Resumo
A IA continua sendo uma tendência de longo prazo, mas à medida que GPU, HBM, empacotamento avançado, energia e outros elos centrais são plenamente precificados pelo mercado, a lógica de investimento em IA pode estar mudando de “buscar o gargalo mais escasso” para “buscar alternativas com melhor custo-benefício”.
Por um lado, a demanda por infraestrutura de IA como HBM e DRAM permanece forte, mas os altos preços e margens elevadas também estimulam os clientes finais a buscar alternativas; por outro lado, AMD, ASIC, TPU, chips personalizados e novos fornecedores de armazenamento podem entrar nos mercados existentes por meio de custo, arquitetura ou capacidade de fornecimento.
Portanto, na próxima fase do investimento em IA, além de se concentrar em “quem é o mais escasso”, é preciso refletir ainda mais: quem pode fazer a mesma coisa com um custo menor?
Observação da carteira KTX Crypto
Para a carteira KTX Crypto, o ponto mais relevante deste artigo comunitário é a “transição da cadeia produtiva de IA do prêmio por gargalos para a competição por alternativas”. O foco não é julgar se um líder será substituído imediatamente, mas observar como o lucro da indústria e a lógica do capital estão mudando:
- A demanda de longo prazo por IA permanece: A demanda por poder computacional, armazenamento e infraestrutura de IA não mudou, mas um cenário favorável não significa que todos os ativos relacionados tenham espaço para valorização contínua.
- Gargalos podem gerar alternativas: Quando um elo da cadeia tem oferta apertada e preços e margens continuam subindo, os clientes finais têm mais incentivo para buscar alternativas.
- Foco na lógica das “alternativas acessíveis”: AMD, ASIC, TPU, chips personalizados e novos fornecedores de armazenamento podem se tornar forças potenciais para substituir a cadeia produtiva existente.
- Após hardware, atenção ao software: O capital anteriormente estava concentrado em chips, armazenamento e data centers; no futuro, softwares, SaaS e plataformas de nuvem que transformam IA em receita e lucro também merecem atenção.
- Execução da carteira: Os ativos relacionados à IA não devem ser avaliados apenas pelo crescimento do setor e barreiras tecnológicas, mas também por valuation, curva de custo, poder de negociação dos clientes e pressão competitiva de potenciais substitutos.
Texto original
A teoria de “identificar gargalos” do guru das ações de cabelo branco está prestes a evoluir para “buscar alternativas acessíveis”? 🤔
Recentemente, ouvi uma live do Lao Sun no OKX Planet sobre IA, ações americanas e armazenamento, com alguns pontos que merecem atenção.
- IA continua sendo uma tendência de longo prazo
O impacto da IA na produtividade está apenas começando, mas o grande espaço do setor não significa que toda empresa de IA valha a pena ser comprada a preços elevados.
- A lógica da demanda por armazenamento não mudou
HBM e DRAM continuam sendo componentes importantes da infraestrutura de IA, e a importância da SK Hynix e Samsung permanece.
O que o mercado está reprecificando são principalmente os aumentos de preços anteriores, expectativas de margem e o poder de precificação na cadeia produtiva.
- O macro define a direção, o valuation define o ponto de compra
Estar certo sobre a tendência de longo prazo não significa ignorar o preço.
Ter uma visão otimista de longo prazo também requer construir posição em etapas, deixando espaço para a volatilidade do mercado.
- Após hardware, o software pode voltar a ganhar atenção
Anteriormente, o capital estava principalmente concentrado em chips, armazenamento e data centers.
Mas na próxima fase, softwares, SaaS e plataformas de nuvem que realmente convertem IA em receita e lucro também podem gradualmente se tornar o foco do mercado.
- De “buscar gargalos” para “buscar alternativas acessíveis”
No passado, ao estudar IA, todos buscavam o elo mais escasso:
GPU, HBM, empacotamento avançado, energia — onde surgisse um gargalo, o capital se concentrava ali.
Mas o problema é:
um elo que o mercado reconhece como gargalo geralmente já não é barato.
E quanto maior o lucro e o custo, maior a motivação dos clientes finais para buscar alternativas.
Por exemplo, a Nvidia ainda possui uma forte vantagem competitiva, mas AMD, ASIC, TPU e chips personalizados podem gradualmente entrar por diferentes cenários de aplicação.
No campo do armazenamento, o mesmo ocorre: provedores de nuvem podem reduzir a pressão de custo do armazenamento caro por meio de contratos de longo prazo, busca por novos fornecedores e otimização de arquitetura.
Essa lógica já está surgindo também no mercado doméstico.
A DeepSeek fez o mercado perceber que grandes modelos não necessariamente dependem apenas de maior poder computacional e investimento; no armazenamento, novos fornecedores de DRAM também podem gradualmente mudar as expectativas de oferta e precificação.
Isso não significa que os líderes do setor serão imediatamente substituídos.
Mas na próxima fase de estudo da IA, além de perguntar:
“Quem é o mais escasso?”
talvez seja necessário perguntar também:
“Quem pode fazer a mesma coisa com um custo menor?”
Autor original: Dr. Moyu｜Diretor de Ociosidade
Conta X: @Jason23818126
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