Resumen
La IA sigue siendo la línea principal a largo plazo, pero a medida que el mercado ha valorado plenamente los eslabones clave como GPU, HBM, empaquetado avanzado y energía, la lógica de inversión en IA podría estar cambiando de "buscar el cuello de botella más escaso" a "buscar alternativas con mejor coste-beneficio".
Por un lado, la demanda de infraestructura básica de IA como HBM y DRAM sigue siendo fuerte, pero los altos precios y beneficios también impulsan a los clientes finales a buscar soluciones alternativas; por otro lado, AMD, ASIC, TPU, chips personalizados y nuevos proveedores de almacenamiento podrían entrar en el mercado existente mediante ventajas en costos, arquitectura o capacidad de suministro.
Por lo tanto, en la siguiente etapa de inversión en IA, además de enfocarse en "quién es el más escaso", es necesario pensar más a fondo: ¿quién puede hacer lo mismo con un costo más bajo?
Observación de la cartera KTX Crypto
Para la cartera KTX Crypto, el punto más relevante de esta opinión comunitaria es que "la cadena industrial de IA está pasando de una prima por cuello de botella a una competencia por alternativas", y el foco no está en juzgar si un líder será reemplazado de inmediato, sino en observar cómo cambian los beneficios industriales y la lógica de capital:
- La demanda a largo plazo de IA sigue vigente: La demanda de IA por capacidad computacional, almacenamiento e infraestructura no ha cambiado, pero un alto auge no significa que todos los activos relacionados tengan espacio para subir continuamente.
- Los cuellos de botella pueden provocar sustituciones: Cuando un eslabón tiene oferta ajustada, precios y márgenes en aumento, los fabricantes finales tienen más incentivos para buscar alternativas.
- Atención a la lógica de "alternativas equivalentes": AMD, ASIC, TPU, chips personalizados y nuevos proveedores de almacenamiento pueden ser fuerzas potenciales que sustituyan a la cadena industrial existente.
- Tras el hardware, atención al software: El capital se ha concentrado antes en chips, almacenamiento y centros de datos; en el futuro, el software, SaaS y plataformas en la nube que realmente conviertan la IA en ingresos y beneficios también merecen atención.
- En la ejecución de la cartera: Los activos relacionados con IA no deben evaluarse solo por crecimiento del sector y barreras tecnológicas, sino también por valoración, curva de costos, poder de negociación del cliente y la presión competitiva de posibles sustitutos.
Texto original incluido
¿La teoría de "buscar cuellos de botella" del gurú de las acciones de pelo blanco está a punto de actualizarse a "buscar alternativas equivalentes"? 🤔
Antes, en el planeta OKX, escuché una transmisión en vivo de Lao Sun sobre IA, acciones estadounidenses y almacenamiento, con varios puntos que valen la pena destacar.
- La IA sigue siendo la línea principal a largo plazo
El impacto de la IA en la productividad apenas comienza, pero un gran espacio en la industria no significa que todas las empresas de IA valgan la pena para comprar en máximos.
- La lógica de demanda de almacenamiento no ha cambiado
HBM y DRAM siguen siendo componentes importantes de la infraestructura de IA, y la importancia de Hynix y Samsung no ha cambiado.
Lo que el mercado está revalorando son principalmente los aumentos de precios previos, expectativas de margen y el poder de fijación de precios en la cadena industrial.
- El macro determina la dirección, la valoración determina el punto de compra
Ver la tendencia a largo plazo correcta no significa que se pueda ignorar el precio.
Apostar a largo plazo por una dirección también requiere construir posiciones gradualmente para dejar espacio a la volatilidad del mercado.
- Después del hardware, el software puede volver a ganar atención
Antes, el capital se concentraba principalmente en chips, almacenamiento y centros de datos.
Pero en la siguiente etapa, el software, SaaS y plataformas en la nube que realmente conviertan la IA en ingresos y beneficios también podrían convertirse gradualmente en el foco del mercado.
- De "buscar cuellos de botella" a "buscar alternativas equivalentes"
En el pasado, al estudiar IA, todos buscaban el eslabón más escaso:
GPU, HBM, empaquetado avanzado, energía; donde apareciera un cuello de botella, el capital se concentraba allí.
Pero el problema es:
Una vez que un eslabón es reconocido por el mercado como cuello de botella, generalmente ya no es barato.
Y cuanto más altos sean los beneficios y costos, más fuerte será la motivación de los clientes finales para buscar alternativas.
Por ejemplo, Nvidia aún tiene una fuerte ventaja competitiva, pero AMD, ASIC, TPU y chips personalizados también pueden entrar gradualmente desde diferentes escenarios de aplicación.
Lo mismo ocurre en el área de almacenamiento, donde los proveedores en la nube pueden reducir la presión de costos del almacenamiento caro mediante contratos a largo plazo, búsqueda de nuevos proveedores y optimización de la arquitectura.
Una lógica similar también está surgiendo en el mercado nacional.
DeepSeek ha hecho que el mercado reconozca que los grandes modelos no necesariamente dependen solo de mayor potencia computacional y mayor inversión; en el área de almacenamiento, nuevos proveedores de DRAM también podrían cambiar gradualmente las expectativas de oferta y precios del mercado.
Esto no significa que los líderes de la industria serán reemplazados de inmediato.
Pero en la siguiente etapa de estudio de la IA, además de preguntar:
"¿Quién es el más escaso?"
quizás también sea necesario preguntar:
"¿Quién puede hacer lo mismo con un costo más bajo?"
Autor original: Dr. Moyu｜Jefe de pesca
Cuenta X: @Jason23818126
Enlace original: https://x.com/Jason23818126/status/2084295372881727753
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