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 surged again and again, 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 altas de mais de 10% em um único dia, levando o mercado a revisitar o relatório 13F dele no final do ano passado, tentando entender por que aquele ex-pesquisador da OpenAI apostou antecipadamente na infraestrutura de IA.

O que merece atenção nele não são os rótulos de “jovem” ou “enriquecendo rapidamente”, mas sim que ele oferece 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 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 contínuo da IA. Fortune também resume sua última posição como: este ex-pesquisador 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 para a competição em 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 trimestral, 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.

Seu nome é Leopold Aschenbrenner. Tem 27 anos.

Em 12 meses, ele fez essa fundação passar de 383 milhões para 55,17 bilhões, um crescimento de mais de 14 vezes. Enquanto isso, o S&P 500 cresceu em dígitos únicos.

E o mais surpreendente são 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 abandonados pelo mercado.

Ele diz que seu fundo investe em IA, mas isso não parece uma carteira típica de IA; parece mais 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 os humanos não perca o controle; depois, foi expulso por falar o que não devia, escrevendo um documento de 165 páginas prevendo um futuro que muitos acham absurdo.

Depois, apostou tudo o que tinha.

Análise de 5,5 bilhões: o que exatamente ele 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 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. O fundador, KR Sridhar, foi engenheiro na missão de exploração de Marte da NASA, considerado por “Fortune” um dos cinco maiores futuristas de hoje.

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

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

Em outras palavras, a energia necessária para IA é maior do que toda a capacidade da rede elétrica. E essa rede já está envelhecendo rapidamente.

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

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

Falando da 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, também rodam IA.

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

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

Mas o que realmente surpreende 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 o CEO foi trocado várias vezes. Quase todos os analistas diziam que a Intel estava acabada.

Porém, Leopold apostou em opções de compra nesse momento. Uma operação extremamente arriscada, que pode dar certo ou zerar tudo.

Ele apostava no quê? Em dois caracteres: foundry (fábrica 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 “Chips and Science Act”. O objetivo era fazer da Intel uma fabricante de chips doméstica, competindo com Taiwan.

Num contexto de desacoplamento tecnológico entre China e EUA, os EUA precisam de um “nós próprios” para fabricar chips. A Intel, apesar de atrasada, é a única opção. Leopold não apostava na tecnologia da Intel, mas na vontade política americana.

As posições seguintes são ainda mais curiosas: Core Scientific, com 419 milhões de dólares; IREN, com 329 milhões; Cipher Mining, com 155 milhões; Riot Platforms, com 78 milhões; Hut 8, com 39,5 milhões.

Todas são mineradoras de Bitcoin.

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

Simples: porque elas têm a energia mais barata e os maiores data centers nos EUA.

A Core Scientific tem mais de 1.300 MW de capacidade. A IREN planeja expandir para 1,6 GW em Oklahoma. Essas mineradoras, para sobreviver na competição, já garantiram os recursos mais baratos de energia globalmente, assinando 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 cerca de 1 bilhão de dólares de dívidas, voltou à Nasdaq e assinou contrato de 12 anos, avaliado em mais de 10,2 bilhões de dólares, para transformar seus mineradores em data centers de IA. Para essa mudança, até planeja vender todas as suas bitcoins.

A IREN (antiga Iris Energy) assinou contrato de 970 milhões de dólares com a Microsoft, recebendo adiantamento de 190 milhões. Cipher Mining fechou contrato de 15 anos com Amazon. Riot Platforms assinou contrato de 10 anos e 311 milhões de dólares com AMD.

De mineradoras de Bitcoin, passaram a ser os principais fornecedores de infraestrutura de IA.

Vamos montar o quebra-cabeça completo.

Bloom Energy fornece energia, CoreWeave fornece capacidade de 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), que fabrica componentes ópticos essenciais para interligar data centers de IA; a nona, SanDisk (250 milhões), de armazenamento de dados; e a décima primeira, EQT Corp (133 milhões), produtora de gás natural, fornecendo combustível para células de combustível.

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

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

E ele faz outra coisa que torna essa lógica ainda mais clara: no quarto trimestre de 2025, liquidou completamente suas posições em Nvidia, Broadcom e Vistra. Essas três empresas foram as maiores vencedoras do mercado de IA em 2024.

E também shorteou a Infosys, uma das maiores empresas de terceirização de TI na Índia.

Vendeu as ações mais quentes de chips de IA, comprou usinas de energia e mineradoras pouco desejadas. Shorteou o setor de TI tradicional, 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 nas algoritmos, mas na energia; não nos modelos na nuvem, mas no mundo físico.

E aí, como um jovem de 27 anos formou essa visão?

De filho de médico na Alemanha Oriental a rebelde na 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 família carrega uma marca de ruptura histórica — Guerra Fria, divisão, reencontro. Talvez seu fascínio por geopolítica tenha raízes aí.

Mas a Alemanha não conseguiu segurá-lo. Em uma entrevista, ele disse: “Quero muito 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, isso é uma aberração em qualquer lugar. Mas o desempenho de Leopold lá transformou “aberração” em “lenda”. Fez dupla graduação em Economia e Matemática-Estatística, ganhou prêmios como o Albert Asher Green, Romine Economics, 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 disse: “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 honra de graduação. Em 2021, ainda sob o impacto da pandemia, um garoto alemão de 19 anos discursou na cerimônia representando todos os formandos.

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

Cowen achava que a academia de economia estava decadente e incentivou-o a fazer algo maior. Também o apresentou à cultura de “tweeters” de Silicon Valley, uma turma fascinada por IA, utilitarismo efetivo 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, colaborando com nomes do movimento de utilitarismo efetivo, como Nick Beckstead e William MacAskill. Seu cargo era “economista afiliado ao Instituto de Prioridades Globais de Oxford”.

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

Depois, entrou na OpenAI.

Não há uma data exata, mas entrou em uma equipe especial — o time de “Superalinhamento” (Superalignment). Criado em 5 de julho de 2023, liderado por Ilya Sutskever e Jan Leike, com o objetivo de resolver, em quatro anos, o problema de alinhamento de superinteligências — ou seja, garantir que uma IA muito mais inteligente que os humanos continue obedecendo às nossas ordens.

A OpenAI prometeu dedicar 20% de sua capacidade computacional a esse time. Mas a promessa ficou distante da realidade.

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

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

O que ele divulgou? Compartilhou com três pesquisadores externos um documento de brainstorming sobre segurança de AGI. Leopold afirma que o documento não continha informações sensíveis e que compartilhar esse tipo de material internamente para obter feedback é comum.

Um mês depois, Sutskever deixou a 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 criadora da superinteligência.

Essa ironia é gritante. Mas, para Leopold, ser demitido foi uma libertação. Ele não trabalha mais para ninguém, não precisa mais ser cuidadoso com memorandos internos. Pode falar tudo o que pensa para o 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 Próxima Década”.

165 páginas de previsão

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

O núcleo do documento pode ser resumido assim: a AGI (Inteligência Artificial Geral) tem uma grande chance de ser alcançada por volta de 2027.

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

De GPT-2 a GPT-4, a capacidade de 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 “desacoplamento” de modelos.

Ele prevê que, até 2027, esse crescimento se repetirá. Quanto ao hardware, a capacidade de treinar os modelos mais avançados será 100 vezes maior que a de GPT-4. Quanto à eficiência de algoritmos, haverá melhorias anuais de cerca de 0,5 ordem de magnitude, acumulando cerca de 100 vezes em quatro anos. E, com o “desacoplamento”, a IA passará de um chatbot para agentes autônomos capazes de usar ferramentas — uma mudança de escala.

Somando três fatores de 100 vezes, temos mais de 10 mil vezes, uma nova mudança de escala, de 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, os planos nas reuniões de conselho aumentam um zero. Até o final desta década, bilhões de GPUs estarão operando.

Essa previsão, em junho de 2024, parecia exagerada. Mas, em janeiro de 2025, o governo Trump anunciou o projeto Stargate, com investimentos de US$ 500 bilhões em quatro anos, incluindo US$ 100 bilhões já em implantação no Texas.

No seu documento, ele falava de “clusters de trilhões de dólares”. Seis meses depois, isso virou plano oficial do governo.

Segunda: crise de energia.

Quantas energia são necessárias para bilhões de GPUs? Leopold responde: é preciso aumentar a capacidade de geração de energia dos EUA em dezenas de pontos percentuais.

Dados confirmam sua previsão. Em 2024, Amazon, Microsoft, Google e Meta gastaram mais de US$ 200 bilhões em capital, 62% a mais que em 2023. A Amazon sozinha investiu US$ 85,8 bilhões, aumento de 78%. Em 2025, a previsão é que ultrapasse US$ 100 bilhões.

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

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

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

Ela será reaberta em 2028, com novo nome — Centro de Energia Limpa de Crain —, alimentando os data centers da Microsoft. O CEO da Constellation, Joe Dominguez, afirmou: “Para setores críticos como data centers, é preciso energia confiável, sem carbono, disponível 24/7, e a nuclear é a única fonte que consegue cumprir essa promessa.”

Quando uma empresa de software reativa 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 documento 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 seus algoritmos e pesos de modelos devem ser considerados segredos de Estado.

Ele prevê que o governo americano, no futuro, 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 da geopolítica, usando narrativa de pânico para justificar o desenvolvimento acelerado e sem limites.

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

O valor real do documento não está na precisão de suas 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 as GPUs? Fabricadas na TSMC.

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

E a interligação entre data centers? Fibra óptica — Lumentum.

E o armazenamento? SanDisk.

Viu? Essa é a lógica do relatório de posições.

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

Mas mapa sozinho não basta. No mercado real, é preciso uma coisa: continuar acreditando que você está certo, mesmo quando todos dizem que 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, modelo da DeepSeek, causou pânico em Wall Street. Seu desempenho era próximo ao do GPT-1 da OpenAI, mas com custo 20 a 50 vezes menor. E o mais impressionante: seu antecessor, DeepSeek-V3, teria sido treinado por 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 6 milhões de dólares e chips limitados, o que fazer com os bilhões de dólares investidos por gigantes americanos? Os planos de clusters de trilhões ainda fazem sentido? A demanda por GPUs vai despencar?

O pânico se espalhou como uma pandemia. As ações da Nvidia caíram quase 17%, evaporando 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 queda 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 único dia.

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

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

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 não derrubou sua lógica, mas a confirmou.

Seu documento de 165 páginas tem um argumento central: o progresso da IA não vai desacelerar, só acelerar.

A melhora na eficiência dos algoritmos é uma das três forças motrizes do avanço da IA. DeepSeek treinou modelos mais fortes com menos dinheiro e chips mais fracos, provando que a eficiência dos algoritmos está crescendo rapidamente. Quanto maior a eficiência, mais valiosa fica cada GPU, estimulando a demanda por mais GPUs, não reduzindo.

Usando a estrutura do seu documento, DeepSeek não prova que “não precisamos de tantas GPUs”, mas que “cada GPU ficou mais valiosa”. Quando você consegue treinar modelos melhores com menos recursos, não para, treina mais, maiores e mais poderosos.

O pânico vem do medo de que a demanda desapareça. Mas quem entende de IA sabe: redução de custos nunca elimina demanda, só a aumenta.

Leopold comprou na baixa. Logo, o mercado mostrou que ele tinha razão. Nvidia e o setor de IA se recuperaram nas semanas seguintes, chegando a níveis superiores aos pré-colapso.

No mundo dos investimentos, a crença é o ativo mais raro. Não porque seja difícil formar uma, mas porque, quando todos dizem que você está errado, insistir nela é quase um ato de rebeldia.

O fim do mundo físico

A história de Leopold Aschenbrenner pode ser vista como uma narrativa de um gênio que ficou rico cedo. Mas focar só no dinheiro é desperdiçar o verdadeiro valor dessa história.

O que ele fez de mais inteligente foi, enquanto todos olhavam para códigos e parâmetros de modelos na tela, direcionar o olhar para as chaminés das usinas, subestações das mineradoras e cabos de fibra que cruzam 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, 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 trilha, foi até o fim do mundo físico. Cada passo, uma limitação física, uma empresa que resolve esse problema, e uma aposta.

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 surgiu nesse período.

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

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

A primeira vem de ter trabalhado 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 que habilidades, é a perspectiva.

Na sua obra de 165 páginas, há uma frase frequentemente citada: “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 de IA na OpenAI, sabe que GPT-4 não é o fim, mas o começo. Sabe que virão modelos maiores, mais recursos, mais capital. E o mercado ainda discute se a IA é uma bolha.

Essa é a distorção. Ele transformou essa distorção em uma carteira de 55 bilhões de dólares.