Lorsque Leopold Aschenbrenner a été présenté par Fortune en octobre 2025, l’ancien chercheur d’OpenAI (célèbre pour son licenciement après environ un an dans l’entreprise) et ancien membre de l’équipe philanthropique du Future Fund de FTX était surtout connu pour une monographie auto-publiée de 165 pages intitulée Conscience de la situation : la décennie à venir. Cet essai, publié en 2024, affirmait que les gouvernements et les investisseurs devaient reconnaître la rapidité avec laquelle l’AGI, ou intelligence artificielle générale, pourrait apparaître et quels seraient les enjeux si les États-Unis prenaient du retard.
Moins de deux ans plus tard, Aschenbrenner gère un fonds spéculatif de plusieurs millions de dollars basé sur les principes de cet essai. Et selon les documents les plus récents du fonds, publiés en février, ces principes le conduisent actuellement à parier gros sur les types de projets de production d’électricité massive qui seront nécessaires pour donner à AGI une chance de devenir une réalité.
Dans l’introduction de son essai, Aschenbrenner a décrit un avenir qui, selon lui, n’était visible que par quelques centaines de personnes prémonitoires, « pour la plupart à San Francisco et dans les laboratoires d’intelligence artificielle ». Il n’est pas surprenant qu’il fasse partie de ceux qui ont une « conscience de la situation », alors que le reste du monde n’a « même pas la moindre idée de ce qui est sur le point de les frapper ». Pour la plupart, l’IA semblait être un battage médiatique ou, au mieux, un autre changement à l’échelle d’Internet. Ce qu’il a insisté voir le plus clairement, c’est que les LLM s’amélioraient à un rythme exponentiel, évoluant rapidement vers l’AGI, puis au-delà vers la « superintelligence », avec des conséquences géopolitiques et, pour ceux qui ont agi tôt, l’opportunité de capturer la plus grande aubaine économique du siècle. Il a insisté sur le fait que les mathématiques elles-mêmes – les courbes d’échelle suggérant que les capacités de l’IA augmentaient de façon exponentielle avec la quantité de données et la puissance de calcul appliquées aux mêmes algorithmes de base – montraient où les choses allaient.
L’essai Situational Awareness a servi de rampe de lancement à un fonds spéculatif du même nom : Situational Awareness LP. Le fonds spéculatif a été construit autour du thème de l’AGI, avec ses paris sur des sociétés cotées en bourse plutôt que sur des startups privées, et a été lancé par des poids lourds de la Silicon Valley tels que l’investisseur et actuel leader des produits Meta AI Nat Friedman, ainsi que le partenaire d’investissement de Friedman Daniel Gross, qui codirige désormais Meta Compute, l’équipe d’infrastructure d’IA de l’entreprise, et Patrick et John Collison, co-fondateurs de Stripe.
En 2025, quatre ans seulement après avoir obtenu son diplôme de Columbia, Aschenbrenner contrôlait plus de 1,5 milliard de dollars d’investissements et était devenu une sorte de prophète de l’ère de l’IA, tenant des conversations privées avec des PDG du secteur technologique, des investisseurs et des décideurs politiques. La stratégie de Situational Awareness était simple, pariant sur les actions mondiales qui bénéficieraient probablement de l’IA (sociétés de semi-conducteurs, d’infrastructures et d’électricité) compensées par des positions courtes dans des secteurs qui pourraient être à la traîne.
Aujourd’hui, de nouveaux documents révèlent où Aschenbrenner, aujourd’hui âgé de 25 ans, fait ces paris et à quelle vitesse le fonds a augmenté. Situational Awareness fait désormais état d’une exposition d’environ 5,5 milliards de dollars aux actions américaines, réparties sur près de 30 titres. Selon un porte-parole, Aschenbrenner a investi la quasi-totalité de sa valeur nette dans le fonds, qui compte parmi ses investisseurs des fondateurs, des family offices, des institutions et des fonds de dotation de la côte ouest.
Au moment de la publication du rapport de Fortune en octobre dernier, les avoirs divulgués publiquement de Situational Awareness LP faisaient déjà état d’une vaste thèse autour de l’infrastructure de l’IA. Le fonds détenait des positions importantes dans des sociétés de semi-conducteurs telles qu’Intel et Broadcom, ainsi que dans l’ETF VanEck Semiconductor, ainsi que dans de grands producteurs d’énergie, notamment Vistra et Constellation Energy.
Le fonds avait également commencé à créer des positions dans des sociétés d’extraction de cryptomonnaies et d’infrastructures de données telles que Core Scientific, IREN et Applied Digital, des sociétés qui exploitent d’énormes installations informatiques énergivores, initialement conçues pour l’extraction de bitcoins, mais de plus en plus réutilisées pour les charges de travail d’IA. Les grands opérateurs miniers repositionnent de plus en plus leurs installations à haute densité en centres d’hébergement d’IA, reflétant un changement de valorisation du hashrate brut de Bitcoin vers une valorisation de l’accès à l’électricité et à la capacité des centres de données dans la nouvelle économie informatique de l’IA.
Les derniers documents suggèrent que la stratégie s’affine autour de ces mêmes questions, en particulier la production d’électricité et les entreprises qui contrôlent d’importantes réserves de puissance de calcul. Parmi les participations nouvelles ou élargies figurent Bloom Energy, une société d’énergie à pile à combustible qui constitue désormais la plus grande participation du fonds, CoreWeave, un fournisseur d’infrastructure cloud d’IA, et Cipher Mining, une autre grande société minière de crypto-monnaie.
Comme pour tout hedge fund, le tableau est incomplet. Les dépôts publics 13F révèlent uniquement des positions longues sur des actions cotées aux États-Unis ; les positions courtes, les produits dérivés et les investissements internationaux restent cachés. Pourtant, le portefeuille suggère une thèse claire : Aschenbrenner semble parier que les actifs les plus précieux à l’ère de l’IA ne sont peut-être pas les algorithmes, mais l’électricité et la puissance de calcul. Au lieu de parier principalement sur les entreprises qui construisent des modèles d’IA (comme OpenAI, Anthropic ou Google), Situational Awareness parie que les véritables obstacles à l’essor de l’IA seront la production d’électricité et la puissance de calcul.
Cette thèse est de plus en plus visible sur le terrain : aux États-Unis, l’expansion rapide des centres de données d’IA met à rude épreuve les réseaux électriques et crée une concurrence intense pour l’électricité et la capacité de calcul. Pour l’instant, les investisseurs de la Silicon Valley et de Wall Street surveillent de près si le pari d’Aschenbrenner s’avère correct.
