Top investidor de IA Gavin Baker: Venda de julho não alinhada com os fundamentos da infraestrutura de IA

Organizado e compilado por Shenchao TechFlow

Convidado: Gavin Baker, fundador e chefe de investimentos da Atreides Management

Apresentador: Patrick O’Shaughnessy, apresentador do Invest Like The Best, CEO da Positive Sum

Fonte do podcast: Invest Like The Best

A venda de IA não corresponde aos dados | O principal investidor em IA explica

Data de transmissão: 4 de agosto de 2026

Declaração de interesse: O convidado desta edição, Gavin Baker , cuja empresa Atreides Management administra aproximadamente US$ 5 bilhões em ativos, possui grandes posições em NVIDIA (há mais de 20 anos), Astera Labs (cerca de 10% do fundo), Micron, Cerebras e outros ativos de infraestrutura de IA discutidos neste artigo. Suas opiniões estão diretamente ligadas a suas posições de investimento.

No entanto, ele é de fato um dos principais investidores em tecnologia dos Estados Unidos, tendo sido diretor geral da Fidelity Investments e gerenciado fundos de tecnologia com bilhões de dólares em ativos. Como investidor precoce e de longo prazo na NVIDIA, Tesla e SpaceX, Gavin possui mais de vinte anos de experiência em investimentos em semicondutores e tecnologias de ponta. Na onda da IA, ele é reconhecido na Silicon Valley e em Wall Street por sua profunda compreensão da cadeia de suprimentos de chips, dos gargalos de poder computacional e dos caminhos para a comercialização da IA.

Gavin Baker é o fundador da Atreides Management e, nos últimos 20 anos, manteve pesadas posições long em NVIDIA, sendo um dos mais firmes bull no campo de infraestrutura de IA. Este episódio foi gravado após a queda acentuada das ações de IA em julho, e ele retornou especificamente da Silicon Valley para "testar sob estresse" todas as suas hipóteses. A conclusão central é: a venda em julho está totalmente desconectada dos dados fundamentais, pois todos os indicadores quantitativos estão acelerando, enquanto os preços das ações caem em queda livre.

Baker descreve julho como "comprimir 2022 em um único mês". Uma grande quantidade de ações de IA caiu de 40% a 60% em relação aos seus picos, mas os preços à vista de GPUs aumentaram (alta de 50%-60% em seis meses), o fluxo de caixa operacional dos grandes fornecedores de nuvem acelerou de 28% para 35% (ajustado para itens únicos), e a produção de tokens continuou a crescer. Ele acredita que o mercado cometeu três equívocos: interpretar mal o aluguel de capacidade da Meta como excesso de oferta (na verdade, é uma imitação da SpaceX vendendo capacidade a preços elevados); interpretar mal o surgimento de modelos abertos como sinal de demanda encolhida (na verdade, apenas reflete a transferência de lucros da camada de modelos de ponta para a camada de infraestrutura); e interpretar mal a ampliação do spread de CDS como sinal de crise de crédito (na verdade, apenas indica que os bancos estão se hedgeando contra compromissos). O único fator que realmente o preocupa é a alta do real yield e o aperto do mercado de crédito, mas seus cálculos mostram que, se a capacidade instalada for reavaliada aos preços à vista atuais, os grandes fornecedores de nuvem conseguem financiar basicamente todo o investimento em infraestrutura de IA com fluxo de caixa operacional, sem precisar depender fortemente de dívida.

1. Sobre a divergência entre a venda e os fundamentos

Fiquei dois meses na Silicon Valley e não ouvi nenhum indicador negativo. Disponibilidade de GPU, preços de locação de GPU, preços à vista de DRAM, crescimento de tokens — todos os indicadores estão acelerando.

A NVIDIA está atualmente no menor múltiplo de lucro futuro dos últimos dez anos. O mercado acredita 100% que as empresas de IA estão superavaliadas em termos de lucro.

OpenAI está acelerando, Anthropic está em forte crescimento e modelos de código aberto estão experimentando um grande boom. Mas os dados da Anthropic e da OpenAI não estão disponíveis no mercado aberto, o que cria assimetria de informação.

2. Sobre modelos de código aberto e demanda por poder de processamento

Um token é um token. Seja gerado por um modelo de ponta ou por um modelo de código aberto, requer a mesma quantidade de processamento, memória e energia para ser produzido.

Os modelos de código aberto tiram a margem de lucro dos modelos de ponta, não a demanda por computação. Eles transformam tokens com 90% de margem bruta em tokens com 30% de margem bruta, mas consomem mais horas de GPU subjacentes.

Jensen é o maior defensor de código aberto do mundo. Se isso for ruim para seu negócio, ele realmente consideraria isso uma questão de bandeira?

3. Sobre o impacto do Claude no mercado

Claude é basicamente o Walter Cronkite do mercado de ações. Todos alimentam as notícias no Claude e negociam com base na interpretação dele. Claude é inteligente, mas nem sempre está certo.

Alguém postou uma imagem de ações de capacitores japonesas, dizendo: “Percorremos todo o ciclo dos capacitores em 6 semanas”. Os fundamentos ainda não chegaram, mas o preço da ação já subiu drasticamente e depois caiu.

4. Teoria dos jogos sobre o mercado de memória

Suponha que em 2027 ou 2028 você queira rescindir um LTA (acordo de longo prazo) para obter preços mais baixos. Mas se, nos próximos dois ou três anos, o poder de negociação voltar para os fabricantes de memória, você será eliminado. Você pode destruir todo o negócio.

O que a NVIDIA está fazendo é, essencialmente, fornecer aos compradores de GPU uma estrutura de crédito, junto com uma participação nos lucros acima do preço mínimo. Isso, na realidade, permite que eles construam rapidamente um enorme negócio em nuvem por meio de royalties.

5. Sobre a SpaceX e o cálculo orbital

SpaceX has connected more computing power at lower prices faster than anyone else over the past three years. Now there are reports they’re going for 8 gigawatts of computing power—I never bet against Elon, but that is indeed an astonishing number.

O cálculo de órbitas está se tornando mais realista todos os dias. O Benchmark investiu na StarCloud, uma empresa de cálculo de órbitas sem os custos internos de lançamento da SpaceX. Se o Benchmark achasse isso inviável, eles não investiriam.

6. Sobre regulamentação e crise de relações públicas

O data center é a melhor coisa que já vi para salários de trabalhadores manuais. Mas o Partido Democrata, que deveria representar os trabalhadores manuais, está empurrando seus empregos para fora.

Alguém superestimou em dez mil vezes o consumo de água de um data center em um livro acadêmico. O autor já reconheceu o erro várias vezes, mas é como a história do espinafre e o ferro: quando a mentira percorre o mundo, a verdade ainda não terminou de se vestir.

Patrick O’Shaughnessy: O que aconteceu este mês?

Gavin Baker: Vou descrever julho como "comprimir 2022 em um único mês". Há realmente alguns fatores fundamentais negativos para discutir, mas, no geral, o equilíbrio fundamental melhorou significativamente. Um grande número de ações de IA caiu de 40% a 60% desde seus picos, em queda vertical. Eu pergunto a você: você passou o verão na Silicon Valley — ouviu sequer um único indicador quantitativo negativo sobre IA?

Patrick O’Shaughnessy: Um sinal de desaceleração?

Não. Na verdade, todos os indicadores estão acelerando. Seja a disponibilidade de GPU, o preço de locação de GPU, o preço à vista de DRAM deste mês ou o crescimento de tokens, todos estão acelerando.

Acho que uma grande parte do problema é que o mercado aberto não tem visibilidade sobre a Anthropic e a OpenAI. Além disso, há essas nuvens de inferência de código aberto — Fireworks, Baseten, Modal, Together — que estão comercializando inferência. Modelos de código aberto estão sendo acelerados significativamente pelo GLM 5.2 e Kimi K3, e o Nemotron também está avançando steady. A OpenAI está acelerando, a Anthropic está em forte crescimento e quase certamente gerando grande fluxo de caixa livre.

Todos viram aquele gráfico: o fluxo de caixa dos semicondutores está subindo, enquanto o fluxo de caixa livre dos grandes fornecedores de nuvem está caindo. Mas você esqueceu as empresas privadas. O fluxo de caixa da OpenAI e da Anthropic não está nesse gráfico. Acho que esse gráfico também omite algo importante: em 2024 e 2025, mesmo se você for o mais otimista, acha que os preços de locação de GPU diminuirão lentamente. Os que são baixistas acreditam que cairão drasticamente. Eu não acho que ninguém em 2024 ou 2025 tenha imaginado que, em 2026, os preços das GPU antigas ainda subiriam.

Patrick O’Shaughnessy: Como será o ambiente de financiamento nos próximos seis meses? Quanto crédito será necessário para esta construção?

Isso envolve o clássico problema do ciclo de capital. Se houver um desequilíbrio entre oferta e demanda, as coisas podem se desintegrar muito rapidamente, como na bolha da internet. Se você acredita que os grandes fornecedores de nuvem podem financiar essa construção com fluxo de caixa operacional, então o aperto de crédito não é tão assustador.

Meu cálculo é o seguinte: o consenso assume que os grandes fornecedores de nuvem utilizam a capacidade de Blackwell e Rubin para monetizar na taxa de Ampere (um chip duas gerações atrasado). Fluxo de caixa operacional de US$ 1,3 a 1,4 trilhões para os grandes fornecedores de nuvem. Se eles monetizarem em uma taxa inferior à atual de Blackwell, mas superior à de Ampere, o valor se aproxima de US$ 2 trilhões. Isso reduz a demanda por crédito em cerca de US$ 700 bilhões. Além disso, com a reprecificação da capacidade instalada e o fluxo de caixa operacional continuando a acelerar, os indicadores de crédito melhorarão e o financiamento se tornará mais fácil.

Os sinais do mercado de crédito certamente não podem ser ignorados. A Meta emitiu dívida na semana passada, com precificação pior do que você imaginava. Todos os CDS das empresas estão se alargando. Os rendimentos reais estão subindo. Esses são fatos. Se precisarmos de dívida para financiar esta construção, isso é realmente um sinal negativo significativo. Mas, se a capacidade de mineração for reprecificada conforme o preço à vista atual, talvez não precisemos de muita dívida.

Patrick O’Shaughnessy: Quais são os dados específicos que você ouviu na Silicon Valley?

Hoje de manhã, conversei com uma empresa que alugou milhares de Blackwells, com preços na faixa de US$ 2 no meio por hora por GPU. Sete meses depois, eles esperam renovar o mesmo cluster, com o mesmo tamanho de B200, por menos de US$ 4. Ou seja, aumentou de 50% a 60% em sete meses.

Outra empresa de nuvem de inferência declarou publicamente em um podcast que, quando o contrato expirar, planejam pagar 100% a mais pelo Blackwell. Isso significa que todos os grandes fornecedores de nuvem estão subestimando a receita.

Há vários catalisadores de venda em julho. Primeiro, o Meta anunciou que alugará capacidade de processamento, e o mercado interpretou isso como um sinal de que eles têm excesso de capacidade e pretendem reduzir gastos com capital. Isso está longe de ser o caso. O Meta percebeu que a SpaceX possui grande quantidade de capacidade instalada e está vendendo clusters otimizados para transações no mercado a preços muito superiores aos contratuais. O Meta viu uma oportunidade: demonstrar primeiro em uma pequena parcela de capacidade que é possível gerar um IRR muito alto, depois levantar capital por meio de ações e aumentar os gastos com capital. Os dados de telemetria de gastos com capital do Meta não mudaram absolutamente nada; se houve alguma mudança, tornou-se até mais agressivo. Em seguida, eles lançaram o Muse 1.1, o melhor modelo em muito tempo.

Em seguida, o Kimi K3 foi lançado, e o mercado entrou em pânico com o código aberto. Ao mesmo tempo, o índice de tokens da Silicon Data permaneceu estável. Mas isso ocorre porque a participação dos tokens de código aberto está aumentando, e a forma como os pesos desses tokens são calculados no índice resulta em um equilíbrio estrutural. Um token é um token, independentemente de ser proveniente de um modelo de ponta ou de código aberto; a quantidade de computação, memória e eletricidade necessária para produzi-lo é a mesma. O código aberto reduz a margem de lucro dos modelos de ponta, não a demanda por computação.

Patrick O’Shaughnessy: Como você acha que o mercado está absorvendo essas notícias?

Há uma coisa que estou pensando. Mike Mauboussin tem uma teoria de que o colapso da diversidade leva a bolhas e colapsos. No atual mercado de investimentos públicos, tanto investidores individuais quanto institucionais estão alimentando todas as notícias no Claude, às vezes no Claude Code ou Claude Agent. Claude é probabilístico, mas a maneira como todos interpretam as notícias provavelmente não é muito diferente.

Claude é basicamente o Walter Cronkite do mercado de ações. Todos acreditam no que ele diz e negociam com base nisso. Claude é inteligente, mas nem sempre está certo. O mercado de ações é, por natureza, uma interpretação bayesiana probabilística do futuro. Você vê uma notícia, ela é alimentada no Claude, o Claude a interpreta de alguma forma, e então um grande grupo de pessoas negocia com base nisso.

Um perfil anônimo do setor de semicondutores chamado TBU postou uma imagem de ações de capacitores japonesas, dizendo: "Completamos todo o ciclo dos capacitores em 6 semanas." Ações dobraram, triplicaram, quadruplicaram e depois despencaram. Os fundamentos ainda nem chegaram, e você já percorreu em 6 semanas o ciclo que normalmente levaria três anos.

Patrick O’Shaughnessy: Se for forçado a identificar uma situação que realmente o assuste, qual seria?

O fluxo de caixa operacional não está mais acelerando, e esse será o sinal negativo mais central. Isso depende em grande parte do desempenho geral da Anthropic, OpenAI, Grok, Cursor, xAI e do código aberto.

Se os preços à vista das GPU sofrerem uma queda significativa e persistente, também é assustador. Mas você já ouviu alguém dizer que tem muitas GPU? Ninguém. Na verdade, é exatamente o contrário — parece mais algo como um mercado negro.

Do ponto de vista técnico, acho que o risco potencial mais interessante é o aprendizado contínuo e o aprendizado eficiente em amostras. Se esses problemas forem resolvidos, pode significar um colapso temporário na demanda por treinamento. Você treina um modelo com 300 trilhões de tokens e depois reduz para apenas 10 trilhões de tokens, permitindo que ele aprenda eficientemente em amostras no mundo real — isso não é bom para a demanda por treinamento. Mas a proporção do treinamento na demanda por semicondutores está se aproximando de um número pequeno, mas não zero; a inferência é o grande foco. A SSI disse que lançará um modelo em agosto, e um novo grupo de laboratórios está se concentrando nessa direção. Isso é bom para o mundo, mas é difícil dizer se é positivo ou negativo para a demanda por infraestrutura.

Patrick O’Shaughnessy: Todos estão falando sobre LTA, você pode explicar mais sobre isso?

Precisamos passar de "explorar números de curto prazo" para "trocar por durabilidade com acordos de longo prazo (LTA)". O cliente paga antecipadamente, com um preço mínimo e máximo. É como o que se chamava de "acúmulo de mão de obra" há alguns anos, quando ninguém queria demitir.

Pense na teoria dos jogos envolvendo a rescisão do LTA. Quatro empresas são verdadeiramente importantes em termos de escala: Trainium da Amazon, TPU do Google, AMD e NVIDIA, que é maior do que as outras três juntas. Suponha que em 2027 ou 2028 você queira rescindir um LTA para obter preços mais baixos. Mas a participação de mercado nos próximos anos será determinada principalmente pela alocação da cadeia de suprimentos e pela sua quantidade de pré-encomenda. Se você rescindir o LTA e o poder voltar para os fabricantes de memória, você ficará fora do jogo.

O que aconteceria se o Google cortasse o LTA? Provavelmente significaria superoferta, preços em queda e redução natural da capacidade. Então, esse setor cíclico passaria da superoferta para a escassez. Nesse momento, você acha que os fabricantes de memória como distribuiriam o volume do Google? Você pode destruir todo o seu negócio e marca.

Antes não era assim. A Apple era o maior comprador e fazia o que queria, porque ninguém conseguia substituir seu volume. Mas desta vez é diferente: você tem pelo menos quatro compradores competindo e uma série de startups. Você quebrou o LTA, e os fabricantes de memória podem dizer: "Ok, você quebrou o acordo de preço, então nós quebramos o acordo de volume e damos o volume ao seu concorrente."

Patrick O’Shaughnessy: Qual é a sua opinião sobre a estratégia atual da NVIDIA?

NVIDIA lançou um novo modelo de negócios muito inteligente, que descreveria como uma "embalagem de crédito" com uma participação nos lucros acima do preço mínimo. Isso pode levar a eles a construir rapidamente um enorme negócio em nuvem por meio de royalties. Também é outra forma de aliviar o descompasso de fluxo de caixa.

Isso não é financiamento de fornecedor tradicional. Eles não estão emprestando dinheiro aos compradores de GPU. É outra pessoa que está emprestando dinheiro aos compradores, e a NVIDIA apenas faz investimentos de capital e fornece reforço de crédito. A NVIDIA inclui em todos os acordos de investimento de capital a cláusula "esse dinheiro não pode ser usado para comprar chips da NVIDIA", mas o dinheiro é substituível.

Se eu fosse o CEO da SK Hynix, faria exatamente o mesmo que a NVIDIA. Iria aos compradores de GPU e dizer: “Estou envolvido no pacote de crédito da NVIDIA, tenho algum dinheiro disponível para investimento antecipado, e quero uma participação contínua na receita.” Isso é uma extensão da lógica do LTA: você está trocando a alta de curto prazo por durabilidade, e agora ainda pode receber royalties sobre a receita contínua.

A vantagem competitiva da NVIDIA é mais forte do que nunca. Se você precisa financiar chips, nada é mais fácil de financiar do que as GPUs da NVIDIA. Você precisa de terreno e energia elétrica? Eles são excelentes nisso. A receita por gigawatt deles está aumentando e sua posição competitiva está se fortalecendo.

Patrick O’Shaughnessy: Qual é o pior cenário para a área de IA? Regulação?

A regulamentação é certamente o maior risco, e isso é mais do que evidente. Esta é também uma das razões pelas quais saí esta semana para me "assustar". Não quero ser a pessoa que vê as ações ficando cada vez mais baratas, com o retorno esperado aumentando, mas se sente como um louco. Os fundamentos de julho melhoraram significativamente em comparação com junho, mas ainda acho que a regulamentação é o maior risco que não pode ser ignorado.

Nova York implementou uma proibição de centros de dados. Vivemos em um mundo político pós-fato, pós-lógica. A indústria de IA se saiu muito mal em relações públicas. A narrativa em Washington e entre muitos americanos comuns é: centros de dados aumentam sua conta de energia elétrica, esgotam sua água e roubam seus empregos.

Mas a realidade é exatamente o oposto. Os contratos assinados pelos desenvolvedores de data centers hoje em dia não se limitam a comprar novos carros para os departamentos de polícia e bombeiros. Eles estão construindo hospitais, escolas, novas delegacias e estações de bombeiros para a comunidade, além de reduzir as contas de energia dos moradores. Devido à existência de acordos behind-the-meter, após a instalação de um data center, os preços de energia nas residências vizinhas geralmente caem. E esse trabalho é contínuo, não pontual. Você precisa de encanadores, eletricistas e técnicos de HVAC para manter e atualizar essas instalações. Data centers são a melhor coisa que já vi para os salários da classe trabalhadora na minha vida.

O problema do consumo de água é ainda mais absurdo. Um livro acadêmico superestimou o consumo de água de data centers em dez mil vezes, não uma ou duas ordens de grandeza, mas quatro ordens de grandeza. O autor já reconheceu repetidamente o erro e foi totalmente refutado. Mas isso é exatamente como a história do espinafre e o ferro: um livro acadêmico errou a vírgula em duas casas decimais, e todos passaram a acreditar que o espinafre era o alimento mais rico em ferro — e ainda hoje, 80 anos depois, algumas pessoas acreditam nisso. Enquanto a mentira percorre o mundo, a verdade ainda não terminou de se vestir.

Na reunião anual da ASCO (American Society of Clinical Oncology), o clima deste ano foi "o maior número de avanços científicos já vistos em uma única conferência", grande parte dos quais está relacionada à IA. Se você tem uma criança, pai ou ente querido doente, a IA está aumentando substancialmente a probabilidade de recuperação deles. Essas histórias precisam ser contadas. A indústria precisa fazer anúncios durante eventos como a NFL, futebol americano universitário e a World Series, para explicar o que os data centers realmente estão fazendo.

As pessoas da Silicon Valley acham que tudo isso é óbvio, então assumem que todos os outros também sabem. Elas não conseguem entender que, para a maioria dos americanos, isso é uma percepção completamente diferente ou até oposta. Mesmo os estados profunda-vermelhos que apoiam o crescimento dizem: “Vocês não contaram bem a sua história; se tivessem contado, poderíamos ajudar a repeti-la, mas vocês são os especialistas.”

Patrick O’Shaughnessy: O que você acha sobre a China possuir máquinas DUV?

Ambas as interpretações podem estar corretas. Por exemplo, o DUV é um avião de hélice, enquanto o EUV é um jato a turbinas. A China não tinha antes, mas agora supostamente tem, o que representa uma mudança de fase. Embora esse motor a jato esteja 25 anos atrasado, ele é realmente importante e não deve ser ignorado. No entanto, o mercado pode estar reagindo em excesso. Se isso realmente afetar os pedidos da ASML, talvez só ocorra daqui a cinco anos, e durante esse período o mercado já esqueceu e lembrou várias vezes.

Isso é realmente muito importante para a China. Eles são muito inteligentes e trabalham muito duro, considerando isso uma tarefa crucial em nível nacional. Mas você não pode acelerar a "curva de aprendizado"; você precisa realmente percorrer esses ciclos de aprendizado.

Patrick O’Shaughnessy: Qual é o impacto dos modelos de código aberto sobre a indústria?

Modelos abertos estão se aproximando do estado da arte, e plataformas de inferência em nuvem como Fireworks tornam a personalização de modelos muito fácil — uma oportunidade divina para a indústria de software. Empresas AI Native podem usar modelos abertos para realizar seu próprio fine-tuning de RL, reduzindo o consumo de tokens dos modelos de ponta de 100% para apenas 30%-60%, enquanto o restante é gerado por seus próprios modelos. Você não é mais apenas uma "interface do ChatGPT"; você possui dados proprietários e verdadeira vantagem competitiva.

Tokens baratos podem tornar os tokens mais avançados ainda mais valiosos. Se você tem um modelo de código aberto com 120 IQ que pode ser executado barato, um modelo avançado com 160 IQ que os coordena não seria ainda mais valioso?

Uma coisa ignorada é o acelerador SRAM. Esses chips não são afetados pelo gargalo de produção de HBM DRAM e geralmente são fabricados com processos mais antigos, não competindo pela capacidade de produção com os GPUs mais recentes. Se analisarmos a inferência em detalhes, ela se divide em duas etapas: prefill (pré-preenchimento) e decode (decodificação). A decode, por sua vez, se divide em attention (atenção) e feed-forward network (rede de alimentação direta). O estado ideal seria: colocar o prefill em chips sem HBM, o attention em chips de alto desempenho com HBM e o feed-forward em chips SRAM. Independentemente de como você ajuste a proporção entre computação, HBM DRAM e SRAM, a carga de trabalho sempre muda; dividir esse trabalho em três partes aumentará significativamente o ROI geral da IA.

Patrick O’Shaughnessy: Há algum jogador "cavalo de troia" atualmente fora do radar que pode se tornar um personagem importante no nível de "Game of Thrones"?

Lee Buu pode ser um cavalo de troia. Lynn da Fireworks também é um assassino absoluto. E nosso amigo Scott Wu, a Cognition também merece atenção.

Patrick O’Shaughnessy: E a SpaceX? O mercado entende essa empresa?

Os fundamentos da SpaceX melhoraram desde seu IPO. Grok 4.5, a aquisição da Cursor, a Cursor claramente acelerou. Nos últimos três anos, eles acessaram mais capacidade de computação a preços mais baixos do que qualquer outra pessoa. Eles entraram no momento em que os preços à vista estavam no pico, mas o mercado absorveu completamente a grande quantidade de capacidade que eles investiram, e o trem de carga não desacelerou em nada.

Alguns escritores do Substack citaram relatórios públicos dizendo que a SpaceX está adicionando 8 gigawatts de capacidade de processamento. Nunca faço aposta contra Elon, mas isso é realmente uma façanha impressionante. Atualmente, eles estão monetizando cerca de 50 bilhões de dólares por gigawatt, e a previsão consensual para o próximo ano é de 73 bilhões de dólares. Mesmo sem considerar o Starlink V3, sem considerar conexão direta com celulares, sem considerar o Grok 4.5 e o Cursor, se eles realmente conectarem mesmo que uma fração próxima a 8 gigawatts de capacidade de processamento, isso superará amplamente as expectativas do mercado.

A interpretação atual do mercado não é essa. Há fundos de hedge de Nova York fazendo short, acreditando que o preço à vista da capacidade de mineração cairá 90% e que a grande quantidade de capacidade conectada pela SpaceX não gerará tanta receita. Talvez. Mas as empresas de Elon têm feito coisas incríveis ao longo dos anos. Em suas palavras, “somos bons em fazer o impossível chegar atrasado.”

O cálculo de órbitas torna-se mais realista todos os dias. O Benchmark investiu na StarCloud, uma empresa de cálculo de órbitas, sem a vantagem de custo de lançamento interno da SpaceX. Se as pessoas do Benchmark achassem isso inviável, elas não investiriam. Portanto, ou eu estou louco, ou Elon está louco, ou o Benchmark está louco, ou os engenheiros da SpaceX estão loucos. Essa probabilidade é pequena.