Tenho me aprofundado em algumas ações de aprendizado profundo recentemente e, honestamente, o potencial aqui é difícil de ignorar. Se você está pensando para onde a IA realmente está indo até 2030, esses três investimentos continuam surgindo nas conversas.

Deixe-me começar com Alphabet. GOOG basicamente incorporou aprendizado de máquina em tudo que eles tocam - busca, mapas, Android, você nomeia. O que é interessante é como eles estão indo além dos produtos de consumo. Os veículos autônomos da Waymo estão rodando com algoritmos sofisticados de ML, e se você ouviu falar do AlphaFold da DeepMind, isso é uma mudança de jogo para descoberta de medicamentos. A empresa está posicionada em vários segmentos tecnológicos com forte apoio de P&D. Para quem busca ações de aprendizado profundo com execução comprovada, a Alphabet é difícil de passar.

Depois, temos a Palantir. PLTR construiu sua reputação lidando com dados confusos e não estruturados - imagens, vídeos, conjuntos de dados complexos com os quais a maioria das plataformas luta. Sua plataforma Gotham atende ao governo, o Foundry atende clientes comerciais. O que chamou minha atenção recentemente foi a nova Plataforma de IA deles ganhando impulso real - a receita comercial cresceu 70% ano a ano no quarto trimestre de 2023. Eles também esperam rentabilidade total em 2024, o que muda a narrativa sobre ações de aprendizado profundo que são realmente lucrativas. Este é exatamente o tipo de investimento onde infraestrutura de dados encontra potencial de IA.

A terceira é a Snowflake. SNOW começou como um armazém de dados na nuvem, mas tem construído silenciosamente capacidades de ML na plataforma. A integração é perfeita - você pode desenvolver e treinar modelos sem mover dados. Eles acabaram de lançar o Arctic, um LLM de código aberto, o que sinaliza compromisso sério com o espaço de IA. Mas recomendo ficar de olho nesta - ainda estão no prejuízo, então há risco. Mas se você acredita em ações de aprendizado profundo que podem capturar a adoção de IA empresarial, a Snowflake está bem posicionada.

A tese aqui é bastante simples: o aprendizado de máquina está remodelando como as indústrias operam. Até 2030, as empresas que possuem as camadas de infraestrutura e inteligência podem ver um crescimento explosivo. Esses três representam ângulos diferentes - IA para consumo/empresa, inteligência de dados e infraestrutura de nuvem. Não é conselho financeiro, mas vale acompanhar se você está pensando para onde a adoção real de IA está indo.