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关于风险的好问题,我也喜欢讨论下行风险。 1. 超大规模云厂商(Hyperscalers)在5年内完全自建数据中心,包括GPU($GOOGL的TPU,$AWS的Tranium)、能源和选址。 这类似于高通(Qualcomm)与苹果的关系。苹果使用$QLCM,然后建立垂直整合——一旦完成就抛弃客户。因此在此期间建立公司自身护城河很重要($NBIS在此期间通过Cursor、Shopify等企业客户进行全栈建设并扩展子公司。完全依赖一两个超大规模云厂商合同的公司表现不佳)。 2. $NBIS、$IREN、$CRWV和$ORCL的GPU贬值风险。 任何进行全栈服务的提供商都有更高的利润率、更高的收入和更快的爬坡速度。但这涉及在GPU上花费数十亿美元,而这些GPU在未来4年内价值大幅缩水。 我一直认为GPU多年后仍有价值,例如TPU仍在使用7-8年,2020年的$NVDA GPU仍高价转售并用于不同层级的推理(低优先级),并与新模型并行运行。 3. 信贷收紧+稀释 建设支出过多->需要更多稀释以建设和购买GPU。我们已经看到$4B可转债+$2.5B ATM发行。$NBIS应该足够,但始终存在利润率低于预期的风险(如$ORCL建设),然后公司需要更多稀释。在更难融资的市场中(如$APLD垃圾债),可能会遇到$CRWV的问题,被迫以糟糕的利率融资,侵蚀利润率。 4. 过度建设 如果LLM软件有突破,例如Claude Opus 4.5使用DeepSeek类型的轻量级推理,那么GPU利用率降低,我们会看到数据中心、$NVDA、$AMD等随AI浪潮下跌。 这些可能是$NBIS的四个主要风险。每家公司不同,对于$IREN我会指出其IaaS层的软件编排以优化利润率,但$NBIS已经掌握这一点。