La présentation de 500 milliards de dollars de Commodity par Jensen Huang : l’opportunité suivante de l’IA, ou une stratégie de vente classique ?

Jensen Huang réévalue la demande en IA en tant que une histoire liée à la propriété des ressources informatiques.

La prochaine question n’est pas de savoir si la demande en IA existe. C’est plutôt de savoir si les investisseurs devraient maintenant posséder eux-mêmes ces ressources rares. Huang a rendu ce changement difficile à ignorer lorsqu’il a présenté Nvidia.Initiative de 500 milliards de dollarsEt l’plateforme de fabrication d’IA a été décrite comme un actif investissable. Dès que les discussions se portent sur le sujet des calculs informatiques de cette manière, le marché ne ressemble plus à une simple chaîne de production de puces, mais devient plutôt une course aux financements, aux contrats et aux prix.

Les Bulls voient une propriété de type infrastructure ; les Bears voient le langage classique de vente des positions.

Les investisseurs agressifs pensent que l’informatique devient un facteur économique rare, et qu’elle peut passer d’une utilisation de matériel déprécié à une forme de propriété en tant que infrastructure. Les investisseurs conservateurs, quant à eux, considèrent cela comme une stratégie classique : élargir le contenu de l’histoire des actions, faire circuler le capital dans les mêmes projets, et permettre aux acheteurs ultérieurs de financer les prochaines étapes du projet.

C’est pourquoi le test d’alignement est important. Les investisseurs doivent se demander qui a vraiment des intérêts dans cette entreprise. Les personnes qui profitent de cette expansion financière achètent des accès à ces technologies et les gardent pour eux-mêmes, ou bien elles se contentent de promouvoir une certaine image en réduisant leur propre risque ? L’affirmation selon laquelle les puces Nvidia constituent un « actif investissable » est suffisamment récente pour que les prix puissent encore être ajustés. Mais elle n’est pas si récente que pour attendre une acceptation universelle ne représente aucun risque.

Pourquoi le calcul commence à devenir un produit commercialisable

Le changement clé n’est pas simplement une augmentation de la demande en elle-même. C’est plutôt un changement dans la manière dont la demande est vendue, possédée et prixnée. Lorsque les calculatrices deviennent suffisamment rares pour être réservées, elles ne ressemblent plus à des biens en déclin, mais plutôt à des biens que les acheteurs doivent obtenir à l’avance. C’est le mécanisme fondamental : la rareté peut créer une possibilité de commerce, et ce commerce peut entraîner une standardisation. On peut déjà voir une trace de cela…Centres de données : vente préalable de capacitéLorsque la capacité est vendue avant même son existence, les investisseurs doivent couvrir plus de 1/4 de la demande unitaire. Ils doivent donc prendre en charge les risques liés à l’accès aux ressources, aux risques de livraison et à la stabilité des flux de trésorerie.

De les vendre en boîte à la capacité de transformation en morceaux

Le groupe de clients est également en expansion. Dans le modèle d’Ornn, les start-ups obtiennent une place dans le cluster, plutôt que d’acheter l’ensemble des services nécessaires. C’est important. Une place ne représente pas une vente de matériel unique ; c’est plutôt une part contractuelle d’une capacité rare, qui se rapproche davantage de l’économie des routes à péage que des revenus liés aux ventes de produits. Une fois que cette accès peut être réservé et revendu, les revenus peuvent avoir un aspect moins cyclique, et plus similaire à ceux d’une service public : moins “les chips ont-elles été vendues ?”, mais plutôt “l’accès est-il réservé et générant des revenus ?”.

La stratification financière est le prochain test.

Si une ressource est rare et standardisée, les participants du marché tenteront de la vendre à un prix fixe afin de se protéger contre les fluctuations de prix. Ce phénomène commence à se manifester. Ornn propose donc un système d’échange financier pour l’utilisation des calculs informatiques liés à l’IA.Lighter a introduit un indice de calcul H100.Pour la couverture des coûts de calcul sur le chain, une partie de cela peut ressembler à une simple mise en scène financière. Néanmoins, l’impact pour les investisseurs est clair : si les coûts de calcul peuvent être indexés et couverts, la valeur peut commencer à se déplacer du côté positif du matériel pur vers ceux qui contrôlent les financements, les contrats, les prix et le transfert des risques.

Cela ne signifie pas que le marché est entièrement formé. Cela signifie plutôt que la direction des valeurs devient plus facile à suivre, car l’histoire du marché passe des ventes de puces à des activités liées au financement, aux contrats, aux prix et aux hedges.

Le cas optimiste repose sur la monétisation. Le cas pessimiste repose sur l’offre.

Le vrai problème n’est pas seulement une demande accrue. C’est que cette demande commence à se manifester dans des engagements payants.L’IA est entrée dans une phase de monétisation.Et cela change les conditions du marché. Lorsque les acheteurs paient pour avoir la certitude d’accès, plutôt que simplement pour suivre des critères de référence, les plus grandes récompenses reviennent souvent à ceux qui contrôlent les points de blocage.

Là où le côté positif pourrait se diviser

Si la thèse est vraie, les avantages peuvent se répartir sur trois niveaux :

• Nvidia vend des puces.Les leaders du secteur des puces continuent à profiter de la première vague d’activité.
• Centres de données : vente préalable de capacitéLes gagnants à long terme peuvent être ceux qui contrôlent des infrastructures difficiles à reproduire autour des machines. L’espace, l’énergie et le contrôle du site permettent donc de réaliser des revenus proches de celui lié aux services d’infrastructure.
• Financement et structure du marché : une fois que le compute est considéré comme un actif investissable qui peut être financé, coté, prixné et finalement hedgé, les allocateurs de capitaux et les constructeurs d’infrastructures de marché peuvent jouer un rôle important.

Le problème est plus simple : un marché peut se commercialiser rapidement si l’offre arrive avant que les barrières liées au financement et aux prix ne deviennent insurmontables. Même avec un capital considérable, l’IA doit encore surmonter des obstacles que le simple argent ne peut pas résoudre immédiatement, tels que les problèmes de énergie, l’emplacement des installations, les autorisations nécessaires et le temps nécessaire pour mettre en service les infrastructures.

• Les postes de surveillance de Bull : la monétisation s’étend au-delà de quelques géants du web ; le pouvoir, l’emplacement et l’allocation des capitaux restent des obstacles importants. Les structures d’appartenance et de financement se approfondissent avant que la concurrence ne permette une normalisation des marges.
• Les points de surveillance sont limités : la nouvelle capacité est mise en service plus rapidement que les accès peuvent être contractés ; l’approvisionnement insuffisant diminue la rareté des produits ; les prix s’uniformisent avant que les propriétaires ne puissent établir une économie similaire à celle des routes à péage.

C’est pourquoi la fenêtre est importante. Les investisseurs choisissent entre posséder ce point de blocage, pendant que la rareté continue à déterminer les prix, ou essayer de l’acquérir après que le marché se soit orienté vers la concurrence.

Qu’est-ce qui confirmerait ou invaliderait la thèse selon laquelle le calcul serait une marchandise ?

Le test pratique ne se pose plus sur la question de savoir si la demande est réelle. Il s’agit plutôt de savoir si l’ordinateur devient quelque chose que les investisseurs peuvent contracter, posséder et évaluer en termes de prix. Le premier signe de progression est encore…Centres de données : pré-vente de capacitéL’étape suivante est la standardisation : les allocations commenceront-elles à se présenter comme des places réservées, des groupes de services préparés, ou une infrastructure de type échange pour le calcul d’IA ? Si ces termes deviennent plus reproductibles plutôt que spécifiques à chaque cas, le marché passera d’une demande de produits à une infrastructure de marché.

La liste des montres depuis ici

• Standardisation des contrats :Faites attention aux engagements de capacité qui ne ressemblent pas à des commandes ponctuelles de puces, mais plutôt à des droits d’accès à long terme. C’est là que la rareté peut commencer à soutenir les flux de trésorerie de type infrastructure, et non seulement à soutenir une nouvelle saison économique positive.
• Profondeur du financement et de la couverture :Vérifiez si les droits d’accès sont suffisamment stables pour être financés, revendus ou négociés de manière reproductible.
• Fourniture vs. contrat :Si la capacité d’exploitation arrive plus rapidement que les contrats ne peuvent être formalisés, l’argument lié aux marchandises s’affaiblit rapidement.

Le risque principal pour cette thèse est simple : les acheteurs peuvent apprécier l’histoire, mais refuser de accepter des conditions contraignantes ; ou bien, de l’argent solvable pourrait se manifester seulement après que la revalorisation évidente soit terminée.

Leçons pratiques : Ne vous arrêtez pas là.Nvidia vend des puces.Commencez à chercher ailleurs que chez Nvidia, des acteurs qui offrent de la puissance, des ressources financières et des solutions de paiement, afin de devenir les futurs partenaires clés de l’IA.