初期英国のWida投資家Gavin Baker 's投資哲学:マルチAIインフラストラクチャボトルネックと空の全体的な市場リスクを作る
AIは気泡ではありません。逆に、スーパーサイクルです。
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ソース: 無限のPodcast
元の言語:深い潮テックフロー
編集ガイド
Podcastは、Atreides Managementの創設者、NvidiaとCerebras投資家、Gavin Bakerの長期賭けの投資哲学に焦点を当てました。
彼のコア判断は、AIがバブルではなく、パワー、クリスタルサークル、コンピューティングによって駆動されるインフラのスーパーサイクルであるということです。実際の過剰なリターンは、大規模なモデルやチャットロボットではありませんが、GPU接続では、メモリ、推論チップ、高度なプログラミングと電源リンクです。
ガビン・ベーカーは、QQ を敷いた市場全体の落下に対抗しながら、Astera Labs、Unity、Micro、Nvidia、Cerebras、Positronなどに焦点を当てています。
TSMC、ASML、高帯域幅メモリ、電力網が急速に余りなく、AIの資本支出は、2000年にインターネットバブルの必ずしも再出現するものではありません。
安価なノート
AIの泡か極度の周期
• 「AIは気泡ではありません。逆に、スーパーサイクルです。」
• 「最大のリターンはSaaSではなく、OpenAIやAnthropicなどのチャットロボットではなく、電気、コンピューティング、シリコンでもありません。」
• 「買い手は世界の中で最もスマートで、ほとんどのキャッシュフロー会社であるため、これはインターネットバブルではありません。彼らは彼らのクレジットの債務レバレッジに依存しません。」
・「市場全体が延期できない場合は、従来の泡のように崩壊するのは難しい」
実質のネック:電気、水晶円、トークン
• 「Gavinの理論はシンプルで、AIのインフラのボトルネックだけを見て、ワットあたりの高まり、トークンのコストを下げることができる」
• 「AI Labsは1つのことについてますます懸念しています。ワット当たりのトークンはいくら生成できるか」
• 「電力と水晶円は2つのレンガの壁と2つの重要な制約で、AIの速いペースを制限しています。」
プレトレーニングから推論、ポストトレーニングまで
• 「モデルがあらかじめ訓練されたという事実は、それがその人生を通して天才になるという意味ではありません。また、ポストトレインステージで新しい情報を吸収する必要があります。」
• 「推論の本質は広範囲の計算を必要とします。そのため、推論チップと推論インフラは、次のフェーズの焦点になります。」
• 「理由に関連した費用や所得の機会のみ、5〜10回プレトトレーニング能力の入力」
小さな垂直モデル、エンドエンドモデル、および社会インフラ
• 「あなたは将来的に毎日クロードとやり取りする必要はありません。 本当に必要なものは、あなた自身のデータトレーニングに基づいてAIプロキシです。」
• 「インフラの展開のペースは、それ自体がモットであり、デジタルの世界は、物理的なインフラよりも反復的です。」
「数か月から数週間で行える物理的な展開を圧縮できるのはAI資本で高い価格を売ることができる」
Gavin の投資アプローチ:多くのボトルネックを作り、全体的な市場リスクを空に
• 「彼はAIの勝者が来ると強く信じていますが、彼は市場全体について楽観的であるという意味ではありません。 QQQの入れは、全体的な欠点のリスクに対する彼のヘッジです。」
• 「TSMCは実際に泡が加速する速度を制限します; 資本支出は、チップの容量が瞬時に拡大できない限り、制御不能ではありません。」
• 「Gavinは、より古い、より安定的、より循環的なレオポルドのようなものです。元は10年間成功を収めていますが、後者は今、さらに四半期です。」
AIスーパーサイクル資産の価値ベット
EJ:Gavin Bakerは、非常に生産的であるAI投資家です, しかし、ほとんど公共によって聞いたことがない. 過去20年間に、サークルに入った前から知られたAI企業に投資を始めました。 初期のNvidia(Weida、AI GPU、Acceleator Nucleus)とCerebras(AIチップ)にいたし、AIがバブルではなく、スーパーサイクルだと非常に明確に考えていた。
彼のビューでは、重要なボトルネックと制約は、ワット、ワッファ、トークン、すなわちAIの下部インフラストラクチャを観察することによって識別することができます。 彼の結論は単純です。AIの最大のリターンは、AngthropicやOpenAIなどのチャットロボットでやるべきではなく、SaaSソフトウェアやサービスでやるべきではありません。
結局は、業界全体が半導体にダウンストリームを送り出し、AI業界全体を支えるピックやホベルなどです。
多くの人々がAI業界がすでにバブルだと言うと、特にAIインフラでは、まさに次世代の買い付け機会だと思う。 同基金では、約4億ドルの規模で判断した。
そして、彼が話している制約を聞くと、特にAIインフラは、この理論がよく分かち合います。 投資家、レオポルド・アシェンブレンナー、同方向に多くのアレンジをしたショーで、この数回前に話しました。 違いは、レオポルドが3年ほど経ち、ガビンは20年以上経ちました。
レオポルドの経営資産は、Gavin'sと同じくらい大きく3回程度ですが、プロデューサーであるLukeは次のように警告しました。 ワレン・ブッフェを1年で倒すことができるかもしれませんが、何十年も彼を動かすことができますか? Gavin Baker ' s の歴史的記録は、彼はこの投資理論に異なる視点を持つかもしれないことを示唆しています。。
ガビン・ベイカーを知らない人は、アテリデス・マネジメント(投資信託)の創設者であり、過去20年間Nvidiaに投資されていることを最初に知ることができます。 あなたは20年間Nvidiaを保持している場合, それは非常に印象的であるはずだから、それはすでに信じられないです。
最近の成功には、CerebrasとAstera Labsが含まれます。 Cerebrasは、ポストIPO評価が目覚めに高く述べたAIチップ企業です。 そして、あなたが聞いたことがない企業があり、このセットで組み合わせて判断し、AIの投資機会がどこにあるかを見ていきます。
それから質問は、彼が何を投票したのか、なぜですか? 最新13F(米国機関投資家による総合倉庫開示)を見ると、約4億AUM(資産運用規模)となります。 その最大のホールドアウトの一部を解体すると、ガビンが繰り返し言及したAI開発ボトルネックにこれらの企業が指摘することになります。
セクシーで、多くの人が聞いたこともないという企業では、たくさんのスペースがあります。 Astera Labs、例えば、ファンドの1セントあたり9〜10パーセントの口座。 GPU間の接続層としてAstera Labsを解釈できます。
データセンターがシステムとして認識されている場合、GPUは、モデルの事前トレーニング、ポストトレーニングおよび推論を担当するエンジンです。 しかし、GPUが動作するためには、データが保存されるメモリチップ(RAMチップ)にアクセスして、大量のデータを転送する必要があります。
そのためには、パイプシステムが必要です。 私はすべてのボトムの詳細を知らなかったので、私はハイレベルに話しています。 Astera Labsは問題を解決しました。 AI クラスターが数百万チップに及ぶ場合、ボトルネックはもはやGPU自体ではありませんが、データ転送ウィンドウは正しいデータを適切なタイミングで送信し、正しいデータにアクセスする方法です。 Astera Labsは、このような配管システムを構築しました。
私はこのエピソードを勉強する前に、Astera Labsを聞いたことはない。 しかし、私はCerebrasが同様の状況にあったことを覚えておいてください。 ガビンは、約6ヶ月前にCerebrasについて話し、AIのタイムスケールを与え、6ヶ月は長くなっています。 すると、IPOで、ショーは約60億ドルの推定を述べ、IPOは40セントで上りました。 これは、Astera Labsが同様の傾向にある重要な名前かもしれないことを示唆しています。
ジョシュ:Cerebrasは初期投資です。 セルブラスに入社したのは、会社のライフサイクルで、長年の理論に賭けたということです。 いくつかの他の企業も彼の長期賭けにありました, コースNvidia。
20年以上にわたりNvidiaに携わり、道路に滞在するのは驚くべきことです。 私は最近、ガビンから2つのポッドキャストに耳を傾け、彼は明らかにNvidiaの立場について話したときに判断を表明し、Nvidiaは、現在の収益性と需要を維持し続けることができると信じました。 つまり、Nvidiaが10兆ドルの市場価値に近づくチャンスを持っていると考えていることを意味し、それは途中で半ばです。
もう一つの注目すべき開発はミクロンです。 昨年のエピソードではAI投資銀行についてお話しししましたが、その中でこれらの会社の位置は、戻ることを強くお勧めします。 マイクロンは、最大のメモリメーカーの一つです。
ショーで驚くべき数字が記載されています。それは1年前に100億ドル未満の価値があり、それは1年10回の兆ドルの市場価値を上回ったように記録されました。 これは、メモリプログラムにとって重要なことを示しています。
目に見えないものではなく、面白いものではない企業があります。 EJ、特にUnity Softwareの1つを持参したいです。 ユニティを知ったゲームに精通している人、ゲームエンジンです。そして3Dレンダリングソフトウェアで多くのホットゲームが作られています。
なぜAI投資家がUnityに投票するのか、この「ビデオゲーム」は? 答えは3Dゲームエンジンです。 世界のモデルビルダーであるUnityは、物理の深い理解、世界が動く方法、材料およびライトを持っています。
AI が AGI と Humanoid ロボットをビルドしようとすると、ロボットが訓練される仮想環境と仮想データセットのシミュレーションが重要なリンクです。 Unityは最も強力なツールの1つであることが起こります。
つまり、世界モデルの信者として、AIの世界における重要なプレーヤーになるための明確な道を持つ、エンジンとして知られる会社のような存在です。
Gavin の投資理論と戦略
EJ:世界モデルの理論は単純です。現在のAIモデルやLMLは、図書館に座っている学生のように、テキストや書籍を中心に世界を理解していますが、実際の世界経験はありません。
つまり、世界モデルがロック解除したいのは、シミュレーション環境でゲームの役割を置き、物理的な現実の仕組みを理解することです。
同様に、電話を捨てたり、ボールを蹴ったりするとどうなりますか? お問い合わせ お問い合わせ 世界モデルは、この問題を解決します。
現時点では、大規模な規模でこれを行うことができます多くの選手はありません。 続いて、Genie 3 (GoogleのGenerable Interactive World Modelプロジェクト) のようなモデルを持つ Google かもしれません。 このプログラムは、Gemini OmniのGoogleの最近のリリースにも言及していますが、これらのモデルは、チャットGPTの瞬間にまだ到達していません。
ガビンが好きなのは、バーベルみたいなことです。 一方、それは伝統です, あなたはGPUを必要とします, あなたはストレージを必要とします, ので、彼は最大の選手を投げています, ミクロンとNVIDIA. 一方、もう一歩先を踏み入れて、そこにはパックが行くだろうと思っていたので、彼は推論が重要だったと思ったので、そしてユニティは、世界モデルがロボットを鍛え、未来のLMの次世代を鍛える方法だと思ったからです。
ポジトロンも、推論チップをしている。 Cerebras のように聞こえると、そうすると、それらはすべて推論の周りに巻き込まれます。 Gavinは最近、AIモデルのインフラ倉庫、特にトレーニング倉庫の動向についてインタビューで繰り返し話しました。事前トレーニングからポストトレーニングの重点を置きます。
AI サークルにいるなら、このターンが起こったことを知ることができます。 ガビンはこれに非常に集中しました。 新しい情報、新しいデータ、そして更新そのものを理解するモデルはまだ必要です。 データセットで事前に訓練されるので、生命の天才と見なすことはできません。 また、新しい情報を学ぶ必要があります。, 後トレーニングレベルで行われ、広範なコンピューティングを必要とする。
第二に、AIモデルを実際に考えてみると、新しい情報を取得するとどう思いますか? 説明する別の理論はありますか? これは共鳴です。 推論も広範囲に計算する必要があります。 推論だけで関連する費用または所得機会は、前処理計算機の入力が5〜10倍になる可能性があると推定されます。
そのため、AI Labs と Chip Mackers の両方が大きなシフトをしました。 あなたはNvidiaが知性の適用を支えるために多くの推論指向のGPUを置きました見ました。 ガビンはまた、一連の投資を推論するノートを表明しました。
最後のことは、私は楽しみだったと思った中国について話Gavinでした. 人工知能の競争では、物語は常に米国と中国にありました。 中国のユニークな構成があり、エネルギーが比較的十分であり、チップの生産を拡大する能力があります。 米国は現在、台湾、中国でTSMC(世界で最も重要な最新鋭のクリスタル サークル プラント)に多くのリンクが委託されている理由である、この地域で苦労しています。
彼の説明は、中国は、アメリカのそれと非常に異なっていたAIインフラストラクチャやチップを作成するユニークな機会を持っていたことでした。 ガビンは、アメリカへの投資を通じてアメリカの推論のインフラを構築する上でリードをとっていると言えます。 この未来は素晴らしい機会かもしれないと思います。
ジョシュ:この賭けが上にあるだけでなく、注目する価値があります。 QQQの大きなポジションも保有しています。 QQQは、米国での株式のバスケットおよび第2最大の取引であるナスダック100を追跡するETFです。 それは非常によく行なわれます: 2023年、1セントあたり55、2024年1セントあたり25、2025年と2026年に1セントあたり17セント。
言い換えれば、QQQはインデックスファンドとしてとても良く、買いやすく、在庫のトップ100バスケットでした。 Gavin は逆のヘッジを作っています。 彼がAIが勝てないと言っていませんが、彼は本当のボトルネックのキーメーカーに投票しますが、彼は全体の市場センチメントについて非常に楽観的ではありません。
QQQQ は保護の裏側にあります:AI が長い間勝ちても、市場全体が好ましい方法で崩壊した場合、彼はこの層を持っています。
4種類の投資可能な方向
ジョシュ:最も重要な投資ボトルネックであることを検討しているものを破壊することができます。 最初は、垂直化された小さな言語モデルです。
Claude や ChatGPT などの通常の LLM は基本的に LLM で、世界の広範な理解があり、特定の質問に答えることができます。 しかし、特定の垂直領域や特定の問題の周りのモデルを訓練することは、別の問題です。
これらの特定の問題は通常、企業、特に特定の問題に深く成長しているもの、または特定のサブディビジョンでニッチ(リキ)を形成するものに存在します。 垂直化されたSLM(背小モデル)は問題を解決します: フロントラインモデルですが、エンタープライズ固有のデータやローカルデバイス(機器)で効率的に動作するように高度に最適化されています。
オンデバイスやローカルランモデルについて話しました。 理由は、携帯電話やその他のデバイスに非常に個人データがたくさんあり、あなたはそれを渡すつもりはないかもしれませんし、会社はそれにアクセスできないことがあります。 例えば、医療記録、財務情報など。
OpenAIは、銀行口座にアクセスできる財務AIエージェントを発行しましたが、実際にあなたの代わりに運営することはできません。ソーシャルセキュリティ番号、銀行の詳細など、多くの個人情報があります。
ローカルモデルやSLMは、このような問題を解決することができます。 ガビンは将来的に重要になる大きな賭けです。 彼が本当に好きな会社があります: アップル. 彼は投資に明確な関心を表明していないかもしれませんが、Appleはローカルモデルが機器上で動作できるようにする主な要因の1つであると信じています。
将来的には、Claudeが毎日あなたのインタラクティブなモデルであるべきではないかと思います。 必要なのは、パーソナライズされたAIエージェントであり、自分のデータに訓練され、SLMが最終的になる可能性があることです。
一般的なバージョンは、携帯電話上で実行できます。また、多くの企業が独自のデータを高度に最適化、専門化されたモデルを実行し、販売または市場製品を販売することができます。
EJ:この位置でAppleの素晴らしいです。 WWCCは、ほぼそこのところです。
ジョシュ:お問い合わせ。
EJ:APPLE DEVELOPER CONFERENCEの1週間前に、新しいAIソフトウェアとハードウェアとの統合方法を公開します。 とても重要で、引き続きカバーを続けていきますので、ご相談をお待ちしております。
ジョシュ:第2の柱は社会インフラです。 原子よりもビット(ビット)がはるかに高速であると言うことが多い。 参照してください。AIインフラストラクチャはクリアです。モデルの品質はほぼ指数関数的であり、すべてのワットがインテリジェンス、すべてのトークンの対応するインテリジェンスを生成します。
しかし、物理的な展開のペースは同じペースで上昇しませんでした。 ハードウェアは非常に複雑で、トランジスタの精度は原子段階の近くです。既存のインフラストラクチャが既に圧力下にある世界で大規模に展開するのは容易ではありません。 電気自動車の急激な普及により、電力網はよりストレスが増し、多くの場所では十分な能力に近づいています。 AIは、エネルギー問題やチップの問題にもたらします。
ガビンは、インフラが困難で建設が数日、数ヶ月、さらには数年かかります。 サイクルを数週間に圧縮できる人に賭けています。 なので、物理的な展開の速度は、それ自体が痛いです。 目標を絞って、なるべく早く展開できる企業を探していました。
私が考える最初の例はSpaceXであり、ColossusをAnthropicに構築し、リースした速度は、将来的に他の企業にもなる。 このインフラ柱は、Gavinの重要な懸念のひとつです。
Leopoldのコンビネーションを見てみると、コアです。 現実は、建物が非常に困難であり、それを構築できる人は非常に高価なそれを販売することができます。 SpaceXは今、データセンターを借りるための収入の最大のソースであると言う, ロケットではなく. この柱がいかに重要であるかを説明します。
EJ:スピードに悩んでいるのですが、コストも心配しています。 彼は繰り返し1つの指標に呼ばれる:ワットの性能ごとに。 彼が言うことを本当に試みているのは、AIの研究室は、ワットごとにどれだけのトークンが生成されるかについてます懸念していることです。
GPUで約5社の企業が10億ドル、あるいはドルの兆しを費やすだけを考えると、今年はこれらのシステムを駆動する能力、そして、ダックが十分に高くなるのが望ましい。 特に、ハイパー(超大型クラウドメーカー)がこのスケールに拡大すると、問題の心臓部にコストがかかります。
仮説的に:私はClaudeに質問をしました, そして、それは私に答えるために2セントを与えました; 私はChatGPTに質問をしました, そして、それは私に答えるためにドルを与えました. Claude が ChatGPT 95% のインテリジェンスしかなかったとしても、Claude を使うでしょう。 より多くの質問をし、最終的には低コストで回答を得ることができるからです。
そのため、この知能にアクセスする費用は非常に重要です。 今週のMicrosoftとUberは、毎年の予算が約4ヶ月の古いため、Claudeコードの使用を実際に減らしていたと発表しました。
Gavinのポートフォリオ:Cerebras、Positron、Astera Labs。 彼は非常に解散されたインフラボトルネックを特定し、簡単なベットをしました。 同社がこのボトルネックを解決すると、一定のレベルのトークンコストが一定レベルに低下し、AIラボラトリーズは、より多くのGPU、より多くの製品やこの種の多くを購入します。
そこで、彼の理論は、技術の複雑さにもかかわらず、本当に簡単です。AIレベルでインフラボトルネックにのみ懸念しています。 各ワットのパフォーマンスを改善し、トークンを安くすることができる会社を見つけることができれば、将来的にはたくさんのお金の価値があると思います。 IPO または高い価格で購入。
ジョシュ:このセクションでは、Gavinの契約をコピーしたい場合は、いくつかの名前が知られる必要があります:Astera Labs、Cerebras、SiFive(RISC-Vチップデザイン会社)とPositron。 こちらの4社がこのプレートに鍵をつけています。
4つ目と最後の方向は、エネルギーと空間の組み合わせです。 先ほど述べたように、エネルギー供給の制約が豊富で、新しいエネルギーは非常に困難です。 ショーは、新しいデータセンターの約40パーセントがロビーに非常に強い反対に遭遇し、プロテスティングし、それらを上陸したくないという統計的言及しています。
2種類のソリューションがあります。 1つのタイプは箱のエネルギー、すなわち、携帯用エネルギーです。 データセンターを取り、小さなエネルギーデバイスで電力を供給することができます。 青の大理石でレオポルドのかなり良いです。
一方、Gavinの方向が懸念されている軌道コンピュータです。 この分野における最大かつ最も中心的な企業は、もちろんSpaceXです。 軌道にラックやデータセンターを置くために、ペイロード(ロード)を軌道に置くために、スペースに高速道路になる能力を持つ唯一の企業であり、十分なインテリジェンスとパワーバックを生成する。
SpaceX は SpaceX よりも多く意味しています。 ガビンのコンビネーションは、巨大な業界だと考えていることを考えると、より多くのスペースストックコンフィギュレーションを持っていないと少し驚いた。 多分現実はそれも早いです。, SpaceX は業界をロック解除するピンです。。
次に、Starship V3 の起動を間近に見ます。 先週のスターシップ・ローンチも見かけました。 スターシップが本当に機能しない場合は、スペースエネルギー、軌道へのラックはありません。 起動するペイロードは非常に大きいので必要な条件です。 そのため、SpaceX は集中しなければならない会社である必要があります。, 影響を受ける多くの第二クラスの企業がありますが、。
なぜ別のインターネットバブルではないのですか
ジョシュ:そこで、これは単なる別のドットコムバブルではない理由を尋ねる必要がありますか? ガビンは何度もこの質問をし、彼は非常に強い答えを与え、私は基本的に彼と彼の引数は説得力があると信じています。
彼のロジックは、2000年のインターネットバブルが負債されていたことです。 多くの人は、実際に使用したり、気にしない未検査の理論や製品に投資するために大量のお金を借りてきました。
GavinがAI Super Cycleを呼び出したものと比較すると、OpenAIとAnthropic企業が今年200億ドルに達すると予想されます。 そして、それは偽りのお金ではありません、それは契約を通じて署名されたお金であり、そのの大部分は、ショーは40〜60パーセントを言う、ビジネスや小売顧客によって前払いされています。
言い換えれば、実際のお金は動いています。
GPU のアルゴリズムを見て、モデルの研究所を見ていません。, 誰が Nvidia から製品を買っているを参照してください。. Google、Microsoft、Amazon、Metaは、借りずに、自分の現金予約から支払います。 アマゾンは、フリーキャッシュフローの終端に行き、お金を借り始めると安心です。 しかし、そのポイントは、レバレッジされていないということです。
そして、これらは世界トップ5の企業の一つで、市場価値、サイズ、ステータスのために最もスマートな1つです。 インターネットバブルと比較して、多くの匿名企業がお金を溶かすことができ、非常に不当な方法で焼くことができました。 このサイクルでは、レバレッジなしで消費する世界最大級の企業です。
最近の週にプログラムに与えられた四半期報告書では、これらの動きの周りの利益が最適化され、モデルが高度化され、よりスマート化されていることを示しています。 Gavinの中央引数は:それが活用されていないため、インターネットバブルではありません。同時に、私たちが話しているボトルネックは、物理的な原子によって縛られています。
たくさんのメモリチップとGPUを購入するのは1つですが、NvidiaはGPUをオーバーセルすることができず、マイクロンは十分なチップ生産設備を持っていないため、AIストレージチップをオーバーセルできません。 なので、単純な引数は、市場全体に過剰供給できない場合、バブルではありません。 これを行うために十分なピックとショットを持っていないことに限定されています。
と良いポイント: Gavin は TSM が供給できると考える, Nvidia は $2-3 トリリオン GPU を今年と翌年で販売されている. つまり、TSMCはフォーム境界のキーリンクです。
そのため、TSMCがこれらの企業のニーズを満たし、多くのチップをそれらに提供することができれば、それは彼らに多くのお金の費用がかかります。 CapEx(資本金)と運用キャッシュフローの間に重要な接続はなく、企業が生成するキャッシュは建設をサポートするのに十分です。
しかし、TSMCが明日Nvidiaに言うと、我々は一晩の容量を3倍にすることができ、Nvidiaは拒否しません、それはチップを購入するお金の多くを費やす開始します。 また、キャップエクス・バブル(キャピタール・エクスベンダリティ・バブル)がより大きくなり、事業運営からキャッシュ・フローを分離すると、チップを購入するために、他の企業もお金を借りることを余儀なくされます。
しかし、供給の制約、貯蔵の制限、破片の製造業の制限、高度の破片のエネルギー限界、特に、私達は実際にできるだけ速く構造を作ることができません。 そこで、TSMCは泡加速をブロックしました。
TSMCチップの容量が制限されている限り、Samsungや他のチップメーカーが市場シェアを上回らない限り、成長は比較的持続可能です。 速いようですが、まだ満たせない必要性はたくさんあります。 このダイナミックが存在する限り、大きな取引だとは思います。
EJ:そしてもう一つは、そのニーズがまだあると仮定できません。 これらのチップの生産よりもAIの需要は指数関数的に、より速く成長しています。
この理論を証明する2つの方法だけを考えることができます。 まず、ASMLを再現する奇跡があり、突然ASMLの競合他社の束があります。 ASMLが知らなかった人は、TSMCとすべての主要なチップのフェースで必要な約400百万ドルの機械を作り出すことを理解できます。
ショーによると、ノルウェー(ノルウェー)でこのことを作り、非常に長いサイクルを過ごし、注文バックログは5年間予定されていました。
第二に、我々は、非常に多くのGPUを必要としないLLMの完全に異なるタイプを作成します。 しかし、このような兆候は全く見ていません。
今日はSKハイニックスについて話しました。 それはNvidia GPUのナンバーワンの店の製造業者および製造者であり、AIの貯蔵区域のほとんど上の犬。
現在、GoogleとMicrosoftから約50億ドルから100億ドルの調達を受けています。この2社が、生産を拡大するために必要な機器の支払いに3年以上前から製品を製造したいと考えているのです。
こうしたビッグ企業がストレージを空にする方法を示します。これはAIコンポーネントのトラックです。 エスケープ Hynixは「セキュリティをあげたくない」と言いました。 その動作マージンは、約70パーセントです, 半導体業界でほとんど信じられないほど。
ガビンのオールインがセンスを発揮します。 気泡のように見えません。 多分市場は短期的に反応します。. 今日は株式ポートフォリオをオープンしましたが、ほとんどすべて下がりました。
この点は、GPUや半導体チップだけを必要とし、十分な供給物やメーカーが足りない点です。
Gavinのポートフォリオ
ジョシュ:結論は:電気および水晶です。 その2つだけ。 2つのレンガの壁と2つの制約があり、速度も速さも防ぎます。 電力と電力が残っている限り、需要は強く、供給は限られています、良い日は先にあります。
GavinのTLDRが必要な場合は、その最大のホルダーを読んでください。 再び、これは投資提案ではありません。 つまり、ガビンが何を抱えているのではなく、何を保持しているのかという意味ではありません。 これらの株式が上がるか、落ちるか、または周りを回すかどうかはわかりません。
彼の最大のポジションは少し反直感的であり、QQQは位置を置く。 全体的に、彼の市場のバイアスは注目すべきです。 第2位は、倉庫の約7.4パーセントであり、ピッカーはALABです。 3DソフトウェアであるUnityです。
Ciena(ライトネットワーク機器)、Microon、Nvidia、Amazon、Luumumtum(ライトコミュニケーションとレーザーウェア)、Alphabet(Google親)、Coherent(フォトエレクトロニクスとマテリアル)、Roblox(プレイプラットフォーム)、EchoStar(衛星通信)、Twilio(ワイヤレス通信プラットフォーム)、Wayfair(ターブレーター)など、他の多くの他の多くの背景があります。 この男はすべてをキャストします。
興味のある方は13Fをご覧ください。 それはGavinの視点、電気のボトルネック、クリスタルラウンドです。 これらの制約が残っている限り、それらは本質的に一方的な増加です。 EJ、この情報を吸収する方法は? お問い合わせ
EJ:レオポルドの13Fが出てから市場は非常に揮発性しています。 今回のエピソードを録音すると、ガビンが年配のスマートなレオポルドのようなものだったことに気づくようになりました。 久しぶりにこの事業に携わる。 多分、彼は持っていませんでした。 $13 億 AUM, しかし、私は感じます。 10 年。
これを聞いてみると、毎分毎分、毎日、AIをフォローしたくないし、そこにお金を置き、数か月前から成長する方法を見てみたい。 そのGavinの組み合わせは有用かもしれません。 もちろん、投資提案ではありません。
より慎重で長期的かつ未来志向のアプローチを取った。 彼の傾向の判断が最終的に材料化されると、彼は彼の初期にNvidiaとCerebrasで行われたように、今後数年間で指数関数的な利益があるかもしれません。 しかし、それは彼のコアポイントの1つに基づいているすべてです:私たちは気泡ではありません。
聴衆が同意するかどうか疑問に思います。 明らかに、ほとんどの人はガビンのような底に降りません。 しかし、このエピソードを聴いた後、気泡の中にいると思いますか? またはない? サポートと異議のための地面は何ですか? お見逃しなく! ジョシュは、私たちがやっているまで泡だと思いませんか
ジョシュ:当然のことながらの気泡にしていると思います。 質問は、私たちが気泡のどの段階にあるかで、それはまた議論することができます。 初期のステージのように見えてくるので、その状態を続けていくことを期待しています。 Gavin によると、TSMC がチップの容量を制限し続けている限り、私たちは良いです。
全体を見る。 すでにレオポルドと話しています。その成功は四半期ごとに測定されています。現在、ガビンは10年以上にわたって成功を測定しています。 多くの人々は、自分たちの答えを持っているかもしれません。
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