离开OpenAI后的身价翻倍有多惊人？

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真正的信息优势只有一种运用方式：在他人设定价格之前进行投资。

过去两年，众多人都在焦虑，努力寻找同一个问题的答案：下一个 AI 板块将会是什么？

存储、光模块、算力股和能源股等，每隔几个月就会有新的叙述出现，每次都有投资者错过机会，而每次又有人信誓旦旦地表示下次一定会成功。

很少有人关注另一个问题，那些对 AI 最为了解的人，他们正在投资哪些项目？

从 OpenAI 离开的这批人，身价值总和接近 10000 亿美元。他们的创业和投资正引领着 AI 新时代的到来。

Dario Amodei 创建了 Anthropic，潜在估值为 9000 亿。Ilya Sutskever 的 SSI 虽然没有产品，却估值达到 320 亿。Aravind Srinivas 创立了 Perplexity，估值为 212 亿。Mira Murati 的 Thinking Machines Lab，估值为 120 亿。

因此，OpenAI 这些年最重要的产出，或许并非 GPT-4，而是那批离开的员工。

在这其中，最年轻的被 OpenAI 解雇的 Leopold Aschenbrenner，已成为过去两年资本市场中被引用频率最高的名字之一。

他的传奇经历已经被媒体反复讨论：23 岁时被 OpenAI 解雇，撰写了一份长达 165 页的报告《Situational Awareness》，在一年内将对冲基金资产从 2.25 亿美元提升至 55 亿，重仓核电和燃料电池，全部成功。

这个故事太过完整，反差也太大，结果更是令人惊叹。至今，谈及 AI 时代的投资逻辑，他几乎是绕不开的名字。

不过，Leopold 只是这群人中第一个被广泛关注的。

从 OpenAI 离开的人，走出了两条不同的道路。

一条是 Ilya、Mira、Aravind 的路线：创建公司，融资巨额资金，推出下一个颠覆性产品，这与硅谷天才的出走模式相似。

另一条则相对安静：有些人选择了押注，将执行权交给他人，自己专注于判断。

Leopold 走的是后者的极端形式。

他在公开市场上运用 AI 行业内的视角，找到了传统能源股中被错误定价的资产，并进行了重仓投资。虽然他不懂能源，但他知道 AI 的运作需要消耗多少电力，这一点就足够了。这种认知是无法通过阅读报告或参与行业会议获得的，只有在那个位置待过，才能累积起来。

在这条路径之外，还有一群人正在进行同样逻辑但形式不同的活动：小规模的基金，能够在几小时内完成别人几个月的尽职调查，他们的否决清单往往比投资清单更具价值。这一群体在这场大规模离职中最容易被忽视，却值得深入研究。

大多数人离开一家公司时带走的是履历，而从 OpenAI 出来的这些人，带走的却是一整套尚未被他人认识到的答案。

Leopold 重仓投资的是核电公司 Vistra 和燃料电池公司 Bloom Energy。

在成功押中这两笔后，他在 2025 年底开始逐步调整投资组合，清仓 Vistra，将资金进一步集中于 Bloom Energy 和数据中心基础设施。

传统能源分析师关注这两只股票时，会研究电网扩容计划、碳税政策并建立需求增长模型。而 Leopold 的路径与此完全不同。

他在 OpenAI 见过服务器机房的规模，见过训练旗舰模型的电费账单，见过工程师们讨论为何下一代数据中心必须选址在核电站旁边。这些细节并不在任何财报或分析师报告中，但它们形成了一个关于能源需求的结论，比任何模型更为真实。

这套投资策略在投资界被称为“跨行业认知套利”：将一个行业的内部信息转化为另一个行业中被低估的资产。

过去，这种策略是顶级宏观对冲基金的专属，依赖于全球宏观经济的全局视野。

而 Leopold 则更为精准地运用 AI 行业内的视角，在传统能源的公开市场中发现了定价滞后的机会。

Zero Shot 基金的创始人 Evan Morikawa 同样来自 OpenAI，具备扎实的技术背景，他选择了进入风险投资领域。

Leopold 的判断力源于他在 AI 核心岗位上的具体经历，对模型训练成本、数据中心规划及能源需求的第一手认知，只有在那个位置上才能积累，没有快速通关的捷径。真正有资格在 OpenAI 核心岗位上做出这种判断的人少之又少。

今年 4 月，一支规模达到 1 亿美元的新基金悄然曝光，名为 Zero Shot。

这一术语在 AI 训练中指的是模型在未见过任何样本的情况下直接作出回答。

三位联合创始人均来自 OpenAI：前 DALL-E 和 ChatGPT 应用工程负责人 Evan Morikawa，OpenAI 最初的提示词工程师 Andrew Mayne，以及前研究员和工程师 Shawn Jain。

来源：Odaily星球日报