CRM
Salesforce, Inc.
stock NYSE

Wtf was the price action on CRM/INTU during that session.. dump at open, fully recover, them

What SaaSpocalypse? I have been buying CRM, NOW, DDOG, ABDE, DUOL. I Now I started to buy NET, BUG, MDB, PATH and TTD. Buy low and sell high for the long term. CRWD, PANW, SNOW and TWLO have gone up a lot since I bought them long time ago and I have been trimming.

GuMo Bretinas und Bres,
bevor ihr euch fragt, warum ich schon wieder 70k in AI-Aktien werfen will:
Hier ist erstmal die ursprüngliche DD:
https://www.reddit.com/r/mauerstrassenwetten/s/5lBsOpBEHp
Aber ich glaube, wir müssen die These nochmal ein bisschen weiterdenken.
Stellt euch vor, wir schreiben das Jahr 2024.
Leopold Aschenbrenner steht da und sagt sinngemäß:
„Jungs, wir brauchen UNFASSBAR viel Compute.“
Und wir so:
„Haha geil, NVIDIA kaufen.“
Gesagt, getan.
2026 sitzen wir da und denken:
„Okay, NVIDIA ist jetzt schon absurd groß. Vielleicht ist die Party vorbei.“
Und genau hier glaube ich, machen wir einen Denkfehler.
Denn wir haben bisher hauptsächlich die Fabrik gebaut.
Wir haben aber noch kaum angefangen, sie richtig laufen zu lassen.
Die erste AI-Phase war:
MODELLE TRAINIEREN.
GPU-Cluster hinstellen.
Milliarden Tokens durchjagen.
Blackwell kaufen.
Stromrechnung nicht anschauen.
Jetzt kommt Phase 2:
INFERENCE.
Und Inference ist ein komplett anderes Tier.
Training:
„Wir bauen einmal ein Gehirn.“
Inference:
„Jetzt benutzt die gesamte Welt dieses Gehirn 24/7.“
Und dann kommt der kleine Endgegner:
AGENTS.
Heute:
User:
„Schreib mir eine Mail.“
AI:
„Hier ist deine Mail.“
Morgen:
User:
„Kümmere dich um diesen Kunden.“
Agent:
→ CRM öffnen
→ Kundendaten suchen
→ E-Mails lesen
→ Angebot kalkulieren
→ API aufrufen
→ Rückfragen beantworten
→ Angebot verschicken
→ CRM aktualisieren
→ nächsten Kunden nehmen
Ein Prompt.
Aber vielleicht 50 Inference-Schritte.
Und plötzlich wird aus:
„AI beantwortet Fragen“
„AI arbeitet.“
Das ist für mich die eigentliche AI-Story.
Denn wenn AI billiger wird, passiert nicht unbedingt:
„Cool, dann brauchen wir weniger Compute.“
Es passiert eher:
„Geil, dann kann AI jetzt auch meinen Steuerberater ersetzen.“
Und meinen Praktikanten.
Und meinen Support.
Und irgendwann vermutlich mich.
Das ist der Jevons-Effekt:
Cost per inference ↓
→ AI wird für mehr Dinge eingesetzt
→ mehr Tasks
→ mehr Agents
→ mehr Inference
→ mehr Compute.
Und jetzt wird es für mich interessant.
Denn für jeden AI-Agenten irgendwo auf der Welt braucht jemand:
GPU / ASIC
↓
HBM
↓
Networking
↓
Interconnect
↓
Data Center
↓
Power
↓
Cloud
Und genau deshalb will ich nicht wissen, welches LLM 2030 gewinnt.
Vielleicht gewinnt OpenAI.
Vielleicht Google.
Vielleicht Meta.
Vielleicht irgendein 19-jähriger Inder mit 400 GPUs im Keller.
Mir egal.
Denn alle brauchen Compute.
Deshalb sieht mein AI-Portfolio so aus:
25% NVDA
Der Compute-König. GPUs + CUDA + Networking + komplette AI-Plattform.
15% AVGO
Custom AI Silicon + Networking. Wenn Hyperscaler ihre eigenen Chips bauen, verkauft Broadcom trotzdem die Schaufel.
12% GOOGL
Gemini + DeepMind + eigene TPUs + Cloud + Search + YouTube. Vertikaler AI-Stack.
10% MSFT
Azure + Copilot + Enterprise Distribution. Die AI-Monetarisierungsmaschine.
10% PLTR
Der Versuch, aus „AI kann was“ → „AI erledigt echte Unternehmensprozesse“ zu machen.
8% AMD
NVIDIA muss nicht verlieren. Der Markt muss nur groß genug werden, damit AMD trotzdem massiv wächst.
7% TSM
Wer auch immer gewinnt: Irgendjemand muss die Chips bauen.
5% META
AI + Llama + Recommendation + Advertising. AI direkt in eine bestehende Gelddruckmaschine.
5% CRWV
GPU-Cloud mit Turbolader. Mehr Risiko, mehr Hebel, mehr Herzschmerz.
3% SOUN
Voice-Agent-Lotterieschein.
Und jetzt kommt der wichtigste Punkt:
„Aber war die AI-Story nicht schon vor zwei Jahren bekannt?“
Doch.
Aber das Internet war auch bekannt, bevor wir angefangen haben, Essen darüber zu bestellen.
Cloud war bekannt, bevor Unternehmen ihre komplette IT darauf geschoben haben.
Smartphones waren bekannt, bevor plötzlich jeder Depp 6 Stunden am Tag TikTok geschaut hat.
Die Technologie muss nicht neu sein.
Die PENETRATION muss noch früh sein.
2024:
„AI kann schreiben.“
2026:
„AI kann reasonen.“
Als nächstes:
„AI kann handeln.“
Danach:
„AI arbeitet permanent im Hintergrund.“
Und irgendwann:
„Warum haben wir eigentlich noch 500 Mitarbeiter für diesen Prozess?“
Genau darauf wette ich.
Nicht auf das beste Modell.
Nicht auf AGI im Jahr X.
Nicht darauf, dass NVIDIA für immer 90% Marktanteil hat.
Ich wette darauf, dass Intelligence zu einer neuen Form von Computing wird.
Und wenn das passiert, brauchen wir verdammt viele Computer.
ZL;NG:
Aschenbrenner hat uns gezeigt, warum wir mehr Compute brauchen.
Ich wette darauf, dass wir erst noch herausfinden werden, wie viel Compute wir überhaupt brauchen.
Deshalb:
Nicht den AI-Gewinner kaufen.
Die Schaufeln kaufen.
Und vielleicht noch den Bagger.
$NVDA $AVGO $GOOGL $MSFT $PLTR $AMD $TSM $META $CRWV $SOUN

I would actually consider it a good funding short at that level. I would actually argue the current share price is likely a local top that was the result of a short squeeze.
Even if their software is still useful, I wouldn't be surprised if their customer base is going to be less keen to swallow price hikes going forward. AI may not lead to people vibe coding their CRM, but that could make it much easier for people to migrate to another solutions and / or switch to AI native ones.

I trade APPL AMD AMZN AVGO BAC C CSCO CRM CVX GOOG HD IBM JNJ JPM KO MCD MSFT MU NFLX NLY NVDA PFE PG PNC TXM VZ WMT I own at least one share of each so as to be able to track them properly and as an investor. I've got others I don't trade options on for the most part as the return is to little, I own them for the dividend which is where my income comes from for the most part. I use the money I get from trading to buy more stocks. I don't use delta to find my trades I use percentages which in many ways is close to the same thing. I track Theta, Delta, and IV along with reporting dates, ex-dividend date and a myriad of other data although I don't pay attention to all of it but it's there if I should need it. I usually hand in until expiration as I've cut back on my trading I don't need the excess maintenance as much anymore I have more trading room than I can use. Also I got burned a few times over the years skating to close to the edge so I've gotten a bit more cautious in my old age. LOL

Amgen chose to go with Veeva's Vault CRM over Salesforce's Life Sciences Cloud option when Veeva and Salesforce end their partnership in 2030.

Lot of future growth that will not happen is priced in. But it might not fall that much, I would short it but only if it reached $7 trillion MC, otherwise it's too risky. On the other hand companies that are overvalued af like AMD and AVGO will continue falling down long term. Basically all tech stocks are overvalued af rn, perhaps except for Google, Reddit, Adobe, CRM and Meta, those ones might still be a good long term (tech stocks) investments (Microsoft and Amazon too but a bit riskier)

FIG, ESTC, ADBE, MDB, CRM, CRWD

Wtf was the price action on CRM/INTU during that session.. dump at open, fully recover, them

What SaaSpocalypse? I have been buying CRM, NOW, DDOG, ABDE, DUOL. I Now I started to buy NET, BUG, MDB, PATH and TTD. Buy low and sell high for the long term. CRWD, PANW, SNOW and TWLO have gone up a lot since I bought them long time ago and I have been trimming.

GuMo Bretinas und Bres,
bevor ihr euch fragt, warum ich schon wieder 70k in AI-Aktien werfen will:
Hier ist erstmal die ursprüngliche DD:
https://www.reddit.com/r/mauerstrassenwetten/s/5lBsOpBEHp
Aber ich glaube, wir müssen die These nochmal ein bisschen weiterdenken.
Stellt euch vor, wir schreiben das Jahr 2024.
Leopold Aschenbrenner steht da und sagt sinngemäß:
„Jungs, wir brauchen UNFASSBAR viel Compute.“
Und wir so:
„Haha geil, NVIDIA kaufen.“
Gesagt, getan.
2026 sitzen wir da und denken:
„Okay, NVIDIA ist jetzt schon absurd groß. Vielleicht ist die Party vorbei.“
Und genau hier glaube ich, machen wir einen Denkfehler.
Denn wir haben bisher hauptsächlich die Fabrik gebaut.
Wir haben aber noch kaum angefangen, sie richtig laufen zu lassen.
Die erste AI-Phase war:
MODELLE TRAINIEREN.
GPU-Cluster hinstellen.
Milliarden Tokens durchjagen.
Blackwell kaufen.
Stromrechnung nicht anschauen.
Jetzt kommt Phase 2:
INFERENCE.
Und Inference ist ein komplett anderes Tier.
Training:
„Wir bauen einmal ein Gehirn.“
Inference:
„Jetzt benutzt die gesamte Welt dieses Gehirn 24/7.“
Und dann kommt der kleine Endgegner:
AGENTS.
Heute:
User:
„Schreib mir eine Mail.“
AI:
„Hier ist deine Mail.“
Morgen:
User:
„Kümmere dich um diesen Kunden.“
Agent:
→ CRM öffnen
→ Kundendaten suchen
→ E-Mails lesen
→ Angebot kalkulieren
→ API aufrufen
→ Rückfragen beantworten
→ Angebot verschicken
→ CRM aktualisieren
→ nächsten Kunden nehmen
Ein Prompt.
Aber vielleicht 50 Inference-Schritte.
Und plötzlich wird aus:
„AI beantwortet Fragen“
„AI arbeitet.“
Das ist für mich die eigentliche AI-Story.
Denn wenn AI billiger wird, passiert nicht unbedingt:
„Cool, dann brauchen wir weniger Compute.“
Es passiert eher:
„Geil, dann kann AI jetzt auch meinen Steuerberater ersetzen.“
Und meinen Praktikanten.
Und meinen Support.
Und irgendwann vermutlich mich.
Das ist der Jevons-Effekt:
Cost per inference ↓
→ AI wird für mehr Dinge eingesetzt
→ mehr Tasks
→ mehr Agents
→ mehr Inference
→ mehr Compute.
Und jetzt wird es für mich interessant.
Denn für jeden AI-Agenten irgendwo auf der Welt braucht jemand:
GPU / ASIC
↓
HBM
↓
Networking
↓
Interconnect
↓
Data Center
↓
Power
↓
Cloud
Und genau deshalb will ich nicht wissen, welches LLM 2030 gewinnt.
Vielleicht gewinnt OpenAI.
Vielleicht Google.
Vielleicht Meta.
Vielleicht irgendein 19-jähriger Inder mit 400 GPUs im Keller.
Mir egal.
Denn alle brauchen Compute.
Deshalb sieht mein AI-Portfolio so aus:
25% NVDA
Der Compute-König. GPUs + CUDA + Networking + komplette AI-Plattform.
15% AVGO
Custom AI Silicon + Networking. Wenn Hyperscaler ihre eigenen Chips bauen, verkauft Broadcom trotzdem die Schaufel.
12% GOOGL
Gemini + DeepMind + eigene TPUs + Cloud + Search + YouTube. Vertikaler AI-Stack.
10% MSFT
Azure + Copilot + Enterprise Distribution. Die AI-Monetarisierungsmaschine.
10% PLTR
Der Versuch, aus „AI kann was“ → „AI erledigt echte Unternehmensprozesse“ zu machen.
8% AMD
NVIDIA muss nicht verlieren. Der Markt muss nur groß genug werden, damit AMD trotzdem massiv wächst.
7% TSM
Wer auch immer gewinnt: Irgendjemand muss die Chips bauen.
5% META
AI + Llama + Recommendation + Advertising. AI direkt in eine bestehende Gelddruckmaschine.
5% CRWV
GPU-Cloud mit Turbolader. Mehr Risiko, mehr Hebel, mehr Herzschmerz.
3% SOUN
Voice-Agent-Lotterieschein.
Und jetzt kommt der wichtigste Punkt:
„Aber war die AI-Story nicht schon vor zwei Jahren bekannt?“
Doch.
Aber das Internet war auch bekannt, bevor wir angefangen haben, Essen darüber zu bestellen.
Cloud war bekannt, bevor Unternehmen ihre komplette IT darauf geschoben haben.
Smartphones waren bekannt, bevor plötzlich jeder Depp 6 Stunden am Tag TikTok geschaut hat.
Die Technologie muss nicht neu sein.
Die PENETRATION muss noch früh sein.
2024:
„AI kann schreiben.“
2026:
„AI kann reasonen.“
Als nächstes:
„AI kann handeln.“
Danach:
„AI arbeitet permanent im Hintergrund.“
Und irgendwann:
„Warum haben wir eigentlich noch 500 Mitarbeiter für diesen Prozess?“
Genau darauf wette ich.
Nicht auf das beste Modell.
Nicht auf AGI im Jahr X.
Nicht darauf, dass NVIDIA für immer 90% Marktanteil hat.
Ich wette darauf, dass Intelligence zu einer neuen Form von Computing wird.
Und wenn das passiert, brauchen wir verdammt viele Computer.
ZL;NG:
Aschenbrenner hat uns gezeigt, warum wir mehr Compute brauchen.
Ich wette darauf, dass wir erst noch herausfinden werden, wie viel Compute wir überhaupt brauchen.
Deshalb:
Nicht den AI-Gewinner kaufen.
Die Schaufeln kaufen.
Und vielleicht noch den Bagger.
$NVDA $AVGO $GOOGL $MSFT $PLTR $AMD $TSM $META $CRWV $SOUN

I would actually consider it a good funding short at that level. I would actually argue the current share price is likely a local top that was the result of a short squeeze.
Even if their software is still useful, I wouldn't be surprised if their customer base is going to be less keen to swallow price hikes going forward. AI may not lead to people vibe coding their CRM, but that could make it much easier for people to migrate to another solutions and / or switch to AI native ones.

I trade APPL AMD AMZN AVGO BAC C CSCO CRM CVX GOOG HD IBM JNJ JPM KO MCD MSFT MU NFLX NLY NVDA PFE PG PNC TXM VZ WMT I own at least one share of each so as to be able to track them properly and as an investor. I've got others I don't trade options on for the most part as the return is to little, I own them for the dividend which is where my income comes from for the most part. I use the money I get from trading to buy more stocks. I don't use delta to find my trades I use percentages which in many ways is close to the same thing. I track Theta, Delta, and IV along with reporting dates, ex-dividend date and a myriad of other data although I don't pay attention to all of it but it's there if I should need it. I usually hand in until expiration as I've cut back on my trading I don't need the excess maintenance as much anymore I have more trading room than I can use. Also I got burned a few times over the years skating to close to the edge so I've gotten a bit more cautious in my old age. LOL

Amgen chose to go with Veeva's Vault CRM over Salesforce's Life Sciences Cloud option when Veeva and Salesforce end their partnership in 2030.

Lot of future growth that will not happen is priced in. But it might not fall that much, I would short it but only if it reached $7 trillion MC, otherwise it's too risky. On the other hand companies that are overvalued af like AMD and AVGO will continue falling down long term. Basically all tech stocks are overvalued af rn, perhaps except for Google, Reddit, Adobe, CRM and Meta, those ones might still be a good long term (tech stocks) investments (Microsoft and Amazon too but a bit riskier)

FIG, ESTC, ADBE, MDB, CRM, CRWD

NBIS, MSFT, CRM, UNH

Pretty funny to look at how insanely over-exposed I was in MSFT and CRM earlier this year… if I didn’t sell those at break even I could’ve almost retired at this point (instead I sold and bought other stuff at the top)

Regarding CRM, Dreamforce is also this week; their annual business conference.

CRM, ADBE, NOW, etc..
The AI ceos announce a desire to slowdown but AI is still in progress so how does this kill the bear narrative, if this even is the cause? Or just coincidence and the bear narrative has already been disproven?