#AIStocksWhatNext
$NVDA $AMD $AVGO $MSFT $AMZN $META
Я всё время наблюдаю за тем, как торгуют на теме ИИ, и в последнее время меня меньше интересуют громкие заголовки.
Все говорят о моделях, GPU и о том, кто «побеждает» в ИИ.
А я смотрю на то, что находится под этим.
$NVDA недавно показала, насколько огромным стал спрос: $96,2B квартальной выручки и примерно $89B из сегмента Data Center.
Но самое интересное для меня — что будет дальше.
На обучение обращают внимание.
А вот инференс может стать повторяющимся бизнесом.
Ещё есть $AVGO. Её выручка от AI-полупроводников достигла $16,7B в Q3, рост на 221% год к году. Это говорит мне о том, что история становится больше, чем просто GPU. Гиперскейлеры всё чаще разрабатывают собственные чипы и контролируют всё больше своей инфраструктуры.
Microsoft и Amazon тоже тратят огромные деньги на дата-центры и вычисления.
И вот с этого места я начинаю задавать другие вопросы.
Кто на самом деле использует всю эту мощность?
Насколько эффективно?
Кто за это платит?
И когда эти расходы превратятся в устойчивый денежный поток?
Даже электричество становится частью истории. Проекты дата-центров конкурируют за доступную мощность энергосети в таких местах, как Техас.
Так что теперь я слежу за скучными вещами:
Электроэнергия. Охлаждение. Сети. Память. Использование.
Снаружи гонка ИИ может выглядеть как история про софт.
Но по сути всё чаще это выглядит как гонка за инфраструктуру.
Это то, за чем я наблюдаю.
$NVDA $AMD $AVGO $MSFT $AMZN $META
Я всё время наблюдаю за тем, как торгуют на теме ИИ, и в последнее время меня меньше интересуют громкие заголовки.
Все говорят о моделях, GPU и о том, кто «побеждает» в ИИ.
А я смотрю на то, что находится под этим.
$NVDA недавно показала, насколько огромным стал спрос: $96,2B квартальной выручки и примерно $89B из сегмента Data Center.
Но самое интересное для меня — что будет дальше.
На обучение обращают внимание.
А вот инференс может стать повторяющимся бизнесом.
Ещё есть $AVGO. Её выручка от AI-полупроводников достигла $16,7B в Q3, рост на 221% год к году. Это говорит мне о том, что история становится больше, чем просто GPU. Гиперскейлеры всё чаще разрабатывают собственные чипы и контролируют всё больше своей инфраструктуры.
Microsoft и Amazon тоже тратят огромные деньги на дата-центры и вычисления.
И вот с этого места я начинаю задавать другие вопросы.
Кто на самом деле использует всю эту мощность?
Насколько эффективно?
Кто за это платит?
И когда эти расходы превратятся в устойчивый денежный поток?
Даже электричество становится частью истории. Проекты дата-центров конкурируют за доступную мощность энергосети в таких местах, как Техас.
Так что теперь я слежу за скучными вещами:
Электроэнергия. Охлаждение. Сети. Память. Использование.
Снаружи гонка ИИ может выглядеть как история про софт.
Но по сути всё чаще это выглядит как гонка за инфраструктуру.
Это то, за чем я наблюдаю.
