Resumo

A indústria de IA ainda é vista como a principal linha de investimento para os próximos anos, mas com a valorização contínua dos “gargalos” como GPU, HBM e embalagens avançadas, o foco do mercado pode estar gradualmente mudando de encontrar os recursos mais escassos para buscar empresas com vantagem de custo e capacidade de substituição. A comunidade acredita que o futuro do investimento em IA não requer apenas avaliar as tendências da indústria, mas também considerar os níveis de avaliação e a evolução tecnológica, com atenção a AMD, ASIC, TPU, chips personalizados, novos fornecedores de DRAM, além de software, SaaS e outras áreas com potencial de crescimento a longo prazo.

Observação do portfólio KTX Crypto

Para o portfólio KTX Crypto, essa visão da comunidade representa uma atualização da lógica de investimento na indústria de IA, focando mais nas possíveis rotações de capital futuras do que nos movimentos de mercado de curto prazo:

• **A linha principal de IA permanece a mesma a longo prazo:** o aumento da produtividade proporcionado pela IA ainda está em estágio inicial, e a lógica de crescimento a longo prazo da indústria continua válida.
• **A avaliação do setor é ainda mais importante:** acreditar no setor não significa necessariamente pagar caro pelos líderes; é preciso combinar avaliação e sentimento de mercado para encontrar momentos melhores de entrada.
• **O capital pode se expandir de “ativos gargalo” para “soluções alternativas”:** com a valorização dos líderes, empresas com vantagem de custo e capacidade de substituição podem ganhar mais atenção.
• **Atenção às oportunidades de rotação na cadeia de valor da IA:** além de hardware como GPU e HBM, software, SaaS, plataformas em nuvem e novos fornecedores podem ser os próximos grandes beneficiados.
• Na execução do portfólio, é possível acompanhar continuamente as mudanças na avaliação e evolução tecnológica da cadeia da IA, focando se o capital da indústria está migrando dos líderes para soluções alternativas e camadas de aplicação, e combinando lucratividade, condições do setor e sentimento de mercado para uma avaliação abrangente.

Texto original

O autor da comunidade, combinando recentes transmissões ao vivo sobre IA, ações americanas e indústria de armazenamento, resumiu alguns pontos centrais atuais do investimento em IA.

Ele acredita que IA ainda é a linha principal para desenvolvimento a longo prazo, e seu impacto na produtividade está apenas começando, mas o amplo espaço do setor não significa que todas as empresas de IA valham a pena serem compradas em avaliações elevadas.

Na cadeia produtiva, a lógica da demanda por armazenamento como HBM e DRAM não mudou, e empresas líderes como Hynix e Samsung continuam importantes. Porém, o mercado atualmente está reavaliando mais as expectativas de lucro geradas pelos aumentos de preço anteriores e o poder de precificação na cadeia, não a demanda em si.

O autor também enfatiza que o ambiente macro determina a direção a longo prazo, e a avaliação determina o momento da compra. Mesmo com visão positiva para IA a longo prazo, é recomendada uma estratégia de entrada parcelada para reservar espaço para a volatilidade do mercado.

Além disso, com o capital focado anteriormente em hardware como chips, armazenamento e data centers, no futuro empresas da camada de aplicação que realmente convertam IA em receita comercial, como software, SaaS e plataformas em nuvem, também podem receber novas oportunidades de investimento.

O artigo apresenta uma nova visão digna de atenção — a lógica de investimento em IA pode estar evoluindo de “buscar gargalos” para “buscar alternativas equivalentes”.

O mercado costumava focar em gargalos críticos com oferta apertada, como GPU, HBM, embalagens avançadas e energia, mas quando essas áreas se tornam consenso, suas avaliações tendem a subir significativamente, e altos lucros e custos elevados acabam incentivando clientes a buscar alternativas mais baratas.

Por exemplo, embora a NVIDIA mantenha vantagem líder, produtos como AMD, ASIC, TPU e chips personalizados estão entrando gradualmente em diferentes cenários de aplicação; no armazenamento, acordos de compra de longo prazo, novos fornecedores e otimização de arquitetura podem reduzir a pressão de custo causada pelo armazenamento caro. Paralelamente, o desenvolvimento de grandes modelos nacionais como DeepSeek mostra que o avanço da IA não depende necessariamente de maior poder computacional, e variáveis como novos fornecedores de DRAM podem impactar a oferta e precificação futura da indústria.

O autor acredita que líderes não serão substituídos no curto prazo, mas ao estudar oportunidades de investimento em IA no futuro, além de focar em “quem é mais escasso”, vale refletir também sobre: quem pode fazer o mesmo trabalho a um custo menor.

Autor original: Dr. Moyu｜Chefe do departamento de “moyu” (descontração)

Conta X: @Jason23818126

Link original: https://x.com/Jason23818126/status/2084295372881727753 

Aviso de risco: Este texto reúne opiniões da comunidade e não constitui aconselhamento de investimento. Faça sua própria pesquisa (DYOR).