情境意識基金（Situational Awareness LP）13F 全面拆解：22 歲 Aschenbrenner 如何將 2.25 億變 137 億？

引子：一封沒人想收的備忘錄

2026 年 4 月某日下午，OpenAI 總部會議室，一名 22 歲的研究員被人事部叫進房間。對方向他提出一連串問題：你如何看待 AI 進展？通用人工智能（AGI）何時出現？AGI 應具備什麼層級的安全防護？政府是否應該介入？你對公司忠誠嗎？董事會風波期間你做了什麼？

這位年輕人名叫 Leopold Aschenbrenner。他在 19 歲時就以哥倫比亞大學第一名畢業，主修經濟與數學統計，GPA 4.18／4.33；他在 OpenAI 超對齊團隊任職，研究如何讓比人類更聰明的 AI 仍然聽從人類指令；他更是 2023 年 11 月 OpenAI 董事會風波中，極少數沒有簽署支持 Sam Altman 回歸請願書的員工之一。

數小時後，他被解僱。OpenAI 給出的官方理由是他「洩漏資料」。但 Aschenbrenner 其後接受 Dwarkesh Patel 訪問時表示：「公司直接告訴我，安全備忘錄才是解僱我的主要原因。」

這份備忘錄此前曾送交董事會，內容警告：中國國家級行為者正在積極嘗試竊取前沿 AI 模型權重與算法機密，而 OpenAI 的安全措施「嚴重不足」。事後 Aschenbrenner 收到人事部正式警告。數月之後，他被掃地出門。

兩個月後，2024 年 6 月，Aschenbrenner 公開發表 165 頁的論文《Situational Awareness: The Decade Ahead》（情境意識：未來十年），預言 AGI 可能於 2027 年出現，超級人工智能（ASI）將於 2028 至 2030 年降臨，並警告國家安全機構必將介入。論文在 Hacker News、Twitter、矽谷投資圈瞬間爆紅。

再過三個月，2024 年 9 月，他成立了以這份論文為名的對沖基金，募集約 2.25 億美元起步資金。投資者包括 Stripe 聯合創辦人 Patrick Collison 與 John Collison、GitHub 前 CEO Nat Friedman、AI 投資人 Daniel Gross。

18 個月之後，根據 2026 年 5 月 18 日提交的 13F 文件，這隻基金的美股口徑倉位達到 136.77 億美元，增長約 60 倍。

這是華爾街最近兩年最具話題性的故事之一。本文從 Aschenbrenner 的出身講起，再深入拆解其 13F 持股、投資策略，以及他如何將一份論文變成今日的 137 億美元押注。

第一部分：基金經理 Aschenbrenner 的故事

柏林長大的神童

Aschenbrenner 1999 年出生於德國，父母均為醫生。他在柏林 John F. Kennedy School 讀中學，這是德國少數提供英德雙語課程的國際學校。

他的學業表現極為出色。2017 年，年僅 15 歲的他憑藉一個監測與預測柏林細顆粒物污染的應用程式，在德國 Jugend forscht 全國青少年科研競賽中獲得全國級獎項（總參賽者約 1.2 萬名）；同年，研究成果亦獲學術期刊收錄。同年，德國政府連續三年將他選入全國 50 名頂尖數學學生的 Jugend trainiert für Mathematik 培訓計劃。

15 歲時，他入讀美國哥倫比亞大學。17 歲時，他獲得經濟學家 Tyler Cowen 的 Emergent Ventures 創業資助，Cowen 公開稱讚他為「經濟學神童」。在哥大期間，他亦聯合創辦了有效利他主義（Effective Altruism）哥大分會。

19 歲哥大畢業典禮致辭

2021 年 5 月，19 歲的 Aschenbrenner 成為哥倫比亞學院 2021 屆畢業生代表（valedictorian），最終 GPA 4.18／4.33，主修經濟與數學統計。

這個身份對他日後募資頗有幫助：他在矽谷投資圈被定位為「下一代學術明星」。Tyler Cowen 在 Conversations with Tyler 與 Marginal Revolution 多次稱讚他是「經濟學神童」。

加入 OpenAI 超對齊團隊

2023 年，Aschenbrenner 加入 OpenAI 的超對齊（Superalignment）團隊。該團隊由 OpenAI 首席科學家 Ilya Sutskever 與對齊主管 Jan Leike 領導，公司承諾投入 20% 算力，目標是解決一個根本問題：如何讓比人類更聰明的 AI 系統仍然聽從人類指令。

入職時 Aschenbrenner 只有 22 歲，是該團隊最年輕的成員之一。他的工作涵蓋技術研究與政策影響，並以直率著稱於公司內部。

拒絕簽署請願書

2023 年 11 月，OpenAI 董事會突然解僱 CEO Sam Altman，事件震動矽谷。隨後公司逾 700 名員工聯署請願書，威脅集體辭職以要求 Altman 回歸。Aschenbrenner 是極少數沒有簽署這封信的員工之一。

這個決定在 OpenAI 內部留下了印記。Altman 回歸後的數個月，Aschenbrenner 與團隊的關係日益緊張。

中國情報威脅備忘錄

2023 年 4 月，OpenAI 發生了一起駭客侵入內部通訊系統的安全事件（《紐約時報》於 2024 年 7 月披露）。事後 Aschenbrenner 撰寫了一份內部備忘錄，內容警告：OpenAI 的安全措施「嚴重不足」（egregiously insufficient），不足以防止中國與其他外國國家級行為者竊取前沿 AI 模型權重與關鍵算法機密。

他將備忘錄分享給幾位同事，後來也送到部分董事會成員手上。人事部隨即向他發出正式警告。

數個月後，2024 年 4 月，公司以「洩漏資料」為由正式將他解僱。Aschenbrenner 的版本是：他只是將一份「無傷大雅的腦力激盪文件」分享給三位外部研究員徵求意見。

OpenAI 否認備忘錄是解僱原因；Aschenbrenner 在 Dwarkesh Patel 的訪談節目中表示：「公司解僱我時明確表示，安全備忘錄是主要原因。」

165 頁論文爆紅

2024 年 6 月 4 日，被解僱兩個月後，Aschenbrenner 在 situational-awareness.ai 發表 165 頁論文《Situational Awareness: The Decade Ahead》。論文的核心主張可歸納為三點：

一、AGI 於 2027 年出現「明顯合理」（strikingly plausible）。其推論為：從 GPT-2（2019 年 2 月發佈）到 GPT-4（2023 年 3 月發佈）約四年時間，AI 能力從幼稚園程度提升至聰明高中生程度；同等幅度的提升再來一次，意味著 2027 年達到博士級水準。三個推動力包括算力（每年約 0.5 個數量級增長）、算法效率（同樣每年 0.5 OOM），以及「unhobbling」（解除限制，例如從聊天機械人變為具備智能代理能力的系統）。

二、智能爆炸（Intelligence Explosion）。當 AI 達到人類水平，將有數以億計的 AGI 自動執行 AI 研究，把原本需要十年的算法進展壓縮到一年之內。我們會從人類水平迅速跳躍至遠超人類的 AI 系統。

三、國家安全介入。Aschenbrenner 預期到 2027 至 2028 年，美國政府將「醒覺」，出現正式的政府 AGI 計劃；中美之間的 AGI 競賽將是這個十年最重要的地緣政治事件。

論文發表後 48 小時內，被矽谷頂尖投資人、學者、政策制定者廣泛傳閱。Marc Andreessen、Tyler Cowen 等公開推薦。Aschenbrenner 隨即接受 Dwarkesh Patel 約 4 個半小時的長訪問，YouTube 累計觀看次數已超過 50 萬（截至 2026.05.28），在 AI 圈影響力極大。

個人生活

截至 2025 年，Aschenbrenner 與 Avital Balwit 訂婚；Balwit 是 Anthropic（OpenAI 主要競爭對手）CEO Dario Amodei 的幕僚長（chief of staff）。這層關係意味著 Aschenbrenner 在 OpenAI、Anthropic 兩家頂級 AI 公司都擁有非常直接的資訊網絡，對基金投資判斷帶來潛在資訊優勢，但同時亦涉及合規與利益衝突的微妙處理。

第二部分：基金的誕生

2.25 億美元起步

2024 年 9 月，Aschenbrenner 在舊金山成立 Situational Awareness LP。基金以其論文命名，思路相當清晰：如果論文的 AGI 時間表正確，哪些公司會勝出？這就是基金的投資策略。

（背景補充：Aschenbrenner 加入 OpenAI 之前，曾於 2022 年 2 月至 11 月任職 FTX Future Fund 慈善團隊，並在 FTX 破產前主動辭職；這段經歷讓他在有效利他主義與矽谷 AI 圈的關係網絡更為深厚。）

種子投資者陣容堪稱矽谷頂級：

• Patrick Collison 與 John Collison：Stripe 聯合創辦人。Stripe 於 2025 年 2 月的股權收購要約估值約 915 億美元，2026 年初進一步升至約 1,590 億美元（截至 2026.05.28），是全球最大的未上市金融科技公司之一。
• Daniel Gross：Y Combinator 前合夥人，曾領導 Apple 的 AI 項目，後成為著名 AI 天使投資人。2025 年 6 月加入 Meta 的「Superintelligence Labs（MSL）」團隊。
• Nat Friedman：GitHub 前 CEO（2018 至 2021），微軟收購 GitHub 後執掌業務；2025 年 6 月加入 Meta「Superintelligence Labs（MSL）」，與 Alexandr Wang 共同領導。

這四位投資者本身就是矽谷「AI 圈」的核心節點。Nat 與 Daniel 還共同投資了 Andromeda Cluster（一個專供 AI 創業公司租用的 H100 GPU 集群），對 AI 算力市場具備第一手認知。

首席研究主管：Carl Shulman

Aschenbrenner 選擇了 45 歲的 Carl Shulman 出任首席研究主管。Shulman 的背景與 Aschenbrenner 形成互補：他曾在 Peter Thiel 旗下的 Clarium Capital 擔任宏觀對沖基金分析師；亦曾在機器智能研究所（MIRI）從事災難性風險研究；他是 Open Philanthropy 的顧問，也是牛津大學人類未來研究所（Future of Humanity Institute）的研究員。

換言之，Aschenbrenner 負責敘事與募資，Shulman 負責量化分析與風險建模。Shulman 在 AI 安全圈內亦頗具聲望，曾在 Dwarkesh Patel 的訪談節目中接受兩集深度訪問，內容涵蓋 AI 自動化研究、生物網絡攻擊、欺騙偵測等。

資產管理規模（AUM）增長軌跡

基金的 AUM 演變相當驚人，以下是根據 13F 文件可追蹤的美股口徑倉位變化：

• 2024 年 9 月（成立）：起步資金約 2.25 億美元
• 2024 年第四季（首份 13F，截至 2024.12.31）：2.55 億美元，6 個倉位
• 2025 年第一季（截至 2025.03.31）：10.06 億美元，12 個倉位
• 2025 年第二季（截至 2025.06.30）：21.23 億美元，9 個倉位
• 2025 年第三季（截至 2025.09.30）：41.38 億美元，28 個倉位
• 2025 年第四季（截至 2025.12.31）：55.17 億美元，29 個倉位
• 2026 年第一季（截至 2026.03.31，最新一份）：136.77 億美元，42 個倉位

需要注意：13F 只披露美股的多頭倉位與部分看跌期權；基金實際 AUM 可能包含現金、海外股票、衍生工具等，未必反映於 13F 之中。2025 年 8 月《華爾街日報》、2025 年 10 月《Fortune》雜誌等獨立來源明確報導，基金總管理規模約 15 億美元（含現金、海外股票、衍生工具等非 13F 披露範圍）；其後隨基金規模快速擴大，13F 披露的美股口徑倉位反而高於早期報導的總管理規模，反映看跌期權名義金額大幅膨脹了組合呈現的「總值」。

業績

根據多個渠道的披露：

• 基金在 2025 年上半年錄得約 47% 回報，同期標普 500 上升約 6%，超額回報約 41 個百分點。
• 多個渠道引述：自 2025 年初至 2026 年初一年內，基金總回報超過 100%；同期標普 500 約 +25%，超額回報約 75 個百分點（粗略估算，截至 2026.05.28，來源：Fortune、LinkedIn 多個披露）。

這個成績放在對沖基金行業任何時期都屬異常出色。對沖基金的平均超額回報過去十年接近於零；首年回報破百的基金通常都是純多頭押注熱門賽道，但 Aschenbrenner 的組合包含大規模看跌期權對沖，意味著其超額回報並非單純市場貝塔的放大。

當然，這隻基金成立至今只有 18 個月，未經歷完整的熊市考驗；同時，其集中度極高、看跌期權倉位龐大，潛在波動性遠高於同行平均水平。

第三部分：13F 持股深度拆解

如何閱讀 13F？

美國證券交易委員會（SEC）規定，管理超過 1 億美元美股的機構投資者，必須在每個季度結束後 45 日內提交 13F-HR 表格，披露季末的美股多頭倉位與部分衍生品倉位。需要留意三個重點：

1. 13F 只披露多頭倉位與部分看跌／看漲期權；沽空（借券沽空）的股票無需披露。
2. 13F 必須在季末後 45 日內提交（即 2026 年第一季截止 5 月 15 日），所以讀者拿到的數據實際上已滯後至少 1.5 個月，當前的倉位可能與披露當時已有重大變化（基金本次的 2026 年第一季 13F 於 5 月 18 日提交，較截止日遲約 3 日）。
3. 看跌期權的披露金額為名義金額（notional），即期權對應的股票市值，並不代表基金實際支付的期權保費。

倉位演變：從純多頭 Intel 到多頭組合 + 大規模看跌期權

2025 年第一季（基金第二份 13F；首份為 2024 年第四季）：基金的組合相當集中。Intel（INTC）佔組合 46%，主要透過看漲期權建倉。其餘部分分散在幾隻 AI 相關股票。這個倉位反映 Aschenbrenner 對 Intel 的美國半導體製造復興論述：CHIPS 法案資助、美國本土晶圓廠投資，加上估值跌至歷史低位，提供「不對稱回報」的機會。

2025 年第二季：組合精簡至 9 個倉位，總值 21.23 億美元。Intel 仍是最大多頭。組合開始出現第一批電力股（如 Vistra、Constellation）與 AI 基建股。

2025 年第三季：組合擴張至 41.38 億美元。Aschenbrenner 開始小規模建立看跌期權倉位（包括 NVDA、AVGO 看跌期權），同期退出 Constellation Energy（CEG）（依 13F 披露口徑）。

2025 年第四季（截至 2025.12.31）：組合總值 55.17 億美元，分散至 29 個倉位，前五大佔組合約 68%（WhaleWisdom 計算口徑），包括：CoreWeave（CRWV）、Bloom Energy（BE）、Intel（INTC）、Lumentum（LITE）、Core Scientific（CORZ）。

Aschenbrenner 在此季度完全清倉 Nvidia 的多頭倉位，亦退出 Vistra、Broadcom（AVGO）等大型 AI 受惠股；同時大幅建倉與加碼：Bloom Energy（2025 年第四季從零建至約 8.75 億美元，是該季最大新建倉位）、CoreWeave 加碼至約 6.5 億美元、Lumentum 約 4.8 億美元、SanDisk 約 2.2 億美元、Cipher Mining（CIFR）約 1.6 億美元。他亦建立了一個包含 9 家加密貨幣礦企的組合，包括 Core Scientific、IREN、Cipher、Hut 8 等。

2026 年第一季（截至 2026.03.31，最新一份）：組合總值飆升至 136.77 億美元（精確為 13,676,657 千美元），倉位數量 42 個，前十大集中度 72.66%。

組合最大持倉（按 13F 披露市值排序，包含多頭與看跌期權名義金額）：

1. VanEck Semiconductor ETF（SMH）看跌 — 約 20 億美元名義金額
2. Nvidia（NVDA）看跌 — 約 16 億美元名義金額
3. Bloom Energy（BE）多頭 — 約 22 億美元（從 2025 年第四季的 8.75 億升值而來）
4. CoreWeave（CRWV）多頭
5. SanDisk（SNDK）多頭
6. Oracle（ORCL）看跌
7. Broadcom（AVGO）看跌
8. AMD 看跌
9. IREN Limited（IREN）多頭
10. Core Scientific（CORZ）多頭

多頭部分其他主要持倉包括 Lumentum（LITE）、Cipher Mining（CIFR）、Hive Digital、Hut 8、T1 Energy 等。前十大中有 7 個是看跌期權，意味著基金 2026 年第一季已演變成「多頭配套基建 + 沽空主流晶片」的雙邊押注結構。

全部 42 個持倉一覽（含年初至今表現）

下表為情境意識基金 2026 年第一季 13F-HR 文件中披露的全部 42 個倉位，按 13F 申報市值由大至小排列。「YTD」一欄是各倉位由 2025 年 12 月 31 日收市價至 2026 年 5 月 28 日收市價的累計回報；看跌、看漲期權因屬名義金額且受行使價、到期日影響，並不適用單純的 YTD 比較，故另作標示。資料截至 2026.05.29。

註：n/a* 表示因 ticker 更改、公司重整或缺乏乾淨的 2025 年 12 月 31 日參考收市價，未能可靠驗證 YTD；†表示與相同 ticker 的看跌／看漲期權對應的小額普通股部位，多屬期權對沖殘餘倉位，並非主動方向性押注；‡表示 SharonAI 為 2026 年 2 月 18 日新上市，數字為 IPO 至 2026-05-28 之累計回報而非標準 YTD。資料來源：美國證券交易委員會 EDGAR 13F-HR XML、stockanalysis.com 收市價、Yahoo Finance、FinanceCharts、慢慢富整理。

四大亮點。第一，閃迪（SNDK）今年漲 505%，是全標普 500 指數中年初至今表現最強的個股，受惠於 AI 訓練模型對高密度 NAND 記憶體的需求；第二，鮑爾能源（BE）漲 250%，2026 年 5 月 21 日宣布與 Nebius 簽訂 26 億美元固體氧化物燃料電池供應協議，推動股價單日急升；第三，多頭組合按市值加權的 YTD 約為 +194%（以可驗證 YTD 的 23 個多頭部位、佔多頭普通股市值約 97% 計算），遠勝同期標普 500（截至 2026.05.28 約持平至小升）的表現；第四，標記「†」的 8 隻晶片股小額多頭碎股（NVDA、AMD、INTC、MU、ASML、TSM、GLW、SMH）今年全部大幅上升（如 INTC +224%、MU +169%、AMD +143%），意味基金在這些同名 ticker 上以「Long 普通股 + Long 看跌期權」的組合，其看跌期權部分在 AI 強勢上漲環境下大概率錄得巨額虧損；基金的真實 P&L 須以基金自家披露的淨值為準。

為何同時持有長倉與看跌期權？

細心讀者可能會留意到一個怪現象：基金同時持有英偉達（NVDA）、超微（AMD）、英特爾（INTC）、台積電（TSM）、美光（MU）、艾司摩爾（ASML）、康寧（GLW）以及 VanEck 半導體 ETF（SMH）的看跌期權，又同時持有同一隻 ticker 的少量普通股。表面上看似自相矛盾，實際上反映四種可能結構。

一、期權策略的技術性殘餘。當基金執行多腿期權策略（如 collar、married put、convertible arbitrage、protective put 等）時，個別 leg 完成、行使或滾倉後會剩下少量普通股。例如英偉達只剩 50 萬美元（佔組合 0.00%）、康寧只剩 100 萬美元（佔組合 0.01%）的多頭碎股，幾乎肯定純粹是執行過程中產生的副產品，並非主動的方向性押注。

二、Delta 對沖殘餘。長倉看跌期權的 delta 為負（股價上升時期權價值下降），如果基金想短期中性化部分 delta 風險，可以買入相應數量的普通股對沖。超微的 2,000 萬美元、英特爾的 900 萬美元小額多頭，可能屬於這類用途——用以調節期權倉位的 short delta，避免短期單日大幅波動造成保證金壓力。

三、「對自己不肯定」的保險。Aschenbrenner 公開主張看淡晶片巨頭，但他並非 100% 確信。少量的普通股長倉可以在他主張錯誤時提供一定的上行保護——例如即使英偉達倉位整體看跌，他仍保留 50 萬美元的普通股「以防萬一」AGI 真的降臨時，英偉達仍有 spillover 受惠。這種「核心倉位沽空 + 微量同名長倉」的結構，類似保險公司投保再保險的邏輯。

四、13F 報告的隱藏 caveat。美國證券交易委員會（SEC）規定的 13F-HR 表格只區分「PUT」與「CALL」，不區分長倉與短倉。理論上「PUT」可能是長倉看跌期權（買入看跌期權，看淡）或短倉看跌期權（賣出看跌期權收保費，溫和看好）。主流分析師與 Aschenbrenner 的公開言論一致將這些倉位解讀為長倉看跌期權（即看淡押注），但純粹從 13F 文件本身，無法 100% 排除部分為賣出看跌期權的可能。讀者需明白這點 reporting limitation。

我們的判讀：英偉達（50 萬美元）、康寧（100 萬美元）等小額同名多頭，相比對應看跌期權（如英偉達看跌期權 15.68 億美元）的規模，僅佔對應名義金額的 0.03% 至 2.1%。這個數量級差異意味即使這些多頭碎股年內大漲 200%，金額上完全無法彌補若看跌期權落空所造成的損失。基金的真實淨值表現，仍主要由幾個大宗多頭（鮑爾能源、閃迪、CoreWeave、IREN、Core Scientific 等）的正回報，與大宗看跌期權倉位（VanEck 半導體 ETF、英偉達、甲骨文、博通、超微等）的負回報之間的差額決定。

投資哲學：基建套利

市場分析師將 Aschenbrenner 的策略稱為「基建套利」（infrastructure arbitrage）。背後邏輯是：

一、AGI 降臨所需的不僅是 GPU。2024 至 2026 年市場主要押注 Nvidia 等 GPU 設計商，但 Aschenbrenner 的論點是：AGI 訓練與部署的瓶頸在於電力、冷卻、光學連接、記憶體、雲端容量等基建層面。當資本與關注度轉移到「賣鏟策略」（picks-and-shovels），這些二線標的的估值彈性更大（延伸閱讀：AI 燒錢大戰：逾 7,000 億資本開支）。

二、晶片股的估值已經反映最佳情境。NVDA、AMD、TSM、AVGO 等股票在 2024 至 2025 年大幅跑贏大市，市盈率、市銷率均處於歷史高位。Aschenbrenner 認為任何形式的資本支出減速、競爭壓力、毛利率回歸正常，都會引發顯著回調。透過看跌期權，他用相對小的保費建立大規模名義沽空倉位，達到對沖與超額回報的雙重效果。

三、加密貨幣礦企的轉型機會。比特幣礦企擁有現成的電力合約、變電站、冷卻系統、土地。在 AI 需求爆發的環境下，這些資產可以快速轉型為「現成的 AI 託管數據中心」。Core Scientific、IREN、Cipher、Hut 8 等公司逐漸從 BTC 礦企轉型為 AI 託管服務商。CoreWeave 在 2025 年 7 月還試圖以 90 億美元收購 Core Scientific（後於 2025 年 10 月被股東否決），這類交易進一步推升了整個賽道的估值。

四、比特幣與加密生態的雙重押注。Aschenbrenner 在 2026 年 3 月對《Fortune》表示，他相信比特幣將與 AI 競賽形成新的相互依賴關係：加密礦企的電力資產可以轉做 AI 託管，而 BTC 本身亦能受惠於 AI 推動的美元貶值預期。這個雙重押注解釋了他為何全力建立 9 家加密礦企組合——並非單純押注「轉型 AI 託管」的個別公司，而是同時押注整個比特幣／AI 算力交叉的生態系統。

第四部分：主要持倉的基本面與投資邏輯

Bloom Energy（BE）：燃料電池發電

Bloom Energy 提供固體氧化物燃料電池（SOFC），可以利用天然氣、生物氣等燃料直接發電。傳統 AI 數據中心受制於電網接駁（往往需要等待數年），而 Bloom 的設備可在 18 至 24 個月內部署，提供兆瓦級電力。

Bloom 的 SOFC 技術原生輸出直流電（DC），可無縫配合 NVIDIA 於 2025 年 10 月公佈的下一代 800 VDC AI 數據中心架構，省卻多重 AC／DC 轉換造成的能源損失，這是 Bloom 在 2025 至 2026 年股價暴漲的主要敘事之一。

2025 年股價回報 291.2%（截至 2026.05.28），是全球表現最佳的大盤股之一。重要訂單包括：

• 2025 年 10 月 30 日：與 Oracle 公告策略合作，初步簽訂 1.2 GW 燃料電池產能；2026 年 4 月 13 日進一步擴大至最多 2.8 GW。
• 2025 年 10 月：與 Brookfield Asset Management 簽訂 50 億美元戰略合作，共同部署 AI 基建電力。
• 2026 年 1 月 8 日：美國電力公司 AEP 公告以 26.5 億美元採購 1 GW SOFC 燃料電池。

公司計劃在 2026 年底之前將年產能從 1 GW 提升至 2 GW。UBS 於 2026 年 4 月 21 日將目標價從 170 美元升至 251 美元，理由是 800 VDC 數據中心革命提升了 SOFC 的可觸達市場（截至 2026.05.28）。

延伸披露：根據 2026 年 2 月 Bloom Energy 投資者簡報，公司截至 2026 年第一季的合約待履行金額已突破 17 GW（含 Oracle 2.8 GW、AEP 1 GW、Brookfield 大型部署等），管理層在業績會議中表示，未來 12 個月「需求遠超產能」。

Aschenbrenner 的入市時點：2025 年第三、第四季開始大幅建倉。基金於 2025 年第四季從零建至約 8.75 億美元，是該季最大新建倉位。

CoreWeave（CRWV）：GPU 雲端

CoreWeave 於 2025 年 3 月 28 日上市，募資 15 億美元，是該年最大的 AI 相關 IPO。公司提供 Nvidia GPU 雲端服務，主要客戶包括：

• Microsoft：佔 2024 年收入 62%；前兩大客戶合計約 77%（來源：S-1 招股書與 Fitch、S&P Global 評級報告）。
• Anthropic：多年協議，提供 Claude 推理所需的 GPU 容量。
• Meta、IBM、Cohere 等。

關鍵里程碑：

• 2025 年 7 月 3 日：成為全球第一家商用部署 Nvidia Blackwell Ultra（GB300 NVL72）的雲端供應商，由戴爾交付。
• 2025 年第二季收入待履行金額 30.1 億美元；新合約簽訂後預計推升至 560 至 570 億美元。
• 2026 年 1 月：Nvidia 以每股 87.20 美元注資 20 億美元，進一步擴大合作。
• 2026 年第一季業績更新：CoreWeave 截至 2026 年 3 月 31 日的合約待履行金額進一步上升（多份分析師研報引述「逼近 600 億美元」，反映 OpenAI 合約簽訂後的預估值）；2026 財年收入指引大幅上調。投資者要留意：高度集中於 Microsoft、Anthropic、OpenAI 三大客戶，任何一方資本支出減速都會觸發顯著的估值風險。

值得留意的是，Nvidia 既是 CoreWeave 的供應商，同時也是 CoreWeave 的股東；這種「循環經濟」結構是 AI 行業近兩年最具爭議的話題之一，部分分析師擔心 Nvidia 透過股權投資人為製造 GPU 需求。

Aschenbrenner 對 CoreWeave 的多頭倉位，反映他對「直接受惠於 AI 算力需求的雲端」的信心。

SanDisk（SNDK）：記憶體

SanDisk 於 2025 年 2 月由 Western Digital 完成分拆並獨立上市（NASDAQ: SNDK），專注 NAND 快閃記憶體與企業級 SSD 業務。AI 訓練與推理對高速儲存需求暴增，特別是 HBM（高頻寬記憶體）與企業級 SSD 的單位需求快速上升。

基金在 2025 年第三、第四季開始建倉，並於第四季加入看漲期權。據報導，這個倉位在 2026 年初已大幅升值，因為 SNDK 股價在 2026 年累計上升超過 4 倍（截至 2026.05.28）。

Intel（INTC）：美國半導體製造復興

Intel 是 Aschenbrenner 早期最大的多頭倉位，於 2025 年第一季佔組合 46%。論點是：美國政府為減少對台積電的依賴，會大規模補貼 Intel Foundry；CHIPS 法案、美國國防部訂單，加上壓力下的領導層更替，提供「不對稱回報」。

Intel 在 2025 年第三季股價回升 50%，但這個倉位於 2026 年第一季的 13F 中已大幅減持，反映 Aschenbrenner 對 Intel 的信心可能正在轉移；同期他開始建立 AMD 看跌期權倉位，這個對沖反映他對美國本土晶片設計商整體的謹慎態度。

Lumentum（LITE）：光學連接

Lumentum 生產用於 AI 數據中心內部的光學收發器。隨著 AI 訓練集群擴大至 10 萬甚至 100 萬 GPU 規模，傳統的電氣連接已不敷使用，光學連接成為新標準。Lumentum 主要客戶包括 Nvidia 的 OEM 與超大規模雲端營運商。基金於 2025 年第四季加碼至約 4.8 億美元，佔當季組合 8.7%。

加密礦企組合：能源資產的 AI 套利

基金於 2025 年第四季建立了一個 9 家加密礦企的組合，並於 2026 年第一季持續擴大。組合包括 Core Scientific（CORZ）、IREN Limited（IREN）、Cipher Mining（CIFR）、Hut 8（HUT）、Hive Digital（HIVE）等。

這些公司的核心資產並非比特幣本身，而是：已簽訂的長期電力合約（往往低於每度 5 美分）、現成的變電站與冷卻系統、土地，以及一定程度的 AI 託管客戶基礎。在 AI 算力供不應求的環境下，這些資產的重置成本遠高於股票市值。

第五部分：看跌期權策略的哲學

84.6 億美元的沽空組合

這是 Aschenbrenner 最具爭議的倉位。2026 年第一季的 13F 顯示，基金持有 84.6 億美元名義金額的看跌期權，相當於組合總值的 61.9%。覆蓋的標的包括：

• SMH（VanEck Semiconductor ETF）看跌 20 億美元名義金額
• NVDA 看跌 16 億美元
• AVGO（Broadcom）看跌
• AMD 看跌
• ORCL（Oracle）看跌
• TSM（台積電）看跌

為何沽空 NVDA、TSM？

從表面看，Aschenbrenner 的 AI 論點與 Nvidia、台積電的多頭論點應該是一致的。他為何還要沽空？市場分析師與 Aschenbrenner 的公開言論提出了幾個解釋：

一、估值風險而非業務風險。Aschenbrenner 並不否認 NVDA、TSM 的基本面強勁，但這些股票的市盈率、市銷率已經反映了「最佳情境」。任何形式的毛利率回歸、客戶集中度風險、地緣政治衝擊（特別是台海風險），都會引發 30 至 50% 回調。看跌期權的不對稱回報結構，在這類情境下提供極高賠率。

二、循環經濟的結構性風險。AI 資本支出的一個爭議點是：Nvidia 的大客戶（如 CoreWeave、xAI）的資金部分來自 Nvidia 自身的投資（例如 xAI 與 Anthropic 的 400 億美元算力協議就揭示了類似結構）。當這種循環經濟的一環出現問題（例如客戶現金流不繼），整個鏈條會迅速去槓桿。

三、台海風險。台積電生產全球大部分高端晶片。台海局勢一旦升溫，將同步衝擊 TSM、AVGO、NVDA。Aschenbrenner 的論文特別強調中美 AGI 競賽的風險，因此他對台海風險的評估亦高於市場主流。

四、對沖功能。即使這些看跌期權沒有帶來超額回報，仍可對沖其多頭組合的市場貝塔。當市場進入避險環境，AI 基建股、加密礦企等高貝塔標的通常會大幅回調，而這些看跌期權可以提供保護。

期權成本估算

需要留意，84.6 億美元是名義金額（notional），並非實際支出。期權保費取決於到期日、行使價、隱含波動率（IV）：對於價外（OTM）、中短期限的大型科技股看跌期權，保費通常約為名義金額的 2 至 8%；平價（ATM）或長期限的看跌期權則可達 10% 以上。粗略估算，這個倉位的實際保費支出可能在 2 至 8 億美元之間（截至 2026.05.28），仍然是相當可觀的金額，但遠小於名義金額。

如果看跌期權到期前未進入價內，這部分保費就完全消失，直接拖累基金表現。所以雖然 13F 顯示倉位「龐大」，但實際成本與潛在虧損遠小於表面數字。

第六部分：爭議與質疑

雖然基金成績亮眼，但市場對 Aschenbrenner 的策略亦有不少質疑：

一、集中度風險

前十大持倉佔組合 72.66%，前五大佔逾 50%。如果 Bloom Energy 或 CoreWeave 任何一隻出現重大問題（例如 CoreWeave 的 Microsoft 客戶集中風險，單一客戶佔 62% 收入），組合將受到重大打擊。

二、AGI 論點的時間表問題

如果 AGI 並非在 2027 年到來，而是延後至 2030 至 2035 年，AI 資本支出可能會出現一輪消化階段，導致 Bloom Energy、CoreWeave、Lumentum 等基建股出現顯著回調。Aschenbrenner 的組合對 AGI 時間表的敏感度極高。

三、看跌期權的持倉成本

如果 NVDA、TSM 等股票繼續上升，看跌期權會持續到期失效，每個季度都要重新建倉，這個持倉成本會持續侵蝕回報。歷史上，類似的「長期沽空波動率」策略在長期牛市中經常虧損。

四、流動性風險

部分小盤加密礦企的日均成交量有限，基金的倉位規模可能難以快速退出。在市場壓力下，這類流動性風險可能放大虧損。

五、關鍵人物風險（key man risk）

整個基金的敘事完全建基於 Aschenbrenner 個人的論點。如果他的判斷出現錯誤，或者他與 Carl Shulman 的合作出現問題，基金的超額回報可能迅速消失。對沖基金行業歷史上有大量例子（如 Bill Hwang 的 Archegos）顯示，關鍵人物一旦失誤，整個策略可能瞬間崩塌。

未來 90 天值得關注的催化劑

• 2026 年 6 月：Nvidia 預期公佈下一代 Rubin 架構細節，將影響 SMH、AVGO、CoreWeave 估值，亦會影響基金大筆 NVDA／SMH 看跌期權的盈虧。
• 2026 年 7 月：CoreWeave 公佈 2026 年第二季業績，市場焦點在 Microsoft 客戶集中度與 OpenAI 合約落地進度。
• 2026 年 8 月：Bloom Energy 2026 年第二季業績，產能從 1 GW 升至 2 GW 的進度是關鍵。
• 2026 年 8 月中：Situational Awareness LP 下一份 13F（截至 2026.06.30）提交期限。
• 2026 年 8 月：SanDisk 2026 財年第四季業績，NAND 合約價格走向是關鍵變數。

第七部分：對普通投資者的啟示

不是建議跟單

13F 滯後至少 1.5 個月；Aschenbrenner 的倉位可能已有重大變化。基金的看跌期權結構亦難以在零售券商複製。所以，單純跟單買入 Bloom Energy、CoreWeave、SanDisk 並非審慎做法。

可以借鑒的思路

一、「賣鏟策略」的再演繹。正如 1849 年加州淘金潮，最賺錢的未必是淘金者，而是賣鏟、賣補給品與提供基礎設施的供應商（牛仔褲品牌 Levi Strauss 雖然 1853 年已於舊金山創立，但藍布工裝褲要到 1873 年才正式商業化）。AI 時代的「鏟」可能是電力、光學、記憶體、雲端、土地。對普通投資者而言，與其追逐已經上升 10 倍的 Nvidia，不如思考下一層的瓶頸在哪裡。

二、不對稱押注。Aschenbrenner 的基金充滿「不對稱押注」的例子：看跌期權的有限風險對應潛在的大幅回報；小盤加密礦企的低估值對應 AI 託管的潛在重估。普通投資者可以在自己的組合中保留一小部分資金，做這類押注。

三、嚴格紀律地識別錯誤定價。Aschenbrenner 在 2025 年第四季完全清倉 Nvidia，當時 NVDA 仍處於歷史高位；他的紀律是：好的公司 + 過高的估值 = 不買，甚至沽空。對普通投資者而言，建立「好公司不等於好股票」的紀律極為重要。

香港投資者特別注意事項

對香港讀者而言，這類美股對沖基金的策略複製有實際限制：

1. 期權交易需要券商批准適合性，亦有最低資金門檻。
2. 美股期權的交易稅、佣金、滑點都較香港股票市場高。
3. 由於港元與美元的聯繫匯率制度（LERS，兌換保證區間 7.75 至 7.85），如果以港元投資美股，匯率風險相對較小，但仍要留意美國聯儲局貨幣政策透過 LERS 對港元流動性的傳導。
4. 香港居民交易美股衍生工具的美國稅務處理（資本利得與一般收入的來源地規則、預扣稅、Form 1042-S 等）複雜程度遠高於股票，請事前諮詢具備跨境稅務經驗的顧問。

結語：天才、機緣，還是運氣？

Aschenbrenner 的故事，是 21 世紀美國資本市場的典型異數。15 歲入哥大；19 歲畢業典禮致辭；22 歲被全球最有影響力的 AI 公司解僱；23 歲寫出爆紅的 165 頁論文；24 歲管理 137 億美元。

這個軌跡，極大程度上受惠於三股力量同時匯流：AI 進入超大規模資本支出的黃金時代、矽谷頂級資本願意押注年輕創業者，以及一個爆紅內容（他的論文）剛好觸動了投資界對 AGI 的集體焦慮。

作為新晉對沖基金經理，Aschenbrenner 未必是市場最縝密老練的思考者；他的論文亦受到不少學者批評：例如有觀點認為他過於簡化「規模法則」的外推、低估算法瓶頸、忽略現實世界部署的難度。具名批評包括：物理學家 Sabine Hossenfelder 2024 年 6 月在 Nautilus 專欄發表《A Reality Check on Superhuman AI》，質疑 OOM 推論過於線性；Effective Altruism Forum 用戶於 2026 年 3 月發表詳細回顧文《How did Leopold do?》，逐項評估 Aschenbrenner 在 2024 年所作預測的準確度。但在資本市場，敘事與信念的力量與量化技能同樣重要。Aschenbrenner 在敘事上佔據了罕有的高地。

長遠而言，這隻基金的命運將由幾個未知數決定：AGI 時間表是否準確？AI 基建股的估值是否會回歸？看跌期權的持倉成本會否侵蝕回報？以及 Aschenbrenner 個人能否處理從創業者轉為機構投資者的角色轉變？

無論結果如何，這個故事都已經成為對沖基金行業近年來最值得研究的案例之一。

對普通讀者而言，可學習的不是「跟單」，而是：如何識別宏觀敘事；如何建構不對稱組合；如何在市場共識的高位保持懷疑；以及如何將一個論點以嚴格紀律落實到實際倉位。這些都是超越任何單一基金的思考框架。