Resumo
A IA continua a ser a linha principal a longo prazo, mas à medida que GPU, HBM, embalagens avançadas, energia e outros elos centrais são plenamente precificados pelo mercado, a lógica de investimento em IA pode estar a mudar de “procurar o gargalo mais escasso” para “procurar alternativas com melhor custo-benefício”.
Por um lado, a procura por infraestruturas de IA como HBM e DRAM continua forte, mas os preços elevados e os lucros altos também estimulam os clientes a montante a procurar soluções alternativas; por outro lado, AMD, ASIC, TPU, chips personalizados e novos fornecedores de armazenamento podem entrar no mercado existente através do custo, arquitetura ou capacidade de fornecimento.
Assim, na próxima fase, o investimento em IA, além de se focar em “quem é o mais escasso”, também precisa de refletir sobre: quem consegue fazer o mesmo trabalho a um custo mais baixo?
Observação da carteira KTX Crypto
Para a carteira KTX Crypto, o que merece mais atenção neste ponto de vista da comunidade é a “cadeia industrial de IA a transitar do prémio por gargalos para a competição por alternativas”, onde o foco não está em determinar se algum líder será imediatamente substituído, mas sim em observar como os lucros da indústria e a lógica de financiamento estão a mudar:
- A procura de IA a longo prazo mantém-se: A procura de IA por capacidade computacional, armazenamento e infraestruturas não mudou, mas o elevado entusiasmo não significa que todos os ativos relacionados tenham espaço para valorização contínua.
- Gargalos podem levar a alternativas: Quando um elo tem oferta apertada, preços e margens a subir, os fabricantes a jusante têm maior motivação para procurar alternativas.
- Foco na lógica de “alternativas acessíveis”: AMD, ASIC, TPU, chips personalizados e novos fornecedores de armazenamento podem tornar-se forças potenciais para substituir a cadeia industrial existente.
- Depois do hardware, atenção ao software: O financiamento esteve anteriormente muito concentrado em chips, armazenamento e centros de dados, mas no futuro o software, SaaS e plataformas cloud que realmente convertam IA em receitas e lucros também merecem atenção.
- Execução da carteira: Os ativos relacionados com IA não devem ser avaliados apenas pelo crescimento do setor e barreiras tecnológicas, mas também pela avaliação, curva de custos, poder negocial dos clientes e pressão competitiva dos potenciais substitutos.
Texto original
A teoria do “encontrar gargalos” do investidor de ações de cabelo branco, será que vai evoluir para “encontrar alternativas acessíveis”? 🤔
Antes, no OKX Planet, ouvi a transmissão ao vivo do Lao Sun sobre IA, ações americanas e armazenamento, onde vários pontos merecem atenção.
- A IA ainda é a linha principal a longo prazo
O impacto da IA na produtividade está apenas a começar, mas o grande espaço do setor não significa que todas as empresas de IA valham a pena ser compradas a preços elevados.
- A lógica da procura de armazenamento não mudou
HBM e DRAM continuam a ser componentes importantes da infraestrutura de IA, e a importância da SK Hynix e Samsung também não mudou.
O que o mercado está a reavaliar são principalmente os aumentos de preços anteriores, expectativas de margens e o poder de fixação de preços na cadeia industrial.
- A macroeconomia decide a direção, a avaliação decide o ponto de compra
Estar certo na tendência a longo prazo não significa ignorar o preço.
Mesmo a acreditar numa direção a longo prazo, é necessário construir posições em etapas para deixar margem às flutuações do mercado.
- Depois do hardware, o software pode voltar a ganhar atenção
Anteriormente, o capital estava principalmente concentrado em chips, armazenamento e centros de dados.
Mas na próxima fase, o software, SaaS e plataformas cloud que realmente convertam IA em receitas e lucros podem gradualmente tornar-se o foco do mercado.
- De “encontrar gargalos” para “encontrar alternativas acessíveis”
Antes, ao estudar IA, todos procuravam o elo mais escasso:
GPU, HBM, embalagem avançada, energia — onde surgisse um gargalo, o capital concentrava-se aí.
Mas o problema é:
uma vez que um elo é reconhecido pelo mercado como gargalo, normalmente já não é barato.
E quanto maiores os lucros e os custos, maior é o incentivo dos clientes a jusante para procurar alternativas.
Por exemplo, a Nvidia ainda tem uma forte vantagem competitiva, mas AMD, ASIC, TPU e chips personalizados podem gradualmente entrar por diferentes cenários de aplicação.
O mesmo acontece no campo do armazenamento, onde os fornecedores cloud podem reduzir a pressão dos custos elevados de armazenamento através de contratos a longo prazo, procura de novos fornecedores e otimização da arquitetura.
Uma lógica semelhante está a surgir também a nível nacional.
A DeepSeek fez o mercado reconhecer que grandes modelos não precisam necessariamente de depender apenas de maior capacidade computacional e investimento mais elevado; no campo do armazenamento, novos fornecedores de DRAM podem gradualmente mudar as expectativas do mercado sobre oferta e preços.
Isto 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?”
pode ser necessário perguntar também:
“Quem consegue fazer o mesmo trabalho a um custo mais baixo?”
Autor original: Dr. Moyu｜Chefe de Pesca
Conta X: @Jason23818126
Link original: https://x.com/Jason23818126/status/2084295372881727753
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