저자: 커리 , 딥 타이드 테크플로우

미국 주식 시장에서 누군가 큰돈을 벌면, 구경꾼들이 가장 먼저 하는 일은 늘 똑같습니다. 바로 투자 포트폴리오 보고서를 확인하고 다음에 살 만한 주식을 찾는 것이죠.

최근 가장 많이 검토된 보고서는 레오폴드 아셴브레너라는 24세 독일인의 것입니다.

올해 3월, 국내 언론 매체들은 그에 대해 비슷한 제목으로 대대적인 보도를 했습니다. 예를 들어, "AI 트렌드를 예측한 165페이지 분량의 논문을 쓴 후 오픈AI에서 해고된 천재가 55억 달러 규모의 헤지펀드를 설립했다"와 같은 제목이었습니다.

하지만 명칭은 그저 명칭일 뿐입니다. 이 펀드를 진정으로 특별하게 만드는 것은 엔비디아도, 오픈AI도, AI 모델을 만드는 회사도 사지 않는다는 점입니다. 이 펀드는 AI가 작동하는 데 필수적인 것들, 즉 발전, 반도체 제조, 광통신, 데이터 센터 등에만 투자합니다.

그의 논문에서 직접 언급했듯이, AI의 병목 현상은 알고리즘에 있는 것이 아니라 전력과 컴퓨팅 능력에 있습니다. 펀드 전체가 이 주장이 사실이라고 믿고 투자하고 있는 것입니다.

한 소셜 미디어 투자 블로거는 자신을 "AI 시대 미국 주식 시장의 아들" 또는 "워렌 버핏의 AI 버전"이라고 부릅니다. 그의 예측이 점점 더 정확해지면서 이 칭호가 최근 다시 주목받고 있습니다.

카피 트레이딩 플랫폼 오토파일럿이 5월 1일 공개한 데이터에 따르면, 그의 모의 포트폴리오는 두 달 만에 61% 상승했습니다. 이를 바탕으로 그의 펀드 규모는 90억 달러에 육박하는 것으로 추정됩니다.

그 돈은 어디서 나온 걸까요? 주로 두 개의 고액 투자 종목에서 나왔습니다. AI 데이터 센터에 독립형 전력을 공급하는 연료 전지 회사인 블룸 에너지(Bloom Energy)의 주가는 올해 들어 239% 상승했습니다.

지난해 말 공개된 보유 현황 보고서에 따르면 그는 당시 해당 회사의 주식과 스톡옵션을 8억 7500만 달러어치 보유하고 있었는데, 현재 그 가치는 거의 30억 달러까지 급증했습니다.

그리고 인텔이 있습니다. 같은 보유 현황 보고서에 따르면 그는 인텔 주가가 약 20달러였고 월가에서 인텔의 실적이 좋지 않다는 것이 일반적인 의견이었던 2025년 1분기에 인텔 콜옵션 2020만 개를 매입했습니다.

지난주 인텔 주가는 113달러까지 상승하며 25년 만에 최고치를 기록했습니다. 1년도 채 안 되는 기간 동안 주가가 거의 5배 가까이 오르면서, 이 젊은 기업의 스톡옵션 수익률은 주식 수익률보다 훨씬 더 극적인 모습을 보였습니다.

구경꾼들의 충동적인 반응도 이해할 수 있습니다. 미국의 투자 웹사이트인 모틀리 풀은 하루 만에 그의 투자 포트폴리오를 분석한 기사를 네 편이나 게재했고, 해외 투자 포럼인 레딧에서는 그의 투자 전략을 따라 할지 말지를 놓고 논쟁이 벌어졌습니다. 모두가 그의 포트폴리오 분석에서 다음 인텔을 찾으려 애썼습니다.

하지만 포지션 보고서는 일반적으로 45일의 시차가 있다는 점을 알아두셔야 합니다. 그가 무엇을 샀는지 확인할 때쯤이면 시장은 이미 절반 정도 움직인 상태일 것입니다.

더 중요한 것은, 설령 그의 보유 종목을 실시간으로 알고 있다 하더라도, 그가 계속해서 정확한 베팅을 하는 이유를 재현할 수는 없다는 점입니다.

원형은 최고의 알파입니다.

무엇보다도 레오폴드 아셴브레너를 그토록 주목할 만한 인물로 만드는 것은 그가 24년 전에 발표한 인공지능 관련 논문 인데, 이 논문은 현재 인공지능 개발 방향과 투자 동향을 거의 완벽하게 예측했다는 점입니다.

핵심 논지는 한 문장으로 요약할 수 있습니다. 인공지능 모델 학습에 필요한 컴퓨팅 성능은 매년 약 10배씩 증가하고 있습니다. 이러한 추세라면 인간에 가까운 능력을 갖춘 인공 일반 지능(AGI)은 2027년경에 등장할 것입니다.

하지만 이러한 성장률을 유지하는 것은 알고리즘 자체에 달려 있는 것이 아니라 전력 소비량, 칩 생산 능력, 그리고 물리적 공간에 달려 있습니다. 단일 학습 클러스터의 전력 소비량은 메가와트에서 기가와트로 급증하여 대형 원자력 발전소의 출력에 근접할 것입니다.

이것이 그의 펀드 전체의 기본 논리입니다. 인공지능 개발 속도는 물리적 병목 현상에 의해 결정되므로, 바로 그 병목 현상 자체에 투자해야 한다는 것입니다.

이 판단은 마치 똑똑한 사람이 많은 연구를 거쳐 내린 결론처럼 들리지만, 실제로는 그가 속한 인맥이 이러한 판단으로 이끌었다고 생각합니다.

논문을 쓰기 전, 그는 1년 동안 오픈AI의 슈퍼얼라인먼트 팀에서 근무했습니다. 이 팀은 인간보다 똑똑한 AI를 제어하는 ​​데 특화되어 있으며, 팀장인 일리야 수츠케버에게 직접 보고합니다.

그 해 동안 그는 내부 교육 계획, 실제 컴퓨팅 성능 소비량, 차세대 모델의 구체적인 전력 및 칩 요구 사항을 직접 목격했습니다. 그가 논문에서 "기가와트급 전력 ​​소비량"이라는 판단을 내렸을 때는 아마도 연구실 내부 로드맵을 바탕으로 했을 것입니다.

그는 2024년 4월 오픈AI에서 해고당했는데, 그 이유는 오픈AI 이사회에 보낸 내부 메모에서 보안 조치가 미흡하고 외국 정보기관의 침투 위험이 있다고 경고했기 때문이었다.

이 메모는 경영진과 이사회 사이에 긴장을 불러일으켰고, 결국 오픈AI는 그를 "정보 유출"을 이유로 해고했다.

두 달 후, 논문이 발표되었다. 이 논문은 독립적인 연구라기보다는, 그가 OpenAI에 대해 가지고 있던 내부적인 이해를 공개적으로 표현한 것으로 이해해야 한다.

AI 연구 논문들은 "어느 방향을 봐야 할지"에 대한 해답을 제시했습니다. 하지만 투자에 있어서는 단순히 방향을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다.

AI는 더 많은 전력을 필요로 합니다. 많은 분석가들이 이미 2024년에 이 점을 지적했습니다. 진정으로 중요한 것은 타이밍과 투자 규모입니다. 예를 들어, 인텔 주가가 20달러였을 때 2천만 개의 콜옵션을 투자할 의향이 있으신가요?

이러한 확신은 인공지능의 일반적인 추세에 대한 믿음뿐만 아니라, 어떤 기업들이 대규모 전력 구매 계약을 체결하고 있는지, 어떤 데이터 센터가 확장되고 있는지, 그리고 실제 수요 규모가 어느 정도인지에 대한 구체적인 정보에서 비롯됩니다.

레오폴드 아셴브레너가 설립한 펀드인 시튜에이셔널 어웨어니스(Situational Awareness)의 투자자들은 이러한 결정들을 가장 가까이에서 지켜보고 있습니다.

이 펀드의 LP에는 실리콘 밸리의 대부분의 기술 기업의 결제 거래를 처리하는 Stripe의 두 창업자가 포함되어 있으며, 이들은 가속화된 인프라 투자에 직접 접근할 수 있습니다.

또 다른 투자자는 깃허브의 전 CEO이자 현재 메타 AI의 제품 관리자인 냇 프리드먼으로, 그는 컴퓨팅 파워 조달에 대한 의사 결정 과정에 매일 참여하고 있습니다.

초기 자본 외에도, 그들은 펀드에 지속적으로 업데이트되는 정보 파이프라인을 제공합니다.

게다가 그의 펀드 리서치 디렉터 역시 이 연결 고리에서 핵심적인 인물입니다. AI 보안 분야의 베테랑인 칼 슐먼은 이전에 피터 틸의 헤지펀드인 클라리움 캐피털에서 근무하며 AI 인사이트를 실행 가능한 거래 전략으로 전환하는 업무를 담당했습니다.

그의 포트폴리오에는 쉽게 간과될 수 있는 암호화된 부분이 또 하나 있습니다.

작년 말 그의 보유 자산 보고서에 따르면 그는 비트코인 ​​채굴 회사인 클린스파크(CleanSpark)와 비트팜스(Bitfarms)에 신규 지분을 확보했는데, 이 두 회사는 비트코인 ​​채굴 시설을 인공지능 컴퓨팅 센터로 전환하고 있습니다.

암호화폐 채굴장은 자연스럽게 대규모 전력 공급 및 냉각 시스템을 갖추고 있는데, 이는 AI 데이터 센터에서 가장 부족한 자원입니다.

흥미롭게도 그는 암호화폐 업계에 낯선 인물이 아닙니다. 2022년에는 SBF가 설립한 FTX 자선 재단인 퓨처 펀드에서 9개월간 근무했으며, FTX가 파산하기 직전에 퇴사했습니다.

이러한 경험이 채굴 회사에 대한 그의 판단에 직접적인 영향을 미쳤는지는 외부인에게는 알려지지 않았습니다. 그러나 그는 암호화폐 산업과 최첨단 AI 연구소 모두와 심도 있는 접촉을 해본 몇 안 되는 사람 중 한 명이라는 것은 확실합니다. 이러한 두 분야의 교차점은 지적 교류와 네트워킹을 위한 드문 기회를 제공합니다.

또 다른 흥미로운 사실은 그의 약혼녀인 아비탈 발윗이 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이의 비서실장이라는 점입니다. 앤트로픽은 클로드의 모회사이자 오픈AI의 가장 직접적인 경쟁사입니다.

그는 OpenAI에서 근무했고, 그의 약혼녀는 Anthropic의 CEO와 함께 일하고 있습니다. 그는 인공 일반 지능(AGI) 경쟁에서 선두를 달리는 두 회사 중 한 곳에서 실무 경험을 쌓았으며, 다른 회사와도 정기적으로 연락하고 있습니다.

지난해 포춘지는 그와 접촉했던 업계 관계자 10여 명을 인터뷰했고, 그 결과 그는 "실리콘 밸리 연구실에서 싹트는 아이디어들을 하나의 이야기로 만들어내는 데 매우 능숙하다"는 결론을 내렸습니다.

그건 너무 완곡한 표현 같아요. 그가 한 일은 훨씬 더 직접적이었죠. 그는 사적인 인맥을 통해 얻은 지식을 공개 시장에 투자한 겁니다. 공개된 AI 논문들은 기밀 해제된 버전이었고, 그의 투자 펀드는 그 완전한 버전이었죠.

외부인이 들어올 수 없는 긍정적 피드백 루프

돌이켜보면, 레오폴드 아셴브레너의 펀드는 흔치 않은 구조를 선택했다.

대부분의 AI 투자는 벤처 캐피털 방식을 따르며, 초기 단계 기업에 투자하고 누가 차세대 OpenAI가 될지 예측합니다. 하지만 그는 그 길을 택하지 않았습니다. 포춘지에 따르면, 그는 펀드를 설립할 당시 벤처 캐피털 모델을 명시적으로 거부하며, 인공 일반 지능(AGI)의 영향력이 너무 크고 투자 결정은 가장 유동성이 높은 공개 시장에서만 온전히 이루어질 수 있다고 주장했습니다.

이러한 선택 자체는 그의 주변 사람들 사이의 공감대를 보여줍니다. 즉, AI 시대의 가장 큰 투자 기회는 이미 물리적 인프라를 보유한 기존 기업에 있을 수 있다는 것입니다.

이는 전력 공급이 용이한 연료 전지 회사, 웨이퍼 파운드리 생산 라인을 갖춘 반도체 대기업, 또는 채굴 시설과 냉각 시스템을 보유한 비트코인 ​​채굴 회사일 수 있습니다. 이러한 회사들은 상장된 지 오래되었고 유동성도 좋지만, 대부분의 분석가들은 여전히 ​​구식 가치 평가 방식을 사용하고 있으며 "필수적인 AI 인프라 요구 사항"이라는 변수를 모델에 제대로 반영하지 않고 있습니다.

이것이 바로 그의 차익거래 기회입니다.

업계 관계자들은 이미 AI 인프라 확장의 속도와 규모를 잘 알고 있지만, 일반 시장은 여전히 ​​시대에 뒤떨어진 논리에 따라 가격을 책정하고 있습니다. 바로 이 가격 차이가 수익의 원천입니다.

이러한 정보 우위는 또 다른 특징을 가지고 있는데, 바로 자기 강화적이라는 점입니다.

펀드의 수익률이 좋을수록 해당 산업의 핵심 관계자들이 유한책임투자자(LP)로 참여하려는 의지가 커집니다. LP가 많아질수록 펀드는 의사결정권자로부터 더욱 집중된 정보를 얻을 수 있고, 정보가 집중될수록 투자의 정확도가 높아집니다. 이는 선순환 구조를 이루며, 외부인이 이 선순환에 진입하기 위한 장벽은 점점 더 높아질 것입니다.

물론 이러한 투자 사이클에도 취약점이 있습니다. 고도로 집중된 투자 포트폴리오와 상당한 레버리지로 인해 펀드 전체가 단일 시나리오에 극도로 의존하고 있습니다. "AI 인프라의 지속적인 확장"이라는 전제가 성립하는 한 모든 것이 순조롭게 진행됩니다.

하지만 인공지능 개발 속도가 둔화되거나 기술적 돌파구로 에너지 병목 현상이 해소된다면, 집중된 포지션의 축소 속도는 포지션 구축 속도보다 훨씬 빠를 것입니다. 그는 방향뿐 아니라 타이밍에도 베팅하고 있는 것입니다. 타이밍이 어긋나면 투자자들 사이의 합의가 집단적인 맹점이 될 수 있습니다.

원래 질문으로 돌아가 봅시다.

모두가 그의 투자 포트폴리오를 연구하고 그의 운영 방식을 따라 하려고 애쓰고 있다. 하지만 그의 신과 같은 수익률 이면에는 구조적인 조건이 자리 잡고 있다.

그의 논문과 포트폴리오 보고서는 공개되어 있으며, 투자 논리는 팟캐스트와 인터뷰를 통해 명확하게 설명되어 있습니다. 하지만 그의 모든 판단을 완벽하게 이해한다고 해도, 그가 그러한 판단을 내렸을 당시의 상황을 그대로 재현할 수는 없습니다.

투자 내역은 추적 가능하고 수익도 상당하지만, 지식의 원천은 공유할 수 없습니다. 이것이야말로 우리 시대에서 가장 값비싼 비대칭성일 것입니다.