Mercato altalenante: perché lui insiste a "essere presente"? 5 giudizi chiave sugli investimenti in AI

Scrittura · Moderatore Mr. Z (++@168MrZ++), 168X

Frontier AI sta passando dalla vendita di Subscription, API e Token, alla vendita diretta di risultati scientifici e commerciali; la corsa agli armamenti in termini di potenza di calcolo non si fermerà a causa di un rallentamento temporaneo dell'ARR, ma l'Alpha si sta restringendo da "tutti gli AI stanno salendo" a Storage, Fab, Equipment e Bio

Il 28 ottobre 2026, 168X ha nuovamente invitato Rick (++@rickawsb++), partendo dall'IPO di Anthropic, per discutere di Frontier Model, AI for Science, Recursive Self-Improvement, Hyperscaler CapEx, semiconduttori, memoria, Neocloud e dei nuovi rischi che il Crypto sta affrontando.

Il giudizio centrale di Rick questa volta va oltre il semplice "continuare a Long AI": il mercato sta utilizzando un vecchio framework di valutazione per dare un prezzo a un prodotto che potrebbe essere completamente diverso. Se il modello più potente non guadagna più tramite un abbonamento mensile di $200 o API Token, ma crea direttamente nuovi farmaci, nuovi materiali, design di chip o persino scoperte scientifiche, allora l'ARR, che oggi il mercato osserva con grande attenzione, potrebbe non essere affatto il valore centrale finale di Frontier AI.

Questo ha anche cambiato le sue scelte di investimento. Rick ha già ridotto la sua esposizione a NVIDIA, preferendo aziende che possiedono barriere di produzione, certificazione, attrezzature e tempo non comprimibile; Storage rimane la sua posizione più grande, seguita da Chip, Bio e Equipment. Il Crypto, al contrario, è visto da lui con maggiore ottimismo rispetto a qualsiasi altro momento passato, ma a causa dell'accelerazione dell'AI nella matematica, crittografia e quantistica, ha scelto di liberarsi prima di BTC.

1. IPO di Anthropic gravemente sottovalutata: ciò che è davvero esagerato non è il fatturato, ma l'efficienza del capitale

Mr. Z: Dopo l'IPO di Anthropic, qual è stata la tua impressione principale?

Rick: Ho una buona opinione di Anthropic. Se davvero è valutata come si discute attualmente nel mercato, personalmente penso che sia gravemente sottovalutata e la comprerei.

Rick: La prima cosa che tutti notano è la rapida crescita del fatturato, mentre il GAAP è ancora in perdita, e quindi si pensa che i costi siano molto alti. Ma una parte significativa di questo è dovuta a finanziamenti passati, conversioni di debito in azioni e apprezzamento del capitale, e non corrisponde completamente alla sua reale spesa operativa.

Rick: Ciò che vale la pena osservare è quanto denaro è stato effettivamente investito rispetto al fatturato attuale, all'ARR e alla velocità di crescita. Da un punto di vista di startup, penso che questa crescita di efficienza del capitale sia senza precedenti.

Rick: Quindi non mi limiterò a guardare "quanto sta ancora perdendo". La vera domanda dovrebbe essere: quanto deve bruciare per generare 1 dollaro di nuova intelligenza, fatturato e guadagni futuri?

2. L'ARR potrebbe iniziare a perdere efficacia: il prossimo passo di Frontier AI non è vendere Token, ma vendere risultati

Mr. Z: Dopo l'IPO di Anthropic, il mercato può finalmente vedere fatturato reale, profitti e flussi di cassa. Quali indicatori considererai più importanti in futuro?

Rick: Ho un'opinione piuttosto provocatoria. Dall'8 agosto ho detto che in futuro l'ARR potrebbe non essere così importante come si immagina, e persino l'abbonamento stesso potrebbe non essere così rilevante.

Rick: La ragione è molto semplice. Quando le capacità del modello non sono ancora abbastanza forti, OpenAI e Anthropic possono solo vendere abbonamenti mensili da 20 o 200 dollari, oppure vendere API Token. Ma se il modello inizia a risolvere realmente i problemi più avanzati in matematica, fisica, materiali e biologia, perché queste aziende dovrebbero preoccuparsi delle piccole tasse di abbonamento degli utenti comuni?

Rick: Supponiamo che riescano davvero a sviluppare nuovi farmaci contro il cancro, nuove molecole per allungare la vita, nuovi materiali o persino nuove soluzioni per superconduttori a temperatura ambiente, il denaro che saresti disposto a pagare per questi risultati non sarebbe affatto $200 al mese.

Rick: Nelle prime fasi della rivoluzione elettrica, le compagnie elettriche non vendevano realmente "corrente" ai consumatori, ma luce. Anche l'AI alla fine sarà così. Non venderà per sempre Token, inizierà a vendere risultati.

Rick: Potrebbe essere che tra sei mesi o un anno, le aziende con i modelli più forti discuteranno sempre meno del prezzo dei Token e sempre di più della consegna diretta dei risultati. Le formule per nuovi farmaci vendute alle case farmaceutiche, i nuovi materiali venduti ai produttori, le scoperte scientifiche monetizzate direttamente.

Rick: Se questa direzione si conferma, il mercato che oggi valuta Frontier Intelligence con i multipli dell'ARR SaaS potrebbe essere fondamentalmente errato.

3. I modelli più forti potrebbero non essere affatto aperti: il divario tra Closed Source e Open Source si sta ampliando

Mr. Z: Ma d'altra parte, la Cina sta recuperando rapidamente nel campo dell'Open Source. La leadership del Closed Source può davvero durare?

Rick: Ora penso che il divario tra Frontier Closed Source e Open Source potrebbe effettivamente ampliarsi.

Rick: I modelli pubblici che tutti vedono sono solo ciò che è utilizzabile all'esterno. I modelli di OpenAI che risolvono problemi matematici all'avanguardia non sono ancora visibili sul mercato. Perché dovrebbero rilasciarli? Se questo modello può creare un valore estremamente elevato, non ha affatto bisogno di aprire l'API per permettere ai concorrenti di distillarlo e imparare.

Rick: L'Open Source è ancora molto forte, ma noterai che molti modelli open source stanno ancora competendo in Benchmark, Coding, SWE-bench, mentre i modelli closed source più forti stanno già iniziando a affrontare i problemi più avanzati in matematica, fisica, materiali e scienze della vita.

Rick: Quindi il cosiddetto "Pacing the Frontier", potrei anche fare un'interpretazione piuttosto maliziosa: i Frontier Labs continuano a correre avanti, ma tutti formano una sorta di tacito accordo, i modelli più forti non sono necessariamente aperti al pubblico.

Rick: Se in futuro i modelli più forti non vendono nemmeno API, l'Open Source potrebbe non cannibalizzare i loro ricavi come si immagina, perché ciò che vendono non è lo stesso prodotto.

4. Il vero finale dell'RSI: i modelli che iterano modelli, chip, Fab ed energia, i leader potrebbero rimanere sempre in testa

Mr. Z: Hai parlato molto di Recursive Self-Improvement. Cosa significa realmente entrare nell'RSI?

Rick: Il mio framework è sempre stato a 3 livelli.

Rick: Primo, i modelli consumano applicazioni. Man mano che le capacità del modello diventano più forti, molte delle cosiddette applicazioni AI potrebbero alla fine diventare funzionalità del modello.

Rick: Secondo, la potenza di calcolo consuma modelli. Le aziende di modelli senza sufficiente potenza di calcolo hanno difficoltà a rimanere nella Frontier. Perché i modelli devono fare Recursive Self-Improvement, richiedono sempre più potenza di calcolo.

Rick: Il terzo è il più critico, è la formazione di un ciclo chiuso: i modelli iniziano a iterare il prossimo modello, mentre i modelli iniziano ad aiutare a progettare chip, e poi a ottimizzare Fab e infrastrutture energetiche.

Rick: Una volta che questo ciclo si forma, si verificherà un feedback positivo molto spaventoso. La leadership nella potenza di calcolo porta alla leadership nei modelli, e la leadership nei modelli ti consente di progettare chip più velocemente e costruire potenza di calcolo più rapidamente, e la nuova potenza di calcolo continua ad ampliare il divario nei modelli. Essere in testa genera ulteriore leadership.

Rick: A quel punto, i ritardatari potrebbero non essere "lenti di 12 mesi", ma potrebbero non raggiungere mai più il traguardo.

Rick: Musk sta attualmente investendo molto in Compute, Chip, Energia e Modelli, essenzialmente sperando di completare un sorpasso prima che questo ciclo chiuso si formi.

5. Perché Microsoft ha licenziato 6 volte in due anni: i Hyperscaler stanno tagliando ogni costo, solo per mantenere la capacità AI

Mr. Z: Ma il mercato è attualmente molto preoccupato per il CapEx. Come vedi Microsoft, che licenzia mentre continua a bruciare potenza di calcolo?

Rick: Penso che questa situazione sia particolarmente interessante. Microsoft ha già effettuato più turni di licenziamenti negli ultimi due anni. Una grande azienda normale, se sa che nei prossimi 3 anni dovrà licenziare il 20%, tende a farlo in un'unica soluzione, perché pochi licenziamenti ripetuti danneggiano di più il morale.

Rick: Perché Microsoft continua a licenziare? La mia comprensione non professionale è: la domanda di capacità è cresciuta così tanto che il budget originale non può mai tenere il passo con i cambiamenti.

Rick: Quindi ciò che il CFO deve fare è licenziare dipendenti, tagliare altre spese aziendali, e lasciare più risorse per i Data Center AI e Compute.

Rick: Questo è anche il motivo per cui non sono molto preoccupato per un rallentamento temporaneo dell'ARR, che potrebbe fermare i Hyperscaler nel CapEx. È una corsa agli armamenti in cui nessuno osa perdere. Puoi dare il massimo e comunque perdere, ma se non dai il massimo, c'è una grande probabilità di essere escluso.

Rick: La vera sfida per i Hyperscaler è come mantenere un equilibrio tra Debito, Diluzione del Capitale, Riduzione dei Costi e Espansione della Capacità, cercando di essere il più aggressivi possibile.

6. L'IPO di Anthropic succhierà il sangue ai semiconduttori? A breve termine sì, a lungo termine i soldi dell'IPO torneranno comunque alla potenza di calcolo

Mr. Z: Anthropic, come una delle prime vere azioni Pure-play Frontier Model, assorbirà direttamente il premio AI dei semiconduttori?

Rick: È possibile. Negli ultimi anni, perché la gente ha comprato Memoria, Ottica, GPU, Attrezzature? Perché il mercato pubblico non aveva vere azioni Frontier Model, quindi la gente doveva acquistare esposizione all'AI attraverso la catena di approvvigionamento.

Rick: Se Anthropic viene quotata, potrebbe diventare il più puro asset AI, e a breve termine potrebbe effettivamente assorbire parte dei fondi dall'hardware.

Rick: Ma dobbiamo anche considerare l'altro lato. A cosa serviranno i soldi raccolti dall'IPO di Anthropic? Ancora per acquistare potenza di calcolo.

Rick: Quindi, questa è una relazione bidirezionale molto interessante. Da un lato potrebbe assorbire il premio di valutazione della Supply Chain, dall'altro il denaro raccolto si trasformerà nuovamente in ordini per GPU, memoria, networking e datacenter.

Rick: Non so come si muoveranno i fondi a breve termine, ma guardando l'intera catena di approvvigionamento dell'industria, non credo che l'IPO di Anthropic sia un evento puramente negativo per l'hardware.

Sette, il prossimo passo dell'AI non è il chatbot: Bio, Materiali, Energia sono i veri luoghi di esplosione degli utili

Mr. Z: Se il prossimo ciclo di azioni AI non si basa più sulla narrativa, ma sugli utili, da dove arriveranno i profitti più velocemente?

Rick: Penso che una direzione sempre più evidente sia la Bio.

Rick: Perché aziende come OpenAI e Anthropic stanno iniziando a collaborare con aziende di scienze della vita? Perché quando i modelli entrano nella matematica, nella fisica e nella ricerca scientifica, il valore economico più diretto non è solo "aiutarti a scrivere email", ma aiutare a progettare proteine, farmaci, molecole e esperimenti.

Rick: Negli ultimi due o tre mesi, molte azioni di crescita nel settore Bio hanno già avuto un'impennata, e non è senza motivo.

Rick: Il significato di AI for Science sta qui. Non stai solo facendo lavorare una persona il 20% più velocemente, ma inizi a creare scoperte che prima non esistevano.

Rick: E questo non si fermerà solo alla Bio. Ci sono anche Materiali, Energia, Fusione Nucleare, Quantum, Superconduttori. Ciò che l'AI porterà non è una rivoluzione industriale, ma una macchina che continua a generare nuove rivoluzioni industriali.

Rick: Un tempo un ciclo tecnologico poteva durare decenni, ora con l'accelerazione dell'intelligenza, tutte le curve di maturazione tecnologica saranno compresse. Il mercato vivrà più correzioni in futuro, ma ogni volta che si riavvierà una nuova rivoluzione tecnologica, l'aumento potrebbe essere più rapido rispetto al passato.

Otto, il principale effetto collaterale dell'AI potrebbe essere il tasso d'interesse: il 10Y si dirige verso il 6% o più, il settore immobiliare e i mercati emergenti sotto pressione

Mr. Z: La tua opinione sui tassi futuri è addirittura più estrema rispetto al mercato?

Rick: Sì. Penso che molte persone stiano solo discutendo di quanti utili l'AI creerà, ma non stanno pensando seriamente a quanto costerà l'infrastruttura AI.

Rick: Hyperscaler, Neocloud, Datacenter, Energia, Semiconduttori hanno tutti bisogno di enormi finanziamenti. Questa è una nuova domanda di capitale che non esisteva prima.

Rick: Se in futuro l'industria AI continua ad espandere l'emissione di debito, allora i tassi a lungo termine potrebbero non essere semplicemente più alti per più tempo, ma molto più alti per più tempo.

Rick: Non mi sorprenderà se i titoli di stato americani a 10 anni raggiungeranno il 6%, e nemmeno il 7% o l'8% mi sembrerebbe impossibile. Certo, questa è una valutazione molto estrema, ma la logica dietro è semplice: la domanda di nuovo capitale è molto più alta rispetto al passato.

Rick: Questo porterà a due risultati molto importanti. Primo, i mercati emergenti subiranno una pressione enorme. Quando gli attivi privi di rischio negli Stati Uniti possono offrire rendimenti molto elevati, perché i dollari globali dovrebbero rimanere in mercati più rischiosi? Storicamente, quando il 10Y era alto, i mercati del sud-est asiatico, dell'America Latina e dell'Europa periferica hanno subito enormi pressioni di capitale.

Rick: Secondo, il settore immobiliare potrebbe essere il più grande perdente. Da un lato ci sono tassi elevati, dall'altro gli agenti AI potrebbero colpire molti posti di lavoro bianchi, alti costi di finanziamento aumentano la disoccupazione, creando una doppia pressione sul settore immobiliare.

Nove, il mercato passa da un modello K a un modello I: in futuro solo i migliori asset AI varranno la pena di essere detenuti

Mr. Z: Quindi, se i tassi a lungo termine rimangono molto alti, cosa si può ancora comprare in azioni?

Rick: Ho sempre parlato di un mercato K, ma ora la mia opinione potrebbe essere più estrema di prima. Il prossimo potrebbe non essere un modello K, ma un modello I.

Rick: Cosa significa? Non è solo una distinzione tra AI e non-AI, ma anche all'interno dell'AI ci sarà una continua stratificazione.

Rick: Gli asset più forti possono ancora essere detenuti, ma se un'azienda AI non ha un vantaggio competitivo sufficientemente forte, anche se ha l'etichetta AI, non voglio toccarla.

Rick: In futuro non puoi più comprare azioni con la logica "finché la Supply Chain AI cresce, tutto crescerà".

Rick: Man mano che l'intelligenza diventa sempre più forte, inizia a mangiare software, applicazioni, e poi inizierà a mangiare anche il design dei chip. Ogni livello della catena del valore deve essere riesaminato: il tuo vantaggio competitivo è davvero qualcosa che l'AI non può replicare rapidamente?

Dieci, perché Rick ha già venduto oltre la metà di NVIDIA: il vantaggio di CUDA si sta assottigliando, ciò che è davvero difficile da sostituire sono i Fab e le attrezzature

Mr. Z: Anche tu inizi a pensare che il vantaggio di NVIDIA non sia più così ampio?

Rick: Ho già venduto oltre la metà di NVIDIA due mesi fa. Ne ho ancora un po', ma gran parte è solo perché alcune azioni non sono ancora state detenute per un anno, quindi non c'è bisogno di muovermi per motivi fiscali.

Rick: Non sto dicendo che NVIDIA non sia buona, ma penso che non sia più il miglior rapporto rischio/rendimento.

Rick: Uno dei maggiori vantaggi di NVIDIA era CUDA. Ma oggi vedrai continuamente team che sviluppano alternative a CUDA, Google, Amazon, OpenAI e persino Frontier Labs stanno tutti lavorando su chip.

Rick: Ancora più importante, quando i modelli possono iniziare ad aiutare a progettare la prossima generazione di chip, il ciclo di sviluppo del design dei chip continuerà a ridursi.

Rick: Quindi mi chiedo: se in futuro le aziende di modelli Frontier possono progettare chip sempre più velocemente, quanto sarà ampio il vantaggio competitivo di una semplice azienda di design di chip?

Rick: Rispetto, preferisco Fab, attrezzature chiave e fasi di produzione.

Rick: TSMC, Intel, ASML e molte aziende nei dispositivi di produzione e test hanno un vantaggio competitivo che non è solo tecnologico, ma è tempo non comprimibile.

Rick: Una volta che entri in una linea di produzione certificata, il cliente non ti cambierà solo perché domani qualcuno offre il 5% in meno, perché il costo e le perdite potenziali di una nuova certificazione e verifica sono troppo alti. L'AI può comprimere i tempi del software, ma per ora non può comprimere i tempi di qualificazione dei Fab, ed è questo che considero un vantaggio più affidabile.

Undici, come acquistare Optical / Equipment: COHR, VECO, AMAT, KLAC, FORM, TER iniziano a entrare nella Watchlist

Mr. Z: Se analizziamo i Fab e i loro upstream e downstream, quali aziende stai guardando?

Rick: In questo periodo ho acquistato Coherent (COHR) nel settore ottico.

Rick: Ho anche comprato Veeco (VECO), che produce attrezzature come MOCVD, che può essere vista come una parte della produzione di attrezzature upstream ottiche. Non vedo la logica di queste aziende come un'esplosione improvvisa del 50% domani, ma piuttosto come una carenza di capacità, un numero limitato di fornitori, e una volta che i clienti introducono l'attrezzatura, non cambieranno facilmente.

Rick: Per quanto riguarda Testing, Packaging e Semicap, io stesso guarderò Applied Materials, KLA, Amkor, FormFactor e Teradyne.

Rick: Il maggiore vantaggio di queste aziende è che molti processi, qualifiche e attrezzature richiedono una verifica a lungo termine. Anche se il modello è molto intelligente, non può essere progettato oggi e sostituire direttamente la linea di produzione esistente domani.

Rick: Quindi ora mi piace sempre di più questo Time Moat. Il mercato sta cercando "cosa può fare l'AI", io invece voglio trovare "cosa l'AI non può comprimere temporaneamente".

Dodici, lo Storage rimane la mia posizione principale: MU, SK Hynix, Samsung sono la scommessa più asimmetrica per Rick

Mr. Z: Hai perso molto in questa fase dello Storage, ma non hai ancora fatto nulla?

Rick: Lo Storage è sempre stata la mia posizione principale, non ho praticamente toccato le azioni, mentre le opzioni in questa fase hanno effettivamente perso molto, ora sto lentamente cercando nuove opportunità.

Rick: La mia valutazione fondamentale non è cambiata. Ho Micron, SK Hynix e Samsung.

Rick: Il caso ribassista più comune nel mercato è che "la memoria è un ciclo, dopo un aumento ci sarà sicuramente una discesa". Ma il problema è che la curva di domanda di oggi non è la stessa di prima.

Rick: Ora stai vedendo che molte capacità del 2028 e 2029 sono già state bloccate in anticipo, e i prezzi reali della memoria e delle GPU continuano a salire.

Rick: Ancora più importante, dopo il miglioramento delle capacità del modello, la stessa unità di calcolo può generare più intelligenza, e più intelligenza può generare più valore economico.

Rick: Se la stessa scheda, grazie all'aggiornamento del modello, può aiutarti a fare più coding, più video, più scoperta di farmaci, perché dovrebbe diventare necessariamente più economica?

Rick: Quindi penso che il mercato stia valutando la memoria come un ciclo di commodity tradizionale, e potrebbe commettere un grande errore.

Rick: Per me, questa è una scommessa molto asimmetrica. Se il mercato ha ragione, perderò solo la posizione; se il mercato ha torto e il valore dell'intelligenza continua ad accelerare, potrei guadagnare molto di più.

Tredici, Neocloud è stata ingiustamente penalizzata? Il mercato guarda solo il debito, ma non ha prezzato il contratto di potenza

Mr. Z: Neocloud è recentemente preoccupata per l'alto debito e l'alta percentuale di interesse, alcuni hanno persino iniziato a discutere di bancarotta. Cosa ne pensi?

Rick: Penso che il mercato stia esagerando il FUD in questo caso.

Rick: La gente guarda solo il bilancio, dicendo che queste aziende hanno un debito molto alto e che i tassi di finanziamento stanno diventando sempre più costosi. Ma molti dei debiti già contratti hanno tassi bloccati, e i contratti di entrata e le spese elettriche sono già stati fissati.

Rick: La vera questione non è il debito passato, ma se si vuole continuare a espandersi con costi elevati. Se un management sa che il ritorno del progetto non sarà sufficientemente alto e continua a indebitarsi a un costo di finanziamento del 15%, allora dovrebbe sicuramente fallire. Ma non credo che un management normale farebbe una cosa del genere.

Rick: Un aspetto più facilmente trascurato è il Power Contract; queste aziende hanno già firmato contratti per Power Pipeline che non sono ancora entrati in produzione, e questo potrebbe essere una risorsa scarsa non adeguatamente riflessa negli attivi contabili, mentre il prezzo dell'energia per i data center continua a salire.

Rick: Quindi, se il mercato si concentra solo sul debito e non dà un prezzo al Power Pipeline, penso che sia un errore. L'attivo più importante di Neocloud potrebbe non essere la GPU, ma l'energia che ha bloccato in anticipo.

14. Il Crypto più Bullish a lungo termine, perché ora svendo BTC: AI, P vs NP, Quantum e Q-Day

Mr. Z: Crypto ha subito un grande cambiamento, come ti stai posizionando ora?

Rick: A lungo termine, la mia visione su Crypto è più ottimista che mai.

Rick: Credo che l'Agentic Economy sarà difficile da costruire sul sistema monetario attuale; probabilmente avrà bisogno di un sistema di regolamento Crypto-native, proprietà e un'economia machine-to-machine. Da questo punto di vista, penso che i beneficiari a lungo termine potrebbero essere più Ethereum che Bitcoin.

Rick: Ma il problema è che, a breve termine, vedo troppi rischi, quindi ho già venduto la maggior parte dei miei BTC. Il rischio maggiore non è la Fed, ma l'accelerazione dell'AI nella matematica e nella crittografia.

Rick: La sicurezza di molti sistemi crittografici moderni si basa essenzialmente sull'ipotesi che alcuni problemi matematici siano "molto difficili da calcolare". Se l'AI inizia a spingere rapidamente la Theory of Complexity e i problemi P vs NP, e accelera ulteriormente il Quantum Computing, le ipotesi di sicurezza che prima sembravano lontane potrebbero avere una scadenza compressa.

Rick: Non sto dicendo che Bitcoin sarà necessariamente violato domani. Il vero pericolo è che il mercato inizi a credere che "potrebbe essere violato". La capitalizzazione di mercato di BTC è grande, ma la liquidità realmente commerciabile è relativamente bassa. Se solo una piccola parte dei detentori a lungo termine inizia a vendere a causa di Q-Day, Quantum o FUD sulla crittografia, questo potrebbe causare un grande drawdown.

Rick: Quindi la mia logica è che, a lungo termine, rimango molto ottimista su Crypto, ma voglio prima evitare questo periodo di alta incertezza. Il futuro potrebbe essere molto luminoso, ma prima di decollare, potrebbe dover scendere molto in profondità.

15. Q4 2026 a Q1 2027: Non indovinare se sarà V, U o W, il rischio maggiore è non essere a bordo quando ci sarà il rimbalzo

Mr. Z: Ultima domanda, come si muoverà il mercato da Q4 2026 a Q1 2027?

Rick: Il mio giudizio a breve termine è stato sempre molto sbagliato. L'ultima volta stavo indovinando se il Semiconductor fosse un rimbalzo V o U, ora sembra che potrebbe essere W, o addirittura più di un W.

Rick: Ma per me non è importante, la mia strategia è sempre stata Time in the Market, non Timing the Market.

Rick: Finché la tesi di base non cambia, preferisco sopportare un drawdown del 20% o 30%, piuttosto che cercare di guadagnare quel 10% o 20% in più e poi non essere a bordo quando ci sarà il vero rimbalzo.

Rick: Alla fine dello scorso anno è già successa una cosa simile. All'epoca tutti pensavano che la spesa in capitale degli hyperscaler fosse troppo alta e che l'AI non avesse applicazioni oltre al Prompt, ma dopo l'arrivo del Coding Agent, l'intero mercato ha accelerato di nuovo.

Rick: Ora il mercato dice che non c'è un secondo caso d'uso oltre al Coding, ma abbiamo già iniziato a vedere AI for Science. La velocità di crescita delle capacità dei modelli questa volta è persino più rapida rispetto all'anno scorso, quindi sono ancora meno propenso a scommettere di poter azzeccare il Timing Bottom.

Rick: Se perdi un mese di performance del Semiconductor più violento, potresti perdere il 70% del guadagno. Lo stesso vale per lo Storage; se non sei a bordo nei due mesi più folli, potresti perdere gran parte dei guadagni annuali.

Rick: Quindi adotterò lo stesso spirito di possesso che avevo in precedenza per l'AI, e ora il mio ordine di posizionamento è molto semplice: primo Storage, secondo Chip, terzo Bio, quarto Equipment.

Rick: Il mercato potrebbe continuare a scendere, potrebbe essere V, U, W, non importa. Ciò che temo di più non è un ulteriore calo del 30%, ma che la Singularity Curve acceleri di nuovo e io non abbia posizioni.

Mr. Z: Alla fine di questa puntata, ho riassunto il framework di Rick in 5 giudizi. Primo, il significato principale dell'IPO di Anthropic non è avere un'azione AI in più, ma che il mercato può finalmente dare un prezzo all'Intelligenza di Frontiera, ma oggi misurandola con ARR, Subscription e Token Revenue, potrebbe ancora sottovalutare gravemente il valore finale; secondo, il vero RSI non è che il modello scriva qualche riga di codice, ma è il completamento del ciclo Model → Chip → Fab → Energy, che inizia a produrre continuamente più leadership; terzo, il commercio AI è già entrato in una differenziazione di tipo I, Rick ha ridotto la sua esposizione a NVIDIA, preferendo Storage, Fab, Equipment, Optical e Bio, che hanno una vera capacità, certificazione e Time Moat; quarto, la enorme domanda di finanziamento per l'infrastruttura AI potrebbe spingere i tassi a lungo termine verso livelli molto più alti per un periodo prolungato, mentre il settore immobiliare, i mercati emergenti e gli asset deboli subiranno una maggiore pressione; quinto, Rick è estremamente ottimista a lungo termine su Crypto e sull'Agentic Economy, ma a causa dell'accelerazione dell'AI nella matematica, nella crittografia e nel Quantum, ha scelto di svendere BTC a breve termine per evitare l'incertezza di Q-Day. Arrivato a Q4 2026 e Q1 2027, non intende indovinare se sarà V, U o W, ma continuerà a Time in the Market, aspettando la prossima accelerazione intelligente che riporterà insieme gli utili e le valutazioni. Grazie a Rick per essere tornato su 168X!