TEN MAIL MOŻE ZOSTAĆ "UCIĘTY" PRZEZ TWÓJ PROGRAM POCZTOWY - SPRAWDŹ NA SAMYM DOLE, CZY WYŚWIETLA CI SIĘ CAŁA JEGO TREŚĆ, ABY NIE OMINĘŁY CIĘ NAJWAŻNIEJSZE WNIOSKI, KTÓRE SĄ NA KOŃCU!

​

Wiesz co…

W poprzednim mailu zapomniałem o jednej ważnej rzeczy.

Pokazałem Ci, dlaczego patrzenie wyłącznie na revenue, marże, EPS i prognozy kolejnego kwartału może doprowadzić inwestora długoterminowego do kompletnie błędnych wniosków.

Ale nie pokazałem Ci, jak perspektywa SUPERMAKRO przekłada się na konkretne decyzje inwestycyjne.

Bo SUPERMAKRO nie ma być trzema slajdami, które Morawiecki pokaże na konferencji o gospodarce.

Ma mieć realne przełożenie na decyzje podejmowane w portfelach już od około 30 tys. zł.

I obecny cykl AI jest prawdopodobnie najlepszym przykładem, jaki mogę Ci pokazać.

Kiedy większość inwestorów zaczyna analizować sztuczną inteligencję, proces wygląda mniej więcej tak:

AI będzie potrzebować coraz większej mocy obliczeniowej.

Większa moc obliczeniowa oznacza GPU.

GPU prowadzą nas do Nvidii.

Jeżeli ktoś pójdzie krok dalej, trafi również na producentów pamięci, takich jak Micron czy SK Hynix.

I na tym analiza bardzo często się kończy.

My poszliśmy dalej.

W AXIOM znajduje się między innymi spółka, która może wygrywać na rozwoju rynku modeli AI niezależnie od tego, który konkretny model zostanie numerem jeden.

Dlaczego?

Bo praktycznie wszyscy najważniejsi uczestnicy tego rynku korzystają z jej usług.

Nie musimy więc zgadywać, czy ostatecznie zwycięży OpenAI, Google ze swoim Gemini, Anthropic, Meta czy jeszcze ktoś inny.

Możemy znaleźć firmę, która zarabia na całym wyścigu.

Ale nawet to nie jest jeszcze najbardziej nieoczywisty wniosek.

Inwestor, który wie, że Nvidia nie produkuje swoich chipów samodzielnie, może zejść o warstwę niżej.

Trafi wtedy między innymi na Applied Materials oraz Lam Research — firmy dostarczające urządzenia niezbędne do produkcji zaawansowanych półprzewodników.

I może pomyśleć:

Tyle że my zadaliśmy jeszcze jedno pytanie:

Kto dostarcza rozwiązanie, bez którego nawet producenci tych łopat nie mogą działać?

W ten sposób znaleźliśmy kolejną spółkę obecną w AXIOM.

Firmę, która już dziś zasila zarówno Applied Materials, jak i Lam Research, będąc de facto monopolistą w swoim wyspecjalizowanym rozwiązaniu.

Czyli nawet kiedy ktoś schodzi o krok głębiej od Nvidii…

my jesteśmy już dwa kroki przed nim.

I właśnie o to chodzi w SUPERMAKRO.

Nie o przewidywanie każdego kolejnego ruchu indeksu.

Nie o tworzenie wielkich prezentacji o gospodarce.

Tylko o prześledzenie przepływu pieniędzy, zależności technologicznych i wąskich gardeł tak daleko, aż dotrzesz do firmy, której rynek jeszcze nie opowiada codziennie na YouTubie.

Ale im głębiej weszliśmy w obecny cykl, tym wyraźniej widzieliśmy coś jeszcze.

Największym problemem AI może nie być brak chipów!

Może nim być brak skutecznych wdrożeń.

Firmy kupują dostęp do modeli.

Uruchamiają pilotaże.

Budują wewnętrzne chatboty.

Organizują szkolenia.

Pokazują efektowne demonstracje zarządom.

A potem okazuje się, że narzędzie:

– nie rozumie rzeczywistych procesów firmy,

– nie ma dostępu do odpowiednich danych,

– nie jest zintegrowane z codziennym workflow,

– nie pamięta kontekstu,

– i nie przekłada się na mierzalny wynik finansowy.

Raport MIT NANDA dotyczący wdrożeń generatywnej AI wykazał, że około 95% analizowanych pilotaży (!) nie dostarczało mierzalnego wpływu na wynik finansowy przedsiębiorstwa.

Forbes podsumował problem brutalnie:

Czyli: wystarczająco efektowne podczas prezentacji, ale kruche w prawdziwych procesach firmy.

I to całkowicie zmienia sposób, w jaki powinieneś patrzeć na kolejną falę beneficjentów AI.

Bo największego lewara nie muszą mieć firmy tworzące jeszcze jeden model albo jeszcze jednego asystenta.

Mogą mieć go firmy, których rozwiązania już dziś znajdują się w samym środku przedsiębiorstw.

Firmy zarządzające:

– dokumentami,

– zasobami,

– przepływem pracy,

– obsługą klientów,

– danymi,

– procesami,

– uprawnieniami,

– oraz codziennymi decyzjami pracowników.

One nie muszą przekonywać klienta, aby przeniósł do nich cały biznes.

One już znajdują się wewnątrz jego biznesu.

Model AI może z czasem stać się tańszy.

Może pojawić się lepszy model.

Firma może zmienić jego dostawcę.

Ale system zawierający procesy, dane, uprawnienia i lata pracy całej organizacji jest znacznie trudniejszy do zastąpienia.

I tutaj dochodzimy do przykładu, który idealnie pokazuje rozjazd pomiędzy narracją rynkową a danymi fundamentalnymi.

Spójrz na ten wykres:

(podobnie jak poprzednio, nazwę ukrywamy abyś nie podejmował decyzji na podstawie jednego obrazka)

Podobnie jak w przypadku dwóch wykresów z poprzedniego maila, tu mamy niemal identyczną sytuację.

Przychody rosły.

Wolne przepływy pieniężne rosły.

A wycena spadała - i zjechała na poziom niewidziany od 8 lat.

W FY2026 spółka spodziewała się około 26,5–26,6 mld USD przychodów.

Konsensus na FY2027 pokazał już około 28,9 mld USD.

Prognozowany free cash flow ma w tym samym czasie wzrosnąć z około 10,3 mld USD do 11,2 mld USD.

Jednocześnie przy obecnej cenie oczekiwane P/E spada z około 12,5× dla FY2026 do 10,6× dla FY2027, a EV/Sales z około 3,35× do 2,88×.

Czyli:

biznes rośnie i ma rosnąć, generować więcej gotówki, a jego wycena ma stawać się coraz niższa.

Co więcej, ta firma nie musi budować całkowicie nowego produktu AI i od zera przekonywać firm, żeby zaczęły z niego korzystać.

Może wdrażać AI bezpośrednio do narzędzi, które miliony ludzi i przedsiębiorstw wykorzystują już każdego dnia.

Do istniejącego ekosystemu.

Istniejących procesów.

Istniejących relacji z klientami.

Istniejących danych i plików.

Firma ogłosiła, że jej AI-first ARR wzrosło ponad trzykrotnie rok do roku i przekroczyło 500 mln USD.

Czy to oznacza, że na pewno wygra w swoim sektorze?

Nie.

Czy oznacza, że powinieneś kupić je po przeczytaniu jednego maila?

Również nie.

Pokazuje natomiast coś znacznie ważniejszego.

Podczas gdy rynek płaci gigantyczne mnożniki za firmy budujące infrastrukturę AI…

część biznesów, które mogą odpowiadać za realne wdrożenie tej infrastruktury w przedsiębiorstwach, weszła w mini-bessę.

Ich ceny spadały.

Ich mnożniki były kompresowane.

Ale ich przychody i generowana gotówka nadal rosły.

Widzisz więc, że:

ani nie jest za późno na cały cykl AI,

ani nie musisz automatycznie łapać „spadającego noża”,

ani tym bardziej nie musisz samodzielnie analizować każdej firmy w całym łańcuchu dostaw.

Wystarczy rozumieć, jak cykle przekładają się na realia wycen oraz co rzeczywiście dzieje się wewnątrz konkretnego biznesu.

A kiedy spotykają się dwie skrajności…

kiedy cykl wyceny idzie w dół, ale dane fundamentalne idą w górę…

masz potencjalnie dokładnie ten rodzaj sytuacji, którego powinien szukać inwestor próbujący dynamicznie budować kapitał.

Sprawdzasz dane.

Sprawdzasz ryzyka.

Określasz rolę pozycji.

Jeżeli wszystko się spina — klikasz „kupuj” i tyle.

Tyle że tutaj pojawia się główny problem.

Potrzebujesz dostępu do jakościowych danych

Nie do kolejnego komentarza:

Nie do wpisu na forum:

Nie do filmu:

Potrzebujesz wiedzieć:

– dlaczego wycena spadła,

– czy przychody nadal rosną,

– skąd może pochodzić kolejna faza wzrostu,

– czy AI wzmacnia produkt, czy niszczy jego model biznesowy,

– jaki etap cyklu reprezentuje dana spółka,

– jak duży potencjał pozostał względem ryzyka,

– oraz jaką rolę taka pozycja powinna pełnić w portfelu wartym 30–100 tys. zł.

I właśnie ten problem rozwiązuje AXIOM.

Nie musisz samodzielnie rozbierać całego rynku na kilkadziesiąt warstw.

Nie musisz wiedzieć, kto dostarcza rozwiązanie dostawcy urządzeń używanych przez producenta chipów.

Nie musisz przeglądać setek raportów, aby znaleźć moment, w którym wycena spada, a fundamenty nadal rosną.

My wykonujemy tę pracę.

Ty otrzymujesz:

– wyniki analiz,

– role konkretnych pozycji,

– ich docelowe wagi,

– scenariusze,

– warunki akumulacji i redukcji,

– oraz system pozwalający zamienić te dane w spójny portfel.

Podczas warsztatu pokazuję Ci, jak AXIOM wykorzystuje perspektywę SUPERMAKRO, aby znaleźć firmy, które mogą wygrać na obecnym rynku — również wtedy, gdy nie są pierwszymi nazwami przychodzącymi wszystkim do głowy.

​ZOBACZ 40-MIN WARSZTAT​

Bo możesz wiedzieć, które firmy są świetne.

Możesz nawet znaleźć kilka bardzo nieoczywistych okazji.

A później połączyć je w konstrukcję, która nie ma żadnego sensu.

W portfel Frankenstein.

O tym napiszę Ci jutro.

​

​

Pozdrawiam Cię serdecznie,

PS. W czwartek organizujemy dodatkową sesję Q&A:

„Przyjdź ze swoim portfelem”.

Jeżeli masz pozycję, przy której nie wiesz, czy spadająca cena oznacza okazję, czy realne pogorszenie sytuacji…

Jeżeli chcesz sprawdzić, czy Twoje spółki realizują różne scenariusze, czy wszystkie zależą od tej samej narracji…

Albo masz 30–100 tys. zł i nie wiesz, czego brakuje Twojej obecnej konstrukcji, żeby wejść na kolejny poziom…

przygotuj portfel oraz pytania.

Szczegóły i link do spotkania wyślę w kolejnych wiadomościach.

​