초기 영국 Wida 투자자 Gavin Baker ' s 투자 철학 : 멀티 AI 인프라 병목 및 빈 전체 시장 위험 만들기

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출처: Limitless Podcast
원래 언어: Deep tide TechFlow

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팟캐스트는 Nvidia 및 Cerebras 투자자 인 Gavin Baker의 장기 베팅 인 Atreides Management의 설립자의 투자 철학에 중점을 둡니다。

그의 핵심 판단은 AI가 거품이 아니라, 그러나 힘, 수정같은 원형 및 컴퓨팅에 의해 몬 인프라 슈퍼사이클의 주기입니다; 진짜 과잉 반환은 큰 모형 또는 채팅 로봇에서 아닙니다, 그러나 GPU 연결에서, 기억, REASONING 칩, 진보된 프로그램 및 전력 공급 연결。

Gavin Baker, QQ를 통해 전체 시장의 가을에 대 한 감시, Astera Labs, Unity, Micro, Nvidia, Cerebras, Positron 등에 초점을。

TSMC, ASML, 높은 대역폭 메모리 및 전기 그리드는 신속하게 SURPLUS, AI 자본 지출은 반드시 2000 년 인터넷 버블의 재 출현은 아닙니다。

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AI 거품 또는 최고 주기

• "AI는 거품이 아닙니다. 금기에서는 슈퍼 사이클에 있습니다."

• "가장 큰 수익은 SaaS가 아니며, OpenAI 또는 Anthropic과 같은 채팅 로봇이 아니라 전기, 컴퓨팅 및 실리콘."

• “이것은 인터넷 거품이 아닙니다, 구매자는 주로 세계에서 가장 스마트하고 가장 현금 흐름 회사이기 때문에, 그들은 그들의 신용을 위해 부채 레버리지에 의존하지 않습니다”

• "전체 시장이 지나칠 수없는 경우, 전통적인 거품처럼 붕괴하는 것이 어려울 것입니다."

real bottlenecks: 전기, 결정 원형, 토큰

• "Gavin의 이론은 단순하고 AI의 인프라 병목에서만 볼 수 있습니다. 와트 당 높고 토큰의 비용을 낮출 수 있습니다."

• "AI Labs는 1 가지에 대해 더 자세히 알고 있습니다. 얼마나 많은 토큰이 와트 당 생성 될 수 있습니다."

• “전기 힘 및 수정같은 원형은 AI의 빠른 속도를 제한하는 2개의 벽돌 벽 및 2개의 중요한 CONSTRAINTS입니다”

사전 훈련에서 이유와 자세 훈련

• "모델이 사전 훈련 된 것은 인생 전체에 genius가 될 것이라는 것을 의미하지 않는다는 사실; 그것은 또한 포스트 훈련 단계에서 새로운 정보를 흡수해야합니다. "

• “해당의 본질은 광대한 계산을 필요로 합니다, 왜 칩과 사고 인프라가 다음 단계의 초점이 될 것입니다.”

• "임시와 관련된 비용이나 소득 기회 만 5 ~ 10 배의 사전 훈련 용량의 입력이 될 수 있습니다."

작은 수직 모델, 엔드 엔드 엔드 모델 및 주권 인프라

• "당신은 미래의 Claude와 상호 작용할 필요가 없습니다. 실제로 자신의 데이터 훈련을 기반으로 AI 프록시입니다."

• " 인프라 배포의 속도는 모트 자체이며 디지털 세계는 물리적 인프라가 내장되어 있습니다."

"WHOEVER는 몇 달 또는 몇 주 동안 수행 할 수있는 물리적 배포를 압축 할 수 있으며 AI 자본에 높은 가격을 판매 할 수 있습니다."

Gavin ' s 투자 접근법 : 많은 병목을 만들고 전체 시장 위험을 비우기

• "그는 강력하게 AI 수상자가 올 것이라고 믿는다. 그러나 그는 전체 시장에 대한 낙관적 인 의미는 아닙니다. QQQ는 전반적인 단점 위험에 대한 그의 헤지입니다."

• "TSMC는 실제로 거품이 가속하는 속도로 제한합니다. 자본 지출은 칩의 용량이 즉시 확장 할 수 없기 때문에 쉽게 제어 할 수 없습니다

• "Gavin은 이전보다 안정적이고 더 많은 순환적 인 레오폴드와 같습니다. 전은 10 년의 성공이며, 후자는 이제 더 분기로 이어졌습니다."

AI SUPER-CYCLE 자산 베팅

EJ:Gavin Baker는 매우 생산적 인 AI 투자자이지만 공개적으로 들었다. 지난 20 년 동안 그는 그들이 원으로 갔다 전에 알려진 AI 회사의 일부에 투자를 시작했다. 그는 초기 Nvidia (Weida, AI GPU 및 Accelerator Nucleus) 및 Cerebras (AI 칩)에 있었고 AI가 거품이 아니라 슈퍼 사이클이 아니라 매우 명확한 아이디어를 가지고 있었다。

그의 관점에서 중요한 병목과 제약은 와트, 웨이퍼 및 토큰의 하단 인프라를 관찰하여 식별 할 수 있습니다. 즉 AI. 그의 결론은 간단합니다: AI에 있는 가장 큰 반환은 힘, 에너지 및 실리콘 제조에서 옵니다, SaaS 소프트웨어 또는 서비스로 하기 위하여 다량, Anthropic와 OpenAI 같이 채팅 로봇과 해서는 안됩니다。

결국, 전체 산업은 반도체에 다운스트림을 보냈습니다. 즉, 전체 AI 산업을 지원하는 픽스와 하벨。

많은 사람들이 AI 산업이 이미 거품이라고 말할 때, 그는 정확하게 AI 인프라를 위해 상호 작용하는 구매 인 기회를 생각한다. 그는 약 $4.1 억의 규모에 기금에서이 판단을 표현했다。

그리고 그가 말하는 제약을 듣고 있다면, 특히 AI 인프라, 당신은이 이론을 잘 찾을 수 있습니다. 우리는 투자자, Leopold Aschenbrenner에 대한 쇼의 앞에이 많은 시간에 대해 이야기했습니다. 차이점은 Leopold가 약 3 년 동안 그것을하고 Gavin은 20 년 넘게 수행되었습니다。

Leopold의 관리 자산은 Gavin의 큰 것으로 약 3 배이지만, 생산자, 누가 복음, 나에게 경고 : 1 년에 Warren 뷔페를 이길 수 있지만 10 년 동안 그를 실행할 수 있습니까? Gavin Baker의 역사 기록은 그가이 투자 이론에 다른 관점을 가질 수 있다고 제안한다。

Gavin Baker가 먼저 알고 있지 않은 사람들은 Atereides Management (투자 기금)의 설립자이며 지난 20 년 동안 Nvidia에 투자했습니다. 20 년 동안 Nvidia를 잡고 있다면 이미 놀랍습니다。

최근의 성공 중 일부는 Cerebras와 Astera Labs를 포함합니다. Cerebras는 포스트-IPO valuation가 Alarmingly High로 언급 한 AI 칩 회사입니다. 그리고 당신은 듣지 않을 수 있는 회사가 있다, 그리고 우리는 이 세트에 그의 조합 및 판단을 따를 것입니다 그가 AI의 투자 기회를 생각 하는 곳。

그런 질문은 그가 투표 한 것, 왜? 최신 13F (미국 기관 투자자의 분기별 창고 공개)를 보면, 펀드는 약 4 억 AUM (관리 규모)입니다. 그것의 가장 큰 holdouts의 몇몇은 Gavin가 반복적으로 언급한 AI 발달 Bottlenecks에 이 회사 점을 계시할 것입니다。

그는 섹시하고 많은 사람들이 듣지 못하는 회사에 많은 공간을 얻었다. Astera Labs, 예를 들어, 기금의 거의 9 ~ 10 %의 계정. GPU 사이의 연결 계층으로 Astera Labs를 해석 할 수 있습니다。

데이터 센터가 시스템으로 통합되면 GPU는 모델의 사전 훈련, 포스트 훈련 및 인섭에 책임있는 엔진입니다. GPU를 위해, 그러나, 데이터가 저장되는 메모리 칩 (RAM 칩)에 접근하는 그들 사이 큰 양의 자료를 이동해야 합니다。

그에, 우리는 관 체계를 필요로 합니다. 나는 높은 수준의 이야기 해요, 나는 모든 하단 세부 사항을 알 수 없기 때문에. Astera Labs는 문제를 해결했습니다. AI 클러스터는 수천 개의 칩을 확장 할 때, Bottlenecks는 더 이상 GPU 자체가 아니지만 데이터 전송 창은 올바른 시간에 정확한 데이터를 보내고 올바른 데이터에 액세스하는 방법. Astera Labs는 배관 시스템을 구축했습니다。

나는이 에피소드를 공부하기 전에 Astera Labs를 듣지 못했습니다. 그러나 나는 Cerebras가 비슷한 상황에서 있었다. Gavin은 약 6 개월 전에 Cerebras에 대해 이야기하고 AI의 타임 스태프를 받았다. 6 개월이 길다. 그런 다음 IPO이었다, 그리고 쇼는 약의 견적을 언급했다 $60 억, 그리고 IPO는 40 퍼센트에 의해 갔다. Astera Labs가 유사한 추세에 중요한 이름이 될 수 있음을 알 수 있습니다。

조:Cerebras는 그의 매우 초기 투자입니다. 그는 회사 's life Cycle에서 일찍 Cerebras에 들어갔다. 그는 몇 년 동안 이론에 베팅 한 것을 의미한다. 몇몇 다른 회사는 또한 그의 장기 베팅에, 물론 Nvidia。

20 년 이상 Nvidia에 참여하고 도로에 머무는 것은 놀랍습니다. 나는 최근에 Gavin에서 두 개의 팟 캐스트를 듣고, 그는 분명히 Nvidia의 위치에 대해 이야기 할 때 판단을 표현했다. Nvidia는 현재의 수익성과 수요를 지속적으로 유지할 수 있다고 믿었다. 즉, Nvidia가 $ 10 조의 시장 가치에 가까이 이동 할 수있는 기회를 가지고 있다고 생각하고, 반도입니다。

또 다른 주목할만한 개발은 Micron입니다. 우리는 마지막 에피소드에 AI 투자 은행에 대해 이야기하고,이 회사의 위치는 그것에, 우리는 당신이 돌아갈 것을 강력하게 추천합니다. Micron은 가장 큰 메모리 메이커 중 하나입니다。

놀라운 인물은 쇼에서 언급된다 : 1 년 전 100 억 미만의 가치가있었고 1 조 10 배의 시장 가치를 능가 한 것으로 기록되었습니다. 이것은 메모리 프로그램에 대한 중요한 방법을 보여줍니다。

눈에 띄지 않는 기업이 있습니다. EJ, 나는 특히 당신을 데려와 싶습니다: Unity 소프트웨어. 게임에 익숙한 사람들은 Unity에 대해 알고, 그것은 게임 엔진입니다, 그리고 많은 뜨거운 게임은 3D 렌더링 소프트웨어로 만들어집니다。

그래서 왜 Unity의 AI 투자자 투표,이 "비디오 게임"? 대답은 3D 게임 엔진입니다. Unity, 세계 모델 빌더, 물리학의 깊은 이해, 세계가 작동하는 방법, 재료와 빛。

AI가 AGI 및 Humanoid 로봇을 구축 할 때 중요한 링크는 로봇이 훈련되는 가상 환경 및 가상 데이터 세트의 시뮬레이션입니다. Unity는 가장 강력한 도구 중 하나입니다。

그래서, 세계 모델 연구원으로, 당신은 AI 세계에서 중요한 선수가되기 위해 명확한 경로와 엔진으로 알려진 회사의이 예와 같은 것입니다。

Gavin의 투자 이론과 전략

EJ:세계 모델의 이론은 간단합니다 : 현재 AI 모델 또는 LLM은 도서관에 앉아있는 학생과 같은 텍스트와 책을 통해 세계를 주로 이해하지만 실제 세계 경험이 없습니다。

그것은 세계 모델이 잠금을 해제하고자하는 것입니다 : 시뮬레이션 환경에서 게임 역할을하고 물리적 현실이 작동하는 방법을 이해합니다。

좋아, 내 전화를 던질 때 어떻게됩니까? 다음은 무엇입니까? 당신은 무엇을해야합니까? 세계 모델은이 문제를 해결합니다。

현재, 큰 규모에 이것을 할 수있는 많은 선수가 없습니다. 이제 리드는 Genie 3 (Google's Generable Interactive World Model Project)와 같은 모델이있는 Google이 될 수 있습니다. 이 프로그램은 또한 Gemini Omni의 Google의 최근 출시를 언급하지만,이 모델은 ChatGPT 순간에 정말 도달해야합니다。

나는 Gavin에 대해 무엇을 좋아한다. 그는 바벨과 같습니다. 한 손으로, 그것은 전통, 당신은 GPU를 필요로, 당신은 저장을 필요로, 그래서 그는 가장 큰 선수, Micron 및 Nvidia를 던지고. 다른 측면은 앞으로, 그는 Puck이 거기에 갈 것이라고 생각, 그래서 그는 그가 중요한 이유를 생각하기 때문에 Cerebras 투표; 그리고 Unity, 그는 세계 모델이 미래의 LLM의 로봇과 차세대를 훈련하는 방법을 생각하기 때문에。

그는 또한 포니트론을 가지고, 방해 칩. Cerebras와 같은 소리가 있다면, 예, 그들은 모두 이유를 회귀합니다. Gavin은 최근 AI 모델의 인프라 창고 인 추세에 대해 인터뷰에서 반복적으로 이야기합니다. 특히 교육 창고는 포스트 트레인에 중점을두고 사전 훈련에서 전환됩니다。

AI 원형에 있다면, 이 차례가 일어났습니다. Gavin의 매우 중점을 둡니다. 모델은 여전히 새로운 정보를 이해해야, 새로운 데이터 및 자체 업데이트. 그것은 데이터 세트에 미리 훈련되기 때문에 생명을 위한 genius로 간주될 수 없습니다. 그것은 또한 포스트 훈련 수준에서 일어나는 새로운 정보를 학습하고 광범위한 컴퓨팅을 필요로합니다。

둘째, AI 모델이 정말로 그것에 대해 생각해야하는 경우, 우리는 새로운 정보를 얻을 때 생각할 것입니다, 이 각도 작업을합니까? 또 다른 이론이 있습니까? 이것은 resoning입니다. 이유도 광범위하게 계산해야합니다. 이제는 소원과 관련된 비용이나 소득 기회가 5 ~ 10 배 사이의 사전 훈련 계산기의 입력이 될 수 있다고 추정됩니다。

그래서 AI Labs와 칩 Mackers 모두 주요 이동을했다. Nvidia가 인텔리전스 응용 프로그램을 지원하기 위해 많은 이유 지향적 인 GPU를 넣었습니다. Gavin은 또한 일련의 투자를 통해 이유를 표현했습니다。

지난 일 나는 재미가 Gavin에 대해 이야기했다. AI 경쟁에서, narratives는 항상 미국을 versus. 에너지가 상대적으로 적절하고 칩의 생산을 확장 할 수있는 능력 인 중국의 독특한 구성이 있습니다. 미국은 현재 대만, 중국에서 TSMC (세계 최고의 최첨단 크리스탈 원형 공장)에 자원이되는 이유 인이 영역에서 어려움을 겪고 있습니다。

그의 설명은 중국은 미국의 그와 매우 다른 AI 인프라 또는 칩을 만들 수있는 독특한 기회가 있었다, 그들은 이유에 매우 초점을 맞추기 때문에. 가빈은 미국의 투자를 통해 미국의 인프라를 구축 할 것이라고 말할 수 있습니다. 나는이 미래가 큰 기회가 될 것이라고 생각합니다。

조:이 베팅은 상단에는 없습니다. 그는 또한 큰 QQQ를 넣어 위치를 보유. QQQ는 Nasdaq 100, 주식의 바구니 및 미국에서 두 번째로 큰 무역을 추적하는 ETF입니다. 그것은 매우 잘 수행 : 2023 년 55 %, 2024 년 25 %, 2025 년 2025 년 2025 년 17 % 및 2026 년 17 %。

다른 말에서 QQQ는 인덱스 펀드로 매우 좋았고, 그것을 구입하기 쉽습니다. 그리고 그것은 주식의 최고 100 바구니였습니다. 과 gavin 이다 만들기 역 쐐기 와 그것. 그는 AI가 승리하지 않을 것이라고 말하지 않습니다. 그러나 그는 실제 병목의 주요 제작자에 투표 할 것입니다. 그러나 그는 전반적인 시장 침출에 대해 매우 낙관하지 않습니다。

QQ 넣는 것은 downside 보호입니다: 전체적인 시장이 불투명한 방법으로 붕괴하는 경우에, AI가 장시간 동안 이 층을 비치하고 있는 경우에。

4가지 유형의 투자 방향

조:우리는 그가 가장 중요한 투자 목이 될 것을 고려하는 것을 끊을 수 있습니다. 첫번째는 수직으로 작은 언어 모형입니다。

Claude와 ChatGPT와 같은 정규적인 LLMs는, 기본적으로 LLM, 세계의 넓은 이해가 있고 특정한 질문에 대답할 수 있습니다. 그러나 특정 수직 지역 또는 특정 문제의 주위에 훈련 모델은 또 다른 문제입니다。

이러한 특정 문제는 일반적으로 기업에 존재, 특히 특정 문제에 깊은 성장, 또는 특정 하위 부분에서 niche (Liki)를 형성하는 사람들. 수직 SLMs (Postal 작은 모형)는 문제를 해결합니다: 그들은 프론트 라인 모델이지만 엔터프라이즈 특정 데이터 또는 로컬 장치 (equipment)에서 효율적으로 작동하도록 최적화되었습니다。

우리는 on-device 또는 로컬 실행 모델에 대해 이야기했습니다. 그 이유는 휴대 전화 또는 기타 장치에서 매우 개인 데이터가 많으며, 그 위에 손을 잡을 수 없으며 회사에 액세스 할 수 없습니다. 예를 들어, 의료 기록, 금융 세부 사항。

OpenAI는 은행 계좌에 액세스 할 수있는 금융 AI 에이전트를 발행했지만, 소셜 보안 번호, 은행 세부 사항과 같은 많은 개인 정보가 있기 때문에, 대신에 정말 작동 할 수 없습니다。

국부적으로 모형 또는 SLMs는 그런 문제를 해결할 수 있습니다. Gavin은 미래에 중요한 큰 베팅입니다. 그는 정말로 좋아합니다. Apple. 그는 투자에 대한 명확한 관심을 표현 할 수없는 동안, 그는 Apple이 장비를 운영하기 위해 로컬 모델을 허용하는 주요 요소 중 하나라고 믿는다。

미래라면, 우리는 Claude가 매일 대화 형 모델이어야한다고 생각합니다. 개인화 된 AI 에이전트가 필요한 것은 자신의 데이터에 훈련되고 SLM이 결국 될 수 있다는 것입니다。

일반 버전은 휴대 전화에서 실행할 수 있으며, 많은 수의 회사는 자체 소유 데이터에 최적화 된 전문 모델과 트레이를 실행하여 판매 또는 시장 제품을 더 잘 판매 할 수 있습니다。

EJ:이 위치에 Apple의 중대한. 나는 WWCC에 기대, 거의 거기。

조:예。

EJ:APPLE DEVELOPER CONFERENCE의 몇 주 전에 새로운 AI 소프트웨어를 출시하고 하드웨어와 어떻게 통합됩니다. 그것은 매우 중요합니다, 우리는 그것을 커버 계속, 나는 그것을 논의하기 위해 기대。

조:두 번째 기둥은 위험한 인프라입니다. 우리는 종종 비트 (bits)가 원자보다 훨씬 빠릅니다. 보기, AI 인프라는 명확합니다: 모형 질은 거의 exponential이고, 각 와트는 정보, 모든 토큰의 대응 인텔리전스를, 단지 생성합니다。

그러나 물리적 배포의 속도는 동일한 속도로 상승하지 않았다, 이는 자체의 moat. 하드웨어는 매우 복잡하고 트랜지스터 정확도는 원자 단계 근처에 있습니다. 기존의 인프라가 이미 압력 하에서 사용되는 세계에서 큰 규모의 배포가 쉽지 않습니다. 전기 자동차의 가속 된 확산으로 전기 그리드는 더 스트레스가 많고 많은 장소에서 전체 용량에 접근합니다. 지금 AI는 또한 에너지 문제 및 칩 문제에서 가져옵니다。

가빈은 인프라가 어렵고 그 건설이 많은 일, 달 및 수년이 걸립니다. 그는 일주일에 주기를 압축 할 수있는 사람들에 베팅합니다. 그래서 물리적 배포의 속도는 자체이다. 그는 대상을 축소하고 가능한 한 빨리 배포 할 수있는 회사를 찾고 있었다。

처음에는 SpaceX에 대해 생각하고 있으며, 앞으로도 Anthropic에 Colossus를 구축하고 임대 한 속도입니다. 이 인프라 기둥은 Gavin의 핵심 문제 중 하나입니다。

Leopold의 조합을 보면, 이것은 핵심입니다. 현실은 건물이 매우 어렵고 구축 할 수있는 사람들은 매우 비쌉니다. SpaceX는 이제 데이터 센터를 빌려주는 소득의 가장 큰 소스라고 말합니다. 이 기둥이 얼마나 중요한지 보여줍니다。

EJ:그는 속도와 관련이 있지만, 그는 비용과 관련이 있습니다. 그는 1개의 지시자에 반복적으로 불립니다: 와트 성과 당. 실제로 말하는 것은 AI의 실험실이 와트 당 얼마나 많은 토큰이 생산되는지에 대해 점점 우려한다는 것입니다。

약 5 개 회사가 수십억 달러 또는 GPU에 달러의 조 달러를 소비한다고 생각하고 싶다면 올해이 시스템을 구동하는 전력, 당신은 충분히 높은 오리를 원합니다. 특히, 비용은 하이퍼 (최고의 클라우드 제조업체)이 규모로 확장 될 때 문제의 심장에 있습니다。

Hypothetically: 나는 질문 Claude를 물었다, 그리고 그것은 나에게 2 센트 대답을 주었다; 나는 ChatGPT 질문을 물었다, 그리고 그것은 나에게 대답 달러를 준. Claude가 ChatGPT 95 % 인텔리전스 만있을 경우 Claude를 사용합니다. 더 많은 질문을 할 수 있기 때문에 결국 더 낮은 비용에 답변을 얻을 수 있습니다。

이 인텔리전스에 액세스하는 비용은 매우 중요합니다. 이번 주, Microsoft 및 Uber는 실제로 Claude Code의 사용을 감소했다고 발표했습니다. 연간 예산은 4 개월 정도였습니다。

Gavin의 포트폴리오에서 볼 수 있습니다: Cerebras, Positron, Astera Labs. 그는 매우 분산 된 인프라 병목을 확인하고 간단한 베팅을 만들었습니다. 이 회사가이 병목을 해결하면 특정 수준에 도달하면 토큰은 특정 수준으로 하락합니다. AI Laboratories는 더 많은 GPU, 더 많은 제품 또는이 종류의 제품을 구입합니다。

그래서 그의 이론은 정말 간단합니다, 기술의 복잡성에도 불구하고: 나는 단지 AI 수준에서 인프라 병목과 관련. 우리는 각 와트의 성능을 향상 할 수있는 회사를 찾을 수 있으며 토큰을 저렴하게 만들 수 있습니다. 나는 미래의 많은 돈, IPO 또는 높은 가격으로 구입 한 것입니다。

조:이 섹션에서는 Gavin의 거래를 복사하려는 경우, 여러 이름은 알려져 있어야합니다. Astera Labs, Cerebras, SiFive (RISC-V Chip Design Company) 및 Positron. 이 4개의 회사는 이 판에 있는 열쇠입니다。

네 번째와 마지막 방향은 에너지와 공간의 조합입니다. 우리가 이전에 말했듯이, 에너지 공급에 제약의 큰 거래가 있으며 새로운 에너지는 매우 어렵습니다. 쇼는 새로운 데이터 센터의 약 40 %가 로비에 매우 강한 야당을 만날 것이라고 통계를 언급하고, 그것을 착륙하지 않고。

두 가지 유형의 솔루션이 있습니다. 1개의 유형은 밖으로 상자 에너지, 그것입니다, 휴대용 에너지입니다. 데이터 센터를 취할 수 있으며 작은 에너지 장치로 전원을 공급할 수 있습니다. Leopold's 예쁜 좋은 에 Blue Marble。

다른 궤도 컴퓨터, 이는 방향 Gavin은 이제 매우 우려. 이 분야에서 가장 크고 가장 중앙 회사는 물론 SpaceX입니다. 그것은 공간에 고속도로가 될 수있는 용량이 유일한 회사입니다, 궤도에 Payload (로드)를 넣어, 낮은 궤도에 선반과 데이터 센터를 넣어하고 충분한 인텔리전스 및 전력을 다시 생성합니다。

SpaceX가 SpaceX보다 더 많은 것을 의미합니다. 나는 Gavin의 조합이 더 많은 공간 재고 구성을 가지고 있지 않다는 것을 조금 놀랐다. 그는 거대한 산업이라고 생각합니다. 어쩌면 현실은 너무 일찍이고 SpaceX는 업계를 잠금 해제하는 linchpin입니다。

다음, Starship V3 출시를 밀접하게. 우리는 지난 주 Starship 출시를 보았습니다. Starship가 정말로 작동하지 않으면 공간 에너지가 없습니다. 궤도에는 랙이 없습니다. 출금이 매우 크기 때문에 필요한 조건입니다. 그래서 SpaceX는 영향을받을 수있는 두 번째 클래스 회사가 많을 것입니다。

왜 다른 인터넷 버블

조:그럼 당신은 왜이 단지 다른 dot-com 거품이 아닌지 묻는가? 가빈은이 질문에 많은 시간을 물었다, 그는 매우 강한 대답을 준, 나는 기본적으로 그를 믿고 그의 인수는 convincing。

그의 논리는 2000 년 인터넷 버블이 부채 급유했다는 것입니다. 많은 돈을 빌려는 큰 양의 돈을 잃어버린 이론과 제품을 정말 사용하거나 걱정할 필요가 없습니다。

Gavin이 이제 AI Super Cycle을 호출하는 것을 비교하면, OpenAI 및 Anthropic 회사가 올해 200 억 달러에 도달 할 것으로 예상됩니다. 그리고 그것은 가짜 돈, 그것은 계약을 통해 서명 된 돈, 그리고 그것의 큰 부분, 쇼는 말한다 40 받는 사람 60 퍼센트, 기업과 소매 고객에 의해 선불。

즉, 실제 돈이 움직이고 있습니다。

그리고 GPU 알고리즘을 살펴보면 모델 실험실에서 볼 수 없으며 Nvidia에서 제품을 구매하는 것을 볼 수 없습니다. Google, Microsoft, Amazon 및 Meta는 빌링없이 자신의 현금 예약에서 지불합니다. 아마존은 무료 현금 흐름의 끝에 갔다, 그들은 돈을 빌려 시작하면, 우리는 걱정할 수 있습니다. 그러나 포인트는 레버리지가 없다는 것입니다。

그리고 이것은 세계에서 상위 5개 기업 중 하나이며, 그들의 시장 가치, 크기 및 상태 때문에 가장 똑똑한 것 중 하나입니다. 인터넷 거품과 비교해, 익명 회사의 큰 숫자는 돈을 녹고 그 후에 아주 믿을 수 없는 방법으로 점화할 수 있었습니다. 이 사이클에서는 레버리지가 없는 세상의 가장 스마트한 그룹입니다。

우리는 최근 몇 주 동안 프로그램에 주어진 분기별 보고서는 이러한 움직임의 주위에 최적화되어 있음을 보여줍니다, 모델은 옹호하고 더 스마트하게됩니다. 그래서 Gavin의 중앙 인수는 : 그것은 레버리지가 없기 때문에 인터넷 버블이 아닙니다. 동시에, 우리가 얘기하는 병목은 물리적 원자에 의해 경계됩니다。

메모리 칩과 GPU의 무리를 구입하는 것은 한 가지이지만 Nvidia는 GPU를 초과 할 수 없으며 Micron은 충분한 칩 생산 시설을 가지고 없기 때문에 AI 스토리지 칩을 초과 할 수 없습니다. 그래서 그의 간단한 인수는, 당신이 전체 시장 oversupply 할 수없는 경우, 그것은 거품이 아닙니다. 우리는 충분한 선택과 샷을 가지고하지 않고이 작업을 수행 할 수 있습니다, 그는 그가 투표하는 것。

그리고 좋은 점: 가빈은 TSM이 공급할 수 있다면 생각, 엔비디아는 올해 $2-3 조 GPU를 판매하고 있습니다. 즉, TSMC는 폼 경계의 핵심 링크입니다。

TSMC가 이러한 회사의 요구를 충족시키고 많은 칩을 제공 할 수 있다면 그 이유는 많은 돈을 비용이 들 것입니다. CapEx (capital expenditure)와 운영 현금 흐름과 기업에 의해 생성 된 현금은 여전히 건설을 지원하기 위해 충분합니다。

그러나 TSMC가 내일 Nvidia에 말한다면, 우리는 수용량을 밤새롭게 할 수 있고, Nvidia는 거절하지 않을 것입니다, 그것은 많은 돈을 사기 칩을 지출하는 것을 시작합니다. 다른 회사는 또한 칩을 구입하기 위해 돈을 빌릴 것입니다. CapEx Bubble (capital-expenditure Bubble)이 크고 비즈니스 운영에서 현금 흐름을 분리합니다。

그러나 공급 제약 때문에, 저장 제한, 칩 제조 제한, 에너지 제약, 특히 고급 칩에, 우리는 실제로 가능한 한 빨리 건설 할 수 없습니다. 그래서, TSMC는 거품 가속을 막았습니다。

성장은 TSMC 칩의 용량이 제한되어 있으며 삼성 및 기타 칩 제조업체가 시장 점유율을 초과하지 않는 한 상대적으로 지속됩니다. 그것은 빠른 것 같다, 하지만 여전히 좋은 거래의 필요는 우리가 충분히 구축되지 않기 때문에. 이 역동적 존재로, 나는 큰 거래를 생각하지 않는다。

EJ:그리고 더 많은 것, 당신은 여전히 필요한 가정 할 수 없습니다, 그것은하지 않기 때문에. AI 수요는 EXPONENTIALLY 성장하고 이 칩의 생산 보다는 더 빠릅니다。

이 이론을 입증하는 두 가지 방법 만 생각할 수 있습니다. 우선, ASML 복제의 기적가있다, 갑자기 ASML 경쟁자의 무리가있다. ASML을 모르는 사람들은 TSMC와 모든 주요 칩 fabs에 필요한 약 $400 백만의 기계를 생산하는 것을 이해할 수 있습니다。

쇼에 따르면 노르웨이 (Norway)에서이 일을 한 유일한 팀만이 매우 긴 사이클을 가지고 있으며, 주문 백 로그는 약 5 년 동안 예정되었습니다。

둘째로, 우리는 많은 GPU 또는 너무 많은 저장이 필요없는 LLM의 완전히 다른 유형을 만듭니다. 그러나 우리는 모든 징후를 본 적이 없습니다。

오늘 SK Hynix에 대해 이야기하고 있습니다. Nvidia GPU의 번호 하나 상점 제조자 및 공급자이고, AI 저장 지역에 있는 거의 최고 개입니다。

이제는 Google 및 Microsoft에서 약 50 억 달러를 얻고 있으며, 향후 3 년 동안 생산되기 위해 사전 잠금 공급을 원하는 두 회사가 생산하는 장비에 대해 지불해야합니다。

이 큰 회사가 저장하는 방법을 보여줍니다. AI 구성 요소의 트랙입니다. 사이트맵 Hynix는 대신 말했다, "나는 당신에게 보안을주고 싶지 않아, 나는 단지 가격을 올릴 것입니다." 그것의 운영 한계는 반도체 기업에서 거의 믿을 수 있는 대략 70 퍼센트입니다。

그래서 가빈은 모두에서 감각을 만든다. 거품처럼 보이지 않습니다. 어쩌면 시장은 단기에 반응합니다. 우리는 오늘 주식 포트폴리오를 개설, 거의 모든 아래로, 하지만 그 더 많은 감정이었다。

포인트는 우리는 더 많은 GPU와 더 많은 반도체 칩을 필요로하고, 충분한 공급 및 충분한 제조자가 아닙니다。

Gavin 포트폴리오

조:결론은: 전기와 결정. 그냥 두. 그들은 두 개의 벽돌 벽과 두 개의 제약이 있습니다. 힘과 둥근 힘이 귀중하게 남아 있기 때문에, 수요는 강하고 공급은 한정됩니다, 거기 좋은 일。

Gavin의 TLDR을 원하면 가장 큰 홀더를 읽을 수 있습니다. 다시 한번, 이것은 투자 제안이 아닙니다. 그 가빈은 무엇을 들고, 우리가 무엇을 들고하지 않습니다. 나는이 주식이 올라갈 경우 모른다, 가을 또는 주위에 켭니다。

그의 가장 큰 위치는 조금 반대로 직관적이고, QQQ가 위치를 뒀습니다. 전체적으로, 그의 시장 bias는 주목할만한. 두 번째로 큰 Astera Labs는 창고의 약 7.4 %이며, 피커는 ALAB입니다. 셋째는 3D 소프트웨어인 Unity입니다。

이 뒤에 많은 다른 사람이 있습니다: Ciena (빛 네트워크 장비), Microon, Nvidia, 아마존, Lumentum (빛 커뮤니케이션 및 레이저웨어), Alphabet (Google 부모), Coherent (광전자 및 물자), Roblox (플레이 플랫폼), EchoStar (위광 통신 플랫폼), Twilio (위광 통신 플랫폼) 및 Wayfair (터). 이 남자는 모든 것을 캐스팅。

당신이 관심이 있다면, 당신은 그의 13F를 볼 수 있습니다. 그 가빈의 관점, 전기와 크리스탈 라운드의 목. 이러한 제약이 남아있을 때, 그들은 근본적으로 unilateral 증가. EJ,이 정보를 어떻게 흡수합니까? 당신은 무엇을 할 것인가

EJ:이 시장은 Leopold의 13F가 나왔습니다. 나는이 에피소드를 기록 할 때, 나는 Gavin이 이전과 같은 종류의 것으로 인식되었다, smarter Leopold. 그는 오랫동안 이 사업에서 왔습니다. 어쩌면 그는 $ 13 억 AUM을 가지고 있지 않았다, 하지만 나는 그가 10 년에있을 것 같은 느낌。

이것을 듣는 경우, 나는 매일 AI를 따르고 싶지 않아, 매 시간마다, 매일, 나는 단지 거기에 돈을 넣어하고 몇 달이나 몇 년 전에 성장하는 방법을 참조하십시오. 그 Gavin 조합은 유용 할 수 있습니다. 물론, 이것은 투자 제안이 아닙니다。

그는 더 신중하게, 장기 및 미래 지향적인 접근 방식을 취했습니다. 그의 추세 판단이 마지막으로 재료화되면, 그는 초기 날에 Nvidia와 Cerebras에서 한 것처럼, 향후 몇 년 동안 폭발적인 이득이 될 수 있습니다. 그러나 그것은 그의 핵심 점 중 하나에 근거를 둡니다: 우리는 거품에서 아닙니다。

관객이 동의하는 경우 궁금합니다. 분명히, 대부분의 사람들은 Gavin처럼 바닥에 갈 수 없습니다. 그러나이 에피소드를 듣고 나서, 우리가 거품에 있다고 생각합니까? 또는 아니? 지원 및 목표를위한 배경은 무엇입니까? 우리가 놓은 것? Josh, 우리가 할 때까지 거품이라고 생각합니까

조:나는 우리가 코스의 거품에 있다고 생각합니다. 질문은, 우리가 거품의 어떤 단계에서, 그것은 또한 토론될 수 있습니다. 그것은 이제 초기 단계처럼 더 보인다, 그래서 그것은 그 상태에 계속 될 희망. Gavin에 따르면, 우리는 TSMC가 칩의 수용량을 제한하는 것을 계속하기 때문에 벌금 입니다。

그것은 전체 전망입니다. 우리는 이미 Leopold의 말했습니다. 그의 성공은 이제 1/4 기반을 측정했습니다. 이제 우리는 수십 년 동안 성공이 측정되는 Gavin의 말입니다. 많은 사람들이 그들의 자신의 답변을 가질 수 있습니다。

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