बेकर ने फिडेलिटी में 2000 के चक्र के दौरान चिप्स को कवर करते हुए अपना करियर शुरू किया और अब एट्राइड्स चलाते हैं। एक व्यापक बातचीत जहां AI का निर्माण बाधित होता है, TSMC की बाधा, क्यों AI का उदय सिलिकॉन पर चलता है, और उनके टेस्ला और एनवीडिया में विश्वास के पीछे के मूल सिद्धांत।
[नोट: यह फरवरी 2026 के अंत में रिकॉर्ड किया गया था]
संक्षिप्त संस्करण, यदि आपके पास एक घंटा नहीं है:
- बेकर का बुलबुले के सवाल पर पढ़ना सटीक है, प्रतिक्रियात्मक नहीं। टेक का मूल्यांकन लगभग उसी गुणक पर कारोबार कर रहा है जैसा पांच या छह साल पहले था, 2025 की शुरुआत के बाद से गुणकों में संपीड़न हुआ है, और टेक अब उपभोक्ता स्टेपल्स पर छूट पर कारोबार कर रहा है, जो लगभग कभी नहीं होता। मूल्यांकन पर, वह तर्क देते हैं, कोई बुलबुला नहीं है।
- वास्तविक जोखिम मूल्यांकन के बजाय पूंजीगत व्यय में है। इस बात के लिए उनका परीक्षण कि क्या अत्यधिक निर्माण दुर्घटना में समाप्त होता है, यह है कि क्या इसे ऋण या नकदी प्रवाह से वित्तपोषित किया गया था, और अब तक AI खर्च पर ROI सकारात्मक रहा है।
- उस ROI में एक अस्थायी "गिरावट" है क्योंकि ब्लैकवेल एक विशाल व्यय है जिसका उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया जा रहा है, जो तुरंत भुगतान नहीं करता है। प्रारंभिक एजेंटिक मॉडल जिन्हें वह GPT-5.2, Grok 4.20, और Codex 5.3 के रूप में उद्धृत करते हैं, उन्हें बताते हैं कि ब्लैकवेल पर भुगतान अधिक होगा।
- दो ताकतें, वह आशा करते हैं, 2000-शैली के अत्यधिक निर्माण को रोकती हैं: दुनिया मौलिक रूप से "वॉट्स और वेफर्स" में कमी है, और डॉट-कॉम क्रैश के निशान (तब 80-85% नीचे, बनाम 2009 में 60-65% नीचे) ने टेक मूल्यांकन पर एक स्थायी ढक्कन लगा दिया है।
- वेफर की बाधा TSMC है। बेकर चिप निर्माण की तुलना बेकिंग से करते हैं, जहां उपकरण साझा ASML उपकरण हैं और बढ़त नुस्खा है, इसलिए एक नेता को पकड़ना बहुत मुश्किल है। वह तर्क देते हैं कि TSMC कमी को दूर करने के लिए पर्याप्त तेज़ी से क्षमता का विस्तार नहीं करेगा।
- टेस्ला में उनका विश्वास 2010 में लगभग ~$1.5 बिलियन मार्केट कैप पर एलोन के साथ एक बस-टूर बैठक से जुड़ा है, और यह एक अपस्फीति-इनपुट तर्क पर टिका है: बैटरी ऊर्जा घनत्व लगातार बढ़ रहा है जबकि कार के अन्य सभी इनपुट मुद्रास्फीति कर रहे हैं।
- AI और वीडियो गेम पर, वर्ल्ड मॉडल गेम-डेवलपमेंट लागत को लगभग 90% तक कम करते हैं, प्लेटफार्मों के लिए अच्छा और गेम निर्माताओं के लिए कठिन, लेकिन गेम अगले पांच से सात वर्षों तक स्थानीय रूप से GPU पर रेंडर करते रहते हैं। मोनोपोली गो जैसे लाइव गेम को वीडियो मॉडल के माध्यम से रेंडर करने पर इसके राजस्व से 100 गुना अधिक खर्च आएगा।
- उनका स्थायी सबक एक फिडेलिटी मेंटर की पंक्ति है: एक निवेशक के रूप में आप या तो जल्दी घबराते हैं या देर से दोगुना करते हैं, लगभग कोई भी दोनों नहीं करता है, और काम यह जानना है कि आप कौन से हैं।
- अवश्य देखें: एपिसोड 56: गेविन बेकर - एट्राइड्स मैनेजमेंट के मैनेजिंग पार्टनर
- प्रौद्योगिकी और व्यवसाय में सर्वश्रेष्ठ बातचीत के मुख्य अंशों के लिए @firesidealpha को फॉलो करें।
गेविन बेकर अपने अधिकांश करियर के लिए एक ही सवाल का जवाब दे रहे हैं, और वह सवाल यह है कि क्या उनके सामने की चीज़ एक बुलबुला है। उन्होंने 1999 में फिडेलिटी में अर्धचालकों को कवर करते हुए शुरुआत की, जब डॉट-कॉम बुलबुला चरम पर था और फट गया, फ्लैगशिप $17 बिलियन OTC फंड को चलाने के लिए उठे, और फिडेलिटी को Nvidia और Tesla दोनों के शुरुआती संस्थागत धारकों में से एक बनाया। 2007 से 2021 तक, उनकी अपनी गणना के अनुसार, उनसे नब्बे प्रतिशत क्लाइंट मीटिंग में "बुलबुले" के बारे में पूछा गया, जब सवाल में बुलबुला Google और Meta और Amazon और Apple था। अब सवाल AI है, दांव पर लगा पैसा कहीं अधिक है, और बेकर का जवाब तेजड़ियों या मंदड़ियों दोनों की तुलना में अधिक सावधान है। टेक्सास में एक असीमित किताब बजट और एक आजीवन इतिहास की आदत के साथ बड़े होने ने उन्हें वह ढांचा दिया जो वे अब लागू करते हैं, जो यह है कि बाजारों ने यह प्रयोग पहले कई बार चलाया है, और पैटर्न पढ़ने योग्य है यदि आप इसे पढ़ने को तैयार हैं।
2000 का कॉल
बेकर के बुलबुले के पढ़ने के महत्वपूर्ण होने का कारण यह है कि उन्होंने वास्तविक शीर्ष पर, 23 वर्ष की आयु में अर्धचालकों को कवर करने के छह सप्ताह बाद, उसी आपूर्ति और मांग ढांचे का उपयोग करके कॉल किया, जिसे उन्होंने एक वस्तु उद्योग में अपना करियर शुरू करते हुए उठाया था। फरवरी 2000 में, उन्होंने हर अर्धचालक कंपनी और उनके ग्राहकों पर इन्वेंट्री डेटा निकाला, और तस्वीर एक समान थी।
- ग्राहक इन्वेंट्री और इन्वेंट्री के दिन ऑल-टाइम हाई पर थे, तैयार माल ऑल-टाइम हाई पर था।
- अर्धचालक इन्वेंट्री स्वयं ऑल-टाइम हाई पर थी।
- स्टॉक ऐसे गुणकों पर कारोबार कर रहे थे जो किसी ने कभी नहीं देखे थे।
उनके नोट ने कहा कि मांग का माहौल उन मूल्यांकनों का समर्थन नहीं करता है, और यह उनकी अपेक्षा से अधिक कठिन साबित हुआ। एक वरिष्ठ विश्लेषक जिसका नाम वे राजीव कौल बताते हैं, ने 50 प्रतियां छापीं, अपने स्वयं के स्टॉक को डाउनग्रेड किया, और उस दिन युवा बेकर को हर पोर्टफोलियो मैनेजर के पास ले गए। बेकर को मलबे से बाहर पसंद आए दो नाम तब दोनों छोटे थे, इंटीग्रेटेड सर्किट सिस्टम्स और एनवीडिया, जहां से एनवीडिया का पालन करने की उनकी 25 साल की आदत शुरू हुई। वह उस दौर में एक युवा जेन्सेन हुआंग से भी मिले, जिसे वे अब उन दो या तीन सबसे असाधारण लोगों में से एक कहते हैं जिनसे वे कभी मिले हैं, और उन्होंने इस बिंदु को एक ऐसी खाई से जोड़ा जो एक मॉडल में नहीं दिखती है: केवल मुट्ठी भर अर्धचालक नेता, उनके अनुसार जेन्सेन, हॉक टैन, और लिसा सु, विश्वसनीय रूप से अपने सर्वश्रेष्ठ इंजीनियरों को बनाए रखते हैं, और वह प्रतिभा प्रतिधारण एक स्थायी बढ़त है। वर्तमान के लिए निष्कर्ष यह है कि बेकर एक स्थायी तेजड़िया नहीं है जो रैली को तर्कसंगत बना रहा हो। उन्होंने अपने करियर की शुरुआत में, इन्वेंट्री डेटा पर जिसे अधिकांश लोग नहीं पढ़ रहे थे, अर्धचालक शीर्ष का आह्वान किया है।
हर क्रांति को एक बुलबुला मिलता है
बेकर का प्रारंभिक बिंदु भावनात्मक के बजाय ऐतिहासिक है। वह कार्लोटा पेरेज़ और उनकी पुस्तक "टेक्नोलॉजिकल रेवोल्यूशंस एंड फाइनेंशियल कैपिटल" और बाजार के इतिहास के तीन या चार सदियों पर झुकते हैं, यह तर्क देने के लिए कि एक वास्तविक क्रांतिकारी तकनीक विश्वसनीय रूप से एक बुलबुला पैदा करती है क्योंकि बाजार कुछ तर्कसंगत कर रहा है।
"जब भी आपको वास्तव में एक क्रांतिकारी नई तकनीक मिलती है, तो आपको हमेशा एक बुलबुला मिलता है। वित्तीय बाजार, वे सही ढंग से नई तकनीक के बारे में उत्साहित हो जाते हैं। वित्तीय बाजार अधिकांश समय कुशल होते हैं। इसलिए वे सही ढंग से इसे क्रांतिकारी और दुनिया को बदलने वाला बताते हैं। और फिर आपके पास वह होता है जिसे माइकल माउबॉसिन राय की विविधता का टूटना कहते हैं, और यही एक बुलबुले को बढ़ावा देता है।" गेविन बेकर
वह जो क्रम बताते हैं वह नहरों, रेलमार्गों, रेडियो, पीसी और इंटरनेट में समान है: सही उत्साह, फिर राय की विविधता में टूटना, फिर नई तकनीक का अत्यधिक निर्माण, फिर मांग में ठहराव, फिर एक दुर्घटना। वह जिस अंतर को AI के लिए निर्णायक बताते हैं, वह यह है कि निर्माण को कैसे वित्तपोषित किया जाता है।
- ऋण से वित्तपोषित अत्यधिक निर्माण खतरनाक प्रकार है, क्योंकि ऋण सेवा तब नहीं रुकती जब मांग रुकती है।
- नकदी प्रवाह से वित्तपोषित अत्यधिक निर्माण बचने योग्य है, क्योंकि खर्च करने वाला ऋण घटना के बिना गति को कम कर सकता है।
मूल्यांकन पर अत्यधिक अनुशासित व्यक्ति के लिए, वह स्पष्ट है कि एक बुलबुला रोमांचक नहीं है, यह एक बुरा सपना है, क्योंकि यह हर दीर्घकालिक निवेशक का दुश्मन है। वह वह लेंस है जिसे वे वर्तमान में लाते हैं, और यही कारण है कि "क्या हम एक बुलबुले में हैं" के उनके उत्तर दो बहुत अलग प्रश्नों में विभाजित हो जाते हैं।
मूल्यांकन बुलबुला नहीं
पहले प्रश्न, मूल्यांकन पर, बेकर स्पष्ट है कि बुलबुले की बात गुणकों द्वारा समर्थित नहीं है।
"कोई भी जो कहता है कि हम मूल्यांकन के बुलबुले में हैं, वह ध्यान नहीं दे रहा है। टेक उसी गुणक पर है जो पांच या छह साल पहले था। टेक गुणक '25 की शुरुआत से संकुचित हो गए हैं। टेक अब स्टेपल्स पर छूट पर है, जो बहुत कम होता है। हम मूल्यांकन के दृष्टिकोण से बुलबुले में नहीं हैं।" गेविन बेकर
वह तुलना जो इस बात को अपना भार देती है, वह है टेक का उपभोक्ता स्टेपल्स पर छूट पर कारोबार करना, एक रक्षात्मक, धीमी गति से बढ़ने वाला समूह, जो वह कहते हैं कि बहुत कम होता है। एक अच्छी टेक कंपनी के मार्जिन, राजस्व वृद्धि और निवेशित पूंजी पर रिटर्न को किसी अन्य उद्योग में रखें, वह तर्क देते हैं, और स्टॉक एक बड़े प्रीमियम पर कारोबार करेगा। इसलिए बहस करने लायक सवाल गुणक से हटकर खर्च पर आ जाता है। निर्माण के पैमाने को देखते हुए, क्या हम मांग की तुलना में तेजी से क्षमता का अत्यधिक निर्माण कर रहे हैं? अब तक उनका जवाब यह है कि इस सब पर रिटर्न सकारात्मक रहा है, एक अस्थायी चेतावनी के साथ।
- ROI में "गिरावट" अभी ब्लैकवेल से आती है, जो एक विशाल व्यय है जिसका उपयोग मुख्य रूप से प्रशिक्षण के लिए किया जा रहा है, और प्रशिक्षण तत्काल रिटर्न उत्पन्न नहीं करता है।
- प्रारंभिक एजेंटिक चेकपॉइंट जिनकी ओर वह इशारा करते हैं, GPT-5.2, Grok 4.20, और Codex 5.3, उन्हें बताते हैं कि एजेंटिक AI आ गया है और ब्लैकवेल पर अंतिम ROI बहुत अधिक होगा।
वह डर के नीचे बैठे विरोधाभास का भी नाम लेते हैं, जो यह है कि बाजार एक साथ चिंता करता है कि AI सभी को बेरोजगार कर देगा और सबसे अधिक AI-एक्सपोज्ड मेगा कैप को आकर्षक मूल्यांकन पर मूल्य निर्धारित करता है। एक स्पष्टीकरण जो वह पेश करते हैं, वह है वैश्विक-मंदी परिदृश्य का एक लंबित डर, जिसका श्रेय वे विश्लेषक सिट्रिनी को देते हैं, और जिसे वे असंभावित मानते हैं। वह जो चाहते हैं, एक वास्तविक असामान्य टिप्पणी में, उनके खिलाफ बहस करने के लिए एक मजबूत मंदड़िया है।
"उस भावना में, मैं माइकल बरी का बहुत आभारी हूं। उनका सबस्टैक, यह एक वरदान है, और वह वास्तव में एक स्मार्ट, बुद्धिमान व्यक्ति है जो हर दिन वास्तव में एक विश्वसनीय मंदड़िया केस बना रहा है। हम वह चाहते हैं। हम एक वास्तविक स्मार्ट व्यक्ति चाहते हैं जो विश्वसनीय रूप से मंदड़िया ड्रम बजा रहा हो।" गेविन बेकर
एक मजबूत मंदड़िया को आसपास रखना चाहना अपने आप में अनुशासन का एक रूप है। एक विश्वसनीय, अच्छी तरह से तर्कित मंदड़िया वाला बाजार वह बाजार है जहां राय की विविधता अभी तक टूटी नहीं है, जो कि ठीक वही स्थिति है जो एक सही उत्साह को एक बुलबुले में बदलने से रोकती है।
वॉट्स, वेफर्स, और निशान
दूसरा कारण जिसके कारण बेकर 2000 की पुनरावृत्ति की उम्मीद नहीं करते हैं, वह भौतिक है। अर्थव्यवस्था में दो चीजों की कमी है जो पूरे निर्माण को रोकती हैं, और वह उन्हें जोड़े में रखता है।
"हम मौलिक रूप से वॉट्स और वेफर्स में कमी हैं। और मुझे लगता है कि वह कमी अत्यधिक निर्माण को रोक सकती है। लेकिन भले ही हम कक्षीय डेटा केंद्रों के साथ वॉट्स की कमी को हल कर लें, TSM अभी भी एक बाधा है।" गेविन बेकर
वेफर कठिन बाधा है, और उनका विवरण कि ऐसा क्यों है, खंड का सबसे निवेश योग्य हिस्सा है। चिप निर्माण, वे कहते हैं, बेकिंग जैसा है। उनके खाते में उद्योग काफी हद तक एक ही उपकरण खरीदता है, और जहां फैब्स ने एक बार Nikon और ASML स्कैनर के बीच चुना था, वे कहते हैं कि वे अब लगभग पूरी तरह से ASML पर झुकते हैं। अंतर, वे तर्क देते हैं, नुस्खा, चरणों के अनुक्रम, और परीक्षण और त्रुटि से आता है, इसलिए एक निर्माता जो आगे है, उसे पकड़ना बहुत मुश्किल है। वह TSMC की बढ़त का श्रेय आंशिक रूप से इंटेल द्वारा एक भयानक गलती करने को देते हैं, जिसका श्रेय वे अहंकार को देते हैं, और वह उम्मीद नहीं करते हैं कि बाधा जल्दी कम होगी, क्योंकि नेता चलाने वाले लोग, उनके अनुसार, सख्त ऑपरेटर हैं जिन्होंने एक बार सैम ऑल्टमैन को "पॉडकास्ट ब्रदर" के रूप में खारिज कर दिया था और अंतर को कम करने के लिए पर्याप्त तेजी से क्षमता का विस्तार नहीं करेंगे।
निशान दूसरा ढक्कन हैं। बेकर दो दुर्घटनाओं के बीच अंतर को स्पष्ट परिमाण में खींचता है: 2009 ने टेक को लगभग 60 से 65 प्रतिशत नीचे ले लिया, जबकि डॉट-कॉम बस्ट ने इसे 80 से 85 प्रतिशत नीचे ले लिया, और अंतर एक गोलाई त्रुटि नहीं है, यह दर्द की एक अलग श्रेणी है।
"उस बुलबुले से निशान इतने गहरे हैं कि यह अकेले टेक मूल्यांकन पर एक ढक्कन लगाता है। और मुझे लगता है कि यह एक कारण है कि टेक ने वास्तव में Google के सार्वजनिक होने के बाद से इतनी उच्च दर से चक्रवृद्धि की है।" गेविन बेकर
वे दो दुर्घटनाएं हैं क्योंकि वह सोचता है कि टेक ने Google और Salesforce के उसी वर्ष सार्वजनिक होने के बाद से, लगभग 2004 में, इतनी अच्छी तरह से चक्रवृद्धि क्यों की है, क्योंकि एक और बुलबुले के डर ने मूल्यांकन पर एक स्थायी ढक्कन रखा और बढ़ने के लिए जगह छोड़ दी। वॉट्स-एंड-वेफर्स बिंदु के नीचे उनका मूल-सिद्धांत पढ़ना है कि AI दोनों के लिए इतना भूखा क्यों है। AI संभाव्य है और हर बार अपने उत्तर की पुनर्गणना करता है, भले ही एक हार्नेस, चेन ऑफ थॉट, या कई एजेंटों के साथ, जो इसे अलौकिक चीजें करने देता है जो मनुष्यों द्वारा लिखित नियतात्मक सॉफ्टवेयर नहीं कर सकता है, और यह भी है कि यह असाधारण रूप से कम्प्यूट-महंगा क्यों है। यदि AI दुनिया को खाता है, तो उनके वाक्यांश में, सिलिकॉन दुनिया को खाता है।
टेस्ला मूल-सिद्धांत मामला
बेकर का टेस्ला विश्वास पुराना और विशिष्ट है। वह IPO से चूक गए, फिर लॉकअप समाप्त होने से ठीक पहले सिलिकॉन वैली के एक बस दौरे पर गए और लगभग $1.5 बिलियन मार्केट कैप पर एलोन के साथ शाम 6 बजे की बैठक में दिखाई दिए, जिसे अधिकांश लोगों ने छोड़ दिया था। उन्हें जो बेचा गया वह इनपुट के बारे में एक मूल-सिद्धांत तर्क था।
"यह एकमात्र कार या परिवहन का प्रकार है जहां मुख्य इनपुट अपस्फीतिकारी थे। इंजन और एक कार में सब कुछ समय के साथ मुद्रास्फीतिकारी है क्योंकि हम एक संसाधन-बाध्य दुनिया में हैं। लेकिन बैटरी की कीमत, बैटरी की ऊर्जा घनत्व, लंबे समय से मध्य से उच्च एकल अंकों में चक्रवृद्धि हो रही है, शायद सौर फोटोवोल्टिक सेल दक्षता से 200 बीपीएस नीचे।" गेविन बेकर
बाकी मामला बैटरी लगाने के भौतिकी से आता है। क्योंकि पैक फर्श पर बैठता है, कार को गुरुत्वाकर्षण का कम केंद्र और जड़ता का कम ध्रुवीय क्षण मिलता है, इसलिए यह एक आंतरिक-दहन कार की तुलना में बेहतर संभालती है, और एक इलेक्ट्रिक मोटर मिलीसेकंड दर मिलीसेकंड कर्षण को नियंत्रित करती है जो इसे तेजी से गति देने देती है। क्योंकि यात्रियों के आगे या पीछे रखने के लिए कोई 800 पाउंड का इंजन ब्लॉक नहीं है, आप आगे और पीछे क्रंपल जोन बना सकते हैं, जो वह तर्क देते हैं कि टेस्ला को मौलिक रूप से सुरक्षित बनाता है, 80 मील प्रति घंटे से अधिक की उच्च गति की टक्करों में बहुत अधिक जीवित रहने की दर के साथ। समय के साथ सस्ता, तेज, बेहतर संभालने वाला, सुरक्षित, शांत, अधिक भंडारण, पूरी बात उसे एक बार में समझ में आ गई। स्थिति के नीचे की विधि स्थिति जितनी ही मूल्यवान है: वह कहता है कि वह कभी भी टेस्ला या एनवीडिया सार्वजनिक प्रतिलेख से नहीं चूका है, इस सिद्धांत पर कि एक बार जब आप एक असाधारण कंपनी की पहचान कर लेते हैं तो आप उसके करीब रहते हैं, जिस तरह से उसने 25 वर्षों तक एनवीडिया और 15 वर्षों तक टेस्ला का अनुसरण किया है।
एलोन का युग
एलोन अनुभाग बातचीत का सबसे खुले तौर पर प्रशंसात्मक भाग है, और बेकर इसे एक प्रशंसक की श्रद्धांजलि के बजाय एक व्यावसायिक तथ्य की व्याख्या के रूप में तैयार करता है। व्यावसायिक तथ्य प्रतिभा प्रतिधारण है। वह तर्क देता है कि एलोन की कंपनियां असाधारण इंजीनियरों को आकर्षित करती हैं क्योंकि मिशन प्रामाणिक हैं, और यह सफलता का एक कम-समझाया गया हिस्सा है।
"यदि आप वास्तव में एक प्रतिभाशाली इंजीनियर हैं, तो लंबे समय तक आपके विकल्प थे कि आप Google खोज के लिए इस नीले लिंक पर लोगों को थोड़ा और अधिक क्लिक करने, या Meta के लिए इस विज्ञापन पर क्लिक करने, या Instagram पर इबीसा में इस अच्छे दिखने वाले व्यक्ति को दिखाने पर काम कर सकते हैं। या आप दुनिया को डीकार्बोनाइज करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जो टेस्ला है।" गेविन बेकर
प्रशंसा के पीछे का दावा त्वरण के बारे में एक विशिष्ट है। बेकर टेस्ला और एलोन को सभी पर्यावरण कार्यकर्ताओं की तुलना में दुनिया को डीकार्बोनाइज करने के लिए अधिक करने का श्रेय देता है, और अनुमान लगाता है कि एलोन ने EV को 20 से 30 साल आगे बढ़ाया, अमेरिकी प्रति व्यक्ति उत्सर्जन अब लगभग 1925 के स्तर पर है। वह एंटोनियो ग्रासियास को टेस्ला के परिणाम में एक वास्तविक योगदानकर्ता के रूप में भी अलग करता है, वाल्टर इसाकसन की जीवनी में "एंटोनियो और टिम" अध्याय की ओर इशारा करते हुए, और वह मिशनों के पूरे पोर्टफोलियो को एक साथ बांधता है, स्टारलिंक, एक बहु-ग्रहीय सभ्यता जो एक क्षुद्रग्रह प्रभाव से बच सकती है, X, xAI, जिसे वह सोचता है कि इतिहासकार एलोन का युग कहेंगे। निवेश योग्य अवशेष प्रतिभा बिंदु है। एक फर्म जो विश्वसनीय रूप से कठिन भौतिक समस्याओं पर सर्वश्रेष्ठ इंजीनियरों को आकर्षित और बनाए रख सकती है, उसके पास एक खाई है जो एक गुणक पर दिखाई नहीं देती है, और यह वही गुण है जिसका श्रेय उसने पहले जेन्सेन, हॉक टैन और लिसा सु को दिया था, दुर्लभ अर्धचालक नेता जो असाधारण लोगों को बनाए रखते हैं।
AI, गेम्स, और कम्प्यूट की दीवार
क्योंकि बेकर एक गेमर है, AI की अल्पकालिक सीमाओं पर उनका सबसे तेज पढ़ना वीडियो गेम के माध्यम से आता है, और यह प्रौद्योगिकी को सीधा करने के खिलाफ एक चेतावनी के रूप में भी कार्य करता है। वह सोचता है कि गेम पर प्रभाव को दोनों दिशाओं में गलत समझा गया है।
"AI वर्ल्ड मॉडल एक गेम के विकास की लागत को 90% तक कम करने वाले हैं। यदि कॉल ऑफ़ ड्यूटी जैसा ट्रिपल-ए शीर्षक बनाने में पहले $300 मिलियन खर्च होते थे, तो यह 90% नीचे चला जाता है। और इसलिए यह उन कंपनियों के लिए वास्तव में बुरा हो सकता है जो वीडियो गेम बनाती हैं, क्योंकि आपके पास बहुत अधिक प्रतिस्पर्धा होने वाली है। लेकिन यदि आप एक वीडियो गेम प्लेटफॉर्म थे, तो यह आपके लिए वास्तव में अच्छा होने वाला है क्योंकि सामग्री का एक विस्फोट होने वाला है।" गेविन बेकर
वह संख्या जो चेतावनी को लंगर डालती है, वह एक लागत तुलना है। यह विचार कि गेम जल्द ही फोन पर AI द्वारा रेंडर किए जाएंगे, न कि पहले से हर फोन, iPad और पीसी में मौजूद GPU द्वारा, वह अगले पांच से सात वर्षों के लिए हास्यास्पद कहता है, और वह इसकी कीमत लगाता है: Veo 3 जैसे मॉडल के लिए सूची मूल्यों का उपयोग करके मोनोपोली गो जैसे लाइव गेम को रेंडर करने पर गेम के वास्तविक राजस्व से दो से अधिक ऑर्डर ऑफ मैग्नीच्यूड खर्च आएगा। कम्प्यूट मुफ्त नहीं है, और स्थानीय GPU उस समयरेखा पर दूर नहीं जा रहा है जो सबसे आक्रामक पूर्वानुमान मानते हैं। वही कम्प्यूट वास्तविकता मानव मूल्य पर उनके कोडा को तैयार करती है। मानव मस्तिष्क 20 से 30 वॉट पर चलता है जबकि एक फ्रंटियर मॉडल को प्रशिक्षित करने में सैकड़ों मेगावॉट लगते हैं, और एक ऊर्जा-बाध्य दुनिया में वह आशावादी है कि मानव दिमाग लंबे समय तक अपना मूल्य बनाए रखते हैं, जो आंशिक रूप से है कि वह न्यूरालिंक को दिलचस्प क्यों पाता है जो वह मानव इनपुट-आउटपुट समस्या कहता है, उसे ठीक करने के प्रयास के रूप में। क्या मानव रचनात्मकता वास्तव में अपूरणीय है, वह अधिक दावा नहीं करेगा, और वह ईमानदार जवाब पर उतरता है जो वह कहता है कि AI के बारे में लगभग हर चीज के लिए सही है, जो "शायद" है।
फार्मा पर असफल होना
साक्षात्कार में सबसे हस्तांतरणीय सामग्री AI के बारे में बिल्कुल नहीं है, यह गलत होने से बचने के बारे में है, और यह बेकर के करियर के सबसे खराब दौर से आता है। अर्धचालकों पर तेजी से उठने के बाद, उन्हें 25 साल की उम्र में लार्ज कैप फार्मा सौंपा गया, सेक्टर कॉल गलत हो गया, और फिडेलिटी में सबसे उच्च श्रेणी के विश्लेषकों में से एक से नीचे चला गया। वह तर्क देता है कि जल्दी इससे गुजरना सबसे भाग्यशाली चीज थी जो हो सकती थी।
"सार्वजनिक इक्विटी में एक निवेशक के रूप में सफल होने का इतना कुछ लचीलापन, दृढ़ता और खेल से प्यार करना है। सफल होना भूल जाइए, यदि आप खेल से प्यार नहीं करते हैं तो आप एक निवेशक के रूप में सफल नहीं हो सकते हैं, क्योंकि आप उन लोगों के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं जो करते हैं। यदि आप खेल से प्यार नहीं करते हैं तो आप जीवित नहीं रह सकते हैं, क्योंकि खेल का प्यार कुछ ऐसा होना चाहिए जो आपको चलाता रहे।" गेविन बेकर
वह सार्वजनिक इक्विटी को इस तरह तैयार करने का कारण प्रतिस्पर्धी है। उद्यम या निजी इक्विटी के विपरीत, जहां आप लगभग दस लोगों के खिलाफ एक सौदे की कीमत तय करते हैं, सार्वजनिक बाजारों में आप ग्रह पर हर किसी के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं, जिसमें बहुत से बहुत स्मार्ट लोग शामिल हैं जो परिष्कृत नहीं हैं, और यह इसे अब तक का सबसे बड़ा प्रतिस्पर्धी सेट और एक वास्तविक कठिन खेल बनाता है। उसने गिरावट के साथ जो किया वह उसका टेम्पलेट बन गया। वह एक टचस्टोन पुस्तक, "अ विजार्ड ऑफ अर्थसी" पर लौटा, अहंकार के कारण विफलता और वापस चढ़ने की कहानी, और उसने इस सिद्धांत पर एक शारीरिक आउटलेट बनाया कि आपको एक संख्या की आवश्यकता है जिसे आप प्रयास के माध्यम से सुधार सकते हैं, तनाव ने उसे फिर से आकार देने के रूप में लगभग 30 पाउंड बिना प्रयास के खो दिया। उसी दौर में उन्होंने फिडेलिटी की क्वांट्स की नई टीम के साथ एक वर्ष के लिए एक या दो घंटे बिताए, जिसे संशयवादी वरिष्ठ PM "ग्रीन आइशेड गाइ" कहते थे, मात्रात्मक जोखिम प्रबंधन और सामान्य कारक सीखते हुए जो स्टॉक को जोड़ते हैं जिनके बारे में आप नहीं सोचेंगे कि वे सहसंबद्ध थे, कई आदतों में से एक, बाद में उन्होंने तंबाकू मुकदमेबाजी पर गहरे प्राथमिक-स्रोत कार्य के साथ, जो असफलता के माध्यम से खुद को मजबूर करने से आया था।
जल्दी घबराएं या देर से दोगुना करें
बेकर ने उस गिरावट में जो कुछ भी सीखा, उसका संक्षिप्त संस्करण एक मेंटर की एक पंक्ति है, और यह मंदी के माध्यम से पैसे का प्रबंधन करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए बातचीत में सबसे उपयोगी वाक्य है। वह एक कठिन आधार से शुरू करता है, कि गिरावट में होने का मतलब है कि आप गलत हैं, पूर्ण विराम, फिडेलिटी PM जॉर्ज वेंडरहेडन को उद्धृत करते हुए कि जल्दी होना गलत होने के समान है।
"अंततः, एक निवेशक के रूप में, आपको या तो जल्दी घबराना होगा या देर से दोगुना करना होगा। और अनिवार्य रूप से कोई भी दोनों नहीं करता है। और खुद को जानो। मैं जल्दी घबराने वाला व्यक्ति नहीं हूं, मैं देर से दोगुना करने वाला व्यक्ति हूं। और मुझे लगता है कि यह जानने से मुझे गिरावट या प्रदर्शन के कठिन दौर से गुजरने में मदद मिलती है।" गेविन बेकर
पंक्ति में मूल्य यह है कि यह एक व्यक्तित्व विशेषता को एक निर्णय नियम में परिवर्तित करता है। वह इसका श्रेय जेनिफर नामक एक मेंटर को देता है, और इसे वायमर नामक एक सहकर्मी के अनुस्मारक के साथ जोड़ता है - संभवतः फिडेलिटी के स्टीव वायमर, कि सांख्यिकीय रूप से नीचे के दशमक में उतरना उतना ही कठिन है जितना कि शीर्ष में, क्योंकि खेल संभाव्य है, इसलिए एक बुरा दौर मूर्खता का प्रमाण नहीं है। इनमें से कई से बचने का लाभ, वह कहता है, यह है कि कठिन समय के दौरान निर्णय की गुणवत्ता अंततः बिगड़ने के बजाय सुधरती है, क्योंकि आपके पास पहले यहां रहने और अच्छे विकल्प बनाने का रिकॉर्ड है, इसलिए आप अपने सबसे शंकित होने के बजाय अपने सबसे आत्मविश्वासी पर पहुंचते हैं। यह वही विचार है जिसके साथ उन्होंने साक्षात्कार खोला, कि पूरा काम एक दर्शन और प्रक्रिया खोजना है जो आपके अपने भावनात्मक मेकअप के लिए पर्याप्त रूप से फिट बैठता है ताकि जब बाजार आपके खिलाफ हो जाए तो आप तर्कसंगत रहें।
दयालु बनो, संघर्षशील बनो, कठिनाई की तलाश करो
एक 16 वर्षीय के लिए एक सलाह के लिए पूछे जाने पर, बेकर वह जवाब देता है जो वह कहता है कि वह वर्षों से पारिवारिक स्नातक रात्रिभोज में दे रहा है।
"दयालु बनो और संघर्षशील बनो। बहुत से लोग जो दयालु हैं, संघर्षशील नहीं हैं, और बहुत से लोग जो संघर्षशील हैं, दयालु नहीं हैं। दयालु होना बहुत शक्तिशाली है। दुनिया में कर्म है। यदि आप लोगों के प्रति दयालु हैं, तो बहुत से लोग इसका बदला चुकाते हैं।" गेविन बेकर
वह दयालुता को रणनीति के रूप में तैयार करने का कारण यह है कि निवेश, उनके दृष्टिकोण में, एक शून्य-योग खेल के बजाय एक सकारात्मक-योग खेल है। वह स्टीव श्वार्ज़मैन की जीवनी से एक सबक उधार लेता है, कि आप अपनी प्रतिष्ठा को उस हद तक बनाते हैं जिसे आप अपने बीसवें दशक की शुरुआत और मध्य में नहीं समझते हैं, और आपके प्रशिक्षण वर्ग के लोग याद रखेंगे कि क्या आप सबसे अच्छे थे, बल्कि आपने उनके साथ कैसा व्यवहार किया, जो वह नेटवर्क है जिसे आप दशकों बाद बुलाते हैं। उनका अपना संस्करण पारस्परिकता के बारे में एक नियम है, कि वह किसी को एक बार गेंद उछालेगा और यदि वे इसे वापस नहीं करते हैं तो एक बार और, फिर कभी नहीं, जो आपको सहकारी, समान विचारधारा वाले लोगों के एक समूह में छांटता है, एक कीरेत्सु, और वह एंटोनियो ग्रासियास को अपने में गिनता है। वह विज्ञान-कथा श्रृंखला सन ईटर से लिए गए एक कठिन नोट पर समाप्त होता है, मंत्र "कठिनाई की तलाश करो," क्योंकि इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप कितने अच्छे हैं, आप इसका सामना करेंगे, और अल्फा आर्किटेक्ट पेपर का हवाला देते हुए कि भगवान को भी एक सक्रिय प्रबंधक के रूप में निकाल दिया जाएगा, वह तर्क देता है कि उन दौर में आप जो निर्णय लेते हैं, वे एक करियर को परिभाषित करते हैं।
निचली पंक्ति
बेकर का बुलबुले के प्रश्न का उत्तर वास्तव में दो उत्तर हैं जिन्हें जानबूझकर अलग रखा गया है। कोई मूल्यांकन बुलबुला नहीं है, क्योंकि गुणक इसके विपरीत कहते हैं, टेक स्टेपल्स पर छूट पर। पूंजीगत व्यय का बुलबुला हो भी सकता है और नहीं भी, और जो चीज इसे तय करती है, वह यह है कि क्या निर्माण नकदी प्रवाह या ऋण से वित्तपोषित है, और क्या वॉट्स और वेफर्स की कमी मांग के रुकने से पहले अत्यधिक निर्माण को रोकती है। वह जिस आगे के चर को प्रभावी ढंग से देख रहा है, वह है ROI में गिरावट का वापस भरना क्योंकि ब्लैकवेल प्रशिक्षण से अनुमान में स्थानांतरित होता है और एजेंटिक मॉडल अपना रास्ता भुगतान करना शुरू करते हैं, इस जोखिम के खिलाफ कि फंडिंग नाजुक हो जाती है या मांग पहले रुक जाती है। आशावाद के नीचे अनुशासन के साथ बहस करना कठिन है। एक आदमी जो हर दिन अपने खिलाफ बहस करने वाला एक विश्वसनीय मंदड़िया चाहता है, और जो गिरावट में होने को इस बात के परिभाषित प्रमाण के रूप में मानता है कि वह गलत है, वह एक उन्माद के अंदर फंसे किसी व्यक्ति का प्रोफाइल नहीं है। वह जो प्रश्न खुला छोड़ता है, और जो आगे बढ़ाने लायक है, वह यह है कि क्या वॉट्स और वेफर्स इतने लंबे समय तक दुर्लभ रहेंगे कि इस चक्र को उस अंत से बचाया जा सके जो उनकी अपनी इतिहास की किताबें बताती हैं।
पढ़ने के लिए धन्यवाद! यदि आप और अधिक पढ़ना चाहते हैं, तो @firesidealpha को फॉलो करें या firesidealpha.substack.com पर सब्सक्राइब करें।
