#AIStocksWhatNext
$NVDA $AMD $AVGO $MSFT $AMZN $META
Eu continuo acompanhando as negociações de IA, e ultimamente estou menos interessado nas manchetes barulhentas.
Todo mundo fala sobre modelos, GPUs e sobre quem está “vencendo” a IA.
Eu estou observando o que fica por baixo disso.
O $NVDA acabou de mostrar o tamanho gigantesco da demanda, com US$ 96,2 bi em receita trimestral e aproximadamente US$ 89 bi provenientes do Data Center.
Mas a parte interessante para mim é o que vem a seguir.
Treinamento recebe atenção.
Inferência pode se tornar o negócio recorrente.
E então há o $AVGO. A receita de semicondutores de IA dela atingiu US$ 16,7 bi no 3T, alta de 221% no ano contra o ano. Isso me diz que a história está ficando maior do que as GPUs. Os hyperscalers estão cada vez mais construindo chips personalizados e controlando mais da sua própria infraestrutura.
Microsoft e Amazon também estão gastando quantias enormes em data centers e computação.
E é aqui que eu começo a fazer perguntas diferentes.
Quem, na prática, está usando toda essa capacidade?
Com que eficiência?
Quem está pagando por isso?
E quando os gastos começam a virar um fluxo de caixa durável?
Até a energia está ficando parte da história. Projetos de data centers estão competindo por capacidade de rede elétrica em lugares como o Texas.
Então agora estou observando as coisas “chatas”:
Energia. Resfriamento. Rede. Memória. Utilização.
A corrida de IA pode parecer, do lado de fora, uma história de software.
Por baixo, cada vez mais parece uma corrida de infraestrutura.
É essa a parte que eu estou acompanhando.
$NVDA $AMD $AVGO $MSFT $AMZN $META
Eu continuo acompanhando as negociações de IA, e ultimamente estou menos interessado nas manchetes barulhentas.
Todo mundo fala sobre modelos, GPUs e sobre quem está “vencendo” a IA.
Eu estou observando o que fica por baixo disso.
O $NVDA acabou de mostrar o tamanho gigantesco da demanda, com US$ 96,2 bi em receita trimestral e aproximadamente US$ 89 bi provenientes do Data Center.
Mas a parte interessante para mim é o que vem a seguir.
Treinamento recebe atenção.
Inferência pode se tornar o negócio recorrente.
E então há o $AVGO. A receita de semicondutores de IA dela atingiu US$ 16,7 bi no 3T, alta de 221% no ano contra o ano. Isso me diz que a história está ficando maior do que as GPUs. Os hyperscalers estão cada vez mais construindo chips personalizados e controlando mais da sua própria infraestrutura.
Microsoft e Amazon também estão gastando quantias enormes em data centers e computação.
E é aqui que eu começo a fazer perguntas diferentes.
Quem, na prática, está usando toda essa capacidade?
Com que eficiência?
Quem está pagando por isso?
E quando os gastos começam a virar um fluxo de caixa durável?
Até a energia está ficando parte da história. Projetos de data centers estão competindo por capacidade de rede elétrica em lugares como o Texas.
Então agora estou observando as coisas “chatas”:
Energia. Resfriamento. Rede. Memória. Utilização.
A corrida de IA pode parecer, do lado de fora, uma história de software.
Por baixo, cada vez mais parece uma corrida de infraestrutura.
É essa a parte que eu estou acompanhando.
