Tenho viajado recentemente e tenho publicado pouco. Peço a compreensão de todos.
Durante a viagem, fiquei pensando numa questão:
Diante de um enorme “narrativo de IA”, como é que o investidor comum pode participar—sem perder facilmente a grande alta (o movimento principal)—e ainda assim ter a chance de obter um rendimento realmente acima da média?
Meu pensamento inicial é: “70% na linha correta, 30% no inesperado”.
👉 70% para fundos ativos ou ETFs
Escolher produtos que já tenham sido comprovados por desempenho de longo prazo e deixar que equipes profissionais nos ajudem a acompanhar as mudanças na indústria e ajustar as posições. Nessa parte, o objetivo não é acertar cada “ação da moda”, mas sim garantir que não fiquemos de fora da principal tendência de crescimento de longo prazo da indústria de IA.
👉 30% para “dar um tiro de sorte”
Focar em líderes de IA de “small caps” dos EUA, construindo posição em parcelas quando houver uma convergência entre valuation, tendências da indústria e fundamentos da empresa. Essa parte permite cometer erros, mas é preciso controlar a exposição de cada ação individual. Enquanto algumas poucas empresas realmente decolarem, elas podem contribuir com grande parte do rendimento acima da média do portfólio.
Hoje, quero levar vocês para estudar a Auster ($OUST.US ), que é justamente uma “satélite” que estou observando.
Ela é uma das participantes importantes na camada física de percepção de IA. Seu produto principal são os radares LiDAR. Antes, o mercado só entendia LiDAR como “os olhos do carro autônomo”. Mas, com o desenvolvimento de robôs, transporte inteligente e automação industrial, ele está se tornando uma porta de entrada essencial para a máquina entender o mundo real.
A Auster acabou de divulgar um relatório de resultados, e a cotação também já reagiu claramente para cima. Neste momento, estudá-la não é para correr atrás da alta, e sim para responder a três perguntas:
1. A rota tecnológica dela realmente formou uma vantagem de custo?
2. Ela consegue evoluir de fabricante de radares para uma plataforma de percepção de IA física?
3. A avaliação atual já desconta antecipadamente o crescimento futuro?
A seguir, neste artigo longo, vamos desmontar a história da Auster—da sua prototipação em garagem até se tornar um núcleo de IA física—e ver se ela é, de fato, um satélite com potencial de decolagem, ou apenas mais um ativo de alto risco embalado pelo grande narrativo.
Durante a viagem, fiquei pensando numa questão:
Diante de um enorme “narrativo de IA”, como é que o investidor comum pode participar—sem perder facilmente a grande alta (o movimento principal)—e ainda assim ter a chance de obter um rendimento realmente acima da média?
Meu pensamento inicial é: “70% na linha correta, 30% no inesperado”.
👉 70% para fundos ativos ou ETFs
Escolher produtos que já tenham sido comprovados por desempenho de longo prazo e deixar que equipes profissionais nos ajudem a acompanhar as mudanças na indústria e ajustar as posições. Nessa parte, o objetivo não é acertar cada “ação da moda”, mas sim garantir que não fiquemos de fora da principal tendência de crescimento de longo prazo da indústria de IA.
👉 30% para “dar um tiro de sorte”
Focar em líderes de IA de “small caps” dos EUA, construindo posição em parcelas quando houver uma convergência entre valuation, tendências da indústria e fundamentos da empresa. Essa parte permite cometer erros, mas é preciso controlar a exposição de cada ação individual. Enquanto algumas poucas empresas realmente decolarem, elas podem contribuir com grande parte do rendimento acima da média do portfólio.
Hoje, quero levar vocês para estudar a Auster ($OUST.US ), que é justamente uma “satélite” que estou observando.
Ela é uma das participantes importantes na camada física de percepção de IA. Seu produto principal são os radares LiDAR. Antes, o mercado só entendia LiDAR como “os olhos do carro autônomo”. Mas, com o desenvolvimento de robôs, transporte inteligente e automação industrial, ele está se tornando uma porta de entrada essencial para a máquina entender o mundo real.
A Auster acabou de divulgar um relatório de resultados, e a cotação também já reagiu claramente para cima. Neste momento, estudá-la não é para correr atrás da alta, e sim para responder a três perguntas:
1. A rota tecnológica dela realmente formou uma vantagem de custo?
2. Ela consegue evoluir de fabricante de radares para uma plataforma de percepção de IA física?
3. A avaliação atual já desconta antecipadamente o crescimento futuro?
A seguir, neste artigo longo, vamos desmontar a história da Auster—da sua prototipação em garagem até se tornar um núcleo de IA física—e ver se ela é, de fato, um satélite com potencial de decolagem, ou apenas mais um ativo de alto risco embalado pelo grande narrativo.
