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Un gestionnaire de fonds de 24 ans voit ses revenus annuels multiplier par 24 ! Son portefeuille d'IA vise la « ressource la plus rare »
Ancien chercheur d’OpenAI, Leopold Aschenbrenner, a doublé son fonds de 225 millions de dollars à 5,5 milliards de dollars. Il a souligné que le goulot d’étranglement du développement de l’IA réside dans l’électricité, et non dans les puces ou les modèles.
Ancien chercheur en sécurité chez OpenAI, le jeune allemand Leopold Aschenbrenner, âgé de seulement 24 ans, a transformé en moins d’un an les 225 millions de dollars gérés par son fonds, Situational Awareness, en 5,5 milliards de dollars. Alors que Wall Street investit massivement dans les modèles d’IA et les fabricants de puces, il a repéré une zone d’ombre ignorée par le marché : l’électricité. En misant précisément sur la résolution du problème de consommation électrique de l’IA via des infrastructures, il a obtenu un rendement d’investissement remarquable.
Après avoir quitté OpenAI, il s’est lancé dans le marché des investissements en IA
Après avoir quitté OpenAI, Aschenbrenner a rédigé un rapport de 165 pages affirmant que l’intelligence artificielle générale (AGI) arrivera plus rapidement que prévu, et que le dernier gagnant ne sera pas l’entreprise disposant du modèle d’IA le plus puissant, mais celle qui « maîtrise l’électricité ». Pour cela, il a créé un fonds de couverture, « Situational Awareness LP », et a investi 875 millions de dollars dans la société de piles à combustible Bloom Energy.
Cette semaine, Bloom Energy a annoncé un contrat de 2,8 gigawatts (GW) de piles à combustible avec Oracle, faisant bondir son cours de 15 % après la clôture, et la valeur comptable de ses actions détenues par Aschenbrenner a instantanément atteint près de 2 milliards de dollars.
Portfolio en détail : privilégier les infrastructures, short sur l’industrie IT traditionnelle
Les informations indiquent que ses investissements suivent tous la logique de « l’électricité d’abord » :
Le monstre énergivore derrière la puissance de calcul : la consommation électrique qui double chaque année
Aschenbrenner indique qu’en 2022, le cluster de calcul pour entraîner GPT-4 consommait environ 10 mégawatts (MW) d’électricité, pour un coût d’environ 500 millions de dollars. Cependant, la demande en puissance de calcul pour l’IA croît à un rythme d’environ la moitié d’une puissance de 10, ce qui signifie que la consommation électrique du plus grand cluster d’entraînement double tous les 12 à 18 mois.
En 2024, le plus grand cluster consommera déjà 100 MW, équivalent à faire fonctionner 100 000 GPU haut de gamme simultanément. En 2026, le leader nécessitera jusqu’à 1 GW d’électricité continue, soit la production d’une grande centrale nucléaire.
Qui contrôle l’électricité, contrôle l’avenir de l’IA
Il prévoit qu’en 2028, la consommation électrique pour l’entraînement de l’IA atteindra 10 GW, dépassant la production électrique de nombreux États américains ; et qu’en 2030, elle atteindra 100 GW, absorbant 20 % de la capacité électrique totale des États-Unis. Ce n’est que pour l’entraînement des modèles ; en incluant la puissance de calcul pour l’inférence en usage réel, la consommation électrique sera encore plus difficile à imaginer.
Cependant, la production électrique totale des États-Unis n’a augmenté que de 5 % au cours des dix dernières années. La pénurie de transformateurs et l’incapacité à construire de nouveaux centres de données en sont la preuve : le réseau électrique ne peut pas suivre. C’est aussi la raison pour laquelle il mise fortement sur Bloom Energy : le véritable goulot d’étranglement du développement de l’IA n’est pas la puce ou le logiciel, mais la capacité humaine à produire suffisamment d’électricité.