Tidal Investment: We Remain Bullish on the AI Industry Chain, But the Reasons Have Changed

marsbitPublicado a 2026-06-25Actualizado a 2026-06-25

Resumen

Tidal Investment remains optimistic about the AI industry chain, but the rationale has shifted. The market narrative has changed. While recent large-scale IPOs (e.g., SpaceX) and major fundraising plans by tech giants like Alphabet and Meta have caused some nervousness, this isn't a sign of an AI peak. The focus has moved from the initial question of AI's viability to the sustainability of massive investment cycles. The key players—primarily the major cloud providers—are not slowing down; their capital expenditure (Capex) guidance for 2026 has been increased across the board (e.g., Alphabet to $180B, Amazon to $200B). This investment cycle is proving resilient and difficult to stop. Unlike traditional hardware cycles, current AI Capex is distributed across multiple physical layers—computing, memory, networking, and critically, power infrastructure. Bottlenecks are shifting from chips to elements like electricity, transformers, and cooling systems, which have much longer lead times and cannot be easily pre-built like fiber optics during the dot-com bubble. Supply chain data (e.g., Eaton's 240% YoY data center orders) confirms this broad-based, project-driven expansion. Market concerns are acknowledged but viewed differently. First, while Capex growth currently outpaces revenue growth, raising ROI questions, this mirrors the early scaling phase of cloud computing itself. A change in view would require concrete signals like downward Capex revisions or missed AI product target...

Author: Tidal Investment

I. The Market Has Switched Scripts

Recently, the market has been both excited and a bit nervous. SpaceX completed a massive $750 billion IPO, and OpenAI and Anthropic are also rumored to be preparing for listings. At the same time, Alphabet is planning an $800 billion equity financing round, and Meta is also arranging new funding.

Honestly, seeing so many giant companies asking the market for money simultaneously can unsettle almost anyone. But interpreting this wave as the peak of AI is too simplistic; it's more like the AI drama has flipped to the next scene.

Over the past two years, the market bought into demand explosion and industry imagination, wondering if AI was viable. By 2026, the question became: How long can this massive investment intensity be sustained?

Wu Shaokang, founder of Tidal Investment, says: "The market always sees the fast-moving variables, but what determines the direction of a cycle are often the slow-moving variables."

Standing in mid-2026, we remain bullish on the AI industry chain. But today's optimism can't be sustained by imagination alone. Talking about AI two years ago, you could talk about models, AGI. But talking about the same things today may not satisfy the market.

II. Money Is Flowing In, And It's Becoming More Aggressive

How do you judge if a cycle has run its course? See if those spending are still spending. Flipping through the books of the five major cloud providers, the answer is quite clear.

  • Alphabet: 2025 Capex $90 billion, 2026 guidance raised to $180 billion.

  • Amazon: 2025 Capex $130 billion, 2026 guidance raised to $200 billion.

  • The other three are also moving in the same direction: Meta 2026 guidance raised to $140 billion, Microsoft to $190 billion, Oracle FY26 already close to $60 billion.

Laying out these numbers is a bit daunting. In the past, the greatest strength of these internet giants was considered their strong cash flow and ample reserves. But now, even they are proactively reaching out to the market for more funding in the face of AI. Besides that $80 billion equity financing, Alphabet also issued a significant amount of debt over the past year. AI infrastructure has become so large that even companies with the best cash flow need to restructure their capital.

Money is still flowing in, no doubt about that. The question is, how long can this spending continue?

III. Why This Investment Cycle Won't Stop

What are people most afraid of? Capex peaking, and this cycle running its course in two or three years like past tech hardware cycles, followed by a long digestion period. Servers, phones, PCs—many hardware cycles play out like this: demand picks up, then capacity expands, inventory piles up. Once downstream slows, the entire chain faces valuation compression.

This concern is valid in past cycles. But this AI Capex cycle might not be so simple.

First, the money is being thrown at too many places. Cloud providers' money is all labeled Capex, but when broken down, they're completely different: compute, memory, networking, power—each layer has its own expansion rhythm and bottlenecks. And with engineering, once it starts, stopping halfway is often more costly than pushing through.

More crucially, bottlenecks are shifting from chips down to more physical constraints. Chip shortages can be addressed by expanding production, but expanding production for power, transformers, high-power density cabinets isn't as fast. Just getting grid access can often mean waiting in line for years.

And Capex is no longer just about GPUs. Clear signals from the supply chain show this: Eaton, which makes power distribution equipment, saw a 240% year-over-year increase in data center orders in Q1 2026.

Orders for transformers, UPS, liquid cooling, thermal management, cabinet integration—these only surge in large volume when cloud providers decide to build campuses. The simultaneous explosion of these orders indicates solid construction progress underpinning this Capex cycle.

Looking at these factors together, you realize this investment cycle won't stop easily.

IV. What the Market is Actually Worried About

Bullish as we are, the market has two concerns right now we can't ignore.

Concern 1: Capex Growth Outpacing Revenue Growth - Can ROI Be Realized?

For the five major cloud providers in 2025, Capex growth rates all outpaced revenue growth. Alphabet's depreciation rose from $15.3 billion in 2024 to $21.1 billion in 2025, a 38% increase in a year, hitting the income statement hard. Amazon spelled it out in its earnings report: FCF decline was due to AI investment driving up PPE.

A popular saying in the market is that when Capex growth exceeds revenue growth, it signals peaking ROI. This isn't wrong, but applying it to the cloud computing business is somewhat simplistic. AWS, Azure, GCP all went through phases in the early 2010s where Capex far outstripped revenue, eventually recouping the money through scale-based monetization. The difference with this AI Capex cycle is the higher capital intensity; payback depends on whether future AI workloads can be monetized.

Of course, we're not bullish with our eyes closed. To change our view, we'd need to see at least a few things happen: cloud providers start lowering Capex guidance, orders get canceled or postponed, or AI product revenue and usage fall below expectations. As of mid-2026, none of these have happened yet.

ROI risks certainly exist, but current facts lean more towards the bullish side. Wait until the data actually starts to decline before changing judgment; we're not at that point today.

Concern 2: Is This Another 2000?

How did the 2000 bubble actually burst? Back then, demand was also growing, with more people going online and traffic increasing year by year. The problem was on the supply side.

A popular saying then was that internet traffic doubled every 100 days. Telecom companies believed this curve and laid fiber furiously along railways and roads. There was a cost advantage with fiber: dig a trench once, and laying more cables didn't cost much more, so they simply filled it with capacity for over a decade. Dozens of companies dug their own trenches simultaneously, resulting in supply far exceeding demand. Consequently, the price of buried fiber crashed. By the time traffic grew to fill it, a decade had passed, and those original companies couldn't survive that long.

Of course, there are bubble elements in this cycle too. No major cycle is clean; there are always companies riding the AI wave and some investments that will seem excessive in hindsight.

But on the supply side this time, it's the opposite, because what AI needs isn't as simple as laying a pipe. Transformers are customized heavy equipment, constrained by silicon steel and lengthy approval processes. Grid access also can't be parallelized like digging trenches; you must queue behind the public grid, often for years. More importantly, electricity can't be pre-laid like fiber; you can't lay down electricity for the next decade and just wait for it.

So the 2000-style collapse is difficult to replicate this time.

V. The AI Show Isn't Over

Just recently, SpaceX plummeted from its highs, even falling below its IPO closing price, making the market nervous again. Seeing so many giants asking the market for money simultaneously easily makes one nervous, wondering if AI has peaked.

But we don't see it that way.

The reason giants are raising large funds now is that the show must go on, and the hurdles ahead are growing. Look at those five cloud providers—none have lowered their 2026 Capex guidance; all have raised it. Looking further ahead, transformers take four years to deliver, data centers wait years for grid access. These hurdles probably can't be easily overcome by just spending more money.

So a massive wave of fundraising, while daunting, is essentially just an intermission.

Don't rush to call the peak. The AI show isn't over yet; it's just switched to a different script.

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QWhat is the main argument of the article regarding the future of AI investment?

AThe main argument is that the investment cycle in the AI industry is far from over. While market sentiment has shifted from pure imagination to concerns about capital intensity, the massive capital expenditures (Capex) from major cloud providers are increasing and are unlikely to stop soon due to deep-seated physical supply chain bottlenecks like electricity, transformers, and grid access, which cannot be easily overbuilt like fiber optics in the 2000s dot-com bubble.

QWhy does the article claim the current AI investment cycle is different from typical hardware cycles like smartphones or PCs?

AThe article argues that the current AI Capex cycle is more complex and durable than typical hardware cycles. The investment is spread across multiple physical infrastructure layers (compute, memory, networking, power, cooling). More critically, key bottlenecks have shifted from chips to physical constraints like power supply and grid interconnection, which have much longer lead times and cannot be easily or quickly scaled up, making the cycle less prone to a rapid, synchronized bust.

QWhat are the two main market concerns addressed in the article, and what are the counter-arguments?

A1. Concern: Capex growth is outpacing revenue growth, raising ROI worries. Counter-argument: Cloud business models historically have involved early high Capex for eventual scale monetization. The current cycle relies on future AI workload monetization. No negative signals like Capex guidance cuts or order cancellations have occurred yet. 2. Concern: The situation resembles the 2000 dot-com bubble. Counter-argument: The 2000 bubble burst due to massive overcapacity in easily deployable fiber optics. In contrast, current AI infrastructure (e.g., custom transformers, grid access) faces severe supply constraints and long lead times, preventing similar overbuilding.

QWhat evidence does the article provide to support the claim that AI-related capital expenditures (Capex) are still accelerating?

AThe article cites the 2026 Capex guidance increases from the five major cloud providers: Alphabet (up to $180B from $90B in 2025), Amazon (up to $200B from $130B), Meta (up to $140B), Microsoft (up to $190B), and Oracle (approaching $60B for FY26). It also mentions surging orders for power distribution equipment, like Eaton's 240% year-over-year increase in data center orders for Q1 2026, indicating deep, project-based investment beyond just GPU purchases.

QAccording to the article, what would be the signals that might change the author's positive view on the AI investment cycle?

AThe author states that to change their positive view, they would need to see concrete evidence such as: major cloud providers starting to lower their Capex guidance, significant order cancellations or postponements in the supply chain, or AI product revenues and usage metrics consistently falling short of expectations. As of mid-2026, none of these negative signals have materialized.

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El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. 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. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. 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.

437 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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