Desde que escribí mi última publicación, algunas personas me han contactado sobre en qué estoy invirtiendo específicamente y dónde. Si bien no tengo la intención de convertir este boletín en un boletín completo sobre selección de acciones, sí quería compartir los temas y cómo pienso sobre estas selecciones desde un punto de vista lógico.
Entremos en ello.
Mis modelos mentales para pensar dónde reside el valor al invertir o construir son a través de cadenas de dependencia. ¿Quién depende de qué, en cuánto y qué se necesita para romper esa dependencia? He utilizado la misma lente para pensar en mis inversiones en Machine Financial system.
En primer lugar, tenemos que construir nuestra tesis macro y ese es el hecho de que la humanidad va a necesitar mucha más computación. He descrito por qué en esta publicación y recomiendo leerla si aún no lo has hecho.
Para esta computación, el núcleo de todo esto reside en la GPU como proxy de la IA y las cargas de trabajo informáticas aceleradas.
NVIDIA tiene toda la mentalidad, pero debemos recordar que ellos simplemente diseñan los chips, no los fabrican. Por lo tanto tenemos que hacernos las siguientes preguntas:
¿Quién fabrica estos chips?
¿Qué otros componentes necesitas para que estos chips funcionen?
¿De dónde obtienes la tierra, el poder y la mano de obra para unirlo todo?
¿Hay dependencias posteriores que se volverán parabólicas a medida que todo en esta cadena de suministro se reconfigure?
¿Cuáles son las empresas que deben aprovechar todo el poder de esta computación?
Al hacer estas preguntas podemos formarnos una imagen clara de en qué subsectores y empresas concentrar capital y, por supuesto, el tamaño de la apuesta en consecuencia.
Esta es la jugada más obvia y directa, pero básicamente todos estos centros de datos necesitarán energía para poder conectarse. Cuando piensa en la energía del centro de datos, existe lo que se conoce como energía detrás del medidor (BTM) y frente al medidor (FOM). La energía FOM significa que usted se está conectando directamente a la pink, lo que significa que la energía se le entrega directamente a usted. BTM significa que usted mismo debe descubrir la energía, también conocida como generación de energía en el sitio.
Para invertir en energía en relación con los centros de datos, debe calcular cuánta exposición está teniendo a la demanda del centro de datos en comparación con la demanda de electricidad regular. Las empresas que se especializan en proporcionar energía BTM a centros de datos estarán más vinculadas al crecimiento de los centros de datos, mientras que FOM energy puede tener retornos diluidos porque sus negocios ya son extremadamente grandes (redes eléctricas).
Un ejemplo de cada uno que me gusta es:
Frente del medidor: Constelación de energía. Operan una amplia cartera de activos de generación como energía nuclear, hidroeléctrica, eólica, photo voltaic, gasoline pure, and so on. Sus acciones han tenido un desempeño increíblemente bueno en los últimos años, lo que muestra una correlación con las tendencias de la IA.
Detrás del medidor: Bloom Power. Esta empresa produce pilas de flamable de óxido sólido (SOFC) que son capaces de convertir gasoline pure en electricidad a la escala de operar un centro de datos. Si bien las acciones han subido enormemente, las ganancias y el crecimiento son impresionantes.
De ninguna manera soy un experto en energía, sin embargo, encuentro este marco valioso para pensar qué apuestas energéticas hacer cuando se piensa en ello en relación con los centros de datos. Hay muchas otras jugadas en el mercado, pero esto debería servir como marco conceptual al menos en esta categoría.
He llamado a esta categoría Fabricantes de semiconductores y no Semiconductores, ya que tengo una categoría separada para la memoria que explicaré más detalladamente. Esta categoría puede tener muchas madrigueras, pero para mantener un nivel bastante alto, esta categoría representa todo lo relacionado con cómo se fabrican chips que impulsan el juego de IA. Dos nombres de los que la mayoría de la gente habría oído hablar son:
Sin embargo, hay otras jugadas aquí con las que puedes cambiar tu perspectiva.
GOOG: Sí, lo leíste correctamente. En 2014, Google invirtió en sus TPU (Unidades de procesamiento tensorial) después de darse cuenta de que su factura NVDA iba a ser muy alta. Esa inversión ahora está dando sus frutos y, en realidad, es otra NVDA, una que el mercado aún no aprecia por completo.
NVTS: Esta es una obra más pequeña pero muestra lo que es posible. Navitas crea transformadores de potencia basados en GaN (nitruro de galio) y SiC (carburo de silicio) que le permiten reducir grandes corrientes a las que necesitan los componentes individuales. Esto es basic ya que la nueva generación de GPU, and so on., devour cada vez más energía.
¡Una mención notable que quiero hacer aquí es el ETF IShares MSCI Korea! Este ETF es accesible para inversores estadounidenses y está formado por dos empresas importantes para el futuro de los semiconductores: Samsung y SK Hynix. No entraré en demasiados detalles aquí, pero aquí hay un gráfico de su desempeño histórico. ¡Hay que recordar que la industria de los semiconductores está dominada en Asia, no en Occidente!
Bien, esta es una de mis categorías favoritas y probablemente tenga la mayor ventaja aún incorporada. Si bien la computación ha escalado a través de las GPU, un componente que se ha quedado atrás es la memoria. La tasa de progreso entre la computación y la memoria se puede mostrar en el siguiente cuadro:
Para resaltar la importancia de la memoria, es necesario comprender cómo funcionan las GPU y los modelos de IA. Una vez que una GPU ha realizado una cierta cantidad de trabajo que luego necesita desarrollar más adelante pero al que se debe acceder muy rápidamente, ¡debe almacenarlo en la memoria! La memoria tiene muchas capas:
RAM (más cercana al procesador)
Flash (piense en unidades SSD NVMe)
HDD (discos duros clásicos)
Todo este sector está básicamente limitado y explota enormemente con el auge de los modelos de IA. Ahora bien, lo que no se aprecia aquí es el hecho de que cuando se trata de RAM hay dos tipos a tener en cuenta:
Desde septiembre, los precios de las DRAM se han disparado y hay una enorme escasez de memoria. Sin embargo, lo que hace esto aún más interesante es que sólo hay tres empresas en el mundo que pueden producir HBM (SK, Samsung, Micron). La experiencia necesaria para hacerlo requiere décadas de composición que es imposible de reproducir ni siquiera en unos pocos años. Fuera de HBM, las empresas de Flash y HDD lo están haciendo muy bien. Aquí está el gráfico de Western Digital (sí, el que fabrica discos duros que probablemente hayas comprado)…
Podría seguir y seguir sobre la memoria, ¡pero puedo guardar esto para otro artículo si hay interés!
¿Recuerda que hablé sobre el frente del medidor anteriormente en este artículo y que es extremadamente difícil conectarse a la pink (hasta 5 años en este momento)? Bueno, resulta que hay una clase de empresas que tienen poder preexistente y saben cómo ejecutar computadoras de alto rendimiento: ¡los mineros BTC! Se dieron cuenta de su ventaja y, en su lugar, pasaron a ejecutar centros de datos de IA. Ahora bien, este panorama es más complejo ya que hay una empresa que estaba orientada a hacer una cosa y ahora gira para hacer otra. Si bien hay muchos en esta categoría, hablaré de uno que es común entre la mayoría de los inversores.
IREN: Originarios de Australia, cambiaron su negocio de Bitcoin 100% sostenible al centro de datos de IA. Actualmente cuentan con 3 GW de potencia asegurada, lo que equivale a 3 reactores nucleares a gran escala.
Creo que lo que hay que entender en esta categoría es ¿cuánto poder adquisitivo tienen estas empresas en relación con las personas que alquilan su infraestructura? Si el poder es realmente la limitación, entonces a estas empresas les irá excepcionalmente bien. Si la energía es un bien barato que cualquiera puede conseguir (poca evidencia de ello), entonces se espera una actitud bajista.
¡Por último, pero no menos importante, están las empresas de centros de datos reales! Estos son probablemente los más difíciles de razonar, ya que hay que entenderlos:
¿Cuál es realmente su demanda contratada y por cuánto tiempo?
¿Cómo son sus costos? ¿Tienen acceso a la energía o pagarán una prima por ella?
¿Cuál es su base de financiación actualmente y en el futuro?
¡Muchos de los osos de la IA hablan de estas variables y podrían tener razón en ciertos aspectos! Sin embargo, el hecho es que la demanda de IA no va a disminuir y construir un centro de datos es difícil. Si fuera fácil, entonces los hiperescaladores lo harían ellos mismos. Si bien creo que las preocupaciones son válidas hasta cierto punto, la gente es demasiado pesimista en este momento con respecto a estas empresas. Para ilustrar mi punto, hablaré de dos negocios diferentes:
Tejido central. El favorito de la industria pero también muy apalancado. El mercado crediticio está valorando que la posibilidad de que incumplan sus deudas es alta. Sin embargo, al mismo tiempo, ¡son una de las mejores plataformas de alojamiento en la nube!
Nebio. Son las mismas personas de Yandex y Clickhouse (dos compañías rusas increíblemente impresionantes). Se convertirán en un negocio de nube de IA de pila completa y tendrán las habilidades para hacerlo. Su experiencia en software program les da una ventaja impresionante que otras Neoclouds no podrán rivalizar tan fácilmente.
No voy a entrar en muchos detalles sobre ambos, pero sí quiero resaltar el hecho de que estas empresas deben evaluarse por sus propios méritos. De todos modos, construir centros de datos no es fácil y cualquiera que piense que estas cosas van a llegar a 0 se engaña.
Hay una clase de empresas que no pude entender exactamente cómo calificar, pero que están directamente relacionadas con todo este desarrollo y que vale la pena mencionar.
VRT: Vertiv Holdings. Para ejecutar estas GPU, necesita refrigeración líquida. Vertiv es el líder en esta categoría.
APLD: Utilized Digital se dedica a la construcción de estos centros de datos reales. Tienen 11 mil millones de dólares de ingresos contratados con una capitalización de mercado de 6 mil millones de dólares.
CRDO: Fabrican cables de conectividad especiales que todo centro de datos necesita para funcionar. Pueden admitir alrededor de 100 GB/s a través de su tecnología Lively Electrical Cable.
CAT: ¡Caterpillar, la constructora de la marca amarilla! Tienen turbinas que están impulsando el crecimiento en un subconjunto de su negocio que está creciendo rápidamente. ¡Un giro interesante para una empresa con una capitalización de mercado de varios cientos de miles de millones de dólares!
Si bien soy propietario de muchas de las acciones enumeradas en este artículo, sirve como ejemplo ilustrativo de cómo pienso sobre la inversión en la economía de las máquinas y cuáles son los distintos subsectores. He rotado una parte importante de mi patrimonio neto de las criptomonedas a estos nombres, ya que la CAGR de los nombres adyacentes a la IA será del 40% hasta al menos 2030. Todavía conservo ciertas participaciones en criptomonedas (BTC, SOL, ETH) y un negocio de tiempo completo (RouteMesh); sin embargo, desde una perspectiva de inversión, creo que mi capital se puede poner a trabajar más duro en la economía de las máquinas (de la cual las criptomonedas son un subconjunto).
También estoy muy interesado en la robótica y empezaré a escribir más sobre ella a medida que profundice en el {hardware}. ¿Cómo se une todo esto? No estoy completamente seguro, pero la curiosidad es un valor private clave para mí y cuando me siento atraído por algo no lo cuestiono, simplemente sigo aprendiendo 🙂
