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    【財經一點通】華爾街新星做空輝達是「看衰AI」?!那是你不懂他的「極致邏輯」

    2026-05-21 17:35 / 作者 Fomo研究院
    紐約證交所期貨交易員。路透社資料照片
    最近,Situational Awareness 這隻對沖基金成為華爾街的熱議焦點。

    Leopold Aschenbrenner,這位年僅 20 多歲、前 OpenAI 核心成員,帶著他的基金在短短一個季度內將資產規模從 55 億美金狂飆到 136.8 億美金。

    由於過去幾個季度他都成功地買入了產業的關鍵環節,市場對他最新一季的持倉動向抱有極高的期待。

    從單邊做多到多空並行

    如果說 2025 年第四季的 Leopold 是一位專注於基礎設施的「多頭信徒」,那麼 2026 年第一季的他,則變成了「多空策略並存」。

    在2025 年 Q4,他的前三大持倉是清一色的看多:Bloom Energy、CoreWeave 的看漲期權,以及 Intel 的看漲期權。

    但在最新的2026 年 Q1,前十大持倉中,前五名清一色變成了巨額的賣權(Puts)包括:SMH ETF、Nvidia、Broadcom、AMD,甚至台積電。

    與此同時,他完全清倉了先前重注的 Intel 看漲期權和光學元件公司 Lumentum,並適度減持獲利的 Bloom Energy 和 CoreWeave。

    然而,在這一系列看似「看空」的操作背後,他卻大手增持了另一類資產,比特幣礦工股,如 CleanSpark、RIOT 等。

    為什麼要這樣做?一場「相對價值」賭局

    其實他並沒有公開分享過看法,但我們也可以猜猜。

    外界許多人看到他大舉買入賣權,便認為他對 AI 轉為看空。這其實是誤解。

    他並沒有放棄 AI 長期趨勢。他的核心多頭持倉(Bloom Energy、CoreWeave、SanDisk 以及大幅加倉的礦工股)依然清楚顯示,他依然極度看好 AI 基礎設施。只是,他認為當前的稀缺性已經發生轉移。

    晶片供應已不再是最緊迫的瓶頸。市場對 Nvidia、Broadcom 等明星股的定價已趨近完美,甚至過度擁擠。

    他買入賣權的目的,是用來對沖半導體的 Beta,專注賺取「電力與實體基礎設施」跑贏「晶片設計」的超額收益(Alpha)。

    這是一場典型的Long Short策略:一邊重倉電力與礦工類實體資產,另一邊用賣權對沖晶片板塊。

    他似乎正在對 AI 產業鏈的瓶頸進行重新排序。在他看來,當晶片供應不再是頭號難題時,「能最快把晶片插上電並運轉」的物理空間與電力許可,就成了新的稀缺資產。

    這也可能可以解釋他為何清倉光學元件公司 Lumentum。並非光學的故事已經結束,而是相比之下,它可能還不是最迫在眉睫的那個瓶頸。畢竟,在機櫃內的短距離傳輸上,銅線連接或許還能再支撐幾個季度。

    而加倉比特幣礦工股,正是這個邏輯的極致體現。

    他看中的,與其說是加密貨幣的未來,不如說是這些礦商手中現成的「電力執照」、廉價電力合約、以及能夠快速改裝成數據中心的現成廠房。

    在 AI 基礎設施的軍備競賽中,這些礦商就像是能隨時投入戰場、最具彈性的「游擊隊」。

    看懂邏輯,但切勿盲從

    老實說,我個人偏向認同他的底層邏輯。當下的主要矛盾,確實可能已從晶片供給轉向了更上游的電力與土地。

    然而,這也恰恰凸顯了這種策略極高的門檻。

    大多數投資者能看懂 Nvidia 的財報,但很少人能精確判斷 Bloom Energy 的燃料電池技術何時會成為數據中心的標配,或者哪一家礦商的變壓器容量最充足、電網接入最穩定。

    這種思維需要對產業底層有極深的理解。作為一名普通投資者,你真的有能力做出如此非對稱的賭注嗎?

    更重要的是,我們必須謹記:

    1. 13F 報告是一面延遲的後照鏡:當我們看到這些資訊時,他可能早已調整了倉位。盲目跟隨一個滯後的信號極其危險。

    2. 衍生品的巨大風險:Leopold 大量使用期權等衍生工具,其槓桿和複雜性遠非普通投資者所能駕馭,直接複製的風險極高。

    因此,對於大多數投資者而言,更現實的選擇或許不是去模仿這種高難度的游擊戰,而是選擇一條更穩妥的路:安全地參與整個半導體產業的長期增長。

    即便它不是此刻最緊俏的瓶頸,但在未來數年的 AI 大趨勢中,它依然是不可或缺的核心基石,長期來看仍具備可觀的回報潛力。

    Leopold Aschenbrenner 目前已是 AI 與投資圈中最受討論的 KOL 之一。他的觀點雖然不一定完全正確,但確實提供了非常有價值的思考框架,值得我們認真看待。

    我們不需要把他當成神,也不需要盲目跟隨他的每一筆交易。但他的核心思維,不斷追問「當前真正的瓶頸是什麼?稀缺性又發生了什麼變化?,非常值得學習。

    理解 Leopold 的邏輯,是為了幫助我們自己更清晰地看待 AI 產業的演進,而不是複製一份不知道何時到期的購物清單。

    本文由「Fomo研究院」提供

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