Резюме
ИИ по-прежнему является долгосрочной главной темой, но по мере того, как рынок полностью оценивает такие ключевые элементы, как GPU, HBM, передовые упаковочные технологии и электроэнергия, логика инвестиций в ИИ, возможно, меняется с «поиска самых дефицитных узких мест» на «поиск более выгодных по стоимости альтернатив».
С одной стороны, спрос на инфраструктуру ИИ, включая HBM и DRAM, остаётся высоким, но высокие цены и высокая прибыль стимулируют конечных клиентов искать альтернативы; с другой стороны, AMD, ASIC, TPU, кастомные чипы и новые поставщики памяти могут войти в существующий рынок за счёт стоимости, архитектуры или возможностей поставок.
Таким образом, на следующем этапе инвестирования в ИИ, помимо внимания к «кто самый дефицитный», нужно дополнительно задуматься: кто сможет сделать то же самое лучше при более низких затратах?
Наблюдения по портфелю KTX Crypto
Для портфеля KTX Crypto особенно важен этот взгляд сообщества на «переход цепочки создания стоимости ИИ от премии за узкие места к конкуренции альтернатив». Главное здесь — не оценивать, будет ли конкретный лидер сразу заменён, а наблюдать, как меняется логика прибыли отрасли и движения капитала:
- Долгосрочный спрос на ИИ сохраняется: спрос на вычислительные мощности, память и инфраструктуру для ИИ не изменился, но высокий спрос не означает, что все связанные активы будут постоянно расти в цене.
- Узкие места могут привести к альтернативам: когда предложение на каком-то этапе ограничено, а цены и рентабельность растут, у конечных производителей появляется сильный стимул искать замены.
- Обращайте внимание на логику «бюджетных альтернатив»: AMD, ASIC, TPU, кастомные чипы и новые поставщики памяти могут стать потенциальными альтернативами в существующей цепочке создания стоимости.
- После аппаратного обеспечения — внимание к программному обеспечению: ранее капитал был сосредоточен на чипах, памяти и центрах обработки данных; в будущем стоит обращать внимание на программное обеспечение, SaaS и облачные платформы, которые действительно могут превратить ИИ в доход и прибыль.
- В исполнении портфеля: активы, связанные с ИИ, следует оценивать не только по росту отрасли и технологическим барьерам, но и с учётом оценки, кривой затрат, переговорной способности клиентов и конкурентного давления со стороны потенциальных альтернатив.
Оригинальный текст
Теория «поиска узких мест» Белого Волосатого Акулы, пора ли перейти к «поиску бюджетных альтернатив»?🤔
Ранее на OKX Planet я слушал прямой эфир старого Суна о ИИ, американских акциях и памяти, в котором есть несколько важных точек зрения.
- ИИ всё ещё долгосрочная главная тема
Влияние ИИ на производительность только начинается, но большой потенциал отрасли не означает, что каждую компанию ИИ стоит покупать на пике.
- Логика спроса на память не изменилась
HBM и DRAM по-прежнему важные компоненты инфраструктуры ИИ, значимость Hynix и Samsung не изменилась.
Рынок переоценивает в основном прошлое повышение цен, ожидания рентабельности и ценообразование в цепочке создания стоимости.
- Макроопределяет направление, оценка — точку входа
Правильный выбор долгосрочного тренда не означает, что можно игнорировать цену.
Чтобы успешно инвестировать в долгосрочной перспективе, нужно наращивать позиции постепенно, оставляя пространство для колебаний рынка.
- После аппаратного обеспечения программное обеспечение может вновь привлечь внимание
Ранее капитал в основном концентрировался на чипах, памяти и центрах обработки данных.
Но на следующем этапе программное обеспечение, SaaS и облачные платформы, которые действительно могут преобразовать ИИ в доход и прибыль, также могут стать предметом интереса рынка.
- От «поиска узких мест» к «поиску бюджетных альтернатив»
Раньше при изучении ИИ все искали самые дефицитные звенья:
GPU, HBM, передовые упаковочные технологии, электроэнергия — куда появлялось узкое место, туда и шёл капитал.
Но проблема в том, что:
как только рынок признаёт звено узким местом, оно обычно уже не дешево.
Чем выше прибыль и стоимость, тем сильнее стимул у конечных клиентов искать альтернативы.
Например, Nvidia по-прежнему обладает мощным конкурентным преимуществом, но AMD, ASIC, TPU и кастомные чипы могут постепенно проникать в различные сценарии применения.
То же самое касается и области памяти: облачные компании могут снижать давление высоких цен на память, заключая долгосрочные контракты, находя новых поставщиков и оптимизируя архитектуру.
Подобная логика уже проявляется и в Китае.
DeepSeek заставил рынок пересмотреть мнение о том, что большие модели обязательно требуют всё больше вычислительной мощности и инвестиций; в области памяти новые поставщики DRAM могут постепенно менять ожидания рынка по поставкам и ценообразованию.
Это не значит, что лидеры отрасли будут сразу заменены.
Но при дальнейшем изучении ИИ, кроме вопроса:
«Кто самый дефицитный?»
стоит также задавать вопрос:
«Кто сможет сделать то же самое при более низких затратах?»
Автор: Dr. Moyu｜директор по «медленному» развитию
Аккаунт X: @Jason23818126
Ссылка на оригинал: https://x.com/Jason23818126/status/2084295372881727753
Предупреждение о рисках: Этот текст представляет собой мнение сообщества и не является инвестиционной рекомендацией, DYOR.