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

Na primeira metade do ano, o armazenamento assumiu a liderança na capacidade de cálculo.
A WDC dobrou de valor desde o ponto mais baixo, as ordens de HBM da MU estão agendadas até o próximo ano.
O mercado já precificou a lógica de que "IA precisa de armazenamento de dados".
Mas há uma camada que ainda não foi suficientemente precificada: a eletricidade.
Um treinamento de nível GPT-5 consome dezenas de milhões de dólares em eletricidade por execução.
A VRT faz refrigeração de data centers, a CEG fornece energia nuclear direta — elas não são ações de tecnologia, mas a cada avanço da IA, elas consomem uma fatia maior.
Depois de especular sobre armazenamento, a próxima rodada pode ser energia e dissipação de calor.
Minha lógica é simples: a competição armamentista de IA não é sobre quem vai vencer, mas sobre a camada física que nunca é suficiente.
Capacidade de cálculo insuficiente → comprar chips.
Chips ficam quentes → precisam de dissipação de calor.
Dissipação de calor concluída → precisam de eletricidade.
Cada etapa dessa cadeia será percorrida uma vez. #NVDA