Ciao
@Logica Punk ti leggo ogni tanto poichè condivido alcune delle tue tesi di investimento, compresa quella sulla pet health industry. Qualora fossi a corto di tesi, te ne propongo una che magari potresti trovare interessante e approfondire. Partendo da questa notizia:
NVIDIA Announces Omniverse Cloud APIs to Power Wave of Industrial Digital Twin Software Tools
uno dei possibili campi applicativi della AI generativa è ovviamente quello del 3d modeling, rendering, etc. e sembra che NVIDIA sia interessata, soprattutto in ottica creazione dei cosiddetti "digital twins".
Sembra un po' un concetto astruso, ovvero una sorta di fusione tra il metaverso, e la progettazione CAD industriale, ma riesco benissimo ad immaginare un futuro in cui macchine o robot vengono creati e testati in ambienti simulati, prima di essere costruiti e testati fisicamente.
Alcuni speculano anche sul fatto che NVIDIA, essendo consapevole che il moat lato hardware andrà ad affievolirsi con il passare degli anni (vedi AMD e altre big tech), ed avendo molto cash a disposizione, potrebbe acquistare direttamente alcuni players del settore "simulazione" per lanciare progetti in ambito software. Alcuni nomi che mi vengono in mente: Autodesk, PTC Inc, Altair, Unity Software
Un altro player era Ansys, che pero' è stato acquisito da Synopsis, in un'operazione che per certi versi appare simile:
No matter what, it is clear that the ability to simulate a complete system, not just a chip, is the wave of the future. This is the only way to wring every possible efficiency out of a design. And with AI helping with that simulation, we strongly suspect that the time to design completion and the start of manufacturing can be brought down for all kinds of systems. Chip Packaging Trumps EDA: Why Synopsys Is Paying $35 Billion For Ansys
Ciao Attikus, ti vedo ... molto sul pezzo
Per lavoro, conosco bene la proposizione di valore dei "digital twins" e la trovo condivisibile.
La creazione di modelli digitali come precursori di prodotti / processi fisici è una pratica ormai diffusa ovunque: il prodotto viene progettato e calcolato in ambienti CAD (Autodesk, Dassault, PTC) e CAE (Ansys, Dassault, Altair, Siemens) per verificarlo digitalmente rispetto alle performance obiettivo e minimizzare drasticamente il costo della realizzazione di prototipi fisici e relative iterazioni. Questo approccio è stato ulteriormente evoluto nel concetto del "digital twin" dove il modello digitale vive una sua vita parallela rispetto al prodotto fisico, uscendo quindi dalla fase progettuale e diventando un sistema al quale posso applicare algoritmi per capire come rispondere ad alcune situazioni, come riconfigurare i processi per far evolvere il mio prodotto/ambiente durante il suo intero ciclo di vita.
Se a qualcuno tutto questo pare incomprensibile, provi a pensare ad una fabbrica di cui noi creiamo un clone digitale.
Se questo clone lo alimentiamo con i dati che arrivano dai sensori distribuiti sulla fabbrica che misurano le risorse che uso, la quantità di prodotti che sforno, le variabili di processo che impiego (temperature, pressioni, correnti, etc), io come analista umano o attraverso algoritmi AI posso sperimentare su questo clone per ottimizzarlo, estenderlo, inserire nuove linee di prodotto da realizzare, etc, etc.
La costruzione di digital twins è insomma un ingrediente della digitalizzazione: per operare digitalmente sul mondo ho infatti bisogno (A) di dati, (B) di modelli tra cui i digital twins stessi che rappresentano digitalmente un sistema che riceve input e produce output. L'AI si può a questo punto interfacciare e svolgere dei compiti che gli assegnamo (far comunicare noi col sistema, ottimizzare etc)
Come avrai notato dalla composizione dei miei basket, io sono al momento assai poco pesato sull'AI.
Il motivo principale è un mio errore di valutazione: durante il 2022 ho tradato diversi titoli collegati all'AI, con buoni risultati, ma quando l'S&P 500 è sceso a 3,500 punti ho maturato la convinzione che un crollo ben più profondo fosse dietro l'angolo. Ho quindi chiuso tutte le posizioni a maggior rischio non legate a PAC e mi sono messo alla finestra per alcuni mesi. In quel periodo è partito un run molto sostenuto del tech e soprattutto è partita forte nvidia: ho perso completamente quell'impulso e a tutt'oggi non riesco psicologicamente a rientrare su valutazioni divenute alte.
I ricavi e i margini di nvidia sono cresciuti in modo colossale - e questo è un fatto - ma la domanda è: quanto l'industria riuscirà a monetizzare tutta questa infrastruttura di calcolo facendo spendere di più il cliente per nuovi servizi?
Se l'industria ce la fa (Microsoft, Palantir, ServiceNow, etc) allora siamo appena agli inizi di una bull run senza precedenti per Nvidia e co. Se invece i clienti finali non vogliono spendere di più o non vedono un ritorno da questo investimento in servizi AI, allora la situazione si potrebbe raffreddare almeno temporanemente e le valutazioni ritornare su multipli più bassi.
Personalmente io credo che l'AI sia qui per restare e che monetizzerà laddove porterà cospicui tagli di costi (automazione) o nuovi flussi di ricavi (nuovi servizi di chiara utilità da associare a prodotti esistenti). Non ho fretta nè FOMO per prendere posizione su questa mia idea e per ora, avendo perso l'impennata iniziale, preferisco posizionarmi in modo non troppo focalizzato/pure-play (ho solo Alphabet che è quasi un titolo value nell'AI) e più lato application (CNH, Mobileye) o strumentale (semiconductor equipment, tipo ASML). In base ai movimenti di mercato e alle trimestrali è possibile che mi esponga progressivamente di più.
Tornando al punto di partenza, sì Nvidia a mio parere punterà sempre di più sul software.
Nel breve ti direi che monetizzerà sulle acquisizioni già fatte che le permettono di ottimizzare il workload sulle GPU e di mettere insieme datacenter con prestazioni di velocità nel flusso dati nettamente migliori rispetto alla concorrenza: già in questo c'è tanto software.
Poi potrebbe essere che faccia acquisti nel mondo "digital twin" con le aziende che hai citato, come forse anche nel cloud computing più generale e infrastrutturale. Sono però portato a credere che non distaccherà il focus dal suo core, ovvero l'INFRASTRUTTURA, HW o SW che sia.
Riguardo all'acquisizione di Ansys da parte di Synopsys, ritengo l'acquisto sia soprattutto legato alla progettazione dei semiconduttori, ambito in cui Ansys può ben integrare Sysnopsys relativamente alla progettazione termomeccanica. Staremo a vedere come evolve lato bilancio e redditività visto che Synopsys era nella mia top pick e candidata a entrare in questo basket
ho letto tutto molto velocemente e mi prenderò sicuramente del tempo per rileggerti di nuovo. Sappi che come te, anche io sono un pò scettico sui multipli attuali di NVDA e sulla monetizzazione dell’attuale AI, che seppur sbalorditiva, mi sembra ancora poco “production-ready”. Tuttavia sono consapevole che potrei sbagliarmi di brutto.
