O maior beneficiário do aumento explosivo da IA, a história de sucesso do novo rei das ações nos EUA, Leopold

Leopold Aschenbrenner’s holdings have once again surged dramatically; as a rising star in hedge funds, his investment logic is being validated in reverse by the market.

Nos últimos dias, várias ações na carteira da Leopold, Situational Awareness LP, subiram coletivamente: Bloom Energy, Cipher Mining, Intel, Applied Digital, SanDisk, IREN, entre outras, com ganhos diários que chegaram a superar 10%, levando o mercado a revisitar o relatório 13F do final do ano passado, tentando entender por que aquele ex-investigador da OpenAI apostou antecipadamente na infraestrutura de IA.

O que merece atenção nele não são os rótulos de “jovem” ou “enriquecido rapidamente”, mas sim a sua oferta de uma estrutura diferente do mainstream de negociações de IA. A maioria associa investimentos em IA a Nvidia, Microsoft, OpenAI e capacidades de modelos, mas o portfólio de Leopold evita os ativos mais concorridos, focando em Bloom Energy, CoreWeave, Core Scientific, Lumentum, Intel, mineradoras de Bitcoin e empresas de energia.

A narrativa de IA está mudando de “quem tem o modelo mais forte” para “quem consegue suportar a expansão contínua do modelo”. Treinar e inferir requer GPU, GPU requer data centers, data centers precisam de energia, terra, resfriamento, fibra óptica, licenças e contratos de fornecimento de energia de longo prazo. Leopold aposta na física que limita o crescimento da IA. A Fortune também resume sua última posição como: este ex-investigador da OpenAI está traduzindo sua tese de AGI em apostas de bilhões de dólares em energia, infraestrutura de IA e mineradoras de criptomoedas.

No início de março, o DeepSeek Beating fez uma análise profunda de Leopold e sua estratégia de investimento, compartilhando sua visão de futuro na competição de IA. E tudo isso está sendo confirmado na prática: a narrativa de IA está voltando do modelo na tela para o solo e a rede elétrica. O que será mais caro no futuro talvez não seja o algoritmo, mas o mundo físico que sustenta sua expansão.

A seguir, o conteúdo original do DeepSeek Beating:

Em fevereiro de 2026, a hedge fund Situational Awareness LP apresentou seu relatório de posições trimestrais, mostrando que, até o final do quarto trimestre de 2025, o valor total de suas ações nos EUA era de 5,517 bilhões de dólares.

Wall Street gerencia trilhões de dólares em ativos, 55 bilhões é apenas uma gota no oceano. Mas essa fundação tinha menos de 400 milhões há 12 meses, e seu fundador e CIO, um jovem nascido em 1999, transformou o fundo em mais de 55 bilhões, um crescimento de mais de 14 vezes. Enquanto isso, o S&P 500 cresceu em números de um dígito.

E o mais surpreendente: suas posições. Ao abrir o relatório, você não encontra nenhuma das empresas de IA que sempre aparecem nas manchetes financeiras. Em vez disso, há empresas de células de combustível, mineradoras de Bitcoin recém-saídas da falência, e gigantes de chips sendo abandonados pelo mercado.

Ele diz que seu fundo investe em IA, mas isso não parece uma carteira típica de IA; mais parece uma lista de compras de um louco.

Porém, esse louco é um dos primeiros e mais profundos a entender como a IA mudará o mundo. Antes de entrar na Wall Street, foi pesquisador na OpenAI, pensando em como garantir que uma IA mais inteligente que o homem não perca o controle; depois, escreveu uma monografia de 165 páginas prevendo um futuro que muitos achariam absurdo.

Depois, apostou tudo.

Desmontando os 5,5 bilhões: o que exatamente comprou

Para entender o quão genial é Leopold Aschenbrenner como investidor, basta abrir seu relatório de posições e lê-lo linha por linha.

Sua maior posição é na Bloom Energy, com valor de 876 milhões de dólares, representando 15,87% do portfólio.

Essa empresa fabrica células de combustível. Mais precisamente, células de combustível de óxido sólido, que convertem gás natural diretamente em eletricidade com alta eficiência. Seu fundador, KR Sridhar, foi engenheiro na missão de exploração de Marte da NASA, e é considerado por “Fortune” um dos cinco maiores futuristas de hoje.

Um fundo de IA apostou sua maior aposta em uma empresa de geração de energia.

Segundo previsão da Gartner, o consumo de energia de servidores otimizados para IA deve subir de 93 TWh em 2025 para 432 TWh em 2030, quase cinco vezes em cinco anos. A demanda por energia na rede de data centers dos EUA deve quase triplicar até 2030, atingindo 134,4 GW. E a infraestrutura elétrica americana, com média de mais de 25 anos de idade, possui componentes entre 40 e 70 anos, muito além de sua vida útil.

Em outras palavras, a energia necessária para IA é maior do que a que toda a rede elétrica consegue fornecer, e essa rede já está envelhecida.

O recurso mais escasso na era da IA não são chips, mas energia.

A célula de combustível da Bloom Energy pode contornar esse gargalo. Ela não precisa se conectar à rede elétrica, gera energia ao lado do data center, 24 horas por dia, sem interrupções. Em 2025, a Bloom Energy assinou um contrato com a CoreWeave para fornecer células de combustível para seu data center de IA em Illinois.

Falando na CoreWeave, essa é a segunda maior posição de Leopold.

Ele detém opções de compra de 774 milhões de dólares e ações ordinárias de 437 milhões, totalizando mais de 1,2 bilhão de dólares, ou 22% do portfólio. CoreWeave é uma provedora de nuvem GPU, que se transformou de mineradora de criptomoedas.

Em 2017, Mike Intrator e Brian Venturo, entre outros, começaram a minerar Bitcoin. Em 2018, com o colapso do mercado de cripto, pararam de minerar, mas tinham muitas GPUs. Em 2019, tiveram uma ideia: GPUs não servem só para mineração, podem rodar IA.

Assim, a empresa se transformou de mineradora para fornecedora de capacidade de computação para IA. Em 27 de março de 2025, abriu capital na Nasdaq, levantando 1,5 bilhão de dólares a US$40 por ação. De uma mineradora, virou uma peça central na infraestrutura de IA.

Leopold aposta na grande quantidade de GPUs da CoreWeave e na forte ligação com Nvidia. Em uma era em que poder de processamento é poder de produção, quem tem GPU é rei.

Mas o que mais intriga é sua terceira maior posição: Intel. Com valor de 747 milhões de dólares, toda em opções de compra, representando 13,54% do portfólio.

Em 2025, a Intel era uma das empresas mais rejeitadas em Wall Street. O preço das ações caiu pela metade desde o pico de 2024, sua fatia de mercado foi engolida por AMD e Nvidia, e seus CEOs mudaram várias vezes. Quase todos os analistas diziam que a Intel estava acabada.

Porém, Leopold apostou em opções de compra nesse momento. Uma jogada extremamente arriscada, que pode dar um grande retorno ou zerar tudo.

Ele aposta na terceirização de fabricação de chips.

Em novembro de 2024, o Departamento de Comércio dos EUA anunciou que a Intel receberia até 7,86 bilhões de dólares de apoio direto pelo “Lei de Chips e Ciência”. O objetivo: fazer da Intel uma fabricante de chips doméstica, competindo com Taiwan.

Num contexto de desacoplamento tecnológico entre China e EUA, os americanos precisam de uma “empresa própria” para fabricar chips. A Intel, apesar de atrasada, é a única opção. Leopold aposta na vontade política dos EUA, não na tecnologia da Intel.

O restante de suas posições é ainda mais interessante: Core Scientific, com 419 milhões de dólares; IREN, 329 milhões; Cipher Mining, 155 milhões; Riot Platforms, 78 milhões; Hut 8, 39,5 milhões.

Todas são mineradoras de Bitcoin.

Por que um fundo de IA investe em mineradoras de Bitcoin?

Simples: essas empresas possuem a energia mais barata e os maiores data centers dos EUA.

A Core Scientific tem capacidade de mais de 1.300 MW. A IREN planeja expandir para 1,6 GW em Oklahoma. Para sobreviver na competição, essas mineradoras já garantiram energia barata por contratos de longo prazo.

E agora, o que mais falta para data centers de IA? Energia e espaço.

Em 2022, a Core Scientific entrou em falência após o colapso do mercado de cripto. Em janeiro de 2024, reestruturou-se, reduziu sua dívida em cerca de 1 bilhão de dólares e voltou à Nasdaq. Depois, assinou um contrato de 12 anos, avaliado em mais de 10,2 bilhões de dólares, para transformar seus mineradores em data centers de IA. E até planeja vender todas as suas bitcoins.

A IREN (antiga Iris Energy) assinou um contrato de 9,7 bilhões de dólares com a Microsoft, recebendo adiantamento de 1,9 bilhão. Cipher Mining fechou um contrato de 15 anos com a Amazon. Riot Platforms assinou um contrato de 10 anos e 311 milhões de dólares com AMD.

De mineradoras de Bitcoin, passaram a ser os proprietários da infraestrutura de IA.

Vamos montar o quebra-cabeça completo.

Bloom Energy fornece energia, CoreWeave fornece GPU, mineradoras oferecem espaço e energia barata, Intel fornece capacidade de fabricação de chips nos EUA. Além disso, a quarta maior posição, Lumentum (479 milhões de dólares, componentes ópticos essenciais para interligar data centers de IA), a nona, SanDisk (250 milhões, armazenamento de dados), e a décima primeira, EQT Corp (133 milhões, produtor de gás natural, combustível para células de combustível).

Essa é uma cadeia completa de suprimentos de infraestrutura de IA.

Desde geração de energia, transmissão, fabricação de chips, capacidade de GPU, armazenamento de dados, fibra óptica. Leopold comprou de tudo.

E há uma outra estratégia que ele usa para tornar essa lógica mais clara: no quarto trimestre de 2025, liquidou completamente suas posições em Nvidia, Broadcom e Vistra. Essas três eram as maiores estrelas do mercado de IA em 2024.

Ele também shortou a Infosys, uma das maiores empresas de terceirização de TI na Índia.

Vendeu as ações mais quentes de chips de IA e comprou usinas de energia e mineradoras pouco valorizadas. E fez short em empresas tradicionais de outsourcing, pois ferramentas de programação de IA estão tornando os programadores mais eficientes, reduzindo a demanda por terceirização.

Cada operação aponta para uma mesma conclusão: o gargalo da IA não está no software, mas no hardware; não na algoritmia, mas na energia; não nos modelos na nuvem, mas no mundo físico.

E aí vem a pergunta: como um jovem de 27 anos formou essa visão?

De filho de médico na Alemanha Oriental a rebelde da OpenAI

Leopold Aschenbrenner nasceu na Alemanha, filho de médicos. A mãe cresceu na antiga Alemanha Oriental, o pai veio da Alemanha Ocidental, e eles se conheceram após a queda do Muro de Berlim. Essa história carrega uma marca de ruptura histórica — Guerra Fria, divisão, reencontro. Talvez seu fascínio por geopolítica tenha raízes aí.

Mas a Alemanha não o reteve. Em uma entrevista, ele disse: “Quero sair da Alemanha. Se você é a criança mais curiosa da turma, querendo aprender mais, os professores não incentivam, eles têm inveja e tentam te reprimir.”

Ele chamou isso de “síndrome do papoula alta”, quem é alto, é cortado.

Aos 15 anos, convenceu os pais a deixá-lo voar sozinho para os EUA, ingressando na Universidade de Columbia.

15 anos na faculdade, uma exceção em qualquer lugar. Mas seu desempenho na Columbia transformou a “excentricidade” em “lenda”. Fez dupla graduação em Economia e Matemática-Estatística, ganhou prêmios como o Albert Asher Green, Romine, e foi membro do Junior Phi Beta Kappa.

Aos 17, escreveu um artigo sobre crescimento econômico e riscos existenciais. O economista Tyler Cowen leu e comentou: “Quando li, não podia acreditar que fosse de um garoto de 17 anos. Se fosse uma tese de doutorado do MIT, também ficaria impressionado.”

Aos 19, formou-se como orador de formatura na Columbia, a maior honraria da universidade. Em 2021, ainda sob o impacto da pandemia, um garoto alemão de 19 anos discursou na cerimônia representando todos os formandos.

Cowen deu a ele um conselho: não faça doutorado em economia.

Achava que a academia de economia estava decadente, e incentivou-o a fazer algo maior. Também o apresentou à cultura de “tuitada” do Vale do Silício, um grupo fascinado por IA, utilitarismo eficaz e o destino da humanidade.

Depois de se formar, Leopold trabalhou na Fundação Forethought, estudando crescimento de longo prazo e riscos existenciais. Depois, entrou no FTX Future Fund, fundado por SBF, ao lado de figuras do movimento de utilitarismo eficaz, como Nick Beckstead e William MacAskill. Seu título era “economista afiliado ao Instituto de Prioridades Globais de Oxford”.

Essa experiência foi crucial. Antes de entrar na IA, Leopold passou anos pensando sistematicamente: que eventos podem mudar a civilização de forma radical?

Depois, entrou na OpenAI.

Não se sabe exatamente quando, mas entrou na equipe de “Superalinhamento” (Superalignment), criada em 5 de julho de 2023, liderada por Ilya Sutskever e Jan Leike, com o objetivo de resolver a questão do alinhamento de superinteligências em quatro anos — ou seja, garantir que uma IA muito mais inteligente que o homem continue obedecendo às ordens humanas.

A OpenAI prometeu dedicar 20% de sua capacidade computacional a esse time, mas a promessa ficou na promessa.

Leopold viu coisas preocupantes na OpenAI. Enviou um memorando ao conselho de administração alertando que as medidas de segurança eram insuficientes para evitar espionagem estrangeira. A resposta foi inesperada: o RH o chamou, dizendo que suas preocupações eram “racistas” e “não construtivas”. Os advogados questionaram sua visão de AGI e sua lealdade ao time.

Em abril de 2024, a OpenAI o demitiu sob acusação de “divulgação de informações confidenciais”.

O que ele divulgou? Um documento de brainstorming sobre segurança de AGI, que, segundo ele, não continha informações sensíveis, e que era comum compartilhar internamente para obter feedback.

Um mês depois, Sutskever saiu da OpenAI. Três dias depois, Leike também saiu. O time de Superalinhamento foi dissolvido, e a promessa de 20% de capacidade computacional nunca foi cumprida.

Um time dedicado a “controlar a superinteligência” foi dissolvido pela própria empresa que a criava.

Essa ironia é evidente. Mas, para Leopold, ser demitido foi uma libertação. Ele deixou de ser empregado, deixou de precisar ser cuidadoso com memorandos internos. Pode falar o que quiser ao mundo.

Em 4 de junho de 2024, publicou no site situational-awareness.ai um artigo de 165 páginas intitulado “Situational Awareness: The Decade Ahead” — “Consciência Situacional: A Década à Frente”.

As 165 páginas de previsão

Para entender a lógica de investimento de Leopold, é preciso ler esse livro de 165 páginas. Porque os 5,5 bilhões de dólares em posições representam a tradução financeira dessa previsão.

O núcleo do argumento é: a AGI (Inteligência Artificial Geral) provavelmente será alcançada por volta de 2027.

Essa previsão, em junho de 2024, parece loucura. Mas Leopold argumenta de forma direta: por escala de quantidade.

De GPT-2 a GPT-4, a capacidade da IA deu um salto qualitativo, de uma criança em idade pré-escolar para um estudante do ensino médio inteligente. Esse salto foi impulsionado por um aumento de cerca de 100 mil vezes (quatro a cinco ordens de magnitude) na capacidade computacional efetiva, por crescimento de hardware, melhorias de algoritmos e liberação de capacidades com “desencadeamento” de modelos.

Ele prevê que, até 2027, esse crescimento se repetirá. Para isso, a capacidade de treinamento de modelos de ponta será 100 vezes maior que a de GPT-4. A eficiência dos algoritmos melhorará cerca de 0,5 ordem de magnitude por ano, acumulando aproximadamente 100 vezes em quatro anos. E a liberação de capacidades, permitindo que a IA use ferramentas e aja autonomamente, será mais um salto de escala.

Somando três fatores de 100 vezes, temos um aumento de 10 mil vezes, uma nova revolução: de um estudante do ensino médio a uma inteligência que supera a humana.

O que torna essa previsão inquietante é a cadeia de consequências que ela implica.

Primeira: clusters de computação de trilhões de dólares.

Ele escreve que, no último ano, o tema em Silicon Valley mudou de clusters de 10 bilhões de dólares para 100 bilhões, e agora para trilhões. A cada seis meses, o conselho de administração adiciona um zero ao planejamento. Até o final desta década, bilhões de GPUs estarão operando.

Em junho de 2024, essa previsão parecia exagerada. Mas, em janeiro de 2025, o governo Trump anunciou o projeto Stargate, com investimentos de US$ 500 bilhões em infraestrutura de IA nos EUA, incluindo um primeiro aporte de US$ 100 bilhões, já em andamento no Texas.

Na sua previsão de “clusters de trilhões”, seis meses depois virou política oficial do governo.

Segunda: crise de energia.

Quantos megawatts são necessários para alimentar bilhões de GPUs? Leopold responde: é preciso aumentar a capacidade de geração de energia dos EUA em dezenas de por cento.

Dados confirmam sua previsão. Em 2024, os gastos de capital da Amazon, Microsoft, Google e Meta ultrapassaram US$ 200 bilhões, crescimento de 62% em relação a 2023. A Amazon gastou US$ 85,8 bilhões, alta de 78%. Em 2025, a previsão é que ultrapasse US$ 100 bilhões.

A maior parte desse dinheiro foi para data centers e infraestrutura energética.

A Microsoft fez algo impensável há dez anos: assinou um contrato de compra de energia de 20 anos com a Constellation Energy, reativando a usina nuclear de Three Mile Island.

Sim, aquela que sofreu o pior acidente nuclear da história dos EUA, em 1979.

A usina será reaberta em 2028, com o nome de “Centro de Energia Limpa de Cranes”, fornecendo energia para os data centers da Microsoft. O CEO da Constellation, Joe Dominguez, afirmou: “Para setores críticos como data centers, é preciso energia suficiente, sem carbono, confiável, e a nuclear é a única fonte que consegue cumprir essa promessa.”

Quando uma empresa de software começa a reativar uma usina nuclear, você sabe que a energia deixou de ser questão de infraestrutura e virou questão estratégica.

Terceiro: disputa geopolítica.

A parte mais controversa do livro é a descrição da corrida por AGI como uma luta pela “sobrevivência do mundo livre”. Leopold critica duramente as medidas de segurança dos principais laboratórios de IA dos EUA, dizendo que elas são insuficientes para evitar espionagem estrangeira. Ele preconiza que o governo americano terá que lançar um projeto nacional de AGI, semelhante ao “Projeto Manhattan”.

Essas ideias geraram debates acalorados. Críticos dizem que ele simplifica demais a complexidade geopolítica, usando narrativa de pânico para justificar o desenvolvimento acelerado e sem limites.

Por outro lado, há quem diga que ele está certo. Dario Amodei, da Anthropic, e Sam Altman, da OpenAI, também acreditam que a AGI chegará em breve.

O valor real do livro não está na precisão das previsões, mas na estrutura de pensamento que oferece.

Se a AGI realmente chegar por volta de 2027, o que o mundo precisará antes disso?

Muito poder de processamento.

E esse poder de processamento? GPUs.

E essas GPUs? Energia.

E essa energia? Usinas de energia, usinas nucleares, mineradoras de Bitcoin com energia barata.

E onde se fabrica os chips? Na TSMC.

E se a China e os EUA se desacoplarem? Então, será preciso a Intel.

Como conectar data centers? Com componentes ópticos — Lumentum.

E onde armazenar os dados? Com armazenamento — SanDisk.

Vê? Essa é a lógica do relatório de posições.

O livro é o mapa, as posições são o caminho. Leopold traduziu essa previsão macro de 165 páginas em um portfólio de apostas reais. Cada compra corresponde a um argumento do livro. Cada venda, a uma hipótese de mercado que ele acredita estar incorreta.

Mas só o mapa não basta. No mercado real, você precisa de uma coisa: continuar acreditando que está certo, mesmo quando todos dizem que você está errado.

Essa habilidade foi testada em 27 de janeiro de 2025.

Impacto DeepSeek

Em 27 de janeiro de 2025, o lançamento do DeepSeek-R1, um modelo próximo ao da OpenAI, causou pânico em Wall Street. Custava 20 a 50 vezes menos para usar. E, mais impressionante, seu antecessor, DeepSeek-V3, foi treinado com menos de 6 milhões de dólares, usando chips Nvidia H800 sancionados pelos EUA, com desempenho limitado.

O mercado entrou em colapso.

Se chineses treinarem modelos de ponta com 600 mil dólares e chips limitados, o que fazer com bilhões de dólares investidos por gigantes de tecnologia? Os planos de clusters de trilhões ainda fazem sentido? A demanda por GPUs vai despencar?

O pânico se espalhou como uma pandemia. A Nvidia caiu quase 17%, com uma perda de US$ 593 bilhões em valor de mercado em um dia, maior perda diária da história de Wall Street. O índice de semicondutores de Filadélfia caiu 9,2%, a maior desde março de 2020. Broadcom caiu 17,4%, Marvell 19,1%, Oracle 13,8%.

A queda começou na Ásia, passou pela Europa e explodiu nos EUA. No Nasdaq 100, quase US$ 1 trilhão de valor evaporou em um dia.

Marc Andreessen, do VC Silicon Valley, chamou DeepSeek de “momento Sputnik da IA”, dizendo: “Foi uma das maiores e mais impressionantes inovações que já vi, e como projeto open source, é um presente para o mundo.”

Para o fundo de Leopold, esse dia deveria ser um desastre. Sua carteira era toda de ações de infraestrutura de IA, e o mercado questionava toda a lógica por trás disso.

Mas, segundo a Fortune, um investidor da Situational Awareness LP revelou que, durante a venda em pânico, grandes fundos de tecnologia ligaram perguntando. A resposta foi curta:

“Leopold diz que está tudo bem.”

Por que Leopold está tão calmo? Porque, na visão dele, a chegada do DeepSeek só confirmou sua lógica.

Seu livro de 165 páginas tem uma tese central: o progresso da IA não vai desacelerar, só acelerar.

A eficiência algorítmica é uma das três forças motrizes do avanço da IA. DeepSeek, com menos dinheiro e chips mais fracos, treinou modelos mais fortes, provando que a eficiência está crescendo rapidamente. Quanto maior a eficiência, mais valiosa fica cada GPU, pois ela produz mais IA de qualidade. Isso estimula a demanda por mais GPUs, não a diminui.

Segundo sua estrutura, DeepSeek não prova que “não precisamos de tantas GPUs”, mas que “cada GPU ficou mais valiosa”. Com menos recursos, é possível treinar modelos melhores, maiores e mais poderosos. E isso não reduz a demanda, aumenta.

O pânico vem do medo de que a demanda desapareça. Mas quem entende de IA sabe: custos menores não eliminam demanda, criam mais demanda.

Leopold comprou na baixa. E o mercado logo confirmou sua visão. Nvidia e o setor de IA se recuperaram nas semanas seguintes, atingindo níveis ainda mais altos do que antes do colapso.

No mundo dos investimentos, a crença é o ativo mais raro. Não porque seja difícil formar uma convicção, mas porque, quando todos dizem que você está errado, insistir em estar certo é quase uma contravenção.

O fim do mundo físico

A história de Leopold Aschenbrenner pode ser vista como uma narrativa de um gênio adolescente que ficou rico rapidamente. Mas se você focar só no dinheiro, perde o verdadeiro valor dessa história.

O que ele fez de mais inteligente foi, enquanto todos olhavam para códigos e modelos na tela, olhar para as chaminés das usinas, subestações de mineradoras, cabos de fibra atravessando continentes.

Em 2024, o mundo discute quão forte será o GPT-5, quão realista será o vídeo gerado pelo Sora, quando a IA substituirá programadores. Essas discussões são importantes, mas Leopold fez uma pergunta mais fundamental: quanto de energia tudo isso consome? De onde vem essa energia?

Essa questão, aparentemente simples, aponta para a maior oportunidade de investimento na era da IA.

A IA cresce exponencialmente, mas sua infraestrutura física ainda é do século passado. Leopold percebeu essa brecha. E, seguindo essa lacuna, foi até o limite físico do mundo. Cada passo, uma solução para um gargalo físico, uma empresa para apostar.

A essência dessa abordagem não é nova. Na corrida do ouro na Califórnia, quem mais lucrou não foi o garimpeiro, mas quem vendia pás e jeans. Levi Strauss, por exemplo, surgiu nesse período.

Mas entender isso é uma coisa; executar na era da IA, outra.

Para fazer isso, você precisa de duas habilidades: uma, entender profundamente as tendências tecnológicas, o caminho do desenvolvimento da IA e suas necessidades de recursos; outra, conhecer o mundo físico, de onde vem a energia, como construir data centers, como estender fibra.

A primeira vem de estar na OpenAI, a segunda, de estudar uma mineradora falida e seu contrato de energia.

Tecnologia entende de IA, mas não de mercado de energia. Finanças entende de mercado, mas não das restrições físicas da IA. Leopold tem as duas.

Mas mais importante que as habilidades é a perspectiva.

Na sua monografia, há uma frase que costuma citar: “Você pode ver o futuro primeiro em São Francisco.” A mensagem implícita é: o futuro não é uma distribuição uniforme.

Investir é justamente encontrar, no futuro que já chegou, mas ainda não se distribuiu uniformemente, as oportunidades de preço errado.

Leopold viu a curva de capacidade da IA na OpenAI, sabe que GPT-4 não é o fim, mas o começo. Sabe que virão modelos maiores, mais poderosos, mais capital. E o mercado ainda discute se a IA é uma bolha.

Essa é a distorção. Ele transformou essa distorção em um portfólio de 5,5 bilhões de dólares.