离开OpenAI，他们身价涨了多少倍？

Thực sự chỉ có một cách sử dụng lợi thế thông tin: đặt cược trước khi người khác định giá.

Hai năm qua, ai cũng lo lắng, cố gắng tìm câu trả lời cho cùng một câu hỏi: Mảng nào tiếp theo của AI sẽ tăng?

Lưu trữ, module quang, cổ phiếu tính toán, cổ phiếu năng lượng, v.v., cứ vài tháng lại đổi một câu chuyện, lần nào cũng có người lỡ nhịp, lần nào cũng có người nói "lần sau nhất định".

Rất ít người đặt một câu hỏi khác: Những người hiểu AI nhất, họ đang đặt cược vào cái gì?

Giá trị của nhóm người rời khỏi OpenAI đã lên tới gần 1000 tỷ USD. Và việc khởi nghiệp và đầu tư của họ đang mở ra khởi đầu cho kỷ nguyên tiếp theo của AI.

Dario Amodei thành lập Anthropic, định giá tiềm năng 900 tỷ. SSI của Ilya Sutskever không có sản phẩm, định giá 32 tỷ. Aravind Srinivas tạo ra Perplexity, định giá 21,2 tỷ. Thinking Machines Lab của Mira Murati, định giá 12 tỷ.

Vì vậy, đầu ra quan trọng nhất của OpenAI trong những năm qua có lẽ không phải là GPT-4, mà là những nhân viên đã nghỉ việc này mà họ cung cấp cho xã hội.

Và trong số đó, Leopold Aschenbrenner, người trẻ nhất bị OpenAI sa thải, đã trở thành một trong những cái tên được nhắc đến nhiều nhất trên thị trường vốn hai năm qua.

Kỷ lục huyền thoại đã được báo chí nhai đi nhai lại: Bị OpenAI sa thải ở tuổi 23, viết bản báo cáo dài 165 trang "Situational Awareness", trong một năm đã đưa quỹ phòng hộ từ 225 triệu USD lên 5,5 tỷ USD, đầu tư mạnh vào năng lượng hạt nhân và pin nhiên liệu, tất cả đều trúng.

Câu chuyện quá hoàn chỉnh, sự tương phản quá mạnh, kết quả quá thành công. Cho đến nay, hễ nhắc đến logic đầu tư thời đại AI, gần như không thể tránh khỏi người này.

Nhưng Leopold chỉ là người đầu tiên trong nhóm này được chú ý.

Những người rời khỏi OpenAI, dần dần đi theo hai con đường.

Một là con đường của Ilya, Mira, Aravind: ra ngoài khởi nghiệp, gọi vốn khổng lồ, lao vào sản phẩm đột phá tiếp theo, giống hệt mọi lần tài năng Thung lũng Silicon ra đi.

Con đường kia yên tĩnh hơn nhiều: Một nhóm người chọn đặt cược, giao việc thực thi cho người khác, còn mình chỉ chuyên phán đoán.

Leopold đi theo dạng cực đoan của con đường thứ hai.

Anh ta ra thị trường công khai, dùng góc nhìn của người vận hành trong ngành AI, tìm ra những tài sản bị định giá sai trong cổ phiếu năng lượng truyền thống, rồi mua mạnh. Anh ta không hiểu về năng lượng, nhưng anh ta biết AI cần đốt bao nhiêu điện, thế là đủ. Loại nhận thức này không thể sao chép bằng cách đọc báo cáo hay tham dự hội nghị ngành, chỉ có ở vị trí đó mới tích lũy được.

Ngoài con đường này, còn có một nhóm người khác, làm những việc cùng logic nhưng hình thái khác: quỹ quy mô nhỏ hơn, vài giờ hoàn thành công việc thẩm định mà người khác mất vài tháng, danh sách từ chối có giá trị hơn danh sách đầu tư. Họ tạo nên tầng lớp dễ bị bỏ qua nhất nhưng đáng để nghiên cứu sâu nhất trong cuộc đại thoát ly này.

Đa số người rời khỏi một công ty, mang theo là lý lịch. Người rời khỏi OpenAI, mang theo là một bộ câu trả lời mà người khác còn chưa biết mình cần.

1. Không có Leopold thứ hai

Leopold đầu tư mạnh vào công ty điện hạt nhân Vistra và công ty pin nhiên liệu Bloom Energy.

Sau khi cả hai đều trúng, cuối năm 2025 anh ta dần điều chỉnh danh mục, thanh lý Vistra, tập trung vốn thêm vào Bloom Energy và cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu.

Các nhà phân tích năng lượng truyền thống nhìn vào hai cổ phiếu này, sẽ kéo kế hoạch mở rộng lưới điện, so sánh chính sách thuế carbon, xây dựng mô hình tăng trưởng nhu cầu. Con đường của Leopold hoàn toàn khác.

Anh ta đã thấy quy mô phòng máy chủ tại OpenAI, thấy hóa đơn tiền điện cho việc huấn luyện một mô hình hàng đầu, thấy các kỹ sư thảo luận tại sao thế hệ trung tâm dữ liệu tiếp theo phải đặt cạnh nhà máy điện hạt nhân. Những chi tiết này không nằm trong bất kỳ báo cáo tài chính nào, không nằm trong bất kỳ báo cáo phân tích nào, nhưng chúng tạo thành một kết luận về nhu cầu năng lượng, chân thực hơn bất kỳ mô hình nào.

Cách đánh này trong giới đầu tư gọi là "chênh lệch nhận thức liên ngành": dịch thông tin nội bộ của một ngành thành tài sản bị định giá thấp ở ngành khác.

Trước đây, đây là đặc quyền của các quỹ phòng hộ vĩ mô hàng đầu, dựa vào tầm nhìn tổng thể về kinh tế vĩ mô toàn cầu.

Leopold đã làm một việc chính xác hơn: Anh ta dùng góc nhìn của người vận hành ngành AI, tìm ra lỗ hổng định giá chậm trong thị trường công khai năng lượng truyền thống.

Con đường này rất khó sao chép.

2. Zero Shot: Thứ giá trị nhất là danh sách từ chối

Người sáng lập quỹ Zero Shot, Evan Morikawa, cũng từ OpenAI ra, nền tảng kỹ thuật cũng vững chắc, anh ta đi làm VC.

Cũng là cựu sinh viên, nhưng con đường hoàn toàn khác.

Khả năng phán đoán của Leopold đến từ trải nghiệm cụ thể ở vị trí cốt lõi nhất của AI, là cảm nhận trực tiếp về chi phí huấn luyện mô hình, quy hoạch trung tâm dữ liệu, nhu cầu năng lượng. Chỉ ngồi ở vị trí đó mới tích lũy được, không có nút tăng tốc. Trong các vị trí cốt lõi của OpenAI, thực sự có tư cách làm bài toán này, rất ít.

Tháng 4 năm nay, một quỹ mới quy mô 100 triệu USD bất ngờ lộ diện, tên là Zero Shot.

Đây là một thuật ngữ trong huấn luyện AI, chỉ việc mô hình trả lời trực tiếp mà không thấy bất kỳ mẫu nào trước đó.

Ba nhà đồng sáng lập đến từ OpenAI: Cựu trưởng bộ phận kỹ thuật ứng dụng DALL-E và ChatGPT, Evan Morikawa; kỹ sư prompt đầu tiên của OpenAI, Andrew Mayne; và cựu nghiên cứu viên kiêm kỹ sư Shawn Jain.

Họ đã đầu tư ba công ty: Worktrace (công ty quy trình làm việc AI cho doanh nghiệp), Foundry Robotics (công ty robot nhà máy tăng cường AI) và một dự án khác vẫn đang ẩn danh.

100 triệu USD, trong bối cảnh các quỹ AI trăm tỷ USD hiện nay, là một con số rất nhỏ.

Nhưng nói về những lĩnh vực họ từ chối đầu tư thì càng cho thấy vấn đề.

Mayne công khai tuyên bố ông ta không tin vào hầu hết các công cụ "lập trình tâm trạng" (vibe coding), loại công cụ giúp bạn viết code bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Lý do khá trực tiếp: Ông ta biết OpenAI nội bộ đã tích lũy được những gì trong lĩnh vực lập trình, biết hào lũy bảo vệ của các công cụ này sẽ bị các mô hình nền tảng xóa bỏ trong thời gian ngắn như thế nào. Còn Morikawa thì giữ khoảng cách với vô số "công ty dữ liệu video lấy con người làm trung tâm" trong mảng robot, những doanh nghiệp chuyên thu thập dữ liệu hành động của con người để huấn luyện robot; theo ông ta, hướng công nghệ này sẽ đâm vào tường.

Hai phán đoán này, VC thông thường không thể đưa ra.

Họ chưa từng ở nguồn thông tin, chưa thấy những cuộc thảo luận nội bộ, nên không thể biết đường nào là đường chết.

Lợi thế của Zero Shot nằm trong danh sách từ chối. Trong một thị trường mà ai cũng hét lên khởi nghiệp AI, biết đâu là hố sâu còn giá trị hơn biết nên đặt cược vào ai. Những người đã đào mỏ, cầm một bản báo cáo "đã dẫm phải mìn" còn hữu ích hơn bản đồ kho báu.

Họ cố tình giữ quy mô ở mức 100 triệu USD, lý do rất cụ thể.

Họ biết lợi thế của mình có giá trị nhất ở giai đoạn nào: giai đoạn đầu khi hướng công nghệ chưa hội tụ. Giai đoạn đó, người hiểu chuyện nội bộ có thể phân biệt ngay đường nào đi được.

Khi dự án đến vòng C, vòng D, dữ liệu tài chính và thông tin công khai sẽ che lấp lợi thế thông tin, lá bài này đã đánh xong.

Quy mô càng lớn, càng phải chạy theo "đường đua lớn chắc chắn", càng đánh bằng cách của người khác.

100 triệu, là phán đoán trung thực về ranh giới lợi thế của họ.

3. Làm thiên thần là một công việc kinh doanh khác

Mira Murati và quỹ Zero Shot, đều đầu tư vào Worktrace của cựu đồng nghiệp OpenAI Angela Jiang, một công ty dùng AI để tối ưu quy trình làm việc doanh nghiệp.

Nhưng logic đầu tư vững chắc hơn nhiều so với "quan hệ tốt".

Mira đã thấy cách Angela ra quyết định trong môi trường áp lực cao của OpenAI, thấy phán đoán của cô ấy về ranh giới sản phẩm AI, thấy khả năng thực thi trong những ràng buộc thực tế. Những thứ này, hai giờ thuyết trình của nhà sáng lập không thể giả tạo được, thẩm định kỹ lưỡng đến đâu cũng không tái hiện lại được.

Angela không cần thuyết phục Mira tin cô ấy, vì Mira đã hình thành phán đoán từ lâu. Chi phí thông tin của đầu tư thiên thần tiến gần đến không, nhưng chất lượng thông tin vượt xa trung bình thị trường.

Bánh đà lớn hơn nữa, là ở Sam Altman.

Theo báo cáo, Altman sẽ quyết định trong vài giờ sau khi nghe tin nhân viên cũ khởi nghiệp có nên đầu tư theo hay không, cộng thêm vốn từ Quỹ khởi nghiệp OpenAI và lượng lớn tài nguyên API.

Bản thân ông ta không nắm cổ phiếu OpenAI, nhưng mỗi thành công của cựu sinh viên, đều đang mở rộng cửa vào dữ liệu, kênh phân phối và ảnh hưởng chính sách của OpenAI. Ông ta dùng vốn để duy trì một hệ sinh thái không thuộc về mình, nhưng liên tục mang lại lợi nhuận cho mình. Đây là một loại cổ phiếu vô hình, nhưng thực sự đang tăng trưởng kép.

Hệ sinh thái này khiến nhiều người lầm tưởng là sự ôm ấp sưởi ấm giữa các đồng nghiệp cũ.

So sánh nó với "Mafia PayPal", sự khác biệt sẽ rất rõ ràng.

Sự gắn kết của Mafia PayPal đến từ những gian khổ chung: cùng nhau chịu đựng cuộc chiến thanh toán, cùng nhau trải qua vụ eBay mua lại, cùng nhau hình thành tình chiến hào trong những ngày tháng suýt chết. Niềm tin này là thật, nhưng phán đoán về tương lai của họ là riêng rẽ. Thiel làm vốn rủi ro, Musk chế tạo tên lửa, Hoffman xây dựng mạng xã hội, đường đi phân tán.

Cựu sinh viên OpenAI gắn kết với nhau, là sự đặt cược chung vào tương lai: AGI sẽ đến, thời gian cửa sổ có hạn, hiện tại là thời cơ bố trí ngàn năm có một. Động lực của đức tin bền bỉ hơn tình cảm, vì nó kết nối