"58% of #stocks failed to beat Treasury bill returns over their lives"
Do Stocks Outperform Treasury Bills? by Hendrik Bessembinder :: SSRN #in https://t.co/Slbztr2FdS
https://t.co/y3Hoeza2fP
#superstocks#investing
Actualización del estudio de 𝗛𝗲𝗻𝗱𝗿𝗶𝗸 𝗕𝗲𝘀𝘀𝗲𝗺𝗯𝗶𝗻𝗱𝗲𝗿 (1926 - 2025):
https://t.co/0Tcss8P2L8
➡️ 46 empresas explican el 50% de toda la riqueza creada en un siglo
Entre ellas:
Apple → $5,0T
Nvidia → $4,6T
Microsoft → $4,0T
Alphabet → $3,6T
Amazon → $2,3T
Un pequeño grupo de ganadores extremos explica prácticamente todo el resultado.
Y la concentración está aumentando: en 2016 eran 89 empresas para explicar el 50%. Hoy son solo 46.
A partir de 2026, reducimos nuestras comisiones para todos nuestros partícipes:
▶️Comisión de gestión: del 1,35% al 1,25%
▶️ Comisión de éxito: del 9% al 7%
Esta medida es el primer paso en nuestra hoja de ruta estratégica: trasladar progresivamente las economías de escala a nuestros co-inversores a medida que el fondo crece.
Queremos agradecer a @Renta4 su apoyo constante en la optimización operativa, que nos permite hoy ser más eficientes y competitivos.
He estado probando #NotebookLM cargando mis propias notas y cartas a inversores.
Me devolvió este mapa mental y, la verdad, es un buen resumen de mi filosofía de inversión!
UBS sobre Microsoft $MSFT:
Los ingresos de Azure pasarán de $42 bn (2023) a $105 bn (2026E).
La IA, que apenas suponía el 2 % del negocio cloud, será el 28 % en 2026.
Eso implica un +320 % CAGR en Azure AI.
Pero hay un coste oculto:
Los márgenes caen del 61 % ex-IA al ~53 % total,
ya que el negocio de IA opera con solo ~32 % de margen, lastrado por el precio de GPUs y energía.
🧠 La obsolescencia de la IA es un riesgo de balance. ¿Están las empresas de "cloud" depreciando correctamente las GPUs?
La infraestructura de IA cambia las reglas de inversión en tech. Tradicionalmente, GPUs se depreciaban en 3-5 años, pero esto podría ser un error costoso.
Jonathan Ross (CEO Groq) lo dice claro: Innovación de NVIDIA (ciclos anuales con Hopper/Blackwell) reduce costos por tokens de inferencia 10-20x por generación, superando Ley de Moore. Hardware obsoleto más rápido.
Implicaciones financieras:
➡️ CapEx acelerado: Ciclos de 5-6 años sobreestiman activos; realidad 1-2 años, inflando depreciación.
➡️ OpEx creciente: Electricidad/refrigeración encarecen chips ineficientes.
➡️ Divergencia: Hyperscalers (AWS/Google/Azure) usan 3-4 años; Neoclouds (Coreweave/Lambda) 6 años...
Conclusión: Carrera de IA es eficiencia financiera. Métrica clave: "tokens por vatio", no solo cómputo. Empresas sin depreciación realista enfrentan sorpresas en balances.
I just published my cautious view on the current state of the AI market & why I have trimmed or sold many of my positions.
- We are running out of organic capital
- GPUs are a fast-depreciating asset
- Valuations are factoring in a very small chance of things slowing down
Implicación para inversores: Certificación + escala + aftermarket = pricing power y compounding predecible en ciclos.
¡3 de cada 4 vuelos despegan con sus motores!
🛫 Safran $SAF & GEAerospace $GE: El duopolio inquebrantable de los cielos
En motores de aviación, quien gana la plataforma controla décadas de aftermarket de alto margen. CFM International (JV Safran-GE) domina:
𝗡𝗮𝗿𝗿𝗼𝘄-𝗯𝗼𝗱𝘆: Monopolio en 737 MAX (LEAP-1B) y ~54% en A320neo (LEAP-1A). Base instalada >45K motores = flujo cautivo.
2) 𝗪𝗶𝗱𝗲-𝗯𝗼𝗱𝘆: GE9X exclusivo en Boeing 777X; GEnx impulsa ~2/3 del 787.
Resultado: >80% tráfico mundial en narrow-body; aftermarket ~70% revenue GE con márgenes 25-30%.
Barreras: IP + certificación FAA/EASA (miles de millones I+D, 50+ años sin competidor nuevo). Switching costs extremos: MRO, repuestos, formación.
📈Impresionante ServiceNow $NOW. Los clientes que empezaron en 2010 han aumentado su gasto inicial un 280%. Y los nuevos, de 2025, crecen un 45%! Clientes fieles que invierten más.