Alpha哥AI投资日记

La pantalla se desplegó y el patrimonio neto de la cuenta se plegó🤣

Nuevo iPhone Duo pensado para cada fanático de las acciones de Wall Street (YOLO) y para los que apuestan fuerte en cripto

#iPhoneDuo

Creo que la idea de Zuckerberg es bastante acertada: el asistente personal de IA para la gente común debería ser gratis; solo los usuarios intensivos necesitarían pagar.

A medida que los tokens se vuelvan cada vez más baratos, el coste de que un usuario normal charle, haga preguntas o escriba algunas cosas será cada vez menor. No tiene ningún sentido cobrar 20 dólares fijos al mes.

Para mí, es más razonable cobrar por las necesidades de alto uso, como escribir código intensivamente, ejecutar tareas complejas y hacer que los agentes trabajen todo el día: esas demandas consumen muchos recursos.

Además, en el tema de la comercialización, yo veo más potencial en Meta. Ya tiene tantos recursos de comerciantes y un sistema publicitario maduro; en el futuro, cuando la IA ayude a los usuarios a encontrar productos, reservar hoteles y elegir servicios, podrá ganar dinero a partir de las transacciones concretadas. Los comerciantes pueden pagar por clientes y pedidos, y los usuarios comunes pueden seguir usándolo de forma gratuita.

Cuando las capacidades de la IA se acerquen gradualmente, la competencia será cada vez más exigente en cuanto a quién pueda convertir las necesidades de los usuarios en un negocio. Meta ha acumulado en este aspecto tantos años de experiencia que creo que es totalmente posible que atienda a usuarios del segmento C incluso mejor que Anthropic y OpenAI.

Cita: https://x.com/i/web/status/2097705128606462078

$META acaba de lanzar su asistente de IA personal Muse. Ofrece hasta 100 millones de tokens gratis cada semana; esta cuota es bastante agresiva

Siguiendo la línea de pensamiento de Zuckerberg, en realidad la mayoría de las personas no debería tener que pagar por la IA. Suscribirse mensualmente por 20 USD para la versión básica de ChatGPT o Claude no debería ser la forma predeterminada de usar IA; las necesidades diarias del usuario común deberían resolverse gratis

Las empresas de IA pueden cobrar a los usuarios intensivos, o también ganar dinero al ayudar a los usuarios a comprar, reservar servicios y gestionar negocios, obteniendo ingresos mediante comisiones por transacciones. Primero, usa la IA gratuita para retener usuarios y hábitos de uso; luego, construye un negocio alrededor de esa puerta de entrada. Una vez que la IA gratuita ya sea lo suficientemente buena, entonces OpenAI y Anthropic tendrán que volver a demostrar su valor por esos 20 USD al mes

Hoy $META sube un 7%; parece que el mercado sigue comiéndose el pastel de Zuckerberg

Un mundo mágico: el meme que publicó el hijo de Biden $LAPTOP, cuyo valor de mercado (por supuesto que es falso) llegó a superar a Solana: Es9vMFrzaCERmJfrF4H2FYD4KCoNkY11McCe8BenwNYB. Valor de mercado https://twitter.com/nicksolrik/status/2097658042838077772

¡Viene el buey! 🫡 https://twitter.com/aleabitoreddit/status/2097601244898775465

Garrett Jin ahora tiene aproximadamente 39,760 zcash:native posiciones cortas, con un precio medio de $576 y una liquidación fuerte en $2,292, usando Cross Margin (modo de margen total). Además, también tiene posiciones largas en BTC por valor de 100 millones de dólares.

Si de verdad hubiera un jugador grande que quisiera fastidiarlo con ZEC, la estrategia más dura no sería simplemente hacer un pump directo de ZEC, sino esperar a que BTC tenga una corrección y, entonces, mantener ZEC firmemente estable, para después impulsarlo hacia arriba en contra de la tendencia.

Por ejemplo, cuando BTC corrige, $ZEC en realidad lo impulsa de manera continua hasta $1,700–$1,800; así, a él le costaría muchísimo. Las ganancias/pérdidas flotantes de sus cortos en ZEC aumentarían el margen de pérdida hasta aproximadamente $4,500–4,900 millones, y al mismo tiempo las posiciones largas de BTC también estarían en pérdidas: ambos lados consumen el margen.

Para ese punto, incluso si aún no se ha tocado la liquidación fuerte mostrada, es posible que él tenga que recortar de forma proactiva sus cortos en ZEC. Y un gran short de un tamaño cercano a $50M, al verse forzado a recomprar, por sí mismo es combustible para la siguiente fase del alza.

Si yo fuera el “market maker” de ZEC y viera un pez tan grande colgado en la cadena, quizá de verdad me daría ganas de intentar algo 😂

Cita: https://x.com/i/web/status/2096866422559252609

Para el Partido Demócrata, Jon Ossoff podría encajar mejor para 2028 que AOC.

La ventaja de AOC es que tiene mucha fuerza entre los jóvenes, la base de la izquierda y el impacto en redes sociales. Pero el problema es que su etiqueta es demasiado de izquierda: Medicare for All, inmigración, el tema de la policía... en la etapa de campaña electoral se presta con facilidad a que los republicanos la ataquen de forma coordinada.

La línea de Ossoff es mucho más inteligente. En esencia sigue siendo un demócrata de centroizquierda, pero en temas como salud, energía, seguridad y migración es más moderado que AOC; se parece a la ruta de entonces de Obama: un enfoque de jóvenes tecnócratas. Su mayor activo son los resultados de campo en un estado bisagra como Georgia. Eso tiene mucha más capacidad de persuasión que ganar el 70% en un distrito profundamente azul como Nueva York.

Últimamente, el impulso de Ossoff también ha sido muy fuerte. Polymarket ya ha subido hasta el 12%. Si este año logra revalidar su escaño en el Senado y además vuelve a ganar en Georgia, siento que podría entrar rápidamente en la primera opción para 2028.

Análisis puro; no representa mi postura política personal.

Cita: https://x.com/i/web/status/2096791552953897316

zcash:native aplasta a los bajistas durante el fin de semana

Los bajistas de la IA deben tener cuidado con una situación: una vez que se forma cualquier grupo de intereses lo suficientemente grande, no se desintegra tan fácilmente; especialmente porque la IA ahora ya no es asunto de unas pocas startups. OpenAI y Anthropic han recaudado decenas de miles de millones de dólares, y Nvidia, los proveedores de nube, los VC, el almacenamiento y los módulos ópticos están todos vinculados a esta cadena industrial de la IA. Cada empresa aquí tiene enormes intereses, así que todo el sistema, por naturaleza, intentará encontrar la manera de prolongar este ciclo lo máximo posible, en lugar de quedarse mirando cómo se derrumba por un solo factor, por ejemplo, porque la monetización de ingresos a corto plazo no llegue lo bastante rápido.

Ahora vender tokens es cada vez más competitivo; a medida que la capacidad de los modelos se acerca, los precios solo se volverán más y más baratos. Si el ARR no se puede sostener, entonces OpenAI y Anthropic perfectamente podrían cambiar la forma de cobrar. Cuando el juego ya no se puede seguir jugando, se pueden cambiar las reglas del juego. No solo vender tokens, sino cobrar por tarea, por resultado, por cuánto trabajo humano se haya reemplazado. Un trabajo que antes requería una hora de un empleado de oficina y por el que una empresa estaría dispuesta a pagar 50 dólares de coste, aunque la IA solo gaste 1 dólar en coste de inferencia, puede cobrarte 5 o 10 dólares. Así, de golpe, incluso la forma en que el mercado hace las cuentas cambia: de “cuánto se puede seguir vendiendo el token, si el ARR no logra mantener su crecimiento” a “cuánto salario de empleados de oficina de todo el mundo puede quedarse finalmente la IA”.

Cambiar la forma de jugar puede darle tiempo de compra a toda la industria. Cuando el modelo de negocio original empieza a ser cuestionado, se cambia por otro esquema de cobro, nuevos KPI y nuevos cálculos de TAM. El mercado tiene que volver a observar la adopción, la tasa de éxito y cuánto están dispuestas a pagar las empresas; y esas cosas por sí mismas necesitan medio año o un año para poder ser refutadas.

Y para un grupo de intereses tan grande, medio año o un año ya vale muchísimo. Porque durante ese periodo la capacidad del modelo aún puede seguir avanzando, los costes de inferencia todavía pueden seguir bajando, y también pueden surgir de repente computer use, vídeo de IA y todo tipo de escenarios no relacionados con coding. Mientras aparezcan uno o dos avances realmente grandes más, todo el ciclo puede volver a extenderse hacia adelante y seguir la fiesta.

Una vez que se forma una enorme comunidad de intereses industriales, seguirá buscando nuevas herramientas, nuevos modelos de negocio y nuevos métodos de valoración para prolongar este ciclo. El sector inmobiliario chino en su momento pudo seguir alargando con renovación de barrios de chabolas, crédito y finanzas de la tierra.

Si los bajistas de la IA descubren que todo el mundo ha cambiado las reglas, quizá deban cubrir sus cortos primero para salvar la vida.

Antes de las nóminas no agrícolas, vi que Binance me envió esta notificación y ya sentí que algo no iba bien, así que reduje un poco mi posición 😂

“Las dos últimas veces que salieron las nóminas no agrícolas, BTC subió, vengan a posicionarse con antelación” Cuando incluso los exchanges empiezan a recordar a los pequeños inversores que operen antes con la lógica de “nóminas débiles = no subir tipos = BTC sube”, básicamente eso significa que esa expectativa probablemente ya se ha descontado por completo

Esta noche llegó un golpe en la dirección opuesta: las nóminas no agrícolas de agosto fueron de +162.000, frente a las +56.000 esperadas, casi 3 veces lo previsto; la tasa de desempleo siguió en 4,1%, y el crecimiento salarial también estuvo ligeramente por encima de lo esperado. Además, los dos meses anteriores del empleo se revisaron al alza en un total de 55.000, y julio pasó directamente de -23.000 a +21.000

Viendo esto, el empleo en Estados Unidos sigue siendo muy fuerte. Supongo que continuará la volatilidad, y luego habrá que ver el CPI del próximo viernes para decidir si subirán los tipos

Recientemente $HOOD ha subido con mucha fuerza, pero siento que el mercado quizá todavía no ha incorporado por completo el valor de Robinhood Chain. Usando dos métodos muy simples para valorar Robinhood Chain por separado, los dos cálculos dan finalmente un precio razonable de HOOD que ronda los $140–160, con un punto medio justo cerca de $150

Primero, usar HYPE directamente como referencia. La capitalización de mercado de HYPE ahora es de aproximadamente $19B, sus ingresos anualizados son de unos $710M, y el mercado le está asignando unas 27 veces sus ingresos. Los ingresos de Robinhood Chain en los últimos 7 días fueron $11.2M, lo que anualizado equivale a unos $580M; si también se valorara a 27 veces, valdría aproximadamente $16B. La capitalización de mercado actual de HOOD es de unos $112B; si sumamos de forma simple esos $16B, el precio de la acción saldría en torno a $142

El segundo método es aún más simple: valorar directamente según las blockchains públicas existentes. La capitalización de mercado de SOL ahora es de aproximadamente $61B; suponiendo que Robinhood Chain al final solo pueda llegar a la mitad de SOL, es decir, $30B. Si añadimos esos $30B a HOOD, eso equivale a un aumento de unos $34 por acción, y el precio razonable sería $159

Uno da $142 calculado por ingresos, y el otro da $159 calculado como la mitad de SOL; en el medio queda justo alrededor de $150. Ahora mismo, HOOD a $125 sin duda ya incorpora parte de la expectativa sobre Robinhood Chain; si Robinhood Chain puede seguir de moda durante un tiempo con esta racha, y además sumarle algo de prima por sentimiento, $HOOD $150 podría ser incluso un caso bastante normal

zcash:native 1000 ya despega, versión de privacidad $BTC desde 🚀🛫

El año pasado empecé a comprar zcash:native alrededor de 60; vendí un poco a 600 y luego volví a comprar con 400.

La larga marcha de las monedas de privacidad acaba de empezar https://twitter.com/alphaguytrading/status/2090997661688352873

GPT-6 Astra ha sido lanzado. La principal mejora es que la operación de computadoras por parte de la IA realmente está empezando a acercarse a “ser útil”

En las pruebas de OpenAI, para el mismo tipo de tareas de操作 de computadora, GPT-5.6 Sol tardaba aproximadamente 75 minutos; Astra lo redujo a unos 40 minutos, y además la tasa de finalización fue mayor. Junto con la nueva versión de Codex, la velocidad de finalización de otro conjunto de tareas web se acercó directamente a casi el doble. En el futuro, dejar que la IA abra el navegador por sí sola, rellene formularios, haga Excel, opere CRM, busque información y modifique sitios web, estas cosas están empezando a pasar poco a poco de ser una demo a convertirse en productividad realmente utilizable. (Se incorporó la capacidad central de manus😅)

Cita: https://x.com/i/web/status/2095595741528125780

DeepSeek, GLM, Kimi detrás de la estación de tránsito no se cayeron 😅 https://twitter.com/_FORAB/status/2095531562720973182

Esta estrategia, que parece delta neutral, en realidad tiene grandes riesgos ocultos; es completamente una trampa de los creadores de mercado: la mantis acecha a la cigarra, pero al final el pájaro se lleva la presa

Las pérdidas de la posición corta en un contrato que se beneficia de la tasa de financiación se liquidan de verdad por el exchange a un precio extremo, mientras que las ganancias en el spot al otro lado son solo beneficios en papel. En una moneda pequeña como AKE, la liquidez del spot es muy mala; si tuvieras varios millones de dólares en spot, simplemente no podrías venderlo todo cerca de 0.04. Cuando las posiciones cortas en Binance hayan sido liquidadas, el precio volverá a caer de 0.045 a 0.013, y las ganancias flotantes del spot también desaparecerán. Si además se añade Cross Margin, un fuerte pump de AKE puede hacer estallar todo el margen de la cuenta, y las otras decenas de posiciones de arbitraje que originalmente eran independientes también serán liquidadas en cadena.

Cita: https://x.com/i/web/status/2095371870258516372

El mundo número uno de Google Gemini solo duró 30 horas.

Google publicó anoche Gemini 3.8 Flash, logrando alrededor de 74% en DeepSWE y llegando en un momento a ser el número uno mundial en agentes de codificación. DeepSWE significa que se le dan al modelo 100 tareas de desarrollo de software relativamente complejas y reales; de esas, aproximadamente 74 al final puede hacerlas correctamente de forma independiente y pasar las pruebas. El resultado no tardó mucho en llegar: Meta también publicó Muse Spark 1.3, con una puntuación de 75.4%, y desplazó directamente a Google.

La capacidad de codificación de estos modelos baratos de Google y Meta ya se está acercando cada vez más a la del nivel más caro como Opus, pero con un precio mucho menor. Gemini 3.8 Flash, tras ejecutar una tarea en DeepSWE, cuesta en promedio solo 2.36 dólares, mientras que Opus 5, con capacidad similar, cuesta 11.84 dólares. La capacidad de programación de estos dos modelos de Google y Meta ya está a un nivel bastante parecido al de Claude Opus 5, pero el costo promedio de ejecutar una tarea es solo alrededor de una quinta parte del de Opus.

Ahora los modelos grandes de verdad están compitiendo sin parar: la inteligencia para programar se está convirtiendo rápidamente en “commodity”.

Cita: https://x.com/i/web/status/2095232032896946311

Muchas revoluciones tecnológicas comenzaron primero en industrias como "sexo, apuestas y drogas"; allí se aplicaron más rápido. Por ejemplo, en los primeros tiempos de internet, gran parte del tráfico provenía de sitios pornográficos; las transacciones del dark web usaban BTC; y el juego en línea avanzó antes que el comercio electrónico.

Cuando internet empezó a despegar, en 1999 los sitios para adultos representaban solo el 2%–3% de los sitios comerciales, pero aportaban el 10%–20% de las búsquedas en los motores de búsqueda. En 1998, solo los 10 principales sitios para adultos ya cubrían el 15% de todos los usuarios web de la época. En 1996, el entretenimiento para adultos ya suponía el 10% de los ingresos de todo el comercio electrónico B2C.

La verdadera importancia del porno para los primeros tiempos de internet está en que fue de las primeras aplicaciones de internet con una demanda realmente enorme: usuarios dispuestos a pagar y, al mismo tiempo, un consumo de ancho de banda extremadamente alto. Las suscripciones de pago, los pagos con tarjeta de crédito, los sistemas de comisiones por afiliados y la transmisión de video en alta definición que hoy nos resultan habituales: fueron de las primeras en usarse a gran escala en sitios para adultos.

Ahora, la IA podría estar repitiendo el mismo camino. Cuando la IA ya permite producir por lotes cortometrajes para adultos y empiezan a aparecer quienes empiezan a ganar dinero con ello, eso indica que el costo, la velocidad y la controlabilidad del video con IA quizá ya han superado el umbral en el que empieza a convertirse en una aplicación verdaderamente orientada al consumo.

Todos han estado buscando nuevos escenarios de aplicación para la IA que no sean solo “coding”. Es posible que este escenario esté en......😃

En el futuro, con el desarrollo de la tecnología de IA y la combinación de tecnologías AR como Apple Vision Pro, es posible que el mundo de después de verdad sea el Metaverso.

El modelo del mundo puede generar entornos directamente; el modelo de video puede generar imágenes en tiempo real; la IA de lenguaje (LLM) puede permitir que cada NPC dentro tenga su propia memoria, personalidad y lógica de acciones; y, sumado a los agentes de Blender/motores de juego, en el futuro incluso podría ser que tú digas una frase como: “Genera un Ginza de Tokio de 1980, lloviendo, con 500 personas que puedan actuar libremente”. En cuestión de minutos e incluso segundos podría estar listo.

Caminas por las calles de Tokio y tus gafas ya saben dónde estás, a quién estás mirando y qué hay en la tienda de al lado; los edificios reales pueden volver a renderizarse; en la calle aparecen personajes virtuales; el avatar de un amigo puede sentarse a tu lado.

Suma de: modelo del mundo con IA × AR × agente de IA. Si aparecen gafas AR para “gente común” que se usen 6–8 horas al día, quizá sea una revolución del nivel de iPhone.

Cita: https://x.com/i/web/status/2094884634719133925

Anthropic ha vuelto a sacar un modelo nuevo

Lo más impresionante está en el área de investigación. Terminal-Bench-Science: Fable 5 tiene solo un 24.7%, mientras que Fable 5.1 ya alcanza el 52.6%. Opus 5 es 29.0% y GPT-5.6 Sol es 22.4%.

También hay mejoras considerables en la programación: Terminal-Bench 4.0 sube de 42.0% a 55.8%, y AutomationBench pasa de 17.1% a 31.4%. Solo con estos números

Las capacidades del modelo aumentan, pero el costo real de uso, en cambio, está bajando. El precio de lectura de caché es un 75% más bajo que el de Fable 5. Según estima Anthropic, el costo real de un workload típico disminuye aproximadamente un 25%.

Fable 5.1 ya se puede usar. Pueden probar y ver si realmente es tan potente.

Referencia: https://x.com/i/web/status/2094848581425377479