AGI の範囲に近づく AI を使用すると、すべてのテクノロジー企業 (大小を問わず) は、単一のスキームまたはその他のスキームで「Google の瞬間」を占有します。 AI の導入を急ぐと、テクノロジー企業の実行可能性が高まり、その結果、株式を保持するための可能性プレミアムと低コスト料金 (可能性プレミアム) が増加します。 AI の進歩が早ければ早いほど、一般的な技術株にとってはさらに弱気になります.
ChatGPT のリリース後、腸の反応 多くの企業が、MSFT、NVDA、C3.AI (エヘム)、およびより広範なテクノロジー セクターを根絶することになりました。 すべての断片にもかかわらず、AI がフィールドを引き継ぐ場合、どのようにして 現金を失う ショッピング技術、特に自称「AI /
それにもかかわらず、AI (特に GPT-4+) は実際に技術株の評価、特に SaaS に出席しますか? この記事では、急速な AI の採用は、主に 1) AI が主に使用法に基づいた習慣的収入モデルに挑戦し、2) 混乱/戦略的事故の可能性を高めるという糸口に基づいて、現職のテクノロジー株にとって本当に弱気であると主張します。 AI により、テクノロジー企業はより迅速にイノベーションを行うことを余儀なくされ、柔軟性は非常に高く評価されます。 これはまた、テクノロジーの雇用市場に不利な影響を与える可能性があります。 そして、AI スペースのストライキが早ければ早いほど (これはすでに息を呑むほどです)、AI の弱気は通常のテクノロジー株、特に不採算または過大な P/E 株に向けられます。 Alexa を作成するために 5,000 人以上のエンジニアを雇用した Amazon に憧れる企業は、今後ますます精査されることはありません.あなたの利益に。 AI の効果は、テクノロジー株間のリターンの 分散 の増加によって感じられます。 % (3/13現在)。 この分散効果は時間の経過とともに最も強くなり、それが現れ始めたとしても、分散は何年にもわたってかなり無音で進行する可能性があります. これは、テクノロジー マーチャントがストック ピッカーになる必要性が高まることを意味します。技術系の仕事をやめましょう。評価のベースライン段階はマクロ (FRB、インフレ) によって支配されており、これは「AI の逆風」をかなり相殺することができます。 その目的は分散の増加に賭けることであり、AI は時代遅れのメガ サイクル (ドットコムを立ち上げ、他を山積みします)。 また、連邦準備制度理事会(FRB)のピボットをめぐる期待に起因して、ハイテク株が ytd で 10% 以上上昇していることを考えると、この分散に賭ける無数の機会があります.
YTD Catch Tech 株のリターン – 高いばらつきを表示
AI が逆風になる理由(そしてストックピッカーの夢)
パブリックSaaS、IaaS企業がどのようにキャッシュを生み出すかを検証することから始めましょう。 彼らの業界のデバイスは、いくつかの予測可能で、習慣的で、持続的に増加している消費/シート支払い/安全な保持に基づいています。これらはすべて、達成 AGI の出現によって窓の外に投げ出されています。 AI payment-add.
これが青写真の実験です – GPT5 を持っていたとき (これは雷が展開可能で、携帯電話に使用可能です) – それはあなたやあなたのどのソフトウェアプログラムにどのように影響しますか?業界は保持しますか？ ソフトウェア プログラムを作成するための限界支払いが 10 分の 1 に下がり、無料または低コードの代替手段が豊富にある場合、それは開始オファーの選択肢の通常および量について何を示しているでしょうか? それらすべてがオンプレミスに展開され、クラウドへのイングレス/エグレスが望まれない場合はどうなりますか?
本質的に、AI はコードに対してデフレ傾向になる傾向があります。パラメータ化されたメモリ。 これは、長年確立された基盤の説明では、主に主にソフトウェアプログラムで普及している業界ベースのデバイスの使用に悪影響を及ぼします. これにより、既存のテクノロジー企業が顧客の Web サイトとより深く統合できるようになると考えることもできます。 とはいえ、仮にそれが起こったとしても、ソフトウェア プログラムのディストリビューターが将来の不特定の時期に余分な価格設定エネルギーを占有することはまずありません. かなりのペアの支払いをAIでつけて、その支払いをキャプチャーしてマネタイズするのも一つの要素です。 (雷鳴を上げましょう) – 非常に一対の緊急機能 を備えた – 現在、すべてのソフトウェア プログラム クラスには、達成すべきより高い段階があります -そのChatGPT V2が提供され、ユーザーのマシン内で展開可能である場合、ここは驚くほど適切です. 主に顧客ファイルを人質に保持することを除いて、業界は実際にどれだけ多くの追加を得ることができますか?AI パノラマの変化は非常に後回しであるため、将来のキャッシュフロー予測は注目に値します (購入者の観点から), この方法は、非常に長いベンチャーへのコミットメントに対するインセンティブを低下させます (非常に急なタグ割引を除く)。 これは、キャッシュフロートの可視性が大幅に低下することを意味し、おそらく無音もバリュエーションの低下につながる可能性があります.LLM は主にソースの「ブラックホール」であり、すべてのコードとファイルを 1 つのモデルにまとめます。断言するにはコストがかかりますが、おそらく「グローバルに」詐欺する方が安価になる可能性があります. )。 最小限で、ボードがすべて消費するストレージとコンピューティングの量を最小化 (または歪曲) することもできます。 明らかに、GPT-6 を確認して展開するには非常にコストがかかりますが、他の場所で間違ったソフトウェア プログラムによって消費されることからソースを構築することにも疑いの余地はありません… そして、GPT デバイスです。推論時間にコストがかかりますが、間違いなく、人的資本と比較してはるかに安価である可能性もあります.. これらすべての要因が、 SaaS および IaaS 企業の収益は? 私は、単一の「注目に値するモデル」が集約マシンの段階でソースに基づいて構築できると主張したいと思います。 国内で暴走できる巨大な開発されたLLMは、ファイルをシフトして重力を計算することもできます これはばかげているように聞こえますが、ここに青写真の実験があります: AGI ステージの GPT (GPT -4.5、雷を鳴らしましょう) それはあなたの MacBook にとっては大したことではありませんが、まったく考えられないことではありません。 次に、コンピューティングの「重力」は、主にクラウドベースの SaaS または IaaS プロバイダーからプライベート マシンに公平にシフトすることもできます。 そして、その重力シフトが企業の収益に至るまでのすべてのスキームを抽出するスキームは? 明らかに、OpenAI の主にクラウドベースのモデルは、オンプレミスのバリエーションよりも優れている可能性がありますが、その意見の相違は 2、3 年で明らかになるでしょうか? アンブルにとって、ここには多くの要因が関係していますが、株式の評価はシークファイルを持っていることよりもはるかに先です.
企業は 2023 年と 2024 年に料金を引き下げる圧力を受けておらず、企業は既に SaaS サブスクリプションを置き換えるために AI からファイルをシークしています。 ファイルの単純な集約を救済するか、ワークフローの薄いレイヤーを提示する企業は、特に努力しています. ああ、ChatGPT を SaaS アプリに組み込むつもりですか? クールですが、なぜ無音でも公正なことができるのですか?
全体として、すべてのテクノロジー企業が「Google の瞬間」を占有することになります。 事後 AI の採用により、テクノロジー企業の執行可能性が高まります。これは、この真実に起因して、株式を保持するための可能性プレミアムと低コストの価格 (可能性プレミアム) が増加することに起因します。 Google 株が ChatGPT にどのように反応したかを表現してください – AI の採用が広がるにつれて、マーチャントは、他の技術株の可能性がより高いプレミアムを効果的に無音で問い合わせることができます. 低コストの価格が大きくなると、株が減り、公正な無音の変更も可能になります。 これは、Instrument の「純粋な」企業と SaaS に非常に適しています。 投資家は、すべての企業に「AI アプローチ」を検討し始めましたが、残念なことに、ほとんどの投資家は達成するために必要なスキルを持っていません。インフレ、雇用、またはFRBの政策サイクルにおけるストライキと同じくらい重要ですが、戦略的な失敗の結果は、テクノロジー株の相対的効率によって伝播します*) 過剰な収益サイクルと再価格設定は必然的に発生します。 $ARKK (+18% ytd) と $NVDA (ytd 60% 上昇)。
これにより、すでにあるものに対して弱気のケースを作成することがより簡単になります。小さなキャップを打ち負かし、採算の取れないハイテク企業 – 事実上、柔軟性がなく、高すぎる顕著なキャップ (Amazon など) と同じくらい効果的です。 AI 対応アプリをクライアントの手に渡すことは、もはや安くはありません。資本、流通、AI の視点のスキルに重点を置いている企業は、小規模な公開テクノロジー企業 (通常は最も同意しにくい) よりも有利になります。 .
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