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J’avais anticipé, il y a plus d’un mois, que les fonds allaient passer du secteur matériel vers la grande technologie et les logiciels. J’ai donc ajusté la répartition de mon portefeuille. À l’heure actuelle, la principale allocation sur les actions américaines est la suivante : Matériel 40 % (NVDA 20 %, SOXX 20 %, et j’ai liquidé le reste) Grande technologie 50 % (MSFT 15 %, GOOG 15 %, META 10 %, AAPL 10 %) Logiciels 10 % (NOW 10 %, et j’ai remplacé GOOG en cours de route : je l’ai vendu en ratant la suite) Si ces prévisions ont été aussi précises, c’est parce que j’ai toujours insisté sur le fait qu’un investissement dans l’IA ne doit pas se limiter à des recherches superficielles : il faut aller en profondeur, et vraiment l’utiliser. Avec la sortie progressive, ces derniers temps, de grands modèles open source comme Qwen 3.8 27B, DeepSeek V4 Flash, GLM 5.3, etc., je pense que les modèles open source approchent rapidement d’un point critique d’explosion. Il est très possible que cela devienne un catalyseur du marché de l’an prochain. Ce sera un vent favorable pour les secteurs du matériel comme des logiciels. Une fois que la construction des centres de données entrera dans une phase plus stable, le déploiement local sur site par les particuliers constituera le prochain moteur de croissance. Le fait qu’Huang a récemment racheté Hugging Face à grands frais est aussi un signal très clair. Il y a deux ans, j’ai acheté le M4 Max en configuration haut de gamme 128 Go justement pour m’amuser avec les modèles open source. Mais à l’époque, les performances et les capacités des modèles étaient très faibles : j’ai bricolé quelques fois, puis j’ai abandonné. Cette semaine, j’ai redemarré des tests sur plusieurs modèles récents. Bien que leurs capacités ne soient pas encore au niveau de Fable 5 et de GPT Sol, ils ont au moins atteint un niveau de modèle “intermédiaire”, et sont désormais utilisables. En revanche, la machine d’il y a deux ans ne suivait plus trop : seulement 20 tokens/s en sortie, et le ventilateur tournait à fond. J’ai donc passé commande pour la dernière version du Mac Studio M5 Ultra 256 Go. Pour le moment, la livraison est prévue à plus de 3 mois. La version Hong Kong, avec les tarifs “éducation”, coûte seulement 68 000, ce qui revient bien plus avantageux que dans le pays. À mesure que les optimisations de Mac pour les modèles open source s’améliorent, c’est aussi favorable pour le cours de l’action Apple. C’est pourquoi, d’ailleurs, j’ai ouvert une position de 10 % sur AAPL avant-hier.
J’avais anticipé, il y a plus d’un mois, que les fonds allaient passer du secteur matériel vers la grande technologie et les logiciels. J’ai donc ajusté la répartition de mon portefeuille. À l’heure actuelle, la principale allocation sur les actions américaines est la suivante :
Matériel 40 % (NVDA 20 %, SOXX 20 %, et j’ai liquidé le reste)
Grande technologie 50 % (MSFT 15 %, GOOG 15 %, META 10 %, AAPL 10 %)
Logiciels 10 % (NOW 10 %, et j’ai remplacé GOOG en cours de route : je l’ai vendu en ratant la suite)

Si ces prévisions ont été aussi précises, c’est parce que j’ai toujours insisté sur le fait qu’un investissement dans l’IA ne doit pas se limiter à des recherches superficielles : il faut aller en profondeur, et vraiment l’utiliser.

Avec la sortie progressive, ces derniers temps, de grands modèles open source comme Qwen 3.8 27B, DeepSeek V4 Flash, GLM 5.3, etc., je pense que les modèles open source approchent rapidement d’un point critique d’explosion. Il est très possible que cela devienne un catalyseur du marché de l’an prochain. Ce sera un vent favorable pour les secteurs du matériel comme des logiciels. Une fois que la construction des centres de données entrera dans une phase plus stable, le déploiement local sur site par les particuliers constituera le prochain moteur de croissance. Le fait qu’Huang a récemment racheté Hugging Face à grands frais est aussi un signal très clair.

Il y a deux ans, j’ai acheté le M4 Max en configuration haut de gamme 128 Go justement pour m’amuser avec les modèles open source. Mais à l’époque, les performances et les capacités des modèles étaient très faibles : j’ai bricolé quelques fois, puis j’ai abandonné. Cette semaine, j’ai redemarré des tests sur plusieurs modèles récents. Bien que leurs capacités ne soient pas encore au niveau de Fable 5 et de GPT Sol, ils ont au moins atteint un niveau de modèle “intermédiaire”, et sont désormais utilisables. En revanche, la machine d’il y a deux ans ne suivait plus trop : seulement 20 tokens/s en sortie, et le ventilateur tournait à fond.

J’ai donc passé commande pour la dernière version du Mac Studio M5 Ultra 256 Go. Pour le moment, la livraison est prévue à plus de 3 mois. La version Hong Kong, avec les tarifs “éducation”, coûte seulement 68 000, ce qui revient bien plus avantageux que dans le pays.

À mesure que les optimisations de Mac pour les modèles open source s’améliorent, c’est aussi favorable pour le cours de l’action Apple. C’est pourquoi, d’ailleurs, j’ai ouvert une position de 10 % sur AAPL avant-hier.
Les flux de capitaux dans la chaîne industrielle de l’IA se tournent vers la concrétisation commerciale — pourquoi, durant la période à venir, les grandes technos et les logiciels de qualité surperformeront le matériel lié à l’IAAuparavant, dans un tweet du 27/6, je n’ai pas seulement avancé l’idée que le secteur du stockage arrivait à un sommet, mais j’ai aussi prédit clairement que, dans la suite, les flux de capitaux du marché passeraient des fabricants de matériel pour l’IA (les « vendeurs de pelles ») vers les grandes entreprises de cloud technologique comme MSFT, GOOG, META, etc., ainsi que vers des sociétés logicielles de qualité telles que NOW et CRM (les « récupérateurs d’or »). Le 29/7, lors d’un live sur OKX, j’ai de nouveau souligné ce point de vue. À première vue, en seulement un mois, tout a déjà été validé : MSFT est passé de 370 à 500, META de 540 à 590, NOW de 90 à 124 et CRM de 158 à 192. Aujourd’hui, j’ai à nouveau longuement discuté de ce point de vue avec GPT, et cela a amené l’IA à fournir des données plus complètes pour l’étayer, ce qui a permis de constituer l’article suivant, afin que chacun puisse l’étudier davantage.

Les flux de capitaux dans la chaîne industrielle de l’IA se tournent vers la concrétisation commerciale — pourquoi, durant la période à venir, les grandes technos et les logiciels de qualité surperformeront le matériel lié à l’IA

Auparavant, dans un tweet du 27/6, je n’ai pas seulement avancé l’idée que le secteur du stockage arrivait à un sommet, mais j’ai aussi prédit clairement que, dans la suite, les flux de capitaux du marché passeraient des fabricants de matériel pour l’IA (les « vendeurs de pelles ») vers les grandes entreprises de cloud technologique comme MSFT, GOOG, META, etc., ainsi que vers des sociétés logicielles de qualité telles que NOW et CRM (les « récupérateurs d’or »). Le 29/7, lors d’un live sur OKX, j’ai de nouveau souligné ce point de vue.
À première vue, en seulement un mois, tout a déjà été validé : MSFT est passé de 370 à 500, META de 540 à 590, NOW de 90 à 124 et CRM de 158 à 192.
Aujourd’hui, j’ai à nouveau longuement discuté de ce point de vue avec GPT, et cela a amené l’IA à fournir des données plus complètes pour l’étayer, ce qui a permis de constituer l’article suivant, afin que chacun puisse l’étudier davantage.
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