TSM Reddit Mentions | ChartExchange

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