5 miliardi contro l'intero settore dei semiconduttori e della produzione di chip.

Osservando la disposizione del portafoglio, Leopold impiega una strategia di arbitraggio dell'infrastruttura. Da un lato, acquista pesantemente il produttore di hardware di memoria SanDisk e il cloud di calcolo specializzato CoreWeave, posizionandosi saldamente sulle barriere fisiche dello storage.

Dall'altro lato, ha investito miliardi in opzioni put contro Nvidia (NVDA), TSMC (TSM), Broadcom (AVGO), ASML e l'ETF dei semiconduttori (SMH), di fatto andando short sull'intero settore.

Secondo la sua visione, le valutazioni del settore dei chip si sono gravemente staccate dalla velocità di costruzione effettiva delle infrastrutture fisiche come reti elettriche e data center. L'implementazione di cluster di calcolo AI richiede energia stabile, terreno sufficiente e sistemi di raffreddamento maturi – infrastrutture che richiedono 3-5 anni per essere costruite, molto più lentamente dei cicli di spedizione dei chip. A breve termine, l'elevata crescita dei giganti dei chip non è sostenibile e le valutazioni potrebbero subire un ritracciamento, con le opzioni put che catturano i guadagni al ribasso.

Anche le aziende crypto sono nel portafoglio di Leopold; ha piazzato circa $1 miliardo in posizioni long sui miner di Bitcoin, acquistando IREN, Core Scientific, Riot e CleanSpark. Ai suoi occhi, i miner di Bitcoin sono alternative scontate ai data center AI, gravemente sottovalutati dal mercato.

Abbandonare il Software, Puntare sul Tangibile: I "Caselli" del Calcolo AI

Sebbene Serenity e Leopold utilizzino "cassette degli attrezzi" diverse, il loro core di investimento AI è molto simile: abbandonare lo strato software che manca di barriere fisiche e puntare forte sull'hardware vincolato dalle leggi della fisica.

Che si tratti delle sorgenti laser CW esterne e del fosforo ad alta purezza agli occhi di Serenity, o delle sottostazioni elettriche e dei terreni in quelli di Leopold, entrambi rivelano un punto: non importa come l'AI innova a livello di modello, chi controlla le risorse scarse del mondo fisico ha il potere di riscuotere un "pedaggio computazionale" dai giganti tecnologici nell'era dell'AI.

Tuttavia, nessuna strategia è perfetta. Entrambi affronteranno test in dimensioni diverse.

Per Serenity, il punto debole più grande è l'"abisso di liquidità" dei titoli micro-cap. Quando raccomanda un micro-cap con una capitalizzazione di mercato di solo poche centinaia di milioni a 400.000 follower, un piccolo afflusso di capitale retail è sufficiente per far salire il prezzo. Tuttavia, questo "carnevale" è costruito su una bassa liquidità. Se la liquidità del mercato si restringe o l'azienda non supera la validazione tecnica, i prezzi crolleranno, lasciando gli investitori retail entrati al massimo con un pugno di mosche.

Inoltre, sebbene la ricerca di Serenity sulla catena di approvvigionamento sia tecnicamente approfondita, la sua identità, il suo background e le sue performance passate rimangono non verificate. Gli investitori non dovrebbero copiarlo ciecamente. La strategia del "punto di strozzatura" è esplosiva, ma comporta rischi di elevate spese in conto capitale, margini ridotti e potenziale perdita di clienti.

Per Leopold, il nemico più grande è il "ritardo temporale" del gioco macro. Il fatto che l'infrastruttura fisica sia molto indietro rispetto alla domanda di calcolo è oggettivamente vero. Tuttavia, i mercati dei capitali spesso mostrano sentimenti irrazionali ed effetti di ritardo più lunghi, che potrebbero mantenere elevate le valutazioni dei giganti dei chip per più tempo. Di fronte a forti utili e short squeeze da parte di giganti come Nvidia, le sue massicce opzioni put potrebbero subire perdite contabili significative.

In una certa misura, Serenity e Leopold rappresentano la logica di investimento AI della nuova fase. La cattura del valore nell'industria AI si sta spostando dai semiconduttori stessi verso i materiali, le attrezzature, l'energia e i terreni dietro i chip.

Con la crescita continua della scala dei modelli e della domanda di calcolo, i collegamenti chiave dell'industria AI con scarsità, barriere tecniche e vincoli di offerta riceveranno probabilmente maggiore attenzione dal mercato in futuro.

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