真正的資訊優勢只有一種用法：在別人定價之前先下注。

過去兩年，所有人都在焦慮，試圖找同一個問題的答案，AI 下一個板塊漲什麼？

存儲、光模組、算力股、能源股等等，每隔幾個月換一個叙事，每次都有人踏空，每次都有人說下次一定。

很少有人去問另一個問題，那些最懂 AI 的人，他們在押什麼？

從 OpenAI 出走的這批人，身價加起來已經逼近 10000 億美元。而他們的創業和投資，走在 AI 下一個時代的開始。

Dario Amodei 創立 Anthropic，潛在估值 9000 億。Ilya Sutskever 的 SSI 沒有產品，估值 320 億。Aravind Srinivas 做了 Perplexity，估值 212 億。Mira Murati 的 Thinking Machines Lab，估值 120 億。

所以 OpenAI 這幾年最重要的輸出，可能不是 GPT-4，而是向社會輸出的這批離職員工。

而其中，最年輕被 OpenAI 開掉的 Leopold Aschenbrenner，成為這兩年資本市場裡被引用最頻繁的名字之一。

傳奇的紀錄，已經被媒體翻來覆去的來回咀嚼：23 歲被 OpenAI 掃地出門，寫了一份 165 頁的報告《Situational Awareness》，在一年內把對沖基金從 2.25 億美元撬到 55 億，重倉核電和燃料電池，全部押中。

故事太完整，反差太強，結果太成功。到現在，但凡聊到 AI 時代的投資邏輯，他幾乎是繞不開的人。

但 Leopold 只是這群人裡最先被看見的那個。

從 OpenAI 出走的人，陸續走出了兩條路。

一條是 Ilya、Mira、Aravind 那條：出來創業，融巨資，衝下一個顛覆性產品，和每一次矽谷天才出走如出一轍。

另一條要安靜得多：有一批人選擇了押注，將執行交給別人，自己專門做判斷。

Leopold 走的是第二條路的極端形式。

他去公開市場，用 AI 行業的操作者視角，在傳統能源股裡找到了被定價錯誤的資產，然後重倉買入。他不懂能源，但他知道 AI 要燒多少電，這一點就夠了。這種認知沒有辦法通過讀報告或參加行業會議來複製，只有在那個位置上待過，才能積累出來。

這條路之外，還有另一群人，在做同樣邏輯但不同形態的事：規模更小的基金，幾小時完成別人幾個月的尽職調查，否決清單比投資清單更有價值。他們構成了這場大逃亡裡最容易被忽視、也最值得深究的那一層。

大多數人離開一家公司，帶走的是履歷。從 OpenAI 出來的人，帶走的是一套別人還不知道自己需要的答案。

一、沒有第二個 Leopold

Leopold 重倉的，是核電公司 Vistra 和燃料電池公司 Bloom Energy。

兩筆都押中後，他在 2025 年底陸續調倉，清掉了 Vistra，把資金進一步集中在 Bloom Energy 和數據中心基礎設施上。

傳統能源分析師盯著這兩只股票，會拉電網擴容計劃，對比碳稅政策，建需求增長模型。Leopold 的路徑與此完全不同。

他在 OpenAI 見過伺服器機房的規模，見過訓練一個旗艦模型的電費帳單，見過工程師們討論為什麼下一代數據中心必須選址在核電站旁邊。這些細節不在任何財報裡，不在任何分析師報告裡，但它們組成了一個關於能源需求的結論，比任何模型都更真實。

這套打法在投資界叫「跨行業認知套利」：把一個行業的內部信息，翻譯成另一個行業裡被低估的資產。

過去，這是頂級宏觀對沖基金的專利，靠的是全球宏觀經濟的全局視野。

Leopold 做了一件更精確的事：他用 AI 行業的操作者視角，在傳統能源公開市場裡找到了定價滯後的漏洞。

這條路很難複製。

二、Zero Shot：最值錢的是那份否決清單

Zero Shot 基金的創始人 Evan Morikawa，也是 OpenAI 出來的，技術背景同樣扎實，他去做了 VC。

同樣是校友，路徑完全不同。

Leopold 的判斷力，來自他在 AI 最核心崗位上的具體經歷，是對模型訓練成本、資料中心規劃、能源需求的第一手感知，坐在那個位置上才能積累，沒有快進鍵。OpenAI 核心崗位裡，真正有資格做這道題的人，極少。

今年 4 月，一支規模 1 億美元的新基金悄悄曝光，名叫 Zero Shot。

這是 AI 訓練裡的一個術語，指模型在沒見過任何樣本的情況下直接作答。

三位聯合創始人來自 OpenAI：前 DALL-E 和 ChatGPT 應用工程負責人 Evan Morikawa，OpenAI 最初的提示詞工程師 Andrew Mayne，以及前研究員兼工程師 Shawn Jain。

他們已經投了三家：AI 企業工作流公司 Worktrace、AI 增強工廠機器人公司 Foundry Robotics，和另一家仍在隱身的項目。

1 億美元，放在今天動輒百億的 AI 基金裏，是個很小的數字。

但說說他們拒絕投哪些賽道，更能說明問題。

Mayne 公開表示，他看空大多數「氛圍編程」工具，那一類幫你用自然語言寫程式碼的產品。

理由也比較直接，他知道 OpenAI 內部在編程方向積累了什麼，知道這類工具的護城河會在多短的時間內被基礎模型直接消解。Morikawa 則對機器人賽道裡大量「以人為中心視頻資料公司」保持距離，那些專門收集人類動作資料來訓練機器人的企業，在他看來，這條技術路線會撞牆。

這兩個判斷，普通 VC 給不出來。

他們沒有在信息來源頭待過，沒見過那些內部討論，所以無從判斷哪條路是死路。

Zero Shot 的優勢藏在否決清單裡。在一個所有人都在喊 AI 創業的市場，知道哪裡是坑，比知道該壓誰更值錢。已經挖過礦的人，拿一份踩雷報告比拿寶藏地圖更管用。

他們刻意把規模控制在 1 億美元，原因很具體。

他們清楚自己的優勢在哪個階段最值錢：技術路線尚未收斂的早期。那個階段，懂內情的人可以一眼區分哪條路能走通。

等項目走到 C 轮 D 轮，財務數據和公開信息會覆蓋掉信息優勢，這張牌就打完了。

規模越大，就越需要追逐「確定性大賽道」，越是在用別人的打法打仗。

1 億，是他們對自己優勢邊界的誠實判斷。

三、當天使是另一門生意

Mira Murati 和 Zero Shot 基金，都投資了前 OpenAI 同事 Angela Jiang 的 Worktrace，一家用 AI 優化企業工作流的公司。

但投資邏輯比「關係好」要扎實得多。

Mira 見過 Angela 在 OpenAI 高壓環境下做決策的方式，見過她對 AI 產品邊界的判斷，見過她在真實約束下的執行力。這些東西，兩小時的創始人路演裝不出來，再仔細的盡職調查也還原不了。

Angela 不需要說服 Mira 相信她，因為 Mira 早就形成了判斷。天使投資的信息成本趨近於零，但信息質量遠超市場平均。

更大的飛輪，在 Sam Altman 那裡。

据報導，Altman 會在聽說老員工創業後數小時內決定是否跟投，再疊加 OpenAI Startup Fund 的資金和大量 API 資源。

他本人不持有 OpenAI 股權，但每一個校友的成功，都在擴大 OpenAI 的數據入口、分發渠道和政策影響力。他是在用資本維系一個不屬於他、卻持續回報他的生態。這是一種看不見的股權，但實實在在地在複利。

這套生態，讓很多人誤以為是舊同事之間的抱團取暖。

將其與 PayPal 黑手黨放在一起比較，差異會很清晰。

PayPal 黑手黨的凝聚力來自共同的苦難：一起扛過支付戰爭，一起經歷 eBay 收購，一起在那段差點死掉的歲月裡形成了戰壕情誼。這種信任是真實的，但他們對未來的判斷是各自的。Thiel 做風險資本，Musk 造火箭，Hoffman 搭社交網路，路是四散的。

OpenAI 校友凝聚在一起的，是對未來的共同押注：AGI 會來，窗口期有限，當下是千載難逢的佈局時機。信念的驅動力比情誼更持久，因為它直接對接利益，每個人的押注方向一旦對了，整個網路都會受益。

這也讓這個圈子的准入門檻變得很微妙。

產品足夠好，融這批人的錢不成問題。但如果你對 AI 的未來持懷疑態度，或者你的創業邏輯建立在「AGI 還很遠」的前提上，即便產品再優秀，也很難拿到這批人的支票。

世界觀的分歧，會在握手之前就結束對話。

四、從 Builders 到 Investors

OpenAI 校友的去向，歸攏起來是三類。

Ilya、Aravind、Mira 都選擇了創業。

但同樣是創業，做的完全是不同的事。Aravind 在做一門競爭激烈的消費者生意，Mira 在做工具平台，Ilya 的 SSI 連產品都沒有，拿了 320 億估值，押的是「安全」這兩個字本身。

Leopold 和 Zero Shot 選擇了投資。

Leopold 去了公開市場，Zero Shot 做早期 VC，兩條都是把判斷外化成資本，而不是親自執行。這在 OpenAI 校友裡是少數，但這個少數值得單獨看一眼：一個人願意押注而不親自做，通常意味著他對結果的判斷，已經清晰到不需要用行動來探索。

人們通常認為，天才的最高表達形式是創造。但這群人給出了另一個答案：當判斷足夠清晰的時候，把認知分散押在多個方向上，讓有執行力的人去建造，是效率更高的選擇。

Leopold 的報告書名為《情境意識》，軍事術語，指飛行員對戰場全局的實時感知能力。

飛行員的情境意識決定他兩秒後的操作，失去它意味著死亡。這群人從 OpenAI 帶出來的，正是對這場 AI 戰場的情境意識。他們知道戰局走向，知道哪裡是高地，知道哪條壕溝通向死路。

他們現在做的事，就是據此佈陣。

時代最聰明的那批人開始選擇 ALL IN，說明答案在他們看來已經足夠清晰，清晰到不需要再靠動手來驗證。

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