O segredo do investimento em IA é o chip, a linha oculta está sempre mudando.

No primeiro semestre, o armazenamento assumiu a liderança na capacidade de processamento.
WDC dobrou de valor desde o ponto mais baixo, pedidos de HBM da MU estão agendados até o próximo ano.
O mercado já precificou a lógica de que "IA precisa armazenar dados".
Mas há uma camada que ainda não foi totalmente precificada: a eletricidade.
Um treinamento de nível GPT-5 consome dezenas de milhões de dólares em energia por execução.
VRT trabalha com refrigeração de data centers, CEG fornece energia nuclear direta —
elas não são ações de tecnologia, mas a cada avanço da IA, elas consomem uma fatia maior.
O armazenamento já foi especulado, agora energia e dissipação de calor podem ser o próximo foco.
Minha lógica é simples: a competição armamentista de IA não é sobre quem vai vencer,
é que a camada física nunca é suficiente.
Capacidade de processamento insuficiente → comprar chips.
Os chips esquentam → precisam de dissipação de calor.
Depois de dissipar o calor → precisam de energia.
Cada etapa dessa cadeia será percorrida repetidamente. #NVDA