#AIStocksWhatNext
$NVDA $AMD $AVGO $MSFT $AMZN $META
Sigo observando la operación del mercado relacionada con la IA y, últimamente, me interesa menos el ruido de los titulares.
Todo el mundo habla de los modelos, las GPU y de quién “gana” en IA.
Yo estoy mirando lo que hay debajo.
$NVDA acaba de mostrar lo enorme que se ha vuelto la demanda: $96.2B de ingresos trimestrales y, aproximadamente, $89B provenientes de Data Center.
Pero lo interesante para mí es lo que viene después.
El entrenamiento acapara la atención.
La inferencia podría convertirse en el negocio recurrente.
Luego está $AVGO. Sus ingresos por semiconductores de IA alcanzaron $16.7B en el 3T, un 221% más interanual (YoY). Eso me dice que la historia está creciendo más allá de las GPU. Los hyperscalers están construyendo cada vez más chips a medida y controlando más de su propia infraestructura.
Microsoft y Amazon también están invirtiendo cantidades enormes en centros de datos y cómputo.
Y es aquí donde empiezo a hacer preguntas distintas.
¿Quién está utilizando realmente toda esta capacidad?
¿Con qué eficiencia?
¿Quién está pagando por ello?
¿Y cuándo ese gasto se convierte en un flujo de caja duradero?
Incluso la energía se está convirtiendo en parte de la historia. Los proyectos de centros de datos compiten por capacidad de la red en lugares como Texas.
Así que ahora observo lo aburrido:
Energía. Refrigeración. Redes. Memoria. Utilización.
La carrera de la IA puede parecer, desde fuera, una historia de software.
Pero por debajo, cada vez más, parece una carrera de infraestructura.
Esa es la parte que estoy vigilando.
$NVDA $AMD $AVGO $MSFT $AMZN $META
Sigo observando la operación del mercado relacionada con la IA y, últimamente, me interesa menos el ruido de los titulares.
Todo el mundo habla de los modelos, las GPU y de quién “gana” en IA.
Yo estoy mirando lo que hay debajo.
$NVDA acaba de mostrar lo enorme que se ha vuelto la demanda: $96.2B de ingresos trimestrales y, aproximadamente, $89B provenientes de Data Center.
Pero lo interesante para mí es lo que viene después.
El entrenamiento acapara la atención.
La inferencia podría convertirse en el negocio recurrente.
Luego está $AVGO. Sus ingresos por semiconductores de IA alcanzaron $16.7B en el 3T, un 221% más interanual (YoY). Eso me dice que la historia está creciendo más allá de las GPU. Los hyperscalers están construyendo cada vez más chips a medida y controlando más de su propia infraestructura.
Microsoft y Amazon también están invirtiendo cantidades enormes en centros de datos y cómputo.
Y es aquí donde empiezo a hacer preguntas distintas.
¿Quién está utilizando realmente toda esta capacidad?
¿Con qué eficiencia?
¿Quién está pagando por ello?
¿Y cuándo ese gasto se convierte en un flujo de caja duradero?
Incluso la energía se está convirtiendo en parte de la historia. Los proyectos de centros de datos compiten por capacidad de la red en lugares como Texas.
Así que ahora observo lo aburrido:
Energía. Refrigeración. Redes. Memoria. Utilización.
La carrera de la IA puede parecer, desde fuera, una historia de software.
Pero por debajo, cada vez más, parece una carrera de infraestructura.
Esa es la parte que estoy vigilando.
