小売業界のリーダー Serenity 対新星 Leopold：トップ投資家 2 人が AI の「物理的限界」から利益を得る方法

ここ 2 年、最もシンプルで利益率の高いロング戦略は Nvidia を買うことでしたが、この戦略はその優位性を失いつつあります。H100 が供給不足で、四半期ごとの決算発表がまるでコピー＆ペーストされた好業績に見える今では、アルファは消え去りました。

真のスマートマネーは、ソフトウェアレイヤーやマーケティングのストーリーを超えて、AI オペレーションの背後にある物理的な基盤を再検討し始めています。今年、全く異なるスタイルを持つ 2 人の個人が、AI 投資分野で最も注目される新しい指標となっています。

1 人は、X 上で女性アニメアバターの背後に身を隠す匿名トレーダーです。彼は Nvidia からのオファーを断り、Nature に論文を発表し、サプライチェーンの最下層部品を分析することで今年 45 倍という驚異的なリターンを達成したと主張しています。彼の正体を知る者は誰もおらず、Serenity としてのみ知られています。

もう 1 人は、24 歳の OpenAI「追放者」で、挫折した研究者から数十億ドルを運用するヘッジファンドの創業者に変貌を遂げました。彼は、物理的制約に基づくエネルギー、コンピューティングインフラ、ストレージの価格再設定に賭けています。彼の名は Leopold Aschenbrenner、シリコンバレーのエリートの中でも異彩を放つ存在です。

1 人はミクロレベルで「チョークポイント」を探し、もう 1 人はマクロレベルで「物理的ボトルネック」の再構築に賭けています。彼らの台頭は、2 つの投資戦略の衝突であるだけでなく、AI 時代における基盤資産の再評価を告げる明確な合図でもあります。

Serenity：「シソの葉」理論で隠れたダークホースを掘り起こす

X の米国株コミュニティをフォローしていれば、Serenity（@aleabitoreddit）というアカウントを見かけないのはほぼ不可能です。アニメのアバターと頻繁な投稿で知られ、その内容は主に半導体材料、光モジュール基板、エッジコンピューティングボードに焦点を当てており、人気の AI アプリケーションについて語ることはほとんどありません。

彼の正体を知る者は誰もいません。彼はプログラミングとアカデミアのバックグラウンドを持ち、Nature の著者であり、RISC-V Foundation のメンバーであると主張しています。さらに、2018 年に株価がわずか 6 ドルだった Nvidia の AI チームを率いる誘いを断ったとさえ主張しています。

Serenity の名声は、2022 年初頭に有名な Reddit の個人投資家フォーラム r/wallstreetbets（WSB）で始まりました。当時、リン化インジウム基板のメーカーである AXTI は市場から無視されていました。彼は「AleaBito」という名前で詳細な調査スレッドを投稿し、同社を AI 光モジュールの材料基盤と特定しました。その後、この無名の小型株は 12 ドルから 70 ドルへと高騰し、約 6 倍の上昇を遂げました。彼の正確な予測は「投機誘発」として禁止処分を受け、昨年 7 月に X に移行しました。以来、彼は 40 万人以上のフォロワーを持つ「AI サプライチェーン探偵」に成長し、個人 AI 投資家のリーダーとなっています。

利益そのもの以上に、Serenity の調査手法は深い印象を残しています。彼は自身の投資哲学を、自ら作り出した「シソの葉理論」に凝縮しています。

彼は東京の高級寿司店を比喩として用います。客が最も渇望する食材は間違いなく大トロです。しかし、料理全体の提供は、伊豆半島の特定の小さな農場が供給するシソの葉に完全に依存しています。シソの葉は魚の臭みを消し、飾り付けを提供します。これらの農場が天候や物流上の理由で供給を停止すれば、最高級のトロでさえ提供できず、高級店は閉店せざるを得ません。

簡単に言えば、マグロが最も高価ですが、シソの葉は不可欠なのです。

AI サプライチェーンにおいて、「シソの葉」とは、時価総額が小さく流動性が薄く、特定の製造分野で絶対的な技術的独占を持つ、目に見えないメーカーのことです。

従来の財務データを積み上げるのではなく、Serenity の方法論は業界チェーンの底辺に深く潜り込むことにあります。材料科学の論文を研究し、物理法則を習得し、サプライチェーンをマッピングし、さらには複数の AI を使って調査ドラフトを敵対的テストにかけ、あらゆる「代替不可能な」チョークポイントを特定します。

過去 2 年間、Serenity は Co-Packaged Optics（CPO）に焦点を当ててきました。彼は、AI クラスターが大規模化するにつれて、従来の銅配線やプラガブル光モジュールは消費電力と速度の物理的な壁にぶつかると考えています。光学部品とシリコンチップを同一基板上にパッケージングする CPO こそ、業界の必然的な道です。

この判断に基づき、彼は 3 つの爆発的なチョークポイントターゲット、Sivers、Raspberry Pi、Soitec を特定し推奨しました。

Serenity はサプライチェーンの最下層へと探求を続け、半導体グレードの高純度リンなどの前駆体を生産する日本の化学会社 NCI を発見し、「チョークポイント」を分子材料レベルにまで押し上げています。

Leopold：2 億から 100 億へ、インフラストラクチャーアービトラージを極める

隠れたハンターである Serenity とは異なり、Leopold Aschenbrenner は数十億の資本を率いてスポットライトを浴びるシリコンバレーの天才です。

彼の履歴書は「エリート成功の典型」です。19 歳でコロンビア大学を首席で卒業し、FTX Future Fund や OpenAI の Superalignment チームで働きました。2024 年 4 月、Leopold は情報漏洩の疑いで OpenAI を解雇されました。

この出来事が彼の投資への転身を促しました。2024 年 6 月、彼は 165 ページにわたる業界マニフェスト「Situational Awareness: The Next Decade」を発表しました。その中で Leopold は、AGI は 2027 年頃に達成され、2030 年までに超知能が到来すると大胆に予測しました。彼は、真のボトルネックはアルゴリズムやモデルではなく、電力網、土地、データセンター、高帯域幅ストレージなどの物理的リソースであると主張しました。

この先見性に基づく理論に基づき、彼はヘッジファンド Situational Awareness LP を設立しました。Nat Friedman、Daniel Gross、Collison 兄弟（Stripe 創業者）などのシリコンバレーの巨頭たちが惜しみなく資金を提供し、2 億 2500 万ドルのシードラウンドを迅速に確保しました。

Leopold の人脈も注目に値します。彼の婚約者である Avital Balwit はオックスフォードの人類の未来研究所（FHI）で働き、その後 Anthropic に入社し、CEO Dario Amodei の首席補佐官を務めました。FTX は Anthropic の最も重要な初期投資家の 1 つでした。FTX 崩壊前、Leopold と Avital はともに FTX Future Fund の中核メンバーでした。

このネットワークは、Leopold に独自の情報フロー、認知視点、リソースを提供しています。これこそが、おそらく彼の最大かつ最も模倣が難しいアルファでしょう。

5 月 18 日、Situational Awareness LP は第 1 四半期の 13F 提出書類を提出し、ファンドの運用規模が 100 億ドルを超えたことを示しました。この文書は、ストレージ株への高度に集中したロングポジションと、半導体およびチップ製造セクター全体に対する 85 億ドルのプットオプションポートフォリオを明らかにしました。

ポートフォリオの配置を見ると、Leopold はインフラストラクチャーアービトラージ戦略を採用しています。一方で、彼はメモリハードウェアメーカーの SanDisk と特殊コンピューティングクラウドの CoreWeave を大量に購入し、物理的ストレージのハードルに確固として位置づけています。

他方で、彼は Nvidia（NVDA）、TSMC（TSM）、Broadcom（AVGO）、ASML、そして半導体 ETF（SMH）に対するプットオプションに数十億ドルを投入し、事実上セクター全体を空売りしています。

彼の見解では、チップセクターのバリュエーションは、電力網やデータセンターなどの物理的インフラの実際の建設速度から大きく乖離しています。AI コンピューティングクラスターの展開には、安定した電力、十分な土地、成熟した冷却システムが必要です。これらのインフラは 3〜5 年を要し、チップの出荷サイクルよりもはるかに遅いものです。短期的には、チップ大手の高成長は持続不可能であり、バリュエーションは調整に直面する可能性があり、プットオプションは下落局面の利益を獲得します。

暗号資産企業も Leopold のポートフォリオに含まれています。彼はビットコインマイナーに約 10 億ドルのロングポジションを設定し、IREN、Core Scientific、Riot、CleanSpark を購入しています。彼の目には、ビットコインマイナーは AI データセンターの割安な代替手段であり、市場から大きく過小評価されています。

ソフトウェアを捨て、有形資産を重視する：AI コンピューティングの「通行料徴収所」

Serenity と Leopold は異なる「ツールボックス」を使用していますが、彼らの AI 投資の中核は非常に似ています。すなわち、物理的な障壁を欠くソフトウェアレイヤーを捨て、物理法則に制約されるハードウェアに重点を置くことです。

Serenity の目にある外部 CW レーザー光源や高純度リンであれ、Leopold の目にある変電所や土地であれ、どちらも 1 つの点を示しています。すなわち、AI がモデルレイヤーでどのように革新しようとも、物理世界の希少なリソースを掌握する者が、AI 時代にハイテク大手から「コンピューティング通行料」を徴収する力を持つということです。

しかし、完璧な戦略はありません。両者はそれぞれ異なる次元で試練に直面するでしょう。

Serenity にとって最大の弱点は、小型株の「流動性の深淵」です。彼が時価総額わずか数億ドルの小型株を 40 万人のフォロワーに推奨すると、小さな個人資金の流入で価格が押し上がるのに十分です。しかし、この「カーニバル」は低流動性の上に成り立っています。市場の流動性が引き締まったり、企業が技術的検証に失敗したりすれば、価格は急落し、高値で買った個人投資家は無に帰すことになります。

さらに、Serenity のサプライチェーン調査は技術的に徹底していますが、彼の身元、経歴、過去のパフォーマンスは未検証のままです。投資家は彼を盲目的に模倣すべきではありません。「チョークポイント」戦略は爆発的な力を持ちますが、高い設備投資、薄いマージン、そして顧客喪失のリスクを伴います。

Leopold にとって最大の敵は、マクロゲームにおける「タイムラグ」です。物理的インフラがコンピューティング需要に大きく遅れをとっているという事実は客観的に真実です。しかし、資本市場はしばしば非合理的なセンチメントとより長いラグ効果を示し、チップ大手のバリュエーションをより長く高止まりさせる可能性があります。Nvidia などの強力な決算やショートスクイズに直面して、彼の大規模なプットオプションは大きな帳簿上の損失を被る可能性があります。