Este año, la IA ha pasado oficialmente de la era de entrenamiento a la era de inferencia

Nvidia. El 16 de marzo, en la conferencia GTC, lanzó los chips Rubin/Rubin Ultra, y anticipó la arquitectura Feynman para 2028, centrada en una solución de inferencia basada en la arquitectura GPU+LPU, con el objetivo de reducir el costo por token de la inferencia de IA y abrir el mercado de inferencia.
Actualmente, la valoración de Nvidia ya refleja completamente el valor del entrenamiento, y tras lanzar la solución de inferencia, si la validación tiene éxito, el mercado otorgará a Nvidia una doble valoración de "entrenamiento + inferencia", con la esperanza de superar el rango actual de 5 billones de dólares en valor de mercado y seguir creciendo.
En este contexto, ¿qué oportunidades de rentabilidad excesiva están surgiendo en la industria, y qué oportunidades pueden participar las personas comunes? Creo que esta es una cuestión que muchos debemos considerar al entrar en 2026.
Resumí la lógica de inversión para 2026 en ocho caracteres, que son:
Disipación de calor
Envasado
Consumo de energía
Rendimiento
Cada sector tiene potencial para una rentabilidad superior, pero muchas oportunidades son efímeras; esperar más significa costos más altos. Durante la reciente guerra entre EE. UU. e Irán, se crearon oportunidades de inversión muy adecuadas, pero lamentablemente X no puede hablar, por lo que no pudo compartir información a tiempo. Sin embargo, afortunadamente, todavía hay algunas que están en una zona de subvaloración.