Idées de trading des podcasts

Invest Like the Best

Zach Reitano - Building Ro and Why Healthcare Should Be 50% of GDP - [Invest Like the Best, EP.500]

11 nov. 2026102h

Traduit automatiquement de l’anglais · Original en anglais

Positions · 1

• 12:23RoLongReitano affirme que Ro est le principal fournisseur de GLP-1, a multiplié son chiffre d'affaires par 10 pour atteindre un rythme annualisé de $3 milliards avec 30% de personnel en moins, et construit une plateforme de soins centrée sur le patient et intégrée verticalement, portée par trois vents favorables. — Zach Reitano–
  Pourquoi ce trade

  “Roe est le principal fournisseur de GLP-1 du pays. Nous inscrivons probablement deux, trois, quatre, cinq fois plus de patients chaque jour que nos concurrents.” — Zach Reitano

  1. Affirme que Ro inscrit quotidiennement plusieurs fois plus de patients GLP-1 que ses concurrents et est passé d'un rythme annualisé de $250 millions à $3 milliards.
  2. Positionne Ro comme un agrégateur de demande qui s'intègre directement aux laboratoires pharmaceutiques et contourne les PBM.
  3. Le résultat est une vision haussière à long terme de Ro comme plateforme de distribution de GLP-1 à grande échelle (société non cotée).

Idées · 3

• 14:55NVOLongReitano affirme que les inventeurs du GLP-1 devraient capter plus de marge que ceux qui élargissent l'accès, et que la tarification DTC permet à la pharma de préserver sa marge brute tandis que les prix baissent et les volumes explosent. — Zach Reitano+1,2 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Je pense que les inventeurs des GLP-1 devraient gagner plus, capter plus de marge que ceux qui font évoluer l'accès à ces traitements à grande échelle.” — Zach Reitano

  1. Affirmation selon laquelle le passage des laboratoires à la vente directe réduit à néant l'écart entre prix catalogue et prix net et supprime les PBM et les assureurs.
  2. Novo est l'un des deux principaux fabricants de GLP-1 avec lesquels Ro collabore et dont les volumes alimentent la croissance de Ro.
  3. La posture qui en résulte est constructive vis-à-vis des inventeurs des médicaments, les volumes l'emportant sur les baisses de prix.
• 7:50LLYLongReitano cite les résultats de Lilly comme preuve que les baisses de prix des GLP-1 sont plus que compensées par les volumes, qualifiant cette classe du médicament le plus populaire de notre époque avec un potentiel de pénétration de 50%+. — Zach Reitano+0,7 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Si l'on regarde les résultats de Lilly, les prix baissent, les volumes les dépassent largement.” — Zach Reitano

  1. Affirme que la demande de GLP-1 est énorme et en croissance, la majorité de la croissance provenant des paiements en espèces.
  2. Note que chez Lilly, « les prix baissent, les volumes les dépassent largement ».
  3. Sous-entend que les fabricants de médicaments en profitent même lorsque les prix unitaires baissent.
• 24:27GOOGLLongWaymo / driverless cars → Reitano soutient que les voitures sans conducteur sont 10-20x plus sûres que les conducteurs humains et que les régulateurs qui les entravent devraient porter un « bilan des morts » ; Waymo est le principal opérateur de robotaxis à grande échelle. — Zach Reitano-0,1 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Les voitures sans conducteur dans certaines zones ont prouvé qu'elles étaient 10, 20 fois plus sûres qu'un conducteur humain.” — Zach Reitano

  1. Affirme que la technologie sans conducteur est prouvée nettement plus sûre que la conduite humaine.
  2. Waymo d'Alphabet est l'opérateur de robotaxis américain le plus établi déployant cette technologie.
  3. Une vision haussière de la conduite autonome se reflète le plus directement sur GOOGL via Waymo.

Invest Like the Best

Ramtin Naimi on the State of Venture Investing - [Invest Like the Best, EP.499]

6 nov. 2026222h

Traduit automatiquement de l’anglais · Original en anglais

Positions · 4

• 39:36SPCXLongAbstract a mis ~15% de sa vintage 2023 dans le tour de formation de xAI, un pari de conviction direct sur le laboratoire d'IA de pointe. — Speaker 1+9,2 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Je pense que nous avons mis environ 15% de notre fonds millésime 2023 dans le tour de formation de x AI” — Speaker 1

  1. Naimi dit qu'Abstract a investi environ 15% de son fonds 2023 dans le tour de formation de xAI.
  2. xAI est un laboratoire de pointe avec d'énormes besoins en calcul et en capital.
  3. L'allocation surdimensionnée du cabinet signale une forte conviction dans ce titre privé.
• 39:36POLYMARKETLongNaimi souligne la croissance explosive de Polymarket en tant qu'entreprise grand public et affirme qu'Abstract était un important investisseur dans sa série B. — Speaker 1-0,7 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “nous étions un investisseur important dans le tour de Série B de Polymarket” — Speaker 1

  1. Naimi déclare qu'Abstract était un investisseur important dans le tour de Série B de Polymarket.
  2. Il qualifie de démentielle la croissance des marchés de prédiction, bien qu'il ne s'agisse pas d'une entreprise d'AI.
  3. Il s'attend à ce qu'il soit intéressant de voir comment les marchés de prédiction vont évoluer.
• 39:30CrusoeLongAbstract a réalisé des investissements de croissance passifs dans Crusoe, ce qui rejoint la vision haussière de Naimi sur la demande de calcul et la capacité neo-cloud. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “nous avons également fait progresser certains investissements de croissance passifs dans des sociétés comme Crusoe” — Speaker 1

  1. Naimi cite Crusoe parmi les investissements de croissance passifs d'Abstract.
  2. Il soutient que la demande de calcul des laboratoires de pointe et des neo-clouds continue de croître sans fin en vue.
  3. Crusoe est un bénéficiaire direct de cette pénurie de calcul.
• 26:40ConduitLongLa société de Naimi a investi en amorçage dans Conduit il y a neuf mois, dans les interfaces cerveau-ordinateur, et estime qu'elle pourrait définir une catégorie de mille milliards de dollars. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “Nous avons investi en amorçage dans une société, genre, il y a neuf mois appelée Conduit” — Speaker 1

  1. Naimi dit qu'Abstract a investi en amorçage dans Conduit il y a neuf mois, avant que les BCI ne deviennent une catégorie en vogue.
  2. Ses modèles affichent une précision de 80% pour lire les pensées et elle dispose désormais de 30 000 heures de données.
  3. Il dit que le dernier tour de financement de Conduit, sursouscrit, intègre dans son prix un résultat de mille milliards de dollars.

Idées · 10

• 6:19ANTHROPICLongNaimi cite à plusieurs reprises Anthropic comme une société privée valorisée mille milliards de dollars, avec 85% de marge brute et des besoins en capital voraces, la qualifiant d'exposition LP centrale. — Speaker 1-11,5 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Celles d'Anthropic étaient de 85% au premier semestre de cette année” — Speaker 1

  1. Naimi souligne les 85% de marge brute d'Anthropic et sa trajectoire de valorisation vers mille milliards de dollars.
  2. Anthropic figure parmi la poignée de sociétés privées qui alimentent la liquidité et l'exposition des LP.
  3. Être long sur les meilleurs compounders privés est un moyen viable d'obtenir des rendements de capital-risque du quartile supérieur.
• 25:06OPENAILongNaimi regroupe OpenAI avec Anthropic et SpaceX parmi les trois entreprises privées à mille milliards de dollars qui ancrent l'exposition des LP et justifient des valorisations premium. — Speaker 1-4,9 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “entre SpaceX, Anthropic et OpenAI, vous avez trois entreprises à mille milliards de dollars” — Speaker 1

  1. Naimi affirme que SpaceX, Anthropic et OpenAI sont désormais trois entreprises à mille milliards de dollars.
  2. Ces quelques noms génèrent presque toute la liquidité des LP et justifient la valorisation d'un marché en surchauffe.
  3. Détenir les meilleures entreprises non cotées à des prix élevés peut néanmoins garantir des rendements de capital-risque dans le premier quartile.
• 13:15SPCXLongNaimi affirme que les LPs sans exposition à SpaceX n'ont pratiquement obtenu aucune liquidité venture, ce qui en fait une position privée indispensable. — Speaker 1+9,2 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “si vous êtes un LP qui n'était pas dans un fonds ayant une forte exposition à SpaceX, vous n'avez obtenu aucune liquidité” — Speaker 1

  1. Naimi affirme que la liquidité des LP est concentrée dans SpaceX, Anthropic, OpenAI et Databricks.
  2. Les LP dépourvus d'exposition à SpaceX n'ont reçu aucune distribution significative.
  3. L'accès à SpaceX est donc un moteur clé de la performance des fonds de capital-risque.
• 33:05DatabricksLongL'animateur cite Databricks comme un grand compounder privé plus simple et plus tangible, et un nom central de liquidité pour les LP aux côtés de SpaceX et OpenAI. — Speaker 0–
  Pourquoi ce trade

  “Alors que Databricks, où je pense que vous êtes un grand actionnaire, c'est juste tellement tellement plus simple à comprendre” — Speaker 0

  1. L'animateur qualifie Databricks de formidable grande entreprise à croissance rapide dont ils sont un grand actionnaire.
  2. Naimi convient que soutenir des entreprises manifestement excellentes est un moyen sûr d'obtenir de l'exposition.
  3. Mais il avertit que cette stratégie de consensus pourrait ne pas rester un moyen facile de gagner de l'argent.
• 28:45EtchedLongNaimi cite Etched comme le pari proactif dont la valorisation de 10 milliards $, bénie par Sequoia, a prouvé que les startups pouvaient surpasser les acteurs en place du secteur des puces. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “ce n'est qu'après que Sequoia les a bénis d'une valorisation de 10 000 000 000 $” — Speaker 1

  1. Naimi affirme qu'Etched, de Gavin Uberti, a été dédaigné jusqu'à ce que Sequoia lui attribue une valorisation de 10 milliards $.
  2. Ensuite, toutes les autres startups de puces ont levé des fonds à des valorisations astronomiques.
  3. Les paris précoces et non consensuels sur de grands fondateurs sont le moyen de générer de l'alpha.
• 44:18Isomorphic LabsLongNaimi classe Isomorphic parmi les entreprises de biotechnologie natives de l'IA de nouvelle génération, avec un potentiel de résultat de 500 milliards $ à 1 000 milliards $. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “Isomorphic est vraiment très haut là-dedans en termes d'IO et en termes de savoir si l'on peut construire un Genentech natif de l'IA de nouvelle génération” — Speaker 1

  1. Naimi place Isomorphic haut parmi les entreprises phares de nouvelle génération.
  2. Il présente l'opportunité comme la construction d'un Genentech natif de l'IA de nouvelle génération.
  3. Son opportunité de marché est de 500 milliards $ à 1 000 milliards $ si elle exécute.
• 45:05Physical IntelligenceLongNaimi qualifie Physical Intelligence de société de robotique potentiellement valorisée de plusieurs centaines de milliards à mille milliards de dollars, avec une rétention de talents exceptionnelle. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “Je pense que Physical Intelligence est extrêmement intéressant. Je pense que cela pourrait être une société de plusieurs 100 000 000 000 de dollars, mille milliards de dollars” — Speaker 1

  1. Naimi déclare que Physical Intelligence est extrêmement intéressant avec une équipe exceptionnelle.
  2. Il estime que cela pourrait être une société de plusieurs centaines de milliards ou de mille milliards de dollars.
  3. Une forte densité de talents et une forte rétention sont ce qui le rend encore plus optimiste.
• 44:18New LimitLongNaimi place New Limit très haut parmi les entreprises biotech de référence de nouvelle génération avec un potentiel de résultat de 500 milliards $-1 billion $. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “Je mettrais, genre, New Limit et Chai Discovery vraiment haut dans cette liste” — Speaker 1

  1. Naimi classe New Limit haut dans sa liste d'entreprises de référence.
  2. Il présente les opportunités comme des entreprises de nouvelle génération à l'échelle de Genentech, natives de l'IA.
  3. L'équipe et l'accès au capital soutiennent un résultat de 500 milliards $-1 billion $.
• 44:18Chai DiscoveryLongNaimi cite Chai Discovery parmi les meilleures sociétés de biotechnologie de nouvelle génération spécialisées dans l'IA, avec un potentiel de plusieurs milliers de milliards de dollars. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “New Limit et Chai Discovery vraiment tout en haut de la liste” — Speaker 1

  1. Naimi place Chai Discovery parmi les entreprises de référence les plus prometteuses.
  2. Il voit la découverte de médicaments native de l'IA comme une opportunité de 500 milliards à 1 000 milliards de dollars.
  3. Les meilleures équipes et l'accès au capital soutiennent ce pari.
• 44:47Applied ComputeLongNaimi affirme qu'Applied Compute a été pionnière de l'idée selon laquelle les entreprises possèdent leurs propres données et intelligence des connaissances, ce qui en fait un leader de catégorie à suivre. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “l'entreprise qui a probablement été pionnière en la matière en tant que leader de la catégorie est applied compute” — Speaker 1

  1. Naimi qualifie d'idée unique le fait de posséder ses propres données et intelligence des connaissances.
  2. Il dit qu'Applied Compute en a été pionnière en tant que leader de la catégorie.
  3. Il veut suivre la manière dont elle exécutera à l'avenir.

Invest Like the Best

Martin Casado on Frontier Model Economics, AI's Slowdown, and the Cursor Deal - [Invest Like the Best, EP.498]

4 nov. 2026270h

Traduit automatiquement de l’anglais · Original en anglais

Idées · 2

• 36:09SNOWLongCasado soutient que l'IA ne perturbra pas les franchises durables d'infrastructure de données comme Snowflake ; plus de logiciels et plus de demande d'infrastructure en font une bonne entreprise à laquelle les marchés voudront s'exposer. — Speaker 1-0,7 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “disons que Snowflake croît de 30 à 40% et que l'économie est bonne... Je ne pense pas qu'ils risquent d'être perturbés par l'IA” — Speaker 1

  1. Casado dit que l'IA ne menace pas les infrastructures comme les bases de données car exploiter la longue traîne des fonctionnalités/performances est très difficile.
  2. Il cite Snowflake comme un excellent exemple croissant de 30-40% avec une bonne économie, non menacé par l'IA (peut-être Databricks).
  3. Vue résultante : détenir une infrastructure de type Snowflake comme un compounder non perturbé.
• 20:54ORCLÉviterCasado déclare que les acteurs établis des bases de données OLTP/transactionnelles comme Oracle font face à de nouveaux entrants de bases de données natives de l'IA aux meilleures propriétés que les agents peuvent utiliser sans reconvertir les programmeurs. — Speaker 1-0,8 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “OLTP est une base de données transactionnelle. Je pense aux Oracle du monde. C'est une industrie plutôt mature” — Speaker 1

  1. Il qualifie OLTP d'industrie mature avec peu de mouvement, en citant « les Oracle du monde ».
  2. Les nouvelles bases de données natives de l'AI peuvent changer leur langage car les agents savent déjà les utiliser.
  3. Cela implique que le positionnement des acteurs établis des bases de données transactionnelles pourrait être reconstruit sur cinq ans.

Invest Like the Best

Cliff Sosin - Owning the Complements to Intelligence - [Invest Like the Best, EP.497]

27 oct. 2026463h

Traduit automatiquement de l’anglais · Original en anglais

Positions · 3

• 55:40CVNALongSosin affirme que l'infrastructure et la marque de Carvana sont si différenciées que peu de scénarios tournent vraiment mal, ce qui justifie ~80 % de son portefeuille dessus. — Cliff Sosin+27,0 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “L'infrastructure, la marque et tout le reste de Carvana sont tellement différenciés qu'il y a peu de scénarios où cela se termine vraiment mal” — Cliff Sosin

  1. Sosin déclare être à l'aise avec Carvana à 80% du portefeuille parce que c'est « tellement différencié » avec peu de scénarios défavorables.
  2. Il compare cela au fait de trouver Walmart ou Home Depot tôt, où la concentration aurait été correcte.
  3. Transaction qui en résulte : détenir une position longue surdimensionnée sur Carvana.
• 10:27METALongMeta possède de véritables compléments à l'intelligence — données massives et attention — donc la baisse des coûts de l'intelligence réduit ses dépenses tout en améliorant contenu, publicités et ciblage. — Cliff Sosin+0,2 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Tout ce qu'ils achètent, c'est de l'intelligence. Et si l'on pense à l'avenir avec le fait que le prix de l'intelligence baisse d'un facteur 100” — Cliff Sosin

  1. Sosin soutient que Meta dépense en réalité la totalité de son budget d'environ 250 Md$ en intelligence (centres de données, inférence, ingénieurs, vidéo).
  2. Si les prix de l'intelligence s'effondrent, ses coûts baissent tandis que ses actifs de données et d'attention ne sont pas détruits.
  3. Trade qui en résulte : détenir Meta comme bénéficiaire complémentaire à l'intelligence.
• 42:36HGVLongCitée comme l'une des environ cinq positions du portefeuille concentré de Sosin, aux côtés de Carvana (80%) et Meta. — Speaker 0–
  Pourquoi ce trade

  “C'est 80% Carvana, les vacances, 5% Meta, c'est en gros votre portefeuille.” — Speaker 0

  1. L'animateur décrit le portefeuille de Sosin comme ~80% Carvana plus Meta, Hilton Grand Vacations et quelques autres.
  2. Sosin ne conteste pas la composition, la confirmant comme position principale.
  3. Trade qui en résulte : conserver HGV dans le cadre du livre long concentré.

Idées · 3

• 12:48GRNDLongSosin affirme que Grindr bénéficie de beaucoup d'attention et de données, mais est limité par une petite équipe et un budget restreint ; une intelligence bon marché pourrait donc lui permettre de faire bien plus — même s'il n'en détient pas. — Cliff Sosin–
  Pourquoi ce trade

  “Je ne détiens en fait aucun Grindr... ici, ce modèle mental, c'est : et si vous aviez 10 000 des meilleurs ingénieurs de Google” — Cliff Sosin

  1. Sosin soutient que Grindr est limité par une capacité d'ingénierie et un budget finis plutôt que par la demande.
  2. Une intelligence bon marché et omniprésente pourrait débloquer les produits qu'une équipe de 10 000 ingénieurs pourrait construire.
  3. Trade qui en résulte : un bénéficiaire théorique, explicitement non détenu.
• 28:34NVDAÉviterSosin note le potentiel de l'IA à banaliser même Nvidia, car son avantage défensif consiste essentiellement en beaucoup de gens qui réfléchissent intensément — c'est-à-dire l'intelligence cristallisée. — Cliff Sosin-25,6 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “le potentiel de l'IA à transformer en commodité même des choses comme NVIDIA... NVIDIA fabrique littéralement des fichiers plats qu'elle envoie à Taïwan” — Cliff Sosin

  1. Sosin dit que Nvidia « fabrique littéralement des fichiers plats » et que son avantage réside dans des gens qui réfléchissent très intensément.
  2. En théorie, ceux-ci pourraient être reproduits à mesure que l'intelligence devient bon marché, et s'éloigner de la frontière réduit les coûts.
  3. Trade qui en résulte : scepticisme à l'égard du déploiement de l'IA du côté de l'offre, sans pour autant être une position vendeuse active.
• 29:26TSMLongSosin affirme que l'avantage physique de procédé de TSMC, difficile à reproduire, présente de meilleurs attributs pour une économie durable que l'intelligence pure, même si les tentatives de copie sont un point négatif. — Cliff Sosin-7,5 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “certainement, ce qu'ils font a de meilleurs attributs, je pense, à cet égard... extrêmement difficile à répliquer et beaucoup moins compatible avec l'IA, simplement parce que c'est si physique” — Cliff Sosin

  1. TSMC a bâti au fil des années une douve de processus physique extrêmement difficile à franchir, qui est « beaucoup moins compatible avec l'IA ».
  2. L'échelle physique et la proximité sont des compléments qui perdurent même si l'intelligence se banalise.
  3. Trade qui en résulte : position constructive mais sans engagement sur TSMC en tant que ligne côté offre.

Invest Like the Best

Christina Cacioppo - Building an Enduring Software Company in the Age of AI - [Invest Like the Best, EP.496]

20 oct. 2026631h

Traduit automatiquement de l’anglais · Original en anglais

Idées · 8

• 10:00ANTHROPICLongCacioppo affirme que la tarification par jetons oppose les applications aux modèles et que la comparaison avec le « jeton Claude » est une position perdante, ce qui implique que les fournisseurs de modèles captent cette marge plutôt que les revendeurs. — Christina Cacioppo-30,7 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Vous venez de majorer un forex de jeton CLOUD. Êtes-vous en forex aussi bon que CLOUD ?” — Christina Cacioppo

  1. L'intervenant affirme que quiconque majore un jeton Claude perdra la comparaison, car les utilisateurs peuvent se comparer directement.
  2. Cette formulation place le pouvoir de fixation des prix du côté des laboratoires de pointe comme Anthropic plutôt que de la couche applicative.
  3. Lecture dérivée : les laboratoires conservent l'économie de l'inférence ; une vue thématique légèrement positive, pas un achat explicite.
• 35:33OPENAILongElle cite la conférence d'OpenAI à la RSA sur les modèles qui enchaînent des problèmes bénins pour en faire de véritables exploits comme preuve que les capacités des laboratoires de pointe continuent de progresser, ce qui soutient la demande continue pour leurs modèles. — Christina Cacioppo-14,8 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Si vous regardez la conférence d'OpenAI à la RSA sur hugging face, c'est essentiellement cela.” — Christina Cacioppo

  1. L'intervenant cite la conférence d'OpenAI à la RSA sur hugging face comme exemple de la persévérance d'un modèle à trouver des vulnérabilités en chaîne.
  2. Cela démontre des gains de capacité des modèles de pointe qui stimulent l'adoption de ces laboratoires par les entreprises.
  3. Conclusion thématique positive ; aucune recommandation d'achat explicite n'est formulée.
• 36:48CRWDLongSur l'automatisation des tests d'intrusion et de la remédiation, elle concède : « CrowdStrike le fera mieux pour une entreprise », reconnaissant sa domination dans la sécurité des grandes entreprises. — Christina Cacioppo+0,2 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Je pense que CrowdStrike le fera mieux pour une entreprise.” — Christina Cacioppo

  1. L'intervenante affirme qu'une vision continue, basée sur des agents, des tests d'intrusion et de la remédiation constitue la direction pour certaines parties de Vanta.
  2. Elle déclare explicitement que CrowdStrike le fera mieux pour les clients entreprises, où le choix du segment compte.
  3. Lecture dérivée : l'acteur en place conserve le haut de marché ; avis positif à faible conviction.
• 31:46PLTRLongElle cite Palantir comme l'entreprise qui « fait aussi bien » avec des ingénieurs déployés chez le client, car elle a des contrats à huit chiffres qui rendent l'économie du modèle viable. — Christina Cacioppo-15,7 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “L'entreprise dont nous pensons tous qu'elle fait aussi bien, c'est Palantir, et je pense qu'ils le font probablement. Ils ont des contrats à huit chiffres.” — Christina Cacioppo

  1. L'intervenante critique les FDE comme non durables pour des tailles de contrats à cinq/six chiffres.
  2. Elle cite Palantir comme l'exception qui réussit avec des contrats à huit chiffres.
  3. Dérivé uniquement positif ; il ne s'agit pas d'une recommandation explicite.
• 45:44Open-source model ecosystem (Llama/DeepSeek etc.)LongElle soutient que la certitude entourant les fournisseurs de modèles open source est déconnectée de l'écosystème à peine construit autour d'eux, ce qui suggère une opportunité dans les outils construits sur des modèles open source. — Christina Cacioppo–
  Pourquoi ce trade

  “L'écosystème autour d'eux est tellement moins développé que celui des grands laboratoires. Et cela me semble tout simplement anormal.” — Christina Cacioppo

  1. L'intervenante affirme que le discours suppose que les modèles open source seront bien réels, mais que leur écosystème est bien moins développé que celui des grands laboratoires.
  2. Elle dit que les playbooks des laboratoires devraient s'appliquer aux modèles open source et qu'il y a davantage à faire dans ce domaine.
  3. Opportunité thématique dérivée dans les outils pour modèles open source ; il ne s'agit pas d'une recommandation sur une valeur cotée.
• 47:25RoboticsLongElle qualifie la robotique de « sous-estimée » et sous-pondérée par rapport aux logiciels, ajoutant que les modèles y deviennent très performants. — Christina Cacioppo–
  Pourquoi ce trade

  “Robotics is probably underplayed, somewhat hot and hype y... it's still definitely underweighted compared to all the software stuff.” — Christina Cacioppo

  1. L'intervenante cite la robotique comme sous-estimée par rapport à toute l'effervescence autour des logiciels.
  2. Elle note que la qualité des modèles pour la robotique s'améliore rapidement.
  3. Position thématique acheteuse qui en découle ; pas une recommandation explicite d'instrument.
• 29:04Custom post-trained models (theme)ÉviterElle qualifie de surévalués les modèles d'entraînement sur mesure pour leur valeur marketing, affirmant que les fournisseurs d'inférence reconnaissent qu'il n'y a aucune raison de qualité de faire du post-entraînement, seulement un coût ou du marketing. — Christina Cacioppo–
  Pourquoi ce trade

  “Modèles d'entraînement sur mesure pour la valeur marketing... il n'y a aucune raison de qualité de le faire.” — Christina Cacioppo

  1. L'intervenante classe les « modèles d'entraînement sur mesure pour la valeur marketing » parmi les éléments surévalués.
  2. Elle rapporte que les fournisseurs d'inférence disent que la seule vraie raison de faire du post-entraînement est le coût, sinon c'est du marketing auprès des investisseurs.
  3. Il en découle : éviter les entreprises qui présentent l'entraînement de modèles sur mesure comme un facteur de différenciation.
• 28:53Token-based pricing (theme)ÉviterElle affirme que la tarification à l'usage des tokens est surestimée et que l'application d'une marge sur les tokens des modèles invite à une comparaison directe avec les laboratoires, une position concurrentielle perdante. — Christina Cacioppo–
  Pourquoi ce trade

  “Tarification à l'usage des tokens. Une marge faible pour le simple fait d'avoir des marges faibles.” — Christina Cacioppo

  1. L'intervenante classe la tarification à l'usage des tokens parmi les tendances surestimées.
  2. Elle explique que les utilisateurs comparent les marges sur tokens à celles de Claude, etc., si bien que les revendeurs perdent.
  3. D'où : éviter les entreprises dont la monétisation repose sur des marges de revente de tokens.

Invest Like the Best

David Vélez - Building Nubank and the Future of Global Banking - [Invest Like the Best, EP.495]

13 oct. 2026799h

Traduit automatiquement de l’anglais · Original en anglais

Positions · 1

• 27:19BitcoinLongVélez déclare avoir toujours été un fan de Bitcoin et que celui-ci joue un rôle dans un portefeuille d'investissement diversifié, surtout à mesure que les monnaies fiduciaires se consolident et que les gens banquent à l'étranger. — David Vélez–
  Pourquoi ce trade

  “Et j'ai toujours été un fan de Bitcoin, il joue un rôle dans un portefeuille d'investissement diversifié.” — David Vélez

  1. Vélez affirme que 190 monnaies fiduciaires pourraient se réduire à ~10 et que les gens banquent de plus en plus à l'étranger en stablecoins et en Bitcoin.
  2. Cette demande structurelle soutient Bitcoin comme actif d'épargne et de diversification.
  3. Il déclare que Bitcoin joue un rôle dans un portefeuille diversifié.

Idées · 2

• 38:51US Incumbent Banks (large-cap banks)ÉviterVélez soutient que le ROE élevé des banques américaines en place provient du versement d'un rendement de ~0% sur 15 billions de $ de dépôts et de la perception de frais, un dispositif « ma marge est mon opportunité » que les banques numériques viendront saper. — David Vélez–
  Pourquoi ce trade

  “Cela signifie que votre marge est mon opportunité.” — David Vélez

  1. Il affirme que les banques paient ~40 pb sur 15 billions de $ de dépôts alors que les taux sont de ~4,5-5%, soit un coût annuel d'environ 600 milliards de $ pour les consommateurs.
  2. Les acteurs américains en place ont un ROE élevé bâti sur des structures d'agences/de frais vulnérables au sous-cotage numérique.
  3. Il présente cette rentabilité comme une opportunité pour les disrupteurs de gagner des parts de marché.
• 26:32US Dollar / StablecoinsLongVélez estime que les stablecoins en dollar américain démocratisent l'accès au dollar et aideront le dollar à rester la monnaie de réserve, avec des milliards misant sur le système offshore. — David Vélez–
  Pourquoi ce trade

  “Les stablecoins américains seront finalement le grand sauveur ou l'un des plus grands sauveurs du dollar américain, car ils démocratisent l'accès au dollar américain.” — David Vélez

  1. Il affirme que les stablecoins permettent à des milliards de personnes dans des pays à monnaie fiduciaire faible d'épargner en dollars.
  2. La demande de stablecoins en dollar est élevée, tandis que la demande de stablecoins locaux faibles est minime.
  3. Cela soutient la domination du dollar, même si c'est aux côtés de 5-6 autres jetons fiduciaires et cryptographiques.

Invest Like the Best

Andrew Huberman - The Frontier of Neurotechnology - [Invest Like the Best, EP.494]

6 oct. 2026967h

Cet épisode est en grande partie une conversation sur les neurosciences et l'optimisation de la santé plutôt que sur l'investissement, mais Andrew Huberman fait une prédiction prospective remarquable : Meta, OpenAI, Anthropic et Neuralink deviendront à terme des « entreprises de biotechnologie » travaillant sur la lecture/écriture non invasive du cerveau, et il voit la neurotechnologie du sommeil (un masque oculaire lié au MIT) comme la première vague commerciale. Il déclare explicitement qu'il souhaiterait avoir une participation dans cette entreprise de masques de sommeil mais n'en a aucune, et il ne donne aucune recommandation d'achat/vente spécifique à une action ; les enseignements actionnables sont thématiques plutôt que des transactions directes.

Traduit automatiquement de l’anglais · Original en anglais

Idées · 6

• 24:23METALongNeurotech/AI-brain-interface theme → Huberman prédit que Meta et les autres grands laboratoires d'AI finiront par être des sociétés de biotechnologie qui rivalisent pour lire et écrire dans le cerveau de manière non invasive, ouvrant une nouvelle frontière au-delà des LLM. — Speaker 1-15,0 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Quiconque pense qu'il s'agit de sociétés d'LLM AI sera peut-être surpris... Chacune d'entre elles deviendra une société de biotechnologie.” — Speaker 1

  1. Huberman déclare « Chacune d'entre elles deviendra une société de biotechnologie » en référence à Meta, OpenAI, Anthropic et Neuralink.
  2. Les importants budgets de recherche de Meta et le matériel de Reality Labs en font un véhicule coté pour cette course neurotech/BCI.
  3. Long META comme pari d'optionalité sur ses ambitions neurotech à long terme.
• 24:23OPENAILongHuberman cite OpenAI parmi les laboratoires d'AI dont il s'attend à ce qu'ils deviennent des entreprises de biotechnologie axées sur le cerveau, avec l'objectif déclaré de lire et d'écrire dans le cerveau de manière non invasive. — Speaker 1-21,9 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “quiconque pense que Meta, OpenAI, Anthropic ou Elon avec Neuralink comme intérêt neuronal déclaré ... va être une entreprise de biotechnologie.” — Speaker 1

  1. Huberman affirme que les laboratoires d'AI « s'intéressent tous au cerveau » et pivoteront vers la lecture/écriture neuronale non invasive.
  2. OpenAI est privée, il s'agit donc d'une thèse non exploitable sur l'entreprise elle-même.
  3. La direction est haussière sur le thème, mais aucun instrument négociable n'existe directement.
• 24:23ANTHROPICLongHuberman classe Anthropic aux côtés de Meta et OpenAI parmi les laboratoires d'IA qui deviendront des entreprises de neurotechnologie/biotechnologie cherchant à lire/écrire dans le cerveau. — Speaker 1-34,4 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Chacune d'entre elles va devenir une entreprise de biotechnologie. Elles s'intéressent toutes au cerveau.” — Speaker 1

  1. Huberman cite Anthropic parmi les entreprises dont la « véritable course aux armements de l'IA » est la lecture/écriture du cerveau.
  2. Anthropic n'est pas cotée en bourse et la transcription n'offre aucun proxy d'action cotée direct.
  3. Point de vue de long terme au niveau du thème uniquement ; pas un trade exploitable.
• 31:54NEURALINKLongHuberman considère Neuralink et son dirigeant comme faisant partie du groupe d'élite qui fait progresser la lecture/écriture neuronale non invasive et s'attend à ce que les neurotechnologies implantables deviennent la prochaine grande tendance grand public. — Speaker 1-4,6 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Je pense que les dispositifs implantables sont la prochaine étape.” — Speaker 1

  1. Huberman affirme que les dispositifs implantables sont « la prochaine étape » et cite le responsable de la neurochirurgie de Neuralink comme exemple de biohacking.
  2. Neuralink est une société privée ; aucun titre coté en direct n'est identifié dans la transcription.
  3. Vue thématique positive, et non une opération réalisable sur un titre coté.
• 14:02Private sleep-neurotech eye-mask startup (MIT-linked)LongHuberman a essayé le masque oculaire lié au MIT qui induit des mouvements oculaires lents pour accélérer l'endormissement et amplifier le REM, affirme qu'il fonctionne très bien et regrette de ne pas en détenir une part ; le lancement est prévu dans 7-12 mois. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “J'aimerais détenir une part dans cette société, je n'en ai pas. Ces technologies sont à environ sept à douze mois de leur lancement.” — Speaker 1

  1. Huberman affirme que le masque « fonctionne très bien » et aide à amplifier le sommeil REM.
  2. Il déclare explicitement « J'aimerais détenir une part dans cette société, je n'en ai pas », confirmant qu'il n'a aucune position.
  3. Haussier sur le produit/la société mais pas sur un instrument coté.
• 26:25Eight SleepLongHuberman cite son lit Eight Sleep, qui modifie dynamiquement la température pour favoriser le sommeil REM/profond, comme preuve que la modulation du sommeil en boucle fermée fonctionne déjà, un modèle pour la neurotechnologie future. — Speaker 1–
  Pourquoi ce trade

  “mon eight sleep change la température tout au long de la nuit pour me donner plus de sommeil REM... Il le fait déjà.” — Speaker 1

  1. Huberman dit que son Eight Sleep « change la température tout au long de la nuit pour me donner plus de sommeil REM » et qu'il « le fait déjà ».
  2. Eight Sleep est une société privée, sans proxy coté dans la transcription.
  3. Une validation produit positive comme précurseur de la technologie d'écriture neuronale directe.

Invest Like the Best

Noah Shinn - Building Instinct: The Personal Agent - [Invest Like the Best, EP.493]

28 sept. 20261155h

Noah Shinn décrit Instinct, son agent IA personnel sur invitation uniquement, qui fonctionne via des canaux de messagerie et vocaux, génère déjà plus de 1 milliard $ de volume de transactions annualisé (dont la moitié dans le voyage) avec une croissance d'environ 10 % jour après jour, et présente un modèle de commission financé par les marchands plutôt que par des abonnements ou de la publicité. Le fil exploitable est un signal de demande à long terme pour l'infrastructure de calcul et d'inférence IA, ainsi que l'affirmation que les agents réduisant les frictions augmenteront les volumes de transactions sur les plateformes de voyage, de VTC et de livraison. Aucun titre précis n'est recommandé ni négocié dans l'épisode.

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Idées · 3

• 53:19NVDALongInstinct → Shinn affirme que des agents comme Instinct auront besoin d’une puissance de calcul « des ordres de grandeur supérieure à ce que nous pensions nécessaire », ce qui implique une demande soutenue d’accélérateurs dans l’ensemble du déploiement de l’IA. — Noah Shinn-29,8 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Je pense que la quantité de puissance de calcul qui sera nécessaire sera des ordres de grandeur supérieure à ce que nous pensions nécessaire.” — Noah Shinn

  1. Shinn soutient que les agents proactifs consomment bien plus de tokens et de puissance de calcul que les copilotes antérieurs basés sur des prompts.
  2. NVIDIA est le fournisseur dominant d’accélérateurs pour l’entraînement et l’inférence d’IA, de sorte que la croissance du calcul à l’échelle du secteur alimente son chiffre d’affaires.
  3. Vue qui en résulte : une exposition longue à la demande de calcul pour l’IA, même si personne ne déclare de trade.
• 16:05InstinctLongShinn affirme qu'Instinct croît de 10% jour après jour, dépasse $1 milliard de volume de transactions annualisé et prévoit une commission sur les marchands, le présentant comme une plateforme grand public potentiellement énorme. — Noah Shinn–
  Pourquoi ce trade

  “nous approchons de plus d'un milliard de dollars par an de volume de transactions via la plateforme” — Noah Shinn

  1. Il affirme que le produit a crû uniquement par le bouche-à-oreille avec $0 de marketing et 80% de rétention une fois les données sensibles connectées.
  2. Il prévoit de monétiser via des frais de distribution aux marchands similaires à Apple Pay, Amex ou Shopify, en visant les taux de commission élevés du voyage.
  3. Point de vue qui en résulte : positif sur la société non cotée, aucun titre coté disponible.
• 35:12UBERLongShinn soutient que des agents proactifs et sans friction pourraient augmenter les volumes de VTC et de livraison, affirmant que la réduction de la friction signifie que « ces 30% paraissent beaucoup plus importants » pour les entreprises de services sous-jacents. — Noah Shinn-0,7 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Qu'est-ce que cela ferait à l'activité d'Uber ou à toute activité de VTC si désormais c'est la solution par défaut pour les usagers existants qui aiment Uber” — Noah Shinn

  1. Il affirme qu'Instinct peut pré-réserver des voitures en fonction du calendrier, réduisant la friction pour les usagers existants.
  2. Uber est cité comme exemple où un volume de transactions plus élevé avec moins d'attention à l'application profite à l'activité.
  3. Vue résultante : structurellement positive, mais il déclare explicitement qu'il ne connaît pas les chiffres d'Uber.

Invest Like the Best

Gabe Stengel - Building Investing Superintelligence - [Invest Like the Best, EP.492]

22 sept. 20261303h

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Idées · 5

• 18:32RogoLongGabe soutient que Rogo peut devenir la couche de systèmes d'enregistrement et d'échange pour la conclusion de transactions sur les marchés privés, une niche que les laboratoires d'IA ne construiront pas et où les acteurs en place manquent d'une infrastructure native de l'IA. — Gabe Stengel–
  Pourquoi ce trade

  “nous pouvons atteindre 5 000 000 000 $ de revenus en approfondissant ces domaines et en créant les systèmes d'enregistrement” — Gabe Stengel

  1. Gabe affirme que la finance a un TAM énorme, désordonné et spécifique à chaque vertical, que les laboratoires de modèles généralistes n'adresseront pas.
  2. Rogo est une plateforme d'IA appliquée qui intègre l'intelligence des modèles dans les flux de travail des deal-makers et les data rooms.
  3. Il s'attend à une franchise durable de plusieurs milliards de dollars en approfondissant ces niches.
• 33:33JPMLongGabe cite l'expansion annoncée de JPMorgan dans le M&A pour les PME comme exemple d'un acteur en place utilisant la productivité tirée par l'IA pour entrer sur des marchés qu'il n'était auparavant pas rentable de servir. — Gabe Stengel-2,3 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “JPMorgan vient d'annoncer qu'ils vont essayer de faire beaucoup plus de travail de M&A pour les PME.” — Gabe Stengel

  1. Gabe affirme que JPM a annoncé qu'il fera davantage de travail de M&A pour les PME en utilisant des équipes de deal à une seule personne assistées par l'IA.
  2. Cela implique que JPM peut capter de nouveaux gisements de commissions qu'il ne pouvait auparavant pas doter en personnel de manière rentable.
  3. Le trade proxy est que JPM gagne des parts dans des segments de conseil mal desservis.
• 19:42ANTHROPICLongGabe souligne à plusieurs reprises les modèles Claude et le harnais supérieur de Claude Code comme moteurs de l'usage et de la consommation de tokens, en avançant que la conception du harnais libère la capacité du modèle et le chiffre d'affaires. — Gabe Stengel-36,6 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “le harnais et la façon dont il a été présenté par Claude étaient bien meilleurs et cela a simplement permis aux modèles d'exercer davantage de leurs capacités de longue durée” — Gabe Stengel

  1. Gabe affirme que le harnais de Claude Code a permis aux modèles d'exercer des capacités de longue durée, provoquant une hausse de l'usage.
  2. Il note que la tarification d'Anthropic à la consommation de tokens fait croître rapidement son chiffre d'affaires avec l'usage des clients.
  3. La vision implicite est une croissance durable du chiffre d'affaires d'Anthropic fondé sur les tokens.
• 18:32OPENAILongGabe présente OpenAI comme l'un des laboratoires de pointe qui capteront d'énormes revenus liés à la consommation de tokens dans les logiciels d'entreprise et l'analytique. — Gabe Stengel-21,7 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “vous êtes sur la voie qui consiste à essayer de passer de 100 000 000 000 de revenus à un billion de revenus” — Gabe Stengel

  1. Gabe décrit des laboratoires passant de 100 milliards de dollars à 1 billion de dollars de revenus via la consommation de tokens.
  2. Il oppose les courtiers en tokens comme Cursor et Claude Code à la vente d'entreprise par siège.
  3. OpenAI est positionné comme un bénéficiaire de cette demande abondante de tokens.
• 26:28CursorLongGabe classe Cursor parmi les entreprises « courtiers de tokens » consommatrices de tokens qui peuvent croître commercialement avec bien moins de personnes et un usage accru de l'API. — Gabe Stengel–
  Pourquoi ce trade

  “il y a les courtiers de tokens, les entreprises de consommation de tokens où l'on vend dans les parties de l'entreprise où l'on a l'habitude d'acheter des outils facturés à l'usage. Cursor, factory, cloud code et d'autres.” — Gabe Stengel

  1. Gabe classe Cursor comme un courtier de tokens vendant dans les segments d'entreprise facturés à l'usage.
  2. Ces entreprises peuvent passer à l'échelle avec moins de personnes que la vente d'entreprise par siège.
  3. Point de vue implicite : Cursor profite d'une demande abondante de tokens.

Invest Like the Best

Michael Moritz - Lessons From 40 Years of Investing and Writing - [Invest Like the Best, EP.491]

16 sept. 20261447h

Il s'agit d'une conversation très large avec le vétéran de Sequoia Michael Moritz sur la carrière, l'histoire familiale, l'écriture et le leadership plutôt que d'un épisode de sélection d'actions. Les seules opinions pertinentes pour le marché sont son éloge d'Elon Musk comme peut-être le plus grand industriel américain et son optimisme plus général selon lequel l'IA créera plus d'emplois qu'elle n'en détruira ; il n'y a aucune recommandation explicite d'achat, de vente à découvert ou d'évitement sur des valeurs mobilières cotées.

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Idées · 2

• 54:37TSLALongElon Musk ventures → Moritz qualifie Musk de possiblement le plus grand industriel de l'histoire américaine et est « gobsmacked » par ses réalisations dans plusieurs secteurs ; c'est un point de vue admiratif de fondateur, pas un jugement de valorisation. — Speaker 2+7,9 % depuis l'épisode
  Pourquoi ce trade

  “Il pourrait bien être le plus grand industriel de l'histoire de l'Amérique.” — Speaker 2

  1. Moritz dit que Musk est peut-être le plus grand industriel de l'histoire des États-Unis et est gobsmacked par ses réalisations multi-sectorielles.
  2. Tesla est la principale société cotée de Musk et le principal véhicule coté de son bilan opérationnel.
  3. La position implicite est favorable à l'innovation dirigée par Musk, pas une recommandation d'achat explicite.
• 1:00:17AI infrastructure / broad marketLongMoritz est plus optimiste qu'inquiet à propos de l'IA, soutenant qu'elle créera plus d'emplois qu'elle n'en détruira et que les vagues technologiques précédentes ont finalement accru l'emploi à long terme. — Speaker 2–
  Pourquoi ce trade

  “Je pense qu'elle créera plus d'emplois qu'il n'y en aura de perdus.” — Speaker 2

  1. Il note que les craintes d'Armageddon nucléaire et génétique ne se sont jamais matérialisées et s'attend à ce que l'IA crée plus d'emplois qu'elle n'en détruit.
  2. Cela implique un bénéfice économique durable à long terme plutôt qu'un instrument négociable précis.
  3. Aucun titre coté exploitable n'est nommé, il s'agit donc d'une vision thématique, non explicite.