Gần đây có rất nhiều lời bàn tán về bong bóng AI mà chúng ta đang sống. Tôi cho rằng mọi người Consensus rằng chúng ta đang ở trong một bong bóng, điều đó có nghĩa là chúng ta không ở trong đó. Là một người đã trải qua 2-3 chu kỳ tiền điện tử, tôi nhận thấy một đặc điểm chính của bong bóng thực sự: cuối cùng, cung sẽ vượt cầu với biên độ lớn.
Niềm tin cốt lõi của tôi là chúng ta đang ở ngưỡng cửa của sự chuyển đổi, nơi máy móc làm việc nhiều hơn con người rất nhiều. Điều này sẽ dẫn đến một sự thay đổi mang tính cấu trúc về diện mạo thế giới trong thập kỷ tới. Nhu cầu lớn hơn nhiều so với những gì mọi người có thể dự đoán chính xác.
Nội bộ tại RouteMesh (sẽ nói rõ hơn về vấn đề này sau!), chúng tôi đã giảm từ 7 người xuống còn 2 người. Kết quả: tốc độ vận chuyển của chúng tôi đã tăng lên, chi phí vận chuyển giảm xuống, khả năng triển khai ý tưởng cũng tăng lên. Điều này được hỗ trợ độc đáo bởi AI. Hai nhân viên vận hành lành nghề có thể vượt trội hơn hẳn một nhóm 10 hoặc 20 người.
Việc tuyển dụng nhân sự có chi phí cực kỳ cao (ngoài yếu tố thời gian) và không tuyến tính về sản lượng so với chi phí. Việc tăng gấp đôi số lượng nhân sự không đồng nghĩa với việc tăng gấp đôi sản lượng. Tuy nhiên, với các đại lý, bạn có thể tăng quy mô lao động mà một cá nhân hoặc một nhóm có thể làm được lên ít nhất một bậc - hiện tại. Các mô hình tương lai sẽ còn tăng con số này hơn nữa. Đây không phải là những con số giả định, mà là thực tế mà tôi và các nhà sáng lập khác đang trực tiếp trải nghiệm.
Đây là những nền kinh tế chưa từng có tiền lệ về việc mở rộng quy mô sản lượng kinh tế mà không cần tăng cường sức lao động. Doanh thu trên mỗi thành viên nhóm là tiêu chuẩn vàng cho hiệu quả hoạt động của tổ chức, và chúng ta đang bắt đầu thấy những con số chưa từng có. Năm triệu đô la mỗi người là mức thu nhập bình thường đối với nhóm mười công ty hàng đầu. Các công ty tiền điện tử có thể đưa điều này lên một tầm cao mới.
Sản lượng kinh tế gắn chặt với việc làm kể từ cuộc cách mạng công nghiệp. Việc tuyển dụng nhân lực là điều cần thiết để mở rộng quy mô sản lượng.
Tuy nhiên, LINK (Chainlink) này hiện đã thay đổi đáng kể. Hệ số sản lượng trên đầu người có thể được tăng lên đáng kể nhờ nguồn lực máy móc. Toàn bộ nền kinh tế của chúng ta xoay quanh sự phối hợp các nguồn lực giữa Vốn, lao động và các nguồn lực khác. Máy móc đưa sự phối hợp này lên một tầm cao mới. Luận án của tôi tóm lại như sau:
Tương lai của công việc sẽ tập trung vào nền kinh tế máy móc và bất cứ thứ gì hỗ trợ máy móc đều có nhu cầu lớn do chúng luôn có giá trị gia tăng liên tục.
Trong nền kinh tế máy móc, những thứ sau đây sẽ cần thiết: trung tâm dữ liệu, năng lượng, GPU, CPU, bộ nhớ, cơ sở hạ tầng tái tạo, pin, bảo mật, lưu trữ điện, kim loại hiếm, truyền tải, bất động sản, ETC
Tương lai mở rộng quy mô sản lượng kinh tế của chúng ta nằm ở khả năng mở rộng các ngành công nghiệp phụ trợ khác nhau trong nền kinh tế máy móc. Tính đến năm 2025, hạn chế lớn nhất là năng lượng, tuy nhiên tôi dự đoán điều này sẽ tiếp tục phát triển và thay đổi khi nền kinh tế máy móc phát triển.
Một điều thú vị về blog này là tôi có thể theo dõi những cuộc gọi tôi đã thực hiện trong nhiều năm qua và xem chúng đã diễn ra như thế nào! Một vài cuộc gọi mà tôi thấy thú vị khi xem lại:
Tôi muốn viết bài này như một cách để diễn đạt những gì tôi tin là chúng ta đang ở giai đoạn đầu của một Paradigm mới về tương lai của công việc sẽ như thế nào với AI và cùng với đó là nhiều cơ hội đầu tư.
Một điều mà tiền điện tử đã dạy tôi là, việc bạn biết điều gì đó không có nghĩa là thị trường sẽ định giá nó theo cùng một cách. Thực tế, phải mất hàng tháng hoặc hàng năm để thị trường bắt kịp. Thông tin và bối cảnh có độ trễ.
Được rồi, vậy thì bạn phải phân tích điều này, khi mọi người nghĩ về AI: họ nghĩ đến điều gì? GPU. Cụ thể là NVIDIA. Hầu như ai cũng sở hữu NVIDIA bây giờ. Tôi nghĩ họ sẽ là công ty 10 nghìn tỷ đô la đầu tiên, nhưng alpha cao không phải như vậy. Chúng ta ở đây để lý giải về hiệu ứng bậc hai và bậc ba.
Vậy câu hỏi tiếp theo là, chúng ta có thể đầu tư vào cái gì khác? NVIDIA không sản xuất chip, họ chỉ thiết kế chúng và có cơ sở hạ tầng xung quanh. Vậy ai sản xuất chip? Một công ty tên là Công ty Sản xuất Bán dẫn Đài Loan (TSMC).
Nhưng đoán xem, TSMC cần máy móc để tạo ra các mạch cực kỳ chính xác nên họ phải mua máy móc từ một công ty tên là ASML. Mỗi máy có giá 200 triệu đô la và ASML là công ty duy nhất trên thế giới có thể sản xuất những cỗ máy cực kỳ chuyên dụng này. Họ cũng chỉ có khoảng 5 khách hàng, mặc dù là những công ty lớn nhất thế giới. Nếu không có ASML, toàn bộ chuỗi cung ứng AI sẽ bị gián đoạn.
Được rồi, tuyệt vời, bạn đã có chip rồi, nhưng làm sao để vận hành chúng? Bạn cần chúng trong một trung tâm dữ liệu nào đó. Để cung cấp năng lượng cho trung tâm dữ liệu này, bạn cần năng lượng. Hoặc bạn lấy từ lưới điện, hoặc bạn có thể lấy từ các giải pháp độc lập. Cả hai đều có chỗ đứng riêng, nhưng nếu bạn theo dõi mạng xã hội, người dân Mỹ đang ngày càng lên tiếng ủng hộ việc xây dựng các trạm biến áp DC khi điện lưới tăng lên được xã hội hóa.
Bloom Energy sản xuất Pin Nhiên liệu Ôxít Rắn (SOFC) có thể sử dụng điện để chuyển đổi hydro thành năng lượng, giúp vận hành các trung tâm dữ liệu trong vòng chưa đầy 90 ngày. Tuy nhiên, SOFC (Pin Nhiên liệu Ôxít Rắn) yêu cầu một loại kim loại đặc biệt gọi là Scandium, hiện có sẵn ở Trung Quốc, Canada và Úc. Có một công ty tên là Scandium International Đào coin trên sàn giao dịch chứng khoán Canada chuyên về Scandium. Cổ phiếu của công ty này đã tăng 445% Từ đầu năm đến nay.
Vậy nên, một khi bạn đã có Scandium cho các cell SOFC để cấp nguồn cho các DC với GPU NVIDIA, bạn cần một cơ sở hạ tầng làm mát tốt. Vertiv chính là lựa chọn hàng đầu: họ là công ty dẫn đầu thị trường về cơ sở hạ tầng làm mát bằng chất lỏng cho GPU. Điều này có nghĩa là các DC cần ít nước hơn để làm mát chip. Nhưng tất nhiên, tất cả những thứ này cần được kết nối với nhau, vì vậy bạn cần các công ty chuyên về cơ sở hạ tầng cáp DC: Flextronics chính là lựa chọn hàng đầu. Cơ sở hạ tầng xây dựng DC là chuyên môn của họ.
Tôi có thể nói mãi về điều này, nhưng như bạn thấy đấy, có cả một chuỗi cung ứng các công ty sẽ thúc đẩy cuộc cách mạng Kinh tế Máy móc sắp tới. Đầu tư vào nó đòi hỏi sự nghiêm túc về mặt trí tuệ, điều này có thể chứng minh được giá trị. Hầu hết các mã cổ phiếu được đề cập ở trên đều tăng ít nhất 100% Từ đầu năm đến nay , và một số tăng 500% - 1000%. Điều này khiến các nhà đầu tư lý trí phải đặt ra câu hỏi sau?
KHÔNG.
Nếu có một điều tôi học được về 5-10 năm qua, đó là bạn không thể mù quáng so sánh các mô hình và mù quáng nói rằng mọi thứ vẫn như cũ. Khi cuộc khủng hoảng COVID 2020 xảy ra, những người am hiểu lý thuyết tiền tệ đã biết rằng làn sóng kích thích thực sự sẽ dẫn đến Bull Run (thị trường khởi sắc) mạnh nhất thế giới. Năm 2021, chế độ lãi suất cao đã khiến mọi thứ "sụp đổ"... để rồi lại quay trở lại mức đỉnh cao nhất mọi thời đại vào năm 2024. Chu kỳ tiền điện tử được cho là sẽ đạt mức cao nhất mọi thời đại sau mỗi 4 năm cho đến khi điều đó không còn xảy ra nữa. Không có gì là chắc chắn, bạn phải đánh giá từng tình huống dựa trên giá trị riêng của nó.
Chúng ta đang ở ngã ba đường, nơi Phố Wall cho rằng chúng ta đang ở trong bong bóng và tất cả các khoản tài trợ cho trung tâm dữ liệu này đã được kéo dài và cung cấp quá mức. Phép so sánh ưa thích của họ là các công ty viễn thông đã đầu tư vào tất cả cơ sở hạ tầng này vào năm 2000 và sau đó mất 10-20 năm mới được sử dụng đúng cách. Điều tôi ghét ở đây là việc này dựa trên phép so sánh, chứ không phải dựa trên nguyên lý cơ bản.
AI là một lĩnh vực hoàn toàn khác biệt vì một số lý do chính mà tôi muốn trình bày dưới đây.
Bong bóng ở đây được định nghĩa bằng việc cung cấp toàn bộ DC này. Để nó "nổ", nghĩa là nhu cầu phải cạn kiệt và không ai sử dụng/trả tiền cho những thứ này. Tuy nhiên, câu hỏi của tôi là đến thời điểm nào trong tương lai, chúng ta sẽ thức dậy và nói:
“Bạn biết không, tất cả những ứng dụng AI này đều rất tốt cho doanh nghiệp của tôi, tôi nghĩ tôi sẽ sử dụng ít hơn”
Điều đó thật vô lý. Người dùng ngày càng đòi hỏi cao hơn về quy trình tính toán mà họ muốn thực hiện. Cửa sổ ngữ cảnh ngày càng mở rộng và tăng theo cấp số nhân, các tác nhân dành nhiều thời gian chạy hơn mỗi năm.
Để biết thêm suy nghĩ của tôi về vấn đề này, hãy xem bài viết này:
Ngay cả trong nội bộ, nếu ngày mai giá AI giảm do cung vượt cầu, tôi sẽ trả nhiều tiền hơn cho những cỗ máy này vì chúng ta sẵn sàng chi tiền cho máy tính hơn là nhân lực. Tôi đã chi hàng trăm, thậm chí hàng nghìn đô la, cho phần mềm AI và sẽ trả nhiều hơn nếu có thể.
Khả năng chi trả của tôi tỷ lệ thuận với giá trị, và tôi phải nói rằng giá trị này cực kỳ tốt. Tôi xếp hạng #30 trên bảng điều khiển sử dụng Claude Code, tiêu thụ vài tỷ token trong vòng 30 ngày. Hãy cho tôi càng nhiều khả năng tính toán càng tốt. Cứ mỗi 3 tháng, niềm tin của tôi vào AI lại tăng lên, số lượng tác nhân được tạo ra song song cũng tăng lên và kỳ vọng của tôi về những gì chúng có thể làm cũng tăng lên. Không đời nào tôi thức dậy vào ngày mai và nói "không, mình sẽ quay lại với những gì mình đã có". Công việc máy móc dài lê thê.
Bổ sung thêm cho điểm trên, ChatGPT có khoảng 800 triệu người dùng hoạt động hàng tuần tính đến năm 2025. Có 8 tỷ người trên Trái Đất. Mẹ tôi cũng sử dụng ChatGPT rất nhiều. Bạn có nghĩ rằng tất cả chúng ta đều thức dậy và nói "Ừ, AI hơi ngu ngốc, tôi từ chối sử dụng nó không?". Hoàn toàn không. Nếu bạn nghĩ vậy, có lẽ bạn chưa thực sự trải nghiệm được sự gia tăng năng suất từ AI. Mọi người dùng ChatGPT hiện nay đều đang sử dụng các mô hình suy luận ngầm, cách sử dụng công cụ, ETC Nhu cầu là hoàn toàn có thật.
Đây là điểm tiếp theo của tôi, một điểm mà tôi nghĩ nhiều người đã bỏ qua. Có lẽ doanh thu dành cho AI khoảng 20-50 tỷ đô la, và mọi người đang tự hỏi làm sao con số này có thể tăng lên 1 nghìn tỷ đô la.
Đó là một góc nhìn hạn hẹp về cách nhìn nhận chi tiêu cho cơ sở hạ tầng này. GPU là nền tảng điện toán được tăng tốc. Chúng ta đang trải qua một sự thay đổi lớn, khi NGÀY NAY có 1 nghìn tỷ đô la điện toán hiện có đang được chuyển sang các khối lượng công việc dựa trên GPU. Phép nhân ma trận lớn là nền tảng của hầu hết những gì chúng ta làm. Các công cụ đề xuất trên các nền tảng mạng xã hội đều phụ thuộc vào GPU và yêu cầu DC. Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong nhiều trường hợp sử dụng cho tất cả các chi phí vốn (CapEx) đang diễn ra hiện nay. Ngoài việc di chuyển các khối lượng công việc hiện có và AI tạo ra, còn có:
Nếu bạn Short trung tâm dữ liệu và năng lượng, về cơ bản bạn đang Short tất cả các ngành công nghiệp này. Nhu cầu về trí tuệ nhân tạo đã ăn sâu vào mọi khía cạnh của nền kinh tế tương lai, và nhu cầu về điện toán cũng xuất hiện do sự tụt hậu đáng kể.
Một điểm rất thú vị khác trong tất cả những điều này là việc Trung Quốc đã đầu tư rất lớn vào những thứ này từ 5 năm trước. Chúng ta chỉ đang cố gắng đuổi kịp. Tương lai sẽ thuộc về bất kỳ ai có thể đảm bảo được lượng Gigawatt lớn nhất cho nhu cầu điện toán của họ. Nếu bạn nghĩ chúng ta đã quá lạm dụng việc xây dựng các trung tâm dữ liệu và năng lượng, thì bạn cũng nên tin rằng Trung Quốc đã sai.
Mua. Trong khi đa số nghĩ rằng năng lượng, trung tâm dữ liệu và GPU là những khoản đầu tư bị thổi phồng quá mức và đắt đỏ, tôi lại cho rằng ngược lại: đây là mức giá rẻ nhất từ trước đến nay. Chúng ta đang trong tình trạng thiếu hụt điện toán trầm trọng và mọi thứ sắp được định giá lại trong nền kinh tế máy móc.
Nền kinh tế máy móc khác với nền kinh tế con người do các lực lượng địa chính trị, kinh tế đơn vị, giới hạn vật lý cứng và nền tảng phần mềm mà nó sử dụng trong suốt quá trình.
Mặc dù tôi vẫn đang đầu tư 100% vào tiền điện tử, tôi vẫn đang tích cực đầu tư vào nền kinh tế máy móc vì tôi coi nó là một phần lớn hơn của nền kinh tế tiền điện tử. Nếu bài viết này nhận được đủ sự quan tâm, tôi sẽ viết chi tiết hơn về cách tôi đã lựa chọn những cổ phiếu cho nền kinh tế máy móc và tầm quan trọng của chúng. Có rất nhiều cái tên vô cùng thú vị, và tất cả chúng đều có thể được đầu tư trên thị trường đại chúng đối với bạn và tôi hiện nay. Cơ hội đang gõ cửa nhà bạn nếu bạn biết tìm đúng chỗ.
Thời gian lao động của máy móc dài, thời gian lao động của con người Short .
Sự sáng tạo của máy móc Short , sự sáng tạo và khéo léo của con người dài.
