หุ้น 14 ตัวที่มุ่งเป้าไปที่จุดคอขวดของโครงสร้างพื้นฐาน AI

ผู้เขียน: George Kikvadze

แปลโดย: Deep潮 TechFlow

คำแนะนำจาก Shenchao: George Kikvadze รองประธานกลุ่ม Bitfury ได้เสนอแนวคิดที่กลับด้าน: โอกาสที่ทำกำไรได้มากที่สุดในสายงาน AI ไม่ได้อยู่ที่ชั้นโมเดล แต่อยู่ที่ข้อจำกัดของโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ไฟฟ้า การระบายความร้อน หน่วยความจำ และเครือข่าย เขาได้วิเคราะห์จุดที่ระบบ AI ติดขัด 7 จุด และเปิดเผยพอร์ตการลงทุน 14 รายการของเขา ซึ่งขณะนี้ให้ผลตอบแทนประมาณ 60% โครงสร้างการลงทุนตามจุดติดขัดนี้คุ้มค่าแก่การอ่านอย่างละเอียดสำหรับทุกคนที่ให้ความสนใจกับการลงทุนใน AI

อยากรู้ว่าในโลกของ AI สามารถหารายได้ที่ไหน อย่าดูข่าวหัวข้อหลัก ให้ดูว่าระบบไหนกำลังรับภาระ

การเปรียบเทียบที่ง่ายที่สุด: AI ในวันนี้เหมือนโรงงานที่มีคำสั่งซื้อไม่จำกัด แต่ไฟฟ้า สายเคเบิล และระบบระบายความร้อนกลับตามไม่ทัน

ความไม่สอดคล้องกันนี้เองคือโอกาส

หลังจากทำการตรวจสอบอย่างละเอียดแล้ว เราได้ลงทุนในชุด «ข้อจำกัดของ AI» ต่อไปนี้:

$CEG $GEV $VST $WMB $PWR $ETN $VRT $MU $ANET $ALAB $ASML $LRCX $CIFR $IREN

นักลงทุนส่วนใหญ่ถามว่า: “ใครจะชนะใน AI?” คำถามนี้ถามผิด

คำถามคือ: ระบบจะแตกที่จุดไหน? ใครได้กำไรจากการซ่อมแซม?

ในตลาด ความพึ่งพาคือเลเวอเรจ

ความพึ่งพาของ AI ไม่ได้เป็นนามธรรมเลย แต่เป็นสิ่งของจริง:

• megawatt-level electricity
• ระยะเวลาการจัดส่งเครื่องแปลงไฟฟ้า
• ความสามารถในการระบายความร้อนต่อตู้
• Memory bandwidth

ศูนย์กลางทางเศรษฐกิจกำลังเคลื่อนตัวไปยังพื้นที่เหล่านี้

การขยายตัวของปัญญาประดิษฐ์ → โครงสร้างพื้นฐานรับภาระ → จำเป็นต้องลงทุน → จุดคอขวด → สิทธิ์ในการกำหนดราคา → การปรับเพิ่มกำไร

เมื่อความต้องการมีความยืดหยุ่นต่ำ และอุปทานจำกัด: ราคาเคลื่อนไหวก่อน กำไรตามมา แล้วจึงมีการประเมินมูลค่าหุ้นใหม่

ตัวเลขไม่กี่ตัวอธิบายทุกอย่าง:

โครงการศูนย์ข้อมูลกว่า 50% ทั่วสหรัฐอเมริกาขณะนี้อยู่ในสถานะล่าช้า เหตุผลไม่ใช่ขาดความต้องการหรือทุน แต่เนื่องจากไม่สามารถจัดหาไฟฟ้าได้ ช่วงเวลาการจัดส่งหม้อแปลงไฟฟ้าได้ยืดจาก 24 เดือนก่อนปี 2020 เป็นมากกว่า 5 ปีในปัจจุบัน ขณะที่ระยะเวลาการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลอยู่ที่ 18 เดือน คำนวณแล้วไม่สมดุล

ผู้ผลิตขนาดใหญ่มากจะมีค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI เพียงอย่างเดียวถึง 7 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2026 ใกล้เคียงกับหกเท่าของปี 2022 แอมะซอน 2 แสนล้าน โกลเกิล 1.75-1.85 แสนล้าน เมตา 1.15-1.35 แสนล้าน ไม่มีบริษัทใดชะลอตัว

เซมิคอนดักเตอร์ปัจจุบันคิดเป็น 42% ของมูลค่าตลาดรวมของภาค IT ในดัชนี S&P 500 เพิ่มขึ้นกว่าสองเท่าจากจุดต่ำสุดของตลาดหมีในปี 2022 และมากกว่าสี่เท่าของสัดส่วนในปี 2013 นอกจากนี้ เซมิคอนดักเตอร์ยังมีส่วนร่วมต่อ EPS ล่วงหน้าของภาค IT ถึง 47% เพิ่มขึ้นเกือบสามเท่าจากปี 2023

ตลาดไหลเข้าสู่ชั้นพลังการคำนวณด้วยความหนาแน่นที่ไม่เคยมีมาก่อน

แต่กำลังการประมวลผลไม่ใช่ข้อจำกัดอีกต่อไป

ทุนไหลบ่าเข้าสู่ชิปอย่างบ้าคลั่ง ขณะที่ข้อจำกัดที่แท้จริงได้ย้ายไปอยู่ที่อื่นแล้ว

ความแตกต่างนี้คือโอกาสในการซื้อขาย

• Power: Foundation

AI ไม่มีไฟก็ขยายตัวไม่ได้ จุด

สหรัฐอเมริกาต้องเพิ่มกำลังการผลิตไฟฟ้าเท่ากับโครงสร้างพื้นฐานไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลทั้งหมดในปัจจุบันทุกสองปี เพื่อให้ทันกับการคาดการณ์ความต้องการ AI ก่อนปี 2030 โรงไฟฟ้านิวเคลียร์เป็นแหล่งจ่ายไฟฐานเดียวที่สามารถให้ขนาดและความน่าเชื่อถือที่ผู้ผลิตขนาดใหญ่ต้องการ แต่แม้แต่การเปิดใช้งานโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ที่เร็วที่สุดก็ต้องใช้เวลาหลายปี

สินทรัพย์: $CEG $GEV $VST $WMB

เหล่านี้ไม่ใช่หุ้นสาธารณูปโภค แต่เป็นผู้ให้บริการกำลังการผลิต AI ตลาดยังไม่ได้ปรับการจัดประเภทนี้เสร็จสิ้น ความผิดพลาดในการกำหนดราคาแบบนี้คือโอกาส

Constellation Energy ($CEG) ดำเนินการโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐอเมริกา และเป็นหนึ่งในผู้จัดหาไฟฟ้าฐานที่มีปริมาณมาก น่าเชื่อถือ และเป็นศูนย์คาร์บอนไม่กี่รายเท่านั้น ผู้ผลิตขนาดใหญ่กำลังเร่งลงนามในข้อตกลงซื้อไฟฟ้าระยะยาวกับผู้จัดหาพลังงานนิวเคลียร์ โดย Constellation อยู่ตรงจุดที่ต้องการความต้องการนี้โดยตรง

GE Vernova ($GEV) กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการผลิตพลังงานในวัฏจักรพลังงานถัดไป ครอบคลุมกังหันก๊าซ แหล่งพลังงานหมุนเวียน และโซลูชันกริด เมื่อความต้องการ AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการปรับใช้พลังงานอย่างรวดเร็วและในปริมาณใหญ่จึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญ และความสามารถด้านกังหันก๊าซและการไฟฟ้าของ GE Vernova อยู่ในจุดศูนย์กลางของสิ่งนี้

Vistra Corp ($VST) มีพอร์ตการผลิตไฟฟ้าที่หลากหลาย รวมถึงพลังงานนิวเคลียร์ ก๊าซ และไฟฟ้าสำหรับผู้บริโภคโดยตรง ซึ่งสามารถตอบสนองทั้งความต้องการพื้นฐานและยอดสูงสุด ความยืดหยุ่นนี้มีคุณค่าเป็นพิเศษเนื่องจากภาระงาน AI สร้างความต้องการไฟฟ้าที่ผันผวนอย่างมาก

Williams Companies ($WMB) ดำเนินการเครือข่ายแก๊สธรรมชาติที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของสหรัฐอเมริกา ซึ่งจัดหาเชื้อเพลิงเพื่อเติมช่องว่างระหว่างความต้องการปัจจุบันกับขนาดของพลังงานนิวเคลียร์ในอนาคต ในขณะที่โครงสร้างพื้นฐาน AI ขยายตัว แก๊สธรรมชาติเป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการเพิ่มกำลังการผลิตไฟฟ้า Williams จึงเป็นผู้จัดหาวัตถุดิบด้านพลังงานสำหรับการเติบโตของ AI

กริดไฟฟ้าและการไฟฟ้า: ข้อจำกัดที่อยู่เบื้องหลังพลังงานไฟฟ้า

การผลิตไฟฟ้าเป็นเรื่องหนึ่ง แต่การส่งไฟฟ้ายากกว่า

การรอคิวเชื่อมต่อกริดไฟฟ้าของสหรัฐอเมริกาตอนนี้ล่วงเลยไปถึงหลังปี 2030 ในอีกสิบปีข้างหน้า การลงทุนด้านการส่งไฟฟ้ามากกว่า 50,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐจะจำเป็นเพียงเพื่อตอบสนองข้อผูกพันที่มีอยู่แล้ว ยังไม่รวมถึงการเปิดใช้งานศูนย์ข้อมูล AI แห่งใหม่

สินทรัพย์: $PWR $ETN

ตารางเวลาที่นี่เลื่อนออกไป และกำไรก็ขยายตัวที่นี่ บริษัทที่แก้ไขปัญหาการจัดส่ง “กิโลเมตรสุดท้าย” มีอำนาจในการตั้งราคาในระยะยาวอย่างยั่งยืน

Quanta Services ($PWR) เป็นผู้รับเหมาชั้นนำในการก่อสร้างและปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานการส่งไฟฟ้า เพื่อเชื่อมต่อระหว่างจุดผลิตไฟฟ้ากับจุดใช้ไฟฟ้า เมื่อความแออัดของโครงข่ายไฟฟ้ากลายเป็นข้อจำกัดหลักในการขยายตัวของ AI Quanta อยู่ในเส้นทางการใช้จ่ายทุนระยะยาวที่ไม่ขึ้นกับดุลพินิจของผู้บริหาร คำสั่งซื้อค้างของมันเป็นตัวชี้วัดล่วงหน้าของแรงกดดันบนโครงข่ายไฟฟ้า

Eaton Corporation ($ETN) ให้ระบบจ่ายไฟฟ้า อุปกรณ์สวิตช์ และเทคโนโลยีการจัดการพลังงาน เพื่อให้สามารถจัดส่งพลังงานอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพในระดับใหญ่ เมื่อศูนย์ข้อมูลมุ่งสู่ความหนาแน่นของพลังงานที่สูงขึ้นและการไหลเวียนของพลังงานที่ซับซ้อนมากขึ้น ชิ้นส่วนของ Eaton จึงเปลี่ยนจากฮาร์ดแวร์มาตรฐานไปเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ

การระบายความร้อน: ฝ้าเพดานที่เงียบ

ความร้อนทำลายประสิทธิภาพ กฎอุณหพลศาสตร์ไม่มีแพตช์ซอฟต์แวร์

เป้าหมายของโครงสร้างพื้นฐาน AI รุ่นถัดไปคือ 250 กิโลวัตต์ต่อตู้ ขณะที่ศูนย์ข้อมูลองค์กรมาตรฐานเมื่อสิบปีก่อนมีเพียง 10-15 กิโลวัตต์ การระบายความร้อนด้วยของเหลวไม่ใช่ตัวเลือกอีกต่อไป แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น สำหรับทุกหน่วย GPU ที่ขายออก จะต้องมีความสามารถในการระบายความร้อนที่สอดคล้องกัน อัตราส่วนนี้จะไม่เปลี่ยนแปลง

สินทรัพย์: $VRT

Vertiv มีตำแหน่งใกล้เคียงกับการผูกขาดในด้านการระบายความร้อนของศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่พิเศษ นี่คือหนึ่งในส่วนที่ถูกประเมินต่ำที่สุดในสแต็ก AI เนื่องจากไม่มีใครใส่ใจเรื่องการระบายความร้อนจนกว่าคลัสเตอร์จะล่ม

Vertiv Holdings ($VRT) ออกแบบและติดตั้งระบบจัดการความร้อนเพื่อให้คลัสเตอร์ AI ความหนาแน่นสูงสามารถทำงานได้ภายใต้โหลดพลังงานสูงสุด เมื่อตู้เปลี่ยนจากการระบายความร้อนด้วยอากาศเป็นการระบายความร้อนด้วยของเหลว Vertiv อยู่ตรงใจกลางของวัฏจักรการอัปเกรดเชิงโครงสร้างนี้ และขยายตัวพร้อมกับการติดตั้งพลังการประมวลผล AI โดยตรง นี่ไม่ใช่ค่าใช้จ่ายที่เลือกทำได้ แต่เป็นเงื่อนไขพื้นฐานสำหรับการดำเนินงาน

หน่วยความจำ: ข้อจำกัดถัดไป

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนจากข้อจำกัดด้านกำลังการคำนวณไปสู่ข้อจำกัดด้านหน่วยความจำ

เมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่ขึ้นและปริมาณการประมวลผลเพิ่มขึ้นอย่างมาก แบนด์วิดธ์และความจุของหน่วยความจำจึงกลายเป็นข้อจำกัด แทนที่จะเป็นความสามารถในการประมวลผลดิบ การจัดหา HBM (High Bandwidth Memory) ได้รับความตึงตัวแล้ว ผู้ผลิตหน่วยความจำ AI รายใหญ่ที่สุดสามรายของโลกควบคุมการผลิต HBM ทั่วโลกมากกว่า 90% Micron เป็นผู้ได้รับประโยชน์หลักในตะวันตก

สินทรัพย์หลัก: $MU

นี่คือคลื่นถัดไปของการปรับเพิ่มผลกำไร ส่วนใหญ่พอร์ตการลงทุนยังไม่ได้จัดวางตำแหน่งสำหรับเรื่องนี้ เมื่อตลาดตื่นตัวขึ้น พวกมันจะทำเช่นนั้น

Micron Technology ($MU) เป็นหนึ่งในผู้ผลิตไม่กี่รายทั่วโลกที่สามารถผลิต HBM ขั้นสูงในปริมาณใหญ่ได้ โดย HBM เป็นชิ้นส่วนสำคัญสำหรับภาระงานการฝึกอบรมและการอนุมานของ AI เมื่อหน่วยความจำกลายเป็นปัจจัยจำกัดประสิทธิภาพของระบบ Micron จึงเปลี่ยนจากผู้จัดหาที่มีลักษณะเป็นวัฏจักรในอดีต เป็นผู้ได้รับประโยชน์เชิงโครงสร้างจากความต้องการด้าน AI การเปลี่ยนแปลงนี้ยังไม่ได้รับการสะท้อนอย่างเพียงพอในมูลค่าตลาด จึงมีศักยภาพในการปรับเพิ่มผลกำไรอย่างต่อเนื่องและการขยายตัวของอัตราส่วนการประเมินมูลค่า

เครือข่าย: ชั้นการรับส่งข้อมูล

ความเร็วของคลัสเตอร์ AI ขึ้นอยู่กับการเชื่อมต่อที่ช้าที่สุด

จุดคอขวดเพียงจุดเดียวสามารถทำให้คลัสเตอร์หลายพัน GPU ทั้งหมดหยุดทำงาน ทำให้ทุนหลายพันล้านดอลลาร์สหรัฐในแต่ละสถานที่สูญเปล่า เมื่อขนาดคลัสเตอร์ขยายไปสู่การตั้งค่า 100,000 GPU ปัญหาการเชื่อมต่อจะขยายตัวแบบเลขชี้กำลัง จุดติดขัดเพียงจุดเดียว ทั้งระบบหยุดนิ่ง

สินทรัพย์: $ANET $ALAB

เงียบ สำคัญ ถือครองไม่เพียงพอ ไม่มีใครพูดถึงเครือข่าย จนกว่าเครือข่ายจะมีปัญหา

Arista Networks ($ANET) สร้างโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายประสิทธิภาพสูง เพื่อให้ข้อมูลไหลเวียนอย่างราบรื่นภายในคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่ เมื่อภาระงานต้องการความหน่วงต่ำสุดและการส่งผ่านข้อมูลสูง เครือข่ายที่กำหนดด้วยซอฟต์แวร์ของ Arista จึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาประสิทธิภาพของคลัสเตอร์ ค่าใช้จ่ายจากการหยุดทำงานหรือประสิทธิภาพต่ำสูงมาก Arista จึงสร้างมูลค่าโดยรับประกันว่าระบบจะทำงานเต็มความเร็ว

Astera Labs ($ALAB) ทำงานภายในเส้นทางข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่าการเชื่อมต่อความเร็วสูงระหว่าง GPU, CPU และหน่วยความจำในระบบ AI ยังคงมีประสิทธิภาพ เมื่อความหนาแน่นของคลัสเตอร์เพิ่มขึ้น จุดคอขวดจะเคลื่อนจากขอบเครือข่ายไปสู่การสื่อสารระหว่างชิป ซึ่งเป็นจุดที่ Astera อยู่ ในสภาพแวดล้อม AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง หากการสื่อสารระหว่างส่วนประกอบไม่เร็วพอ ทั้งระบบจะช้าลง

การผลิต: ข้อจำกัดระยะยาว

ไม่มีความสามารถในการผลิตชิป ก็ไม่สามารถขยายความสามารถของ AI ได้ ไม่มีเครื่องมือผลิต ก็ไม่สามารถผลิตชิปขั้นสูงได้

เครื่องลิธโอกรายเอชวีของ ASML มีวงจรการผลิตเกินหนึ่งปี ต้นทุนต่อเครื่องเกิน 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และไม่มีตัวเลือกทดแทนที่น่าเชื่อถือ เซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูงทุกตัวบนโลก ตั้งแต่ NVIDIA H100 จนถึงชุด M ของ Apple ล้วนต้องใช้อุปกรณ์ของพวกเขา เครื่องมือการกัดและชั้นสะสมของ Lam Research ถูกติดตั้งในสายการผลิตของโรงงานผลิตวีเฟอร์หลักทุกแห่งทั่วโลก

สินทรัพย์: $ASML $LRCX

ข้อจำกัดระยะยาว โครงสร้างยากที่จะถูกท้าทายมากกว่ารั้วป้องกันซอฟต์แวร์ใดๆ ความนิยมในการอภิปรายต่ำกว่าระดับที่ควรจะเป็นมาก

ASML Holding ($ASML) เป็นผู้จัดหาเพียงรายเดียวของระบบลิธอกรังสี EUV ซึ่งเป็นเครื่องมือการผลิตชิปที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบันและเป็นเงื่อนไขเบื้องต้นในการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูง มีคำสั่งซื้อระยะยาวสะสมอย่างมาก และไม่มีคู่แข่งที่เป็นทางเลือกที่เป็นไปได้ ASML ควบคุมจุดติดขัดสำคัญในห่วงโซ่อุปทานชิปทั่วโลก

Lam Research ($LRCX) ผลิตอุปกรณ์การกัดและเคลือบที่เป็นโครงสร้างหลักของการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ เครื่องมือของพวกเขามีการผนวกอย่างลึกซึ้งในโรงงานผลิตชิปทุกแห่ง ทำให้พวกเขาเป็นพันธมิตรที่จำเป็นและหมุนเวียนในกระบวนการขยายกำลังการผลิตชิป เมื่อความต้องการด้าน AI ขับเคลื่อนการขยายกำลังการผลิตอย่างต่อเนื่อง Lam จะได้รับรายได้ระยะยาวที่เชื่อมโยงโดยตรงกับการเติบโตของการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ทั่วโลก

การจัดหมวดหมู่ข้อผิดพลาด: แหล่งที่มาของ Alpha

นี่คือส่วนที่นักลงทุนส่วนใหญ่ละเลย และเป็นโอกาสที่ไม่สมดุลที่สุดบนแผนที่ทั้งหมด

มีบริษัทประเภทหนึ่งที่ตลาดกำหนดราคาให้เหมือนกับ A แต่ความเป็นจริงด้านการดำเนินงานและการเงินได้เปลี่ยนไปเป็น B แล้ว

ยกตัวอย่างเช่น $CIFR (Cipher Digital) และ $IREN (IREN Limited)

ตลาดยังคงเห็นนักขุดบิตคอยน์

สิ่งที่พวกมันกำลังเปลี่ยนเป็นนั้นมีค่ามากกว่าไกล: โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน AI และแพลตฟอร์มศูนย์ข้อมูล HPC

บริษัทเหล่านี้ได้กักเก็บพลังงานราคาถูกในช่วงที่ยังไม่มีใครสนใจ และสร้างโครงสร้างพื้นฐานไว้ล่วงหน้าก่อนที่ความต้องการจะเกิดขึ้น วันนี้ ผู้ผลิตขนาดใหญ่กำลังแข่งขันกันแย่งชิงสิ่งสองอย่างนี้อย่างดุเดือด

Cipher Digital ได้เริ่มดำเนินการเปลี่ยนผ่าน โดยได้ลงนามในสัญญาเช่าระยะ 15 ปีกับผู้เช่าระดับอินเวสต์เมนต์เกรดขนาดใหญ่ (สวน AI/HPC แห่งที่สาม) และได้รับวงเงินสินเชื่อหมุนเวียน 200 ล้านดอลลาร์สหรัฐจากธนาคารชั้นนำระดับโลก สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การกระทำที่เสี่ยง แต่เป็นการรับประกันรายได้ระยะยาว

IREN ดำเนินกลยุทธ์เดียวกันในหลายไซต์ โดยผสานการจัดหาพลังงานเข้ากับการสร้างศูนย์ข้อมูลที่สามารถขยายขนาดได้ ข้อได้เปรียบของมันคือความเร็ว: ได้ควบคุมที่ดิน ไฟฟ้า และโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการเปลี่ยนไปใช้งานงานโหลด AI แล้ว

ตลาดยังเห็นผู้ขุดอยู่ แต่งบดุลดูเหมือนเป็นบริษัทโครงสร้างพื้นฐานแล้ว

ช่องว่างนี้จะลดลง การลดลงจะไม่ช้า

นี่ไม่ใช่หุ้น一堆 แต่เป็นระบบ

แต่ละตำแหน่งจะสอดคล้องกับข้อจำกัดเฉพาะในสแต็กปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งข้อจำกัดแต่ละข้อต้องได้รับการแก้ไขเพื่อให้ระบบทำงานได้ นี่คือวินัย

• ไฟฟ้า: $CEG $GEV $VST $WMB
• เครือข่ายไฟฟ้า: $PWR $ETN
• การระบายความร้อน: $VRT
• หน่วยความจำ: $MU
• เครือข่าย: $ANET $ALAB
• ผลิต: $ASML $LRCX
• การจัดหมวดหมู่ผิด: $CIFR $IREN

เรากำลังเปลี่ยนจากความขาดแคลนพลังการคำนวณไปสู่ความขาดแคลนโครงสร้างพื้นฐาน

นั่นหมายความว่า:

• GPU ไม่ใช่เรื่องราวเดียวอีกต่อไป
• พลังงานไฟฟ้า โครงข่ายไฟฟ้า หน่วยความจำ และการระบายความร้อนกลายเป็นปัจจัยขับเคลื่อนผลกำไรหลัก
• ให้ผลตอบแทนตามการติดตาม ไม่ใช่ความนิยม

ส่วนใหญ่ของพอร์ตการลงทุนยังคงอยู่ในโลกเดิม

กรอบนี้จะล้มเหลวภายใต้เงื่อนไขเฉพาะบางประการ พวกเขาควรได้รับการจัดการอย่างตรงไปตรงมา

การใช้จ่ายทุนของผู้ผลิตขนาดใหญ่มากลดลง หาก Amazon, Google และ Meta ชะลอการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานเนื่องจากแรงกดดันด้านกำไรหรือความต้องการที่ต่ำกว่าที่คาดไว้ สมมติฐานเกี่ยวกับความต้องการที่ยืดหยุ่นจะอ่อนลง นี่คือความเสี่ยงหลักที่ต้องติดตาม โดยให้ความสนใจต่อคำแนะนำด้านการใช้จ่ายทุนในแต่ละไตรมาสเป็นตัวชี้นำล่วงหน้า

การแก้ไขข้อจำกัดเกิดขึ้นเร็วกว่าที่คาดไว้ การแทรกแซงของรัฐบาลในการผลิตหม้อแปลงไฟฟ้า การเร่งกระบวนการอนุมัติโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ หรือการจัดโครงสร้างใหม่ของลำดับการเชื่อมต่อกริด ล้วนอาจลดส่วนต่างของโครงสร้างพื้นฐานที่ถูกจำกัด การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นช้า แต่เป็นจริง

ความขัดแย้งด้านการกำกับดูแล โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานและระบบไฟฟ้ามีความเกี่ยวข้องกับการกำกับดูแลสาธารณูปโภค การทบทวนด้านสิ่งแวดล้อม และหน่วยงานกำหนดอัตราค่าบริการ เมื่อการกำกับดูแลในพื้นที่นี้เปลี่ยนไปในทางที่ไม่เอื้ออำนวย จะจำกัดขีดจำกัดผลตอบแทนอย่างมีโครงสร้างและยั่งยืน

ความแตกต่างที่สำคัญคือ: นี่ไม่ใช่การเดิมพันบนวัฏจักรผลิตภัณฑ์ วัฏจักรผลิตภัณฑ์สามารถกลับตัวได้ภายในหนึ่งไตรมาส ข้อจำกัดทางอุตสาหกรรมต้องใช้เวลาหลายปีในการสร้างขึ้น และอีกหลายปีในการแก้ไข ความไม่สมดุลนี้คือจุดสำคัญ

ในทุกยุคอุตสาหกรรม ความมั่งคั่งไม่ได้ถูกสร้างขึ้นโดยบริษัทที่ผลิตรถไฟ

แต่ถูกสร้างขึ้นโดยบริษัทที่มีรางรถไฟ ถ่านหิน และสิทธิ์ทางถนน

รางรถไฟของ AI วัดจากพลังงานเป็นเมกะวัตต์ ระยะเวลาการจัดส่งทรานส์ฟอร์เมอร์ และความสามารถในการระบายความร้อนต่อตู้

นักลงทุนส่วนใหญ่กำลังตามหา AI แต่โอกาสที่แท้จริงคือการครอบครองสิ่งที่ AI ไม่สามารถขาดได้

ในแต่ละระบบ หัวข้อข่าวตามการสร้างนวัตกรรม ผลกำไรตามข้อจำกัด เราเน้นที่ข้อจำกัดมากกว่าเรื่องเล่า ผลตอบแทนปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 60% พร้อมกับการเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI นี่ยังไม่ใช่จุดสิ้นสุดของการเทรด ยังอยู่ในช่วงต้น เราเชื่อว่าตอนนี้เพิ่งเข้าสู่รอบที่สาม