Nagmamonitor ako ng $NBIS nang mabuti dahil naniniwala akong ang AI infrastructure ay maaaring maging isa sa pinakamalaking pagkakataon habang ang AI agents ay nagdudulot ng demand para sa inference. Mayroon ang Nebius ng halos 3.5 GW na kontratadong kapasidad sa enerhiya, at tanging isang maliit na bahagi lamang ang aktibo ngayon, kaya may malaking puwang ito para sa paglago. Ang patuloy na paglago ng kanilang serverless inference business ay maaari ring mapabuti ang potensyal na kita bawat MW. Pagkatapos ng bagong pagbaba, ang valuation ay tila interesante sa akin, ngunit mahalaga na subaybayan ang execution at pag-deploy ng kapasidad.

Gumagamit ang Nvidia, $NVDA, ng AI upang baguhin ang paraan ng paggawa ng mga chip. Ipinakilala ng kumpanya ang mga bagong kagamitan sa CUDA-X AI upang mabilisain ang disenyo, paggawa at awtomatikong pagsasama ng semiconductor. Ang Synopsys, Cadence, Applied Materials, Lam Research at KLA ay ilan sa mga kumpanyang gumagamit nito. Sabay ng Nvidia, maaaring mabilisain ng hanggang 50x ang ilang workflow ng mga kagamitan na ito.

Sa kasalukuyang yugto, malinaw na ang karamihan sa AI models ay naglalayong maging mas mura at hindi mas mahusay. Ang mga kumpanya ay nagpapalayas ng milyon-milyon dolyar sa pamamagitan ng pagbababa ng presyo sa isa’t isa at pagbebenta ng mga token nang mas mababa kaysa sa kanilang halaga. Nakita nila na kailangan nilang magpatuloy sa pagpapalayas ng pera ng mga investor upang mag-operate at manatiling nasa unahan ng iba, o mag-focus sa pagpapataas ng presyo/halaga patungo sa isang propesyonal na antas. Gaya ng karaniwan, @grok ay sumikat sa mga budget models na may 4.7 na sobrang mura, ngunit nakatanggap ng maraming kritika dahil hindi nakalampas sa mga top models. Inaasahan kong magkakaroon ng kaunting pagpapabagal sa kakayahan ng models at mas maraming pag-unlad sa katatagan.

Ito ang Linggo sa AI, na dinala sa iyo ng Holoworld Ipinakilala ni @OpenAI ang 722 na manuskrip sa matematika mula sa isang panloob na frontier model, habang ipinakilala ni @Microsoft ang Maia 300 habang hinihikayat ang mas malalim na pagpapalawak sa custom AI silicon. Ipinadala ni @AnthropicAI, @GoogleCloud at @Meta ang mga bagong model o agent sa linggong ito, at nag-raise si TypeSafe ng $870M ilang linggo lamang pagkatapos mag-launch ng kanyang non-text decision model na Jev. Ang AI ay umiikot palayo sa chat patungo sa pananaliksik, imprastruktura, mga agent, at paggawa ng desisyon.

MALAKAS: Sinabi ng CEO ng @nvidia na si @JensenHuang na mahalaga na mahalaga na ang AI sa pagdisenyo ng mga chip at software ng kumpanya. “Hindi na namin maaaring magdisenyo ng chip nang walang AI.” Ipinakita ni Huang na ginagamit ng NVIDIA ang AI upang masuri ang mga bagong disenyo ng chip, pataasin ang performance, bawasan ang pagkonsumo ng enerhiya, isulat ang software at makita ang mga bug. “Mas maganda ang aming mga chip dahil sa AI.”

Nvidia ay sumang-ayon noong Setyembre 3 na akusyunin ang Hugging Face, isa sa mga pinakamalawak na ginagamit na sentro para sa mga bukas na modelo. Sabi ng Nvidia, ang layunin ay protektahan ang mga developer ng open-source AI. Ang pangunahing vendor ng GPU ay magiging may-ari din ng isa sa pangunahing lugar kung saan ipinapakita ang mga bukas na modelo. Para sa gumagamit ng mga modelo na ito, kaunting pagbabago. Sa bawat player ng inference-as-a-service ngayon, hindi pa rin mo ma-check ang patotoo para sa: → Anong modelo ang sumagot sa isang hiling → Sino ang maaaring basahin ang iyong prompt → Ano ang mangyayari sa iyong data Pinaniniwalaan mo ang sinuman na nasa gitna. Mga bukas lamang ang mga modelo kung makakapag-verify kahit sino kung paano sila gumagana, anuman ang may-ari ng hub. Kailangan nito ng isang execution layer na walang may-ari, kung saan ang network ang tinitiyak kung anong modelo ang gumana at pinapanatili ang privacy ng data.

Kailangan ng AI higit pa sa mga chip. Kailangan ng POWER. ⚡ Ipinagpalagay ng McKinsey na maaabot ng global na pangangailangan sa data center ang 219 GW hanggang 2030, mula sa 82 GW noong 2025. Malaking pagkakataon. Pero ang inanyong kapasidad ay hindi cash flow. Panatilihin ang pagmamasid sa utang, pagsasagawa at kita—hindi lang ang headline tungkol sa AI. #AI #DataCenters #AIInfrastructure #StockMarket #GrowthStocks #LongTermInvesting #TradingSyndicates $ETN $VRT $GEV $NVDA $AVGO $ANET

ANG AI BOOM AY NAGPAPATAAS NG PRESYO NG MGA KOMPYUTER: ANG INFLASYON NG TEKNOLOHIYA SA AMERIKA AY NABABANGON SA KABUUANG 20 TAON Ang malalaking pagpapautang sa infrastruktura ng AI ay nagsabay sa makabuluhang pagtaas ng presyo ng mga konsumidor na teknolohiya sa Estados Unidos. Ang data ng inflasyon sa Setyembre ay nagpalabas ng isa sa pinakamalalim na taunang pagtaas sa presyo ng mga kompyuter at kagamitan sa nakalipas na dalawang dekada, na nagdala sa epekto ng demand sa AI patungo sa pangkabuhuang Spotlight. Ang Taunang Pagtaas sa Presyo ng Mga Kompyuter ay Nakakamit ang 9.7% Sa Setyembre, tumaas ang presyo ng mga kompyuter, peripherals, at mga smart home assistant ng 9.7% kumpara sa nakaraang taon. Ito ang pinakamataas na taunang pagtaas na nakarehistro mula pa noong 2006. Ang taunang pagtaas sa presyo ng software at aksesoryo ng kompyuter ay umabot sa 28.4%. Ang data ay nagpapakita na ang presyong presyon sa mga produkto ng teknolohiya ay hindi lamang limitado sa hardware kundi pati na rin ay nagpapalaganap sa iba’t ibang kategorya ng produkto. Ang Mga Pagpapautang sa AI ay Nagpapataas ng Gastos Ang mga kumpanya sa teknolohiya ay dumadami ang paggastos sa mga data center, advanced processors, at high-performance servers, na nagpapalakas sa demand sa buong supply chain ng hardware. Ang malakas na demand para sa advanced processors mula sa mga manufacturer tulad ng Nvidia ay ginagawa ang mga limitasyon sa kapasidad at gastos sa supply na mas mahalaga. Ang paglalawak ng pagpapautang sa infrastruktura ng AI ay maaaring maglikha ng pagsisikap na pataasin ang presyo sa mga lugar kung де-kapasyidad at suplay ng mga komponente ay hindi makakatugon sa demand. Ang antas kung paano ito epekto ay ipapasa sa mga produkto ng teknolohiya para sa konsumidor ay maaaring masuri nang mabuti sa mga darating na buwan. Bagong Panganib ng Inflasyon para sa Fed Ang pagtaas ng presyo ng teknolohiya ay isa sa mga salik na maaaring magpahirap sa mga pagsisikap ng Federal Reserve na ibalik ang inflasyon sa target na 2%. Lalo na, kung patuloy na magpapataas ng gastos ang mga pagpapautang sa AI sa sektor na higit pa sa enerhiya at tahanan, maaaring tumaas ang panganib na magkalat ang presyong presyon nang mas malawak. Ang pagtaas ng U.S. consumer inflation hanggang 3.7% taun-taon sa Setyembre ay nagpapakita rin na patuloy ang presyong presyon. Kung ang pagtaas sa presyo ng teknolohiya ay magiging matatag kasama ang gastos sa enerhiya, maaaring kailanganin ng Fed na umabot sa mas maingat na diskarte sa patakaran sa pera. Ang Paglago ng AI ay Maaaring Magpapalakas sa Inflasyon Inaasahan na mapabuti ng AI ang produktibidad at mapabawasan ang gastos sa produksyon sa mahabang panahon. Gayunpaman, bago makamit ang ganitong benepisyo, ang paggastos sa infrastruktura, demand sa chip, at pangangailangan sa enerhiya ay maaaring maglikha ng epekto na nagpapalakas sa inflasyon sa maikling panahon. Ang mahalagang tanong para sa mga merkado ay kung ang mga pagtaas sa gastos ay magiging pansamantalang epekto ng isang siklo ng pagpapautang o magkalat sa presyo ng konsumidor at magiging mas matatag na presyong presyon. Kung patuloy na suportahan ng pagpapautang sa AI ang paglago ng ekonomiya habang pinapataas din ang presyo, maaaring harapin ng Fed ang mas mahirap na balanse sa pagpapanatili ng paglago ng ekonomiya at pagpapanatili ng inflasyon sa ilalim ng kontrol.