Miguel Dabán Baines-MDBbolsa

From one of the guys leading $CSU.TO AI "Hubspot - replaced with AI built CRM + raia Agents Jira - replaced with AI built system + raia Agents MailChimp - replaced with raia Control Zendesk - replaced with raia CX + chat + copilot Webflow CMS - built website using AI EventBrite - built using AI + raia Agent The only SaaS companies that will grow with AI are ones that have strong systems of record, deep workflow integrations into their vertical and service complex businesses. a.k.a Vertical Market Software. Everyone else. Good Luck. We built your products in days and custom to our needs"

NVIDIA $NVDA presentó un Q absurdamente fuerte. Crecimiento acelerándose sobre una base gigantesca, pricing subiendo incluso en generaciones antiguas y management hablando de inferencia y agentic AI en términos directamente “parabólicos”. Lo más importante de la call no fue el +85% YoY en revenue. Fue el cambio explícito de narrativa: NVIDIA ya no quiere ser vista como un proveedor de GPUs, sino como una plataforma integral de “AI factories”. Y eso cambia bastante la tesis. Si el producto es una AI factory: • comparar chips importa menos, • el TCO y token economics importan más, • el networking/software/power stack gana peso, • los switching costs aumentan muchísimo. El cambio de reporting segmentado, la obsesión de Jensen con el coste por token y el foco en Vera CPU apuntan exactamente a eso: expandir TAM y capturar más capas del stack. De hecho, probablemente el dato más importante de toda la call fue este: el segmento no-hyperscaler (“AI clouds, enterprise, industrial, sovereign”) ya es casi tan grande como hyperscale: 37B$ vs 38B$. Y además crece mucho más rápido secuencialmente: • +31% QoQ en ACIE • vs +12% QoQ en hyperscalers. Esto rompe bastante la narrativa de que $NVDA depende exclusivamente de $MSFT $META $GOOGL $AMZN Los números siguen siendo ridículos: • Data Center +92% YoY hasta 75B$. • Management insiste en que la aceleración viene de inferencia y agentic AI, no solo training. • Y la demanda sigue absorbiendo toda la capacidad disponible. De hecho, otra sorpresa enorme: • el alquiler de H100 sube +20% YTD, • y el A100 +15%. Incluso hardware “viejo” está subiendo de precio: 1. la inferencia está explotando mucho más rápido de lo esperado, 2. la vida económica de generaciones anteriores se está alargando muchísimo. También me parece clave Vera CPU. El próximo cuello de botella del datacenter serán las CPUs y orchestration. La ratio CPU/GPU ha cambiado radicalmente y NVIDIA quiere capturar ambos lados: • inferencia → GPU-centric • orchestration/agents → CPU-heavy. Esperan desbloquear un TAM adicional de ~200B$ y ~20B$ anuales de revenue solo aquí. Y además Jensen fue bastante agresivo: • Vera Rubin apunta a tener incluso más éxito que Grace Blackwell. • Todas las frontier model companies parecen migrar desde el día uno. • Anthropic prácticamente no usaba NVIDIA hace poco y ahora están ganando cuota “muy, muy rápido”. El número de frontier labs sigue creciendo. Ya no hablamos solo de OpenAI o Google. Ahora aparecen Cursor, Perplexity, Reflection, TML, etc. Más modelos frontier = más demanda estructural de compute. En capital allocation también hubo un cambio importante: • dividendo trimestral pasa de 0.01$ a 0.25$, • autorizan recompras de 80B$, • objetivo: devolver ~50% del FCF. Si os gustan este formato de posts + largos en el que os comparto TODO. SE AGRADECE MUCHO UN ❤️🔁

NVIDIA $NVDA presentó un Q absurdamente fuerte. Crecimiento acelerándose sobre una base gigantesca, pricing subiendo incluso en generaciones antiguas y management hablando de inferencia y agentic AI en términos directamente “parabólicos”. Lo más importante de la call no fue el +85% YoY en revenue. Fue el cambio explícito de narrativa: NVIDIA ya no quiere ser vista como un proveedor de GPUs, sino como una plataforma integral de “AI factories”. Y eso cambia bastante la tesis. Si el producto es una AI factory: • comparar chips importa menos, • el TCO y token economics importan más, • el networking/software/power stack gana peso, • los switching costs aumentan muchísimo. El cambio de reporting segmentado, la obsesión de Jensen con el coste por token y el foco en Vera CPU apuntan exactamente a eso: expandir TAM y capturar más capas del stack. De hecho, probablemente el dato más importante de toda la call fue este: el segmento no-hyperscaler (“AI clouds, enterprise, industrial, sovereign”) ya es casi tan grande como hyperscale: 37B$ vs 38B$. Y además crece mucho más rápido secuencialmente: • +31% QoQ en ACIE • vs +12% QoQ en hyperscalers. Esto rompe bastante la narrativa de que $NVDA depende exclusivamente de $MSFT $META $GOOGL $AMZN Los números siguen siendo ridículos: • Data Center +92% YoY hasta 75B$. • Management insiste en que la aceleración viene de inferencia y agentic AI, no solo training. • Y la demanda sigue absorbiendo toda la capacidad disponible. De hecho, otra sorpresa enorme: • el alquiler de H100 sube +20% YTD, • y el A100 +15%. Incluso hardware “viejo” está subiendo de precio: 1. la inferencia está explotando mucho más rápido de lo esperado, 2. la vida económica de generaciones anteriores se está alargando muchísimo. También me parece clave Vera CPU. El próximo cuello de botella del datacenter serán las CPUs y orchestration. La ratio CPU/GPU ha cambiado radicalmente y NVIDIA quiere capturar ambos lados: • inferencia → GPU-centric • orchestration/agents → CPU-heavy. Esperan desbloquear un TAM adicional de ~200B$ y ~20B$ anuales de revenue solo aquí. Y además Jensen fue bastante agresivo: • Vera Rubin apunta a tener incluso más éxito que Grace Blackwell. • Todas las frontier model companies parecen migrar desde el día uno. • Anthropic prácticamente no usaba NVIDIA hace poco y ahora están ganando cuota “muy, muy rápido”. El número de frontier labs sigue creciendo. Ya no hablamos solo de OpenAI o Google. Ahora aparecen Cursor, Perplexity, Reflection, TML, etc. Más modelos frontier = más demanda estructural de compute. En capital allocation también hubo un cambio importante: • dividendo trimestral pasa de 0.01$ a 0.25$, • autorizan recompras de 80B$, • objetivo: devolver ~50% del FCF. Si os gustan este formato de posts + largos en el que os comparto TODO. SE AGRADECE MUCHO UN ❤️🔁

$META Meta ya ha comentado que, además de todos los despidos y eficiencias internas que están realizando gracias a la IA, si en algún momento se pasan de capacidad con la inversión en infraestructura, podrían incluso alquilar parte de esa capacidad a terceros. Y sinceramente, viendo la demanda brutal que existe ahora mismo por computación e infraestructura de IA, yo no veo tanto riesgo en el CapEx que está realizando Meta. La IA ya le está dando retorno: - mejor segmentación, - mejor conversión publicitaria, - más tiempo de uso, - automatización, - menos costes, - y más eficiencia interna. Y esto probablemente es solo el principio. Mucha gente sigue viendo el gasto en infraestructura como un problema, pero quizá no están entendiendo que estas compañías están construyendo la infraestructura base de la próxima década tecnológica. Y a un Per futuro de 17x veces.