Marc

[Jeff @JeffFcb14]

Ahí va Doku contra Egipto

[Marc @marcterter]

@JulienTechInvst C’est dingue lui qui est bear dès qu’il voit une bougie ascendant Verseau sur ses charts, là il nous fait le prométhéen sur SpaceX. C’est quasiment schizophrénique.

[Marc @marcterter]

@bfmbusiness - Personne ne dit ça qu’avec 50 euros on devient millionnaire

- Les ETF Hedgés existent pour éviter le risque de change.

- Les prélèvements sociaux du PEA sont payés à la sortie et ne viennent donc pas baisser affaiblir la performance pendant la capitalisation.

[Marc @marcterter]

@myriampalomba mais ferme ta gueule on n’en a rien à branler

[Marc @marcterter]

@UlrichFY Donc le hedge selon toi? Acheter des actifs ? Si il y a émission monétaire inédite le prix des actifs cotés devraient exploser comme sur la décennie 2010 avec les taux à 0

[Marc @marcterter]

@DrTilt2 Sans parler des ratios financiers, moat peu convaincant imo, le short est logique

[Marc @marcterter]

@Atleti @realmadrid Très gênant

[Nicolas Chéron @NCheron_bourse]

@Firisis_ Lundi sera malheureusement bien pire.

[Marc @marcterter]

@PhotonBull Pas grave. Ça donne la température sur le secteur, y’a beaucoup de noms qui n’ont pas encore été repricés

[Marc @marcterter]

@Frenchie_ On a eu tout le champs lexical du pump by Trump mais du coup je pensais que le pré market serait encore + haut. Peut être attendre la fin de séance pour faire qqchose

[Marc @marcterter]

TurboQuant date de mars et compresse le KV cache en inférence. Oui le cache est en HBM, donc ça réduit cette part mais pas le poids du modèle, ni l’entraînement. Et sold-out, tu sers plus de tokens dans la même enveloppe, tu n’achètes pas moins : Jevons. La baisse de la semaine = miss AVGO sur la guidance + levier important en corée = retracement normal après montée parabolique

[Marc @marcterter]

@Im_Specter J’avais le forfait à 20 euros/mois et c’était une horreur. Constamment bloqué. Je suis passé à l’abonnement du dessus environ 100€/mois et pour le moment je ne suis pas encore arrivé aux limites !

[Jarod @jarodjmnz]

Je ne suis pas expert en IA ni en supply chain des semis, mais oui, je suis plutôt d’accord sur le début de ton analyse. Après, tu t’emballes pas mal à mon avis.

Plusieurs points :

1. Sur la comparaison entre Apple et la mémoire :

C’est mal comprendre la cyclicité historique de la mémoire. Historiquement, elle est cyclique en grande partie parce que c’est une commodité, en plus CapEx heavy. Les marges sont basses et tout le monde peut en produire, donc ces boîtes font leurs bénéfices sur de rares pénuries.

Un Apple ou un ASML dans les semis ont une avance technologique et un produit différencié, loin d’une commodité, ce qui leur donne de meilleures marges, plus stables, et un pricing power supérieur.

La question aujourd’hui sur la mémoire à LT (à CT la demande devrait durer vu le supercycle) est plutôt : est-ce que la HBM change durablement son statut de commodité en marché oligopolistique, ou est-ce que d’autres vont réussir à entrer ? Bref, la comparaison avec Apple ne fait pas sens à mon avis.

2. La durabilité des GPUs à 2-3 ans, non. Il a été démontré plusieurs fois que ce n’est pas le cas et qu’avec une gestion optimisée comme aujourd’hui, les délais d’amortissement ne sont pas fictifs.

3. Sur la durabilité de la demande de compute à ces prix, je ne sais pas, mais empiriquement les GPUs sont un actif qui vieillit bien : voir les A100 sortis en 2022 qui se revendent plus cher qu’à leur sortie.

Petit bémol : les hyperscalers ont un avantage concurrentiel car ils ont déjà les clients finaux du Cloud IA parmi leurs clients cloud classiques. Ils pourront proposer des offres packagées entreprise combinant les deux. Des entreprises dont le besoin de compute n’est pas hyper central ni énorme dans leur business pourraient privilégier cela. Après je suis d’accord avec toi sur ce point globalement et je pref le hardware LT

[Marc @marcterter]

@FinanceLancelot Encore un compte de merde à masquer, TurboVec a été annoncé y a plusieurs mois et ça n’a rien à voir avec l’HBM

[Marc @marcterter]

@jarodjmnz Oui il est rentable, je dis pas le contraire. Mais sur un watt donné, est-ce que c’est le meilleur usage que je peux faire ?

[Marc @marcterter]

La valeur est dans la puce, pas dans celui qui la loue. Donc je suis long sur le hardware et prudent sur tout ce qui peut se « commoditiser ». Je vais tenter d’expliquer ma position en dessous 👇🏻

[Jarod @jarodjmnz]

Cette news est à mon avis plus importante qu’elle n’y parait :

$GOOG louerait ses GPUs GB300 à Anthropic pour 11.6$/h, or le TCO c’est à dire le cout de revient total pour SpaceX est de seulement 2.4$/h si on prend la fourchette haute.

Le coefficient multiplicateur pour la location des GPUs serait donc d’environ x5 actuellement.

Si ces informations sont bien exactes cela tenderait à prouver deux choses:

1. La rentabilité de la location des puces Nvidia est assez largement sous évaluée et il se pourrait bien que certains clouds IA soient pas mal décôtés à moyen terme, leurs futurs revenus etant largement sous-estimés.

2. La valeur vient en très grande partie de la puce et pas forcément de l’entreprise qui la détient. xAI n’est pas un néocloud à la base même si on pourrait argumenter qu’elle est train de le devenir. Pas de plateforme spécifique ou quoi que ce soit, ils se contentent de louer un datacenter tout entier.

En poussant au bout cette logique, il parait intéressant de calculer la valo des clouds IA en fonction de la quantité de compute qu’il possèdent et juste investir sur ceux qui possedent le meilleur ratio Compute/Market Cap.

Il y’a des chances que lundi j’achète du néo-cloud sur le portefeuille court-moyen terme sur cette thèse pour jouer une revalorisation de ces boites qui pour certaines semblent assez largement sous-évaluées compte tenu de tout ça.

Je rappelle que je suis assez massivement expose à $NVDA et $TSM sur mon portefeuille long-terme.

Reflection à plus long terme par rapport au point 2 cité plus haut :

Je ne suis pas rassuré quand au pricing power long-terme des clouds providers. On à vraiment l’impression encore une fois que toute la valeur est dans la puce et que n’importe qui peut se charger de la louer. La barrière à l’entrée sur ce marché semble être le capital, et les switching costs sont quasi inexistants. Long terme je ne trouve pas que cela sente très bon pour les hyperscalers etc. et je suis content d’être exposé sur le hardware.

[Marc @marcterter]

@jarodjmnz Sur la mémoire t’as raison, mon analogie Apple est pas bonne. Et pour répondre direct à ta question : à mon avis la HBM reste cyclique, mais moins violemment que la DRAM classique car oligopole (pour le moment?) et dur à produire

[Marc @marcterter]

@jarodjmnz En fait mon point c’est même pas l’obsolescence. C’est l’efficience énergétique. Un vieux GPU marche, mais il sort moins de tokens par watt. Et si t’es plus cher que le concurrent en coût par tokken t’es mort

[Marc @marcterter]

Et à mon avis la commoditisation c’est même bon pour le hardware (jevons). Et le point de blocage se déplace vers l’optique : plus les clusters grossissent, plus le vrai problème c’est de déplacer la donnée entre les puces. Bref BULL hardware , plutôt bear Hyperscalers

[Marc @marcterter]

Et le truc du x5 sur la location qu’on voit passer, faut pas s’emballer à mon avis. C’est juste qu’on est en pénurie là. Le H100 est passé de 8/h quand y’a eu trop d’offre, puis c’est remonté bon

[Marc @marcterter]

Du coup perso je suis pas hyper chaud sur les hyperscalers, du moins sur la rentabilité des capex. Un GPU c’est mort en 2-3 ans mais eux ils l’amortissent sur 4-6 ans. Résultat les comptes ont l’air plus beaux qu’ils sont.