Perspective: The current AI supercycle will last 15 years, but most are still buying stocks in the first FOMO stage

marsbitPublicado a 2026-05-09Actualizado a 2026-05-09

Resumen

This article outlines a 15-year AI supercycle, segmented into four investment stages. It argues that while most investors are still focused on the first stage, smart money is already moving to the third. **Stage 1: The Foundation (2023-2025) - Priced In** The semiconductor layer (e.g., NVIDIA, AMD) is complete. While growth continues, the historic entry opportunity is over as risk/reward has compressed. **Stage 2: The Build-Out (2025-2027) - In Progress** This phase involves building the necessary physical infrastructure: power/utilities (CEG), cooling (VRT), networking (ANET), and nuclear SMRs (OKLO, SMR). Significant upside remains, but obvious names have already moved. **Stage 3: The Asymmetric Bet (2026-2028) - Positioning Window** AI moves into the physical world. Key areas include robotics/autonomy (Tesla Optimus), space/defense/drones (Rocket Lab, LUNR), and critical materials. This stage presents the best asymmetric risk/reward and is where positioning should occur now. **Stage 4: The Endgame (2028+) - Software Dominance** The mega-cap cloud platforms (Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta), with their massive capital expenditure, will build the AI software layer and AGI infrastructure, aiming to win the entire cycle. **Core Conclusion:** The cycle is confirmed in Stage 2. Stage 3 (robotics, space, defense, nuclear SMRs) is where capital is currently rotating for maximum opportunity, while the majority of investors are expected to be 12 months behind this shift.

Author: Rand Group (@cryptorand)

Compiled by: Deep Tide TechFlow

Deep Tide Intro: Crypto KOL Rand Group breaks down the AI supercycle into four stages, from chips to infrastructure to robots to platform software, marking the core targets and risk-reward ratios for each stage. His judgment is: Stage 1 (Semiconductors) is over, Stage 2 (Power/Cooling/Networks) is being priced, and the true asymmetric opportunity lies in Stage 3 — robotics, space, defense, nuclear energy.

The AI supercycle will last 15 years. This is year three.

Most investors are still buying Stage 1 stocks, but smart money is already rotating into Stage 3.

I've broken the entire cycle into four stages, with the most important tickers labeled for each.

The AI supercycle is the biggest investment theme of this generation. Bigger than mobile internet, bigger than cloud computing. A 15-year structural shift that will reshape every industry in the global economy. Hyperscale cloud providers just committed $725 billion in capex for 2026, nearly double last year's. Microsoft, Google, Amazon, Meta — each over $100 billion individually.

This is not speculation.

🔴 Stage 1: Over (2023-2025)

The foundation layer is complete. AMD was up 78% in 2025, NVDA up 39%, Intel just delivered a blowout Q1, pushing the Philadelphia Semiconductor Index above 10,000 for the first time. Chips still drive every stage, but the historic entry opportunity is gone; the risk-reward has compressed.

Tickers: NVDA, AMD, ARM, INTC, AVGO, MU, GLW

Sectors: Semiconductors, Memory, Photonics/Optics

Status: Foundation complete, still growing, but priced in.

🟡 Stage 2: Buildout Peak (2025-2027)

The stage most investors are just waking up to. CEG acquiring Calpine to become the largest private U.S. power producer at 55 GW. GEV up over 200% in a year. VRT co-designing cooling for NVIDIA's Rubin architecture. GLW up 74% YTD on fiber demand. Nuclear SMR is the biggest dark horse — OKLO, SMR, BWXT are laying direct power lines for data centers.

Still upside, but the most obvious names have moved.

Tickers: CEG, GEV, VRT, VST, TLN, ANET, GLW, MOD, EQIX, OKLO, SMR, BWXT, NNE

Sectors: Power/Grid, Cooling, Networking, Nuclear SMR Buildout Peak

Note: Nuclear SMR is the hidden major opportunity.

🟡 Stage 3: Positioning Window (2026-2028)

The stage where AI leaves the data center and enters the physical world. Most will be late.

Tesla is converting its Fremont factory into an Optimus robot production line — $25 billion capex, targeting mass production in H2 2026. Rocket Lab posted a record $602M revenue, backlog at $1.85B. LUNR up 47% YTD with $943M in contracts. KTOS's Valkyrie drone selected by the Marine Corps.

The positioning window is open now.

Tickers: TSLA, RKLB, LUNR, KTOS, AVAV, PATH, ISRG, MP, FCX, ALB, ASTS

Sectors: Robotics/Autonomy, Space/Defense/Drones, Rare Earths

Judgment: The asymmetric risk-reward is here.

🟢 Stage 4: Endgame (2028+)

The endgame. Microsoft capex $190B, Alphabet $190B, Amazon $200B, Meta $145B. Google Cloud backlog exceeds $460B. They are building AI software dominance and AGI infrastructure. Quantum computing is early, but IONQ and D-Wave are laying the groundwork.

The platforms controlling the software layer win the entire supercycle.

Tickers: MSFT, GOOGL, AMZN, META, ORCL, IONQ

Sectors: AI Software Dominance, AGI Infrastructure, Decade-long thesis

Strategy: Buy the dips.

Key Conclusions

  • Stage 2 is confirmed (hyperscale $725B capex)
  • Stage 3 is where smart money is positioning — robotics, space, defense, nuclear
  • SMR is the core trade from 2026 to 2028
  • Most will rotate into these names 12 months late

A 15-year supercycle. Not a single trade. Stage 1 is over, Stage 2 is being priced, Stage 3 is where you should be.

Preguntas relacionadas

QAccording to the article, what is the author's view on the duration and current stage of the AI supercycle?

AThe author believes the AI supercycle will last 15 years and is currently in its third year. The first stage (2023-2025) is already over, the second stage (2025-2027) is in progress, and the third stage (2026-2028) is where the most asymmetric opportunities lie.

QWhat sectors or 'stages' does the author identify as having the best asymmetric risk/reward opportunity right now?

AThe author identifies the third stage as having the best asymmetric risk/reward opportunity. This stage includes robotics/autonomous systems, space/defense/drones, and rare earths, with specific mentions of companies like Tesla, Rocket Lab, and Intuitive Machines.

QWhich specific sector within the 'construction boom' (second stage) is highlighted as a major hidden opportunity?

AWithin the second stage (the construction boom), the author highlights nuclear energy, specifically Small Modular Reactors (SMRs), as the major hidden opportunity. Companies mentioned include Oklo, NuScale Power (SMR), and BWX Technologies.

QWhat key metric is cited as evidence confirming the transition to the second stage of the AI supercycle?

AThe author cites the $725 billion in committed capital expenditure for 2026 by hyperscale cloud providers (Microsoft, Google, Amazon, Meta) as the key metric confirming the transition to the second stage. This amount is nearly double that of the previous year.

QWhat does the author suggest is the strategy for investing in the 'Endgame' (fourth stage) companies?

AFor the 'Endgame' or fourth stage companies (like Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta), which control the AI software platform, the author's suggested strategy is to 'buy the dips,' indicating a long-term, patient accumulation approach.

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. 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En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. 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Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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