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23 岁的利奥波德 · 阿申布雷纳从 OpenAI 研究员转型为 AI 对冲基金创始人，其基金管理资产超 15 亿美元。
基金投资策略聚焦受益于 AI 发展的公司及明星 AI 初创企业，同时采用多空策略控制风险，做多 AI 赛道、做空可能被淘汰的传统行业。
阿申布雷纳以自己 165 页的论文《Situational Awareness》为基金命名，强调投资决策的"情境感知能力"，并将学术成果直接应用于投资逻辑。
知名科技播客 TBPN 近日在社交媒体上爆料，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 对冲基金规模已突破 15 亿美元，2025 年上半年收益率高达 47%，业绩远超华尔街同行。这位年轻的投资人究竟是谁？他又是如何从 AI 科研领域转身闯入金融行业的？
阿申布雷纳并非籍籍无名之辈，早在 2024 年 6 月，当时 22 岁的他以一篇长达 165 页的重磅论文《Situational Awareness》震撼科技圈。他在文中曾预言，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 从无名小卒到资本宠儿
阿申布雷纳几乎没有任何专业投资经验，但他在筹集资金方面展现出惊人天赋。知情人士透露，阿申布雷纳在旧金山创办的同名对冲基金 Situational Awareness 已管理超过 15 亿美元资产。
阿申布雷纳将这家机构定位为" AI 领域的顶尖智囊团"，投资策略聚焦全球范围内受益于 AI 技术发展的股票，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。
为控制风险，阿申布雷纳同时采用了多空策略——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。这种策略成效显著：Situational Awareness 基金上半年扣除管理费后收益率达 47%，远超同期标普 500 指数 6% 的涨幅，也跑赢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其基金，并延揽了曾效力于彼得 · 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 · 扎克伯格招至麾下的 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 · 邓肯则担任顾问要职。
阿申布雷纳去年在播客主持人德瓦克什 · 帕特尔专访时曾表示："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。"市场对其信心可见一斑：多数投资者同意将资金锁定数年，这在对冲基金行业相当罕见。
02 AI 对冲基金盛宴：资本狂潮下的机遇
随着英伟达、OpenAI 等人工智能巨头市值屡创新高，聚焦 AI 赛道的对冲基金正成为资本竞逐的新焦点。在这轮热潮中，不仅涌现出像阿申布雷纳这样的新锐玩家，更多机构也在争相入局。
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，但已快速积累约 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。
老牌对冲基金也纷纷加入战局。知名投资人史蒂夫 · 科恩去年抽调旗下 Point72 的基金经理埃里克 · 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。
另一个值得关注的现象是：由于真正意义上的 AI 上市公司数量有限，基金持仓集中度居高不下。根据最新披露的文件，电力供应商 Vistra 就因为向 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延伸。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 页论文引发关注，预言 2027 年 AGI 降临
这位德裔天才的人生，也随着大众的焦点被揭开：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。
令人玩味的是，就在他离职后一个月，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 · 苏茨克维也随之离去。
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。他明确提出：到 2027 年，AGI 极有可能成为现实。
他的论证方法清晰直观：只需回顾过去四年 GPT 模型"有效计算量"的增长曲线，并将其延伸至四年后，结论便不言自明。
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"的跨越。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明的估算方式—— 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 倍的飞跃。
GPT-4 的出现曾让许多人惊叹不已：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 无法突破的壁垒。
但 GPT-4 并非横空出世，而是深度学习持续演进的结果。十年前，AI 模型仅能勉强识别猫狗图片；四年前，GPT-2 连组织一句通顺的话都困难。如今，AI 正在迅速攻克人类设计的各项测试。而这背后，正是深度学习规模持续扩展所带来的稳定飞跃。
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。换言之配资融券网，人工智能将具备参与自身演进的能力。（文 / 腾讯科技特约编译金鹿 编辑 / 海伦）
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