23岁AI天才利奥波德·阿申布雷纳：从OpenAI研究员到15亿美元对冲基金创始人的崛起

核心摘要：

年仅23岁的利奥波德·阿申布雷纳完成了从OpenAI研究员到AI对冲基金创始人的华丽转身，其管理的基金资产规模已突破15亿美元。

该基金的投资策略重点关注受益于人工智能技术发展的公司以及明星AI初创企业，同时采用多空策略以控制风险，即做多AI赛道，做空可能被技术革新取代的传统行业。

阿申布雷纳以自己撰写的165页论文《Situational Awareness》命名基金，强调投资决策中的“情境感知能力”，并将学术见解直接应用于投资实践。

近期，知名科技播客TBPN在社交媒体上透露，OpenAI前研究员、年仅23岁的利奥波德·阿申布雷纳（Leopold Aschenbrenner）旗下的AI对冲基金规模已经超过15亿美元，2025年上半年收益率高达47%，业绩显著超越华尔街其他同行。这位年轻的投资人究竟是何方神圣？他又是如何从人工智能研究领域跨入金融行业的？

阿申布雷纳并非默默无闻，早在2024年6月，当时22岁的他就以一篇长达165页的重磅论文《Situational Awareness》在科技界引起轰动。他在论文中预言，2027年将实现通用人工智能（AGI），并呼吁启动“AI版曼哈顿计划”。

图：论文《Situational Awareness》 封面

01 从默默无闻到资本青睐

阿申布雷纳几乎没有专业的投资经验，但在融资方面却展现了非凡的才能。据知情人士透露，他在旧金山创办的对冲基金Situational Awareness已经管理着超过15亿美元的资产。

阿申布雷纳将这家机构定位为“AI领域的顶级智囊团”，投资策略聚焦于全球范围内从AI技术发展中受益的股票，包括半导体、基础设施和电力公司，同时也会精选投资Anthropic等明星初创企业。

为了控制风险，阿申布雷纳采用了多空策略——在做多AI赛道的同时，适度做空可能被技术革命淘汰的传统行业。这种策略效果显著：Situational Awareness基金上半年扣除管理费后收益率达到47%，远超标普500指数同期6%的涨幅，也超过了专业机构编制的科技对冲基金指数7%的平均回报。

阿申布雷纳用自己那篇探讨超级人工智能前景与风险的论文名称来命名基金，并聘请了曾效力于彼得·蒂尔宏观对冲基金的AI专家卡尔·舒尔曼担任研究总监。

更引人注目的是其豪华的投资者阵容，包括支付巨头Stripe的联合创始人帕特里克·科里森和约翰·科里森兄弟、最近被马克·扎克伯格招入麾下的AI专家丹尼尔·格罗斯和纳特·弗里德曼，同时知名投资人格雷厄姆·邓肯则担任顾问职务。

阿申布雷纳去年在播客主持人德瓦克什·帕特尔的专访中曾表示：“我们的情境感知能力远超纽约的基金经理，投资表现也必将更出色。”市场对其信心十足：多数投资者同意将资金锁定数年，这在对冲基金行业相当少见。

02 AI对冲基金热潮：资本追逐下的新机遇

随着英伟达、OpenAI等人工智能巨头市值不断创下新高，专注于AI赛道的对冲基金正成为资本争夺的新热点。在这股热潮中，不仅出现了像阿申布雷纳这样的新玩家，更多机构也纷纷加入。

与Situational Awareness基金类似，近期备受关注的还有来自Value Aligned Research Advisors（VAR Advisors）的AI对冲基金。这家由前量化分析师本·霍斯金和大卫·菲尔德在普林斯顿创立的企业，虽然3月才推出基金，但已迅速积累约10亿美元资产。据监管文件显示，其投资者名单中曾出现Facebook联合创始人莫斯科维茨的慈善基金会。

老牌对冲基金也积极布局。知名投资人史蒂夫·科恩去年从旗下Point72抽调基金经理埃里克·桑切斯专门成立AI对冲基金Turion（名字源于计算机科学之父艾伦·图灵），并亲自投入1.5亿美元。最新数据显示，该基金规模已突破20亿美元，截至7月底年内回报率达11%，单7月份就实现7%的收益。

另一个值得注意的现象是：由于真正意义上的AI上市公司数量有限，基金持仓集中度较高。根据最新披露的文件，电力供应商Vistra因为向AI数据中心供电，同时成为Situational Awareness和VAR Advisors两家公司的前三大重仓股。

投资焦点也在向一级市场扩展。加文·贝克的Atreides与Valor Equity Partners合作推出创投基金，已从阿曼主权财富基金等机构募集数亿美元，两家公司还分别投资了马斯克的xAI。

03 165页论文引发广泛关注，预言2027年AGI到来

这位德裔天才的职业生涯，随着公众的关注逐渐清晰：2023年，他加入OpenAI超级对齐团队担任研究员，但在一年半后的2024年4月，因公开披露公司安全漏洞而被解雇。

有趣的是，在他离职后一个月，整个超级对齐团队宣布解散，就连他的导师——OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克维也离开了。

离职后仅仅2个月，阿申布雷纳就发布了165页的论文，深入探讨了AGI（通用人工智能）的发展趋势、未来影响与挑战。他明确表示：到2027年，AGI极有可能成为现实。

他的论证方法简单明了：只需回顾过去四年GPT模型“有效计算量”的增长曲线，并将其投射到四年后，结论便显而易见。

图：有效计算量（包括物理算力和算法效率）的规模扩展

从GPT-2到GPT-4，人工智能实现了从“学龄前”到“优秀高中生”的飞跃。阿申布雷纳指出，如果当前算力增长（每年约0.5个数量级）、算法效率提升（每年也接近0.5个数量级）以及“能力解锁”（如从聊天机器人演进为智能体）三大趋势保持不变，到2027年，我们将迎来又一次堪比“从学前班到高中”的质变。

图：OpenAI只用了4年就将相当于学龄前儿童水平的GPT-2提升到相当于聪明高中生水平的GPT-4

在这里，阿申布雷纳采用了一种简洁的估算方式——OOM（Order of Magnitude，数量级），即每增加1个OOM，能力提升10倍。例如，2个数量级代表100倍的进步。

GPT-4的出现让许多人震惊：它不仅能够编写代码与文章，还能解决复杂的数学问题，甚至轻松通过大学水平的考试。而在几年前，这些能力还被普遍认为是AI难以逾越的障碍。

但GPT-4并非突然出现，而是深度学习持续发展的结果。十年前，AI模型只能勉强识别猫狗图片；四年前，GPT-2连组织一句流畅的话都困难。如今，AI正在快速攻克人类设计的各种测试。而这背后，正是深度学习规模持续扩展所带来的稳定突破。

图：人工智能系统将迅速从人类水平进化到超人类水平

阿申布雷纳据此断言：到2027年，AI模型将能够胜任AI研究员或工程师的工作。换句话说，人工智能将具备参与自身演进的能力。