Las apuestas millonarias de Cathie Wood: IA, Musk, robots y criptomonedas

[TRANSCRIPCIÓN]

Cathie Wood:
[0:00] Creemos que el crecimiento real del PIB se va a acelerar en los próximos años. Creemos que en los próximos cinco años llegará al 7%. Ahora, tenemos cinco plataformas de innovación evolucionando con el turbo de la IA, todas ellas, la robótica, el almacenamiento de energía, la IA, la tecnología blockchain y la secuenciación multiómica. Así que deberíamos ver una aceleración mucho más rápida esta vez que la anterior. Estamos siendo conservadores cuando decimos 7%.

Josh Kale:
[0:31] Bienvenidos a Bankless, donde exploramos la frontera de la IA, la robótica, los implantes cerebrales y las criptomonedas. Soy Ryan Sean Adams. Estoy aquí con Josh Cale hoy, así que no David. Josh es el co-anfitrión de nuestro nuevo podcast Limitless. Y hoy tenemos un episodio emocionante. Estamos charlando con la fundadora y CEO de ARK Invest, Kathy Wood, junto con Brett Winton. Son dos personas cuyo trabajo consiste en predecir el mañana y comprar el futuro. Tienen un mensaje para nosotros, y creo que es uno que los oyentes sin banco necesitan oír. No basta con ser un inversor aislado. No puedes ser solo un inversor en IA o un inversor en criptomonedas, porque las tecnologías fronterizas están convergiendo.

Josh Kale:
[1:11] Y para invertir bien, necesitas identificar todos los puntos de intersección. Eso es lo que hacemos en el episodio de hoy.

Ryan Sean Adams:
[1:16] Así que en este episodio, estás a punto de escuchar un montón de temas. Cómo el imperio de Elon forma el mayor volante de datos de IA de la historia, la ley de Wright, que es el modelo que nos permite proyectar el coste de colapso de la IA, robo-taxis, robots humanoides. Hay una batalla de 20 billones de dólares sucediendo entre OpenAI, XAI y Anthropic, y ArcHap y Stone, los tres. Los mercados de billones de dólares que nacen de los lanzamientos ultra baratos de Starship, tenemos los robots de control mental de Neuralink y, por último, las stablecoins y cómo encienden un superboom alcista de productividad en 2026.

Josh Kale:
[1:44] Si eso suena literalmente como todas las cosas, es porque lo es. Ahora, por lo general publicamos estos episodios en Limitless, nuestro podcast de tecnología de frontera, pero queríamos que escucharas esto en Bankless también. Pero si no estás suscrito a Limitless, hazlo ahora para no perderte episodios como éste. Hay un enlace en la descripción. Puedes suscribirte en Spotify, YouTube o dondequiera que escuches. Así que vamos a ir directamente al episodio con Kathy Wood y Brett Whitten. Me complace presentarles de nuevo a Kathy Wood. Es una de las mayores defensoras de la innovación. Kathy, bienvenida de nuevo al podcast.

Cathie Wood:
[2:11] Encantada de estar aquí, Ryan. Muchas gracias. Gracias a ti también, Josh.

Josh Kale:
[2:15] También tenemos a Brett Witten. Él es un futurista jefe en ARK Investment Management. Brett, es genial tenerte aquí también.

Brett Winton:
[2:21] Es genial estar aquí.

Josh Kale:
[2:22] Muy bien. Así que vamos a estar cubriendo un montón de las mayores apuestas tecnológicas, creo, en 2025, la era actual, cómo los inversores consiguen la exposición a estas cosas. Por supuesto, hablaremos de IA, robótica, quizás algunos chips cerebrales, quizás el espacio. Terminaremos hablando un poco sobre monedas estables y cripto. Por lo tanto, y antes de entrar, y creo que al principio de esto, una cosa como Josh y yo estábamos preparando esta agenda, nos dimos cuenta de que había una persona que parecía estar en la intersección de muchas de estas tecnologías, al menos cuatro de cada cinco, y tal vez quiero decir cinco de cada cinco, y esa persona es Elon Musk. Sí. (Gordon) Bueno. Kathy, usted ha sido un gran partidario de Elon Musk, y en esta era de la tecnología, es imposible escapar de su influencia en el espacio. ¿Qué pasa con Elon?

Cathie Wood:
[3:05] Bueno, voy a empezar, pero te diré con Brett y todos nuestros analistas, todo el mundo ha contribuido a este debate porque tienes razón, está cruzando todos los sectores. Y creo que en su brillantez, y esto es más que serendipia, esto es sólo brillantez, vio que había una convergencia entre las tecnologías que iba a tener lugar con la IA en el centro, lo que pone los datos de propiedad en el centro, supongo que debería decir. Ya sabes, esa es la ventaja competitiva. Así que, ya sabes, cuando nos fijamos en Tesla, por ejemplo, y estábamos hablando un poco sobre esto antes, ya sabes, la mayoría de los analistas que lo siguen, pensaban que estaban siguiendo una empresa de automóviles, pero no lo eran. Están siguiendo el mayor proyecto de IA en la Tierra. Y no sabían qué hacer con eso, ¿verdad? Y también estaban siguiendo la convergencia entre la robótica, el almacenamiento de energía y la IA.

Cathie Wood:
[4:16] Así que tienes tres curvas S separadas para cada una de esas tecnologías. Y entonces empiezan a alimentarse mutuamente como estamos viendo, como creemos que haremos

Cathie Wood:
[4:27] ver, debería decir, en robotaxis. y tienes un crecimiento explosivo. Y, ya sabes, empezamos a pensar, está bien, lo que son, como nos estábamos moviendo en la era de la IA y entendimos los datos de propiedad es el nombre del juego,

Cathie Wood:
[4:43] Clave, clave, clave, clave para la ventaja competitiva. Mira todos los diferentes datos que Elon ha acumulado. Nadie tiene sus datos de robo-taxi autónomo o sus datos de robot. Todos hemos estado conduciendo robots. No lo sabíamos. Yo no pensaba en ello de esa manera con un Model 3 y un Model Y para mí, pero estábamos recopilando datos para él todos los días. X, nadie tiene esas fuentes de datos.

Speaker0:
[5:15] Si nos fijamos en incluso Neuralink.

Cathie Wood:
[5:18] ¿Cuál es la mayor explosión de datos que está surgiendo? Es lo que llamamos datos multiómicos, datos de la revolución genómica, ya sabes, ADN, ARN, proteínas. ¿Y adivina qué? Él está haciendo Neuralink y redes neuronales, pensar AI, se basan en el cerebro. Él entendió todo esto, creo. Y luego, por supuesto, tienes SpaceX, que es, ya sabes, otra nueva órbita de datos. Así que creo que ese es el secreto. Él entendió esto. Y yo, ya sabes, Brett ha estado totalmente obsesionado con la IA desde, bueno, incluso antes, probablemente desde que empezamos la empresa en 2014, pero sobre todo después del aprendizaje profundo y la arquitectura de transformadores en 2012 y dos, bueno, 2017, específicamente a ARC. Y así que él, estoy seguro, tiene otra visión muy original de esto. Sí, ¿qué le dirías a esto,

Josh Kale:
[6:17] Brett? Entonces, ¿estás de acuerdo con Kathy que Elon es la persona que sólo puede ver la convergencia? ¿Es esa la salsa secreta aquí?

Cathie Wood:
[6:24] Sí, parte de eso.

Brett Winton:
[6:24] Quiero decir, creo que es intolerante a la pereza y el retraso. Y cuando tienes un panorama tecnológico que cambia rápidamente y en el que en realidad no está claro exactamente cómo se pueden utilizar las herramientas, lo más importante que puedes hacer es experimentar mucho.

Brett Winton:
[6:42] Y por lo que impulsa a su equipo duro para llegar a básicamente como un resultado final. Y el resultado final podría ser la explosión del cohete, ya sabes, y, y, pero cuando el panorama tecnológico es, está cambiando tan rápidamente, entonces usted realmente sabe qué siguiente paso a dar con una mejor información en el backend, si usted está tipo de conducción a esa velocidad. Y así, en tiempos de transición tecnológica, la integración vertical es una estrategia dominante. Él lo adopta claramente. y luego tener un bucle de iteración muy rápido es realmente crítico.

Brett Winton:
[7:15] Y así, por supuesto, tenemos exposición a través de Neuralink. Tenemos en nuestro fondo de riesgo. Tenemos SpaceX. Obviamente, somos grandes inversores en Tesla, como todo el mundo sabe.

Brett Winton:
[7:25] X y XAI, ahora una entidad combinada, tenemos exposición a ellos a través del fondo de riesgo. Realmente creemos en su filosofía de desarrollo de productos de forma iterativa que, en última instancia, llega a cosas que transformarán el mundo. Creo que su otro superpoder es que está dispuesto a asumir el dolor a corto plazo para una ganancia a largo plazo y la ganancia de la misión de sus empresas y, ya sabes, la ganancia de retorno para los inversores. Y eso es característico en todo, ya sea estrellando cohetes o básicamente, ya sabes, estableciendo los activos que eventualmente serán capaces de RoboTaxi. Y ahora están, creemos, en una pila de sensores que todo el mundo dijo que no iba a ser viable para RoboTaxi. Y el hecho de estar dispuesto a sentar las bases que él ve que van a, ya sabes, proporcionar beneficios monumentales en un horizonte de tiempo medio, que se alinea con nosotros, a pesar del hecho de que a todo el mundo le gusta burlarse de él, ya sabes, sobre el tipo de paso incremental como si no fuera a funcionar.

Cathie Wood:
[8:25] Ya sabes, voy a contar una historia. Usted sabe, venimos de un mundo, el mundo tradicional de gestión de activos. Esto no es aventura. Estamos muy involucrados y entusiasmados con el riesgo con nuestro fondo de riesgo. Pero el mundo tradicional, ya sabes, el fracaso no estaba permitido. Quiero decir, era mal visto. E incluso se pierde el margen de ingresos operativos por 30 puntos básicos. Eso puede ser un desastre. Eso es ridículo. ¿Qué vemos Elon hacer con Falcon 9? Falcon 9, un fracaso, dos fracasos, tres, cuatro. Creo que falló ocho o siete a nueve veces. Y luego lo hizo bien. Y ha tenido casi ningún fallo desde entonces. Y ahora tiene el 90%, tal vez más que eso, Brad, de todos los satélites que en el universo.

Brett Winton:
[9:24] Sí. Bueno, tal vez no el universo. No sabemos lo que está pasando.

Cathie Wood:
[9:27] Oh, sí, lo sabemos.

Brett Winton:
[9:28] Es para la licencia solar. No exageremos aquí. Pero ciertamente en el sistema solar, creo que es una afirmación justa. Sí.

Ryan Sean Adams:
[9:38] Y lo estamos viendo de nuevo con Starship. Así que este es este patrón repetitivo que hemos visto. Y vamos a entrar en todas estas empresas, que estoy muy emocionado de sumergirse en.

Ryan Sean Adams:
[9:44] Pero quiero dar un paso atrás y empezar por definir estos barandales. Tenemos estas leyes canónicas para ayudar a proporcionar orientación en la comprensión de lo que el futuro va a parecer. Tenemos la ley de Metcalfe, que dice que cuantos más usuarios haya en una red, mayor será su valor en sentido exponencial. Hemos tenido la ley de Moore, que es el número de transistores en un microchip, que se duplica aproximadamente cada dos años, lo que conduce a este aumento exponencial de la potencia de procesamiento. Y ahora tenemos esta ley llamada ley de Wright, que dice que a medida que el volumen de producción se duplica, el coste de producción disminuye en un porcentaje constante, y crea este gráfico inverso realmente bonito. Así Kathy o Brett, usted y el equipo de ARC en realidad han ido tan lejos como para publicar una página completa en su sitio web sobre la ley de Wright. Así que me encantaría que explicarais su significado y por qué creéis que es tan importante de cara a los próximos 10 años con estos nuevos cambios de paradigma.

Cathie Wood:
[10:28] Estábamos viendo a los semiconductores chocar contra las leyes de la física. Y Brett estaba diciendo, oh, espera un minuto. Ok. Así que todo esto es una función del tiempo. Cada 18 meses, dos años, el doble de potencia, el mismo costo o algún derivado de eso. Y él estaba dando vueltas diciendo, no, tiene que haber una ley más universal aquí. Ya sabes, no puede ser una función del tiempo. Ya sabes, las cosas, ya sabes, las cosas suceden, ¿verdad? Y para usar la versión bonita de eso, las cosas pasan. Así que no puede ser. Y se remontó a los primeros días de la aviación civil. Así que, Brett, ¿por qué no sigues desde ahí?

Brett Winton:
[11:14] Claro. Así que Theodore Wright estaba mirando la fabricación de aviones y se dio cuenta de que no por cada tipo acumulativo como el número de aviones producidos, se tenía un porcentaje constante de disminución de costos. Pero también se podía mirar a los componentes de los costos subyacentes, como el costo del tipo de materia prima, las materias primas refinadas que entraron en la pila, el costo del motor. Y también siguió este patrón similar. Él es como, oh, wow, eso parece una buena manera de predecir el tipo de disminución de los costos. Y en realidad, resulta que hay un estudio del Instituto de Riesgos de Santa Fe que demuestra que es la mejor manera de hacer la disminución de costos. Y un gran ejemplo es en las baterías de iones de litio, donde la ley de Moore es mágicamente cada tantos años se obtiene una disminución de los costos. Así que eso falla en los primeros principios. Si dejas de invertir en una tecnología, es evidente que no va a ser mágicamente menos costosa. Y lo que estaba sucediendo con las baterías es que en realidad estábamos pasando de los ordenadores portátiles con grandes baterías a los teléfonos móviles con baterías mucho más pequeñas. Así que las duplicaciones acumulativas de la demanda de baterías estaban disminuyendo. Y por lo que parecía como si en una disminución de costes Morse-Loft-estilo,

Speaker0:
[12:22] Los costos de las baterías estaban maduros.

Brett Winton:
[12:24] Estaban disminuyendo un dígito por ciento al año. Así que la gente partía de esa hipótesis y la introducía en sus supuestos sobre el rendimiento que podrían tener los vehículos eléctricos. Así que, literalmente, se puede volver 2014, 2015, EIA, que es la Agencia de Previsión del Gobierno, pensó que iban a ser del orden de 100.000. Eran, creo, 200.000 ventas de vehículos eléctricos al año para siempre.

Brett Winton:
[12:47] Al igual que para 2050, nunca sería más que como esta categoría de nicho que atrajo a la gente que quería sentirse bien acerca de su relación con la tierra y, ya sabes, estaban dispuestos a gastar dinero para obtener un producto de menor rendimiento. Pero si nos fijamos en lo que sucede con las baterías, una vez que sacas un modelo de coche al mercado que funciona, que utiliza baterías, hay tantos kilovatios hora en ese modelo de coche, que en realidad explota la demanda de las baterías subyacentes. Así que Elon empujando el Modelo S en un lugar donde era como si fuera a hacer un volumen razonable de ventas y ser un vehículo muy performante, en realidad por sí solo dobló la curva de producción de baterías, que luego causó que los costos comenzaran a disminuir de nuevo. Así que la gente en la Ley de Moore eran como, bueno, esto es una tecnología madura para siempre. Mientras que con el uso de la Ley de Wright, se podía ver, hey, con este requisito de producción para este vehículo, que nos llevará a través de toda la pila de segmentación de costes de tipo de transporte de vehículos de motor. Así que es un ejemplo de cómo prestar atención a la economía unitaria del caso futuro y cuánta demanda desbloquea puede informarte de lo costosa que va a ser una tecnología futura.

Brett Winton:
[13:59] Y así lo generalizamos a través de todas las tecnologías que estudiamos. Tenemos curvas de disminución de costes para todas las tecnologías. Y es como si pudiéramos volver al Modelo T y mirar a los primeros 10 años de producción del Modelo T y predecir sobre una base de coste por caballo de fuerza el coste del vehículo de motor de combustión interna dentro del 20% actual. Más de 100, como si usted toma los primeros 10 años de datos y usted puede conseguir realmente cerca, si usted piensa acerca de como el rango de error allí en cuanto a cuánto cuesta un coche y por lo que es realmente bueno si usted tiene un punto de vista a medio y largo plazo la comprensión y la suscripción, como, ¿esta tecnología va a ser significativa? ¿Y para qué futuros compradores será significativa? Y así es como lo aplicamos.

Cathie Wood:
[14:42] Y Josh, usted mencionó que, sólo quiero aclarar, y Brett lo hizo en términos de lo que dijo, pero usted mencionó por cada duplicación, es cada duplicación acumulativa. Entonces, ¿qué significa eso? Uno a dos, dos a cuatro, cuatro a ocho. Así que lo que realmente estamos buscando son tecnologías muy tempranas que tengan muchas duplicaciones acumulativas por delante. Y en ese momento, los vehículos eléctricos lo hicieron. Por cada duplicación acumulativa en el número de trenes motrices eléctricos producidos, es decir, sistemas de baterías, etc., el coste disminuía a un ritmo del 28%. Si lo aplicas a los robots industriales, es del 50%. Si se aplica al ADN, al ADN de lectura corta, es del 40%. Si lo aplicamos a la inteligencia artificial, y nuestros analistas lo hicieron con ambos, cuando combinaron el hardware y el software, y Brett, puedes explicarlo, y especialmente en el lado de la inteligencia artificial, esto es importante para esta audiencia,

Cathie Wood:
[15:46] La métrica que utilizamos, pero esa combinación fue del 48%. Pero lo más asombroso, y esto es lo que nos dejó boquiabiertos, es que esta duplicación acumulativa se está produciendo en menos de un año. Por eso los costes de formación están cayendo un 70% al año. Los costes de inferencia, estamos recibiendo información ahora que podrían estar cayendo un 98%.

Cathie Wood:
[16:12] por cada duplicación acumulativa. Es asombroso. Y quizás, Brett, quieras hablar de la unidad de medida que estamos utilizando.

Brett Winton:
[16:22] Claro. Quiero decir, para la IA, es total, es como una unidad de cálculo índice dedicado a la formación de IA. Así que el hecho de que Elon, Sam Altman y Google inviertan grandes cantidades de dinero en la construcción de estos clústeres de entrenamiento tiene sentido intrínseco, ya que descubren todo tipo de formas de ingeniería para hacerlos más eficientes. Y luego hay avances en la arquitectura del software que dan como resultado una métrica de rendimiento, ya sabes, como el rendimiento de salida que nos importa cuesta mucho menos mucho menos para entregar al cliente final.

Josh Kale:
[16:58] Hablemos un poco más de IA. Volvamos a esa métrica, para asegurarnos de que el público lo entiende, Brett. Kathy está argumentando que si nos fijamos en algo como la Ley del Arroz, en realidad estamos buscando sectores y áreas en las que vamos a ver una acumulación de beneficios.

Josh Kale:
[17:13] duplicación en términos de demanda.

Cathie Wood:
[17:15] Y creo... Tecnologías. Tecnologías.

Josh Kale:
[17:19] Bueno, las tecnologías. De acuerdo. Y creo que eso no está muy claro en términos de qué buscar. Para muchos inversores, creo que la demanda parece salir de la nada. Así que vamos a empezar a aplicar esto a algo como OpenAI y ChatGPT ciertamente parecen salir de la nada. ¿De repente, 100 millones de usuarios en un chat de IA? ¿Cómo es posible? Aplicando esto a la IA, ¿cómo se puede predecir la demanda acumulativa de la tecnología? ¿Y cuál es la métrica que se puede ver en términos de reducción de costes?

Brett Winton:
[17:53] En primer lugar, voy a hacer una gran advertencia, porque la IA, de todas las tecnologías, es lo que podríamos considerar la tecnología más convergente. Creo que es bastante fácil y exacto decir que todos los avances que estamos viendo en el ámbito de los modelos lingüísticos y multimodales se están aplicando con cierto retraso a la IA encarnada, incluidos los robotaxis. Y luego, con cierto retraso, en el espacio de los robots humanoides. Y luego, ya sabes, porque es tan jodidamente complejo para el espacio de la biología también. La función de demanda de IA que hemos definido se limita a la productividad de los trabajadores del conocimiento y al espacio más estricto de los modelos lingüísticos. Y luego hay, realmente casi debería tener una expectativa separada para lo que va a suceder en el consumidor y con tipo de medios de comunicación generados y contenido de entretenimiento para las personas. Pero ciñéndonos al modelo lingüístico y al espacio empresarial, lo que realmente nos lleva a nuestro descenso de costes prospectivo, generalmente nos fijamos en cuánta productividad aportarán a los trabajadores del conocimiento. Así que te preguntarás, ¿qué está pasando aquí tangiblemente? Bueno, quiero decir, yo como analista necesito suscribir un activo biotecnológico. Y un buen primer comienzo es pedirle al modelo O3 Pro que me dé un informe sobre ese activo biotecnológico. Y así se genera un informe que

Brett Winton:
[19:21] Usted sabe, yo podría haber tenido un asociado hacerlo en el transcurso de una semana. En cambio, es en 20 minutos y está listo para mí. Y así es como puedo conseguir una semana de trabajo de un asociado en 20 minutos para, ya sabes, mucho menos costo. Así que me vuelvo más productivo como alguien que analiza la información. O, ya sabes, llamas a una línea de atención al cliente y, ya sabes, hay productos en el mercado hoy en día donde es como, en lugar de tener un agente de atención al cliente manejar esto, vamos a triage aguas arriba con un agente de voz AI.

Brett Winton:
[19:50] Y, ya sabes, es de esperar que el agente sea menos doloroso que los molestos árboles de voz por los que tienes que pasar en los que solo gritas operadora, operadora, operadora hasta que te dan un humano. Y así proporcionas más atención al cliente por menos dinero. Y así, a un alto nivel, ya sabes, literalmente se espera que se gasten más de 10 billones de dólares en salarios de trabajo del conocimiento durante el próximo, hasta 2030 y salarios incrementales de trabajo del conocimiento. Y las empresas tienden a pagar por la productividad que obtienen del software. No pagan el flete completo. Pagan como el 10% del valor que obtienen. Lo que significa que tienen un ROI de 10 veces su inversión en software. Si haces las mismas suposiciones aquí, terminas en un billón de un solo dígito gastado en software de IA. ¿Y en qué se gasta eso? Se gasta en generar estos tokens que proporcionan una mejor atención al cliente, mejores análisis, mejores textos, anuncios más personalizados, todo tipo de productividad...

Brett Winton:
[20:49] avance y administración. Así que coges todo eso y puedes traducirlo en una reducción de costes y decir, oye, estas cosas van a ser mucho más eficaces en el transcurso de cinco años, probablemente entre cien y mil veces.

Ryan Sean Adams:
[21:00] Usted y Brett están describiendo este enorme desbloqueo de la productividad donde habrá una gran cantidad de riqueza generada. Algunas de estas cifras están en los billones de dólares y ese dinero va a fluir en algunas empresas. Y Ryan y yo estábamos husmeando en su cartera y estábamos mirando, hmm, ¿en qué están invertidos? Y encontramos XAI, OpenAI, Anthropic. Y yo estaba tratando de entender por qué eligieron esas empresas. ¿Es una cobertura contra AGI? ¿Una va a ser más rápida que la otra? ¿Cuál es el papel general que desempeñan en su cartera y cómo cree que van a evolucionar?

Cathie Wood:
[21:31] Usted está recogiendo en algo que otra pregunta que nos hacen es, espera un minuto, por lo general en el mundo de VC, usted sabe, usted no va a ver los tres de ellos en el mismo fondo de riesgo. Y eso es porque muchos fondos de riesgo terminan sentados en el consejo. Tienen una enorme cantidad de información acerca de una empresa y ninguna otra empresa en el mismo espacio querría compartir la información. Así que no nos sentamos en los consejos. Y creemos que este es el ganador se lleva la mayoría y, ya sabes, con la distribución y la velocidad y los datos, los datos de propiedad son críticos. Así que por eso somos dueños de los tres. Creemos que están en la pole position. Así que el ganador se lleva la mayoría. Habrá algo más de especialización, diferentes modelos de lenguaje, mejores en diferentes cosas. Y Brett, veo que tienes ganas de decir algo aquí.

Brett Winton:
[22:33] Bueno, creo que sólo en un nivel muy alto del dinero que va a ir en el software de IA, algunos de los que va en como el software como un servicio tipo de empresas. Entonces, ya sabes, algunos de sus costes van a ser para desencadenar estos modelos de cimientos subyacentes y empresas de tipo plataforma como servicio. Y luego eso irá a la infraestructura como una capa de servicio. Para esa capa de modelo básico, creemos que hay una oportunidad de ingresos de 1,5 billones de dólares. Y, ya sabes, en realidad creo que es un modelo conservador, pero puedo debatirlo con el equipo, pero llamarlo, ya sabes, acercándose a 2 billones de dólares. Y entonces, ya sabes, al menos dadas nuestras expectativas para la estructura de márgenes,

Brett Winton:
[23:11] creemos que es una oportunidad de 15 a 20 billones de dólares de valor empresarial.

Cathie Wood:
[23:15] El espacio es tan fluido en este momento,

Brett Winton:
[23:18] No se puede decir con seguridad que una empresa vaya a ganar a otra. Se puede decir que el chat GPT tiene claramente una enorme ventaja de distribución y OpenAI está entregando más tokens a los usuarios finales que probablemente cualquier otra empresa en el mundo. Y eso les da muchos datos y mucha capacidad para iterar sobre el producto que ofrece experiencias mágicas a los usuarios finales. Se puede decir que XAI tiene...

Orador0:
[23:40] Básicamente, distribución a través de todos los.

Brett Winton:
[23:42] Como, ¿cuál va a ser el modelo de IA por defecto en Starlink? Bueno, apostaría a que va a ser XAI. Ya sabes, ¿qué va a pasar cuando los mercados de predicción y los mercados de capitales se integren plenamente en X, la plataforma? Bueno, probablemente los agentes impulsados por XAI van a convertirse en una parte importante de la provisión de liquidez a través de esos mercados. ¿Y qué ocurrirá con el valor de la información en X como plataforma a medida que mejore el modelo subyacente de XAI? Va a mejorar. Así que hay una interesante ventaja de distribución que tiene XAI. Y si estás haciendo un videojuego que tiene un personaje que tiene que hacer cosas violentas a otro personaje, no quieres pedirle a la API que amenace con matar a alguien y la API dice, como un gran modelo de lenguaje, no puedo hacer esto. Arruina tu experiencia de videojuego. Y así XAI también probablemente tiene un conjunto de APIs que será capaz de entregar a los usuarios finales el tipo real de lo que quieren en lugar de una especie de muy vigilado tipo de salida políticamente correcta. Y luego Anthropic tiene el mejor modelo de codificación en el mundo en este momento y se está construyendo en el back-end de Cursor de una manera profunda. Y así todos ellos tienen como diferentes ángulos que están jugando donde en última instancia, creemos que hay este 15 a $ 20 billones cubo personas están compitiendo después. Y probablemente hay dos o tres ganadores allí. Y con suerte seremos dueños de dos o tres de esos ganadores.

Orador0:
[25:06] Y, ya sabes, el espacio es tan dinámico. Como dijo Kathy.

Brett Winton:
[25:12] China está llegando con estos modelos de código abierto. ¿Cómo responden estos equipos? ¿Cómo pueden, como, todos ellos están tratando de integrar verticalmente. OpenAI es, ya sabes, la construcción de un hardware de punto final. Yo apostaría que Elon Musk también va a pedir un dispositivo de punto final. Él ha insinuado que va a, que XAI ya está integrado verticalmente a través de su centro de datos. OpenAI se está moviendo en esa dirección. Ya sabes, X tiene la plataforma X. Open AI carece del tipo de distribución de cara al consumidor, a excepción del chat GPT, pero no tienen el ángulo de la red social. Así que hay un montón de, ya sabes, el posicionamiento que está pasando ahora mismo. Voy a decir que pensamos que las exposiciones allí en contraposición a la tecnología de gran capitalización, donde todo el mundo en el mundo está expuesto, son un lugar mucho mejor ajustado al riesgo para estar. Porque como Google debe tener un juego creíble aquí. Y son interesantes. Son como, ya sabes, tienen un montón de talento. Y también tienen esta franquicia de búsqueda principal que está bajo agitación severa debido a lo que está sucediendo. Como la atención marginal va a un robot de inteligencia artificial para responder preguntas. ¿Puede Google cruzar ese puente? Tal vez. Apple debería ser grande en esto, pero su inteligencia, la inteligencia de Apple es casi una broma. Siri es horrible.

Cathie Wood:
[26:19] Y lo sabíamos. Sólo quiero centrarme en esos dos en este momento porque estábamos luchando contra el Mag-6, ya sabes, durante los últimos cuatro años en términos de, ya sabes, No pensamos que necesariamente iban a ser los grandes ganadores. Y aprendimos hace mucho tiempo de Apple, los vimos en la autonomía, ya sabes, el campo de robo-taxi. Si piensas en el último dispositivo móvil, es un robo-taxi. Y Apple debería haber estado en ello. Y lo estaban intentando. Y tuvieron un cambio de equipo de gestión tras otro, tras otro. Y finalmente dijimos, no saben lo que están haciendo en IA. Y cualquiera que use Siri, todavía, no puedo creerlo. Quiero decir, de ninguna manera lo usaría. Tenían que saberlo. No sabían lo que estaban haciendo. Lo mismo con Google.

Cathie Wood:
[27:05] Fue muy interesante. Tienen los mejores investigadores de IA en el mundo. Y entonces todo el mundo dijo, claro, van a arrasar.

Altavoz0:
[27:13] No lo harán.

Cathie Wood:
[27:15] Y una de las cosas que aprendimos, y Brett, creo que hicimos esto en X, pero es muy interesante que Anthropic es capaz de averiguar, este fue el post de Frank en X, creo. Él, Antrópico, fue capaz de averiguar cómo hacer algo por Frank, muy personalizado, que Google no podía, a pesar de que Google tenía toda la información de Frank. Y ni siquiera recuerdo exactamente por qué, pero estos son los matices que importan ahora. Quizá tú recuerdes por qué.

Brett Winton:
[27:48] Sí, bueno, y creo que hay otro. Así que el espacio del modelo de fundación para las empresas, pensamos, es esta oportunidad de 15 a 20 billones de dólares. Y también está muy claro, dada la forma en que ha cambiado la entrada-salida en la computación, que estamos experimentando una transición de plataforma de sistema operativo. Es decir, estos modelos de IA son el nuevo sistema operativo. Algo así como Cursor es una aplicación que se construyó en la parte superior de la misma. Ya sabes, ChatGPT es con Deep Research. Estas son otras aplicaciones que OpenAI está construyendo. Así que cuando se produce una transición de sistema operativo, es casi universalmente cierto que el sistema operativo anterior no puede hacer los ajustes.

Josh Kale:
[28:30] La transición del sistema operativo en la forma en que fuimos de una especie de escritorio para móviles, como ese tipo de. Sí.

Brett Winton:
[28:34] Sí. Así que pasas del teclado al ratón. Ahí es donde pasaste de IBM a Microsoft. Y Microsoft básicamente, como, si nos fijamos en un precio de las acciones a base de precio de las acciones, ya que la transición se estaba produciendo, IBM cayó a la mitad y Microsoft 10x'd. Pasaste de ratón a multi-touch. Fue entonces cuando se pasó de Microsoft a iOS y Apple y donde Apple comenzó a dominar el paisaje. Está bastante claro que vamos de multi-touch al lenguaje natural, ya sabes, principalmente voz y mecanografiado. Y así como una manera de pensar acerca de cómo Apple es débil es en este momento, Si quiero controlar mi iPad para mi hijo y ser como, está bien, esto sólo debe estar disponible para este niño los martes durante media hora. Y durante esa media hora, debe ser capaz de navegar por la web, pero sólo como, ya sabes, seleccionado, ya sabes, un sitio web seguro para los niños. Y puede utilizar cualquiera de estas dos aplicaciones. Y si no la usa, puede usarla el miércoles durante media hora. Y este es el bloque de media hora en todos los demás momentos. Él no debe ser capaz de abrir esta cosa, excepto abrir la aplicación de la calculadora, ¿verdad? Bueno, eso es como, ¿por qué no puedo decirle al dispositivo de Apple que eso es lo que quiero? Y sólo hace la transformación de software.

Josh Kale:
[29:48] Estás hablando mi idioma. Tengo tres hijos y la forma en que resuelvo esos problemas, para entender todos los interruptores y controles parentales de Apple iOS, en realidad voy y le pregunto a ChatGPT. Me pregunto, ¿dónde encuentro esto en la interfaz de usuario de Apple? Y me lo dice y luego voy y como navegar por ella. Quiero decir, eso no debería estar pasando.

Brett Winton:
[30:06] En este día y edad. E incluso cuando lo haces, es imposible. Y la razón por la que Apple tiene problemas para hacer esta transición es porque en realidad tienen que re-diseñar su sistema operativo para esta nueva interfaz de usuario, ¿verdad? Han diseñado y hecho como todos estos menús de configuración adicionales, todos basados en multi-touch. Y tienes que empezar de cero. Como que eso es lo que va a ganar. Y así que no creo, ya sabes.

Josh Kale:
[30:30] Bueno, eso es correcto. Así que por eso parece que es un momento muy emocionante. Y es como un par de cosas que estoy escuchando que ustedes dicen, tanto Kathy y Brett es como, por lo que el número uno, este es un mercado absolutamente masiva, 15 a $ 20 billones. Es absolutamente enorme. Y lo que también es interesante es que tenemos una fuerte competencia aquí. Creo que nunca he visto un mercado donde haya tantos competidores fuertes todos compitiendo por esa parte de un premio enorme aquí. Y luego la otra cosa que estás diciendo es que no estás apostando por los titulares aquí. Estás apostando por el juego puro, los nativos. En el mundo de las criptomonedas, las llamamos compañías nativas, ¿verdad? Las bases de monedas del mundo en lugar de un banco tratando de convertir en un, ya sabes, una empresa blockchain entre comillas.

Cathie Wood:
[31:13] O, Ryan, una empresa como Tesla entiende lo que es la IA incorporada en términos de robotaxis y robots humanoides. Se trata de una empresa existente, pero la visión estratégica era tan a largo plazo que nadie entendía realmente quién o qué era esta empresa. ¿Y puedo decir otra cosa? Ya que Brett mencionó Microsoft, ahora Microsoft no se redujo a la mitad. Esa ha sido probablemente la mayor sorpresa para mí a lo largo de los años, que Satya ha hecho un magnífico trabajo, magnífico trabajo ahora.

Brett Winton:
[31:58] Pero pasó una década básicamente en el área de penalización cuando Balmer la dirigía.

Cathie Wood:
[32:05] Eso es cierto. Pero nunca esperé que resucitaran en este nuevo mundo. Ahora, ¿cuál es su reto? Están muy impulsados por la empresa, ¿verdad? Y hay mucha competencia allí. En IA, su punto débil es el consumidor. Y creo que lo saben. Y la mitad de la solución es entender el problema. Así que vamos a ver qué pasa. Satya ha sido el real en el móvil, por supuesto, ya que viví a través de eso. Ya sabes, era Motorola, Ericsson, Nokia, son los dueños del mercado. Por supuesto, la oportunidad de los teléfonos inteligentes era de ellos. No, no, no, no. No estaban definiendo el mercado correctamente. Ahí es donde estuvo el gran error, no entender el problema y por lo tanto ni siquiera pensar en una solución.

Josh Kale:
[32:57] Así que ustedes están poniendo algunas fichas en OpenAI, Anthropic y XAI. Uno de ellos que quizás Josh y yo podríamos entender es XAI y X. En realidad, hubo una fusión que ocurrió, creo, en abril. X, la antigua plataforma de medios sociales de Twitter, se fusionó con XAI. ¿Cuál es la estrategia de IA aquí? Quiero decir, entrar en la cabeza de Elon Musk en torno a toda esta confluencia. Hablaremos de la robótica y Tesla un poco más tarde, pero sólo aislar la pieza AI. ¿Qué está haciendo la XAI y la X?

Brett Winton:
[33:31] Creo que se puede pensar en X como una plataforma de datos y un entorno de ejecución en tiempo real para crear una IA muy buena. Así que si nos fijamos, incluso si nos fijamos en la tasa a la que Reddit está monetizando sus datos, el valor de los datos de X anualmente debe ser de alrededor de $ 1,5 mil millones. Así que hay como, en la integración, reciben menos, por lo que XAI tenía algún acceso a esos datos, pero tenía que ser un acuerdo de brazo de longitud que como atado en la distribución. Y usted puede imaginar si quieren sobre una base incremental, hacer algo más, entonces usted tiene que renegociar el acuerdo. Así que es más eficiente combinar las entidades para no tener que hacer frente a la fricción de lo que efectivamente se convierte en un contrato interno.

Cathie Wood:
[34:14] Estábamos encantados. Estábamos encantados porque somos dueños de ambos.

Brett Winton:
[34:19] Y X en sí misma es una plataforma profundamente poderosa en términos de, en cambio, son todos los periódicos del mundo y es el periódico particular para ti. Y por lo que la dirección de viaje para ellos es llegar a ser más de una super aplicación financiera, ser capaz de comprar, vender y mantener cualquier cosa, ser capaz de transferir recursos. Creo que la transmisión de información no está tan lejos de la transmisión de dinero, sobre todo a medida que digitalizas el dinero. Y eso sirve como un entorno de ejecución donde XAI puede tener sus agentes operando. Y así, como uno de los ejemplos, firmaron este acuerdo con Polymarket. Estoy seguro de que estás familiarizado con Polymarket. Como la tesis de alto nivel para nosotros de lo que va a suceder con los mercados de predicción es que vas a tener, ya sabes, más del mundo se va a financiar en contratos más y más granulares que te da una mejor lectura de lo que está pasando en el mundo. Y la razón por la que no ha sucedido hasta la fecha es porque no se puede obtener suficiente liquidez en cualquier contrato individual a menos que atraiga mucha atención. Pero si tienes agentes de IA que operan en estos mercados y pueden hacer un trabajo razonable de suscripción, entonces obtendrás mercados mucho más eficientes. Y así tendrás un tipo de mercado mucho mejor informado del estado del mundo, ya sabes, en todo tipo de detalles que importan a las empresas,

Brett Winton:
[35:41] Particularidades que importan a los individuos, ya sabes, lo que permitirá el tipo de funciones de transformación de riesgos que se produzcan y de una manera DeFi, como en usted será capaz de asegurar una casa individual en un bloque individual a través de una especie de DeFi, porque usted será capaz de indexar de nuevo a la especie de mercado de predicción sobre el riesgo de incendio para esa zona en particular, ya sabes, de una manera que no podía tratar de ella.

Cathie Wood:
[36:03] Así que, y, y, ya sabes, en, en, en, X, bueno, ahora XAI, se ha asociado con Polymarket. Y lo que creo que a ambos nos gusta, lo que me encanta de Grok3, es, ya sabes, ¿cuál fue el punto de partida? El punto de partida desde el punto de vista de Elon fue, ya sabes, no censurado, ¿verdad? La verdad, la búsqueda de la verdad. Y, ya sabes, como un inversor, ya sabes, la búsqueda de la verdad y ver cómo la elección fue, ya sabes, la prueba de concepto, ya sabes, el mercado poli lo hizo mucho más cerca de la marca que los encuestadores tradicionales. Y eso es porque había mucha dinámica política que los nublaba, mientras que si pones dinero real en estas apuestas u ofreces la oportunidad de hacerlo, vas a obtener un mejor resultado.

Brett Winton:
[37:07] Y hay una alineación de la misión donde es como X está tratando de ser básicamente el tipo de plataforma de información del mundo, sacando a la superficie la verdad. Y luego XAI también está tratando de, ya sabes, centrarse en sacar a la superficie la verdad. Así que usted puede pensar en ello como los datos, la distribución, el entorno de ejecución, y luego sólo como la eliminación de la fricción dentro de tipo de estas dos entidades estrechamente asociados. Creo que XAI compite claramente con OpenAI y OpenAI tiene su plataforma de chat GPT con cientos de millones de usuarios activos. Bueno, al asociarse XAI con X, tienen más acceso sin restricciones a cientos de millones de usuarios activos. Así que también tienen una especie de ventaja de datos.

Cathie Wood:
[37:56] ¿Puedo decir algo sobre esto? porque probablemente deberíamos haber hablado de meta plataformas y el drama que tiene lugar allí, la IA a escala y pagar, ya sabes, cien millones de dólares supuestamente para los investigadores. Consiguieron toda la oficina de Zurich, creo. Y ahora han conseguido otros cuatro que oímos hoy. Así que hacemos un seguimiento y tal vez te enviemos este gráfico para que puedas proporcionarlo a tu audiencia. Hacemos un seguimiento de cómo estos diferentes modelos están haciendo con el tiempo, y podemos ver lo que ha sucedido aquí con meta plataformas. Realmente han perdido su pendiente. Su tasa de aumento no ha cambiado en términos de rendimiento. Y nos fijamos en Grok y había un palo de hockey en febrero. Llegó en febrero a donde O3 Pro está ahora. Así que nos hemos estado preguntando, ¿por qué sucedió eso? ¿Cómo sucedió tan rápido con Grok? Estaba tan atrasado. Empezó mucho más tarde. Quiero decir, con XAI y así sucesivamente. Y una de las respuestas que pensamos es la agrupación. Todos están en Memphis. Así que la latencia, y mira, no sé, Brett, si tienes más ideas sobre esto, pero estábamos en una de nuestras tormentas de ideas. Y yo dije, ¿cómo Grok llegó mucho más rápido que O3 Pro? Esto fue en un determinado punto de referencia.

Cathie Wood:
[39:23] Y la respuesta fue la agrupación. Bueno, fue como, está bien, supongo que eso es importante. Y quizás quieras continuar desde ahí, Brett.

Brett Winton:
[39:31] Sí. Quiero decir, creo que en general, como he dicho, con Elon, es como si necesitáramos 100.000 GPUs todas en el mismo lugar para entrenar esta cosa de la manera más eficiente. Por lo tanto, voy a construirlo y motivar a los recursos de energía y poner en marcha el centro de datos en cuatro meses en lugar de los 18 a 24 que los proveedores de terceros estaban prometiendo.

Brett Winton:
[39:49] Y cuando te imaginas la diferencia entre empezar en cuatro meses frente a 18 a 24, cuando tienes la disminución de costes que ves en la IA, es en la tecnología de la vieja escuela. Es como la diferencia entre empezar en dos años frente a 10. Sabes, hay una verdadera urgencia de velocidad en el espacio de la IA. También diría que Kathy mencionó Tesla y te centraste en la exposición directa a los modelos lingüísticos que tenemos en la cartera de riesgo, pero también en nuestra cartera ARCW, que es una cartera centrada en la IA en valores públicos. Es como Palantir es una posición interesante donde es una plataforma como una empresa de servicios. Así que te lo puedes imaginar. Una cosa que me gusta decir es el costo de aprender software es básicamente todavía plana. Al igual que si tengo que girar en una nueva empresa, no sé, software de gestión de empleados, es como, oh Dios, tengo que averiguar cómo funciona esta interfaz de usuario. Y, ya sabes, y se mantiene plana, pero el costo de escribir su propio software está cayendo como un cuchillo. Y así, para una gran cantidad de software tradicional como un servicio de aplicaciones, es, literalmente, como más costoso para mí aprender que es simplemente escribir la característica que quiero y que suceda. Y así, sí.

Ryan Sean Adams:
[41:03] Bueno, mucho de esto sucede en una caja. Así que a lo que quiero pasar ahora es a la IA fuera de una caja, la manifestación física de esta IA. Y los dos lo habéis mencionado un poco antes, pero eso viene en la forma anterior. Lo estamos viendo en los robotaxis, que son básicamente robots, pero con cuatro ruedas y con la forma de un coche. Me gustaría que describiera el panorama para las personas y las oportunidades. Porque estuve hablando con un montón de amigos antes de grabar el programa, y en realidad ni siquiera son conscientes de que Tesla tiene una red de robo-taxi que se puso en marcha la semana pasada. E hicieron su primera entrega sin un conductor sentado en el asiento del conductor, desde la fábrica hasta la entrega. ¿Podría explicarnos no solo el panorama, sino también la oportunidad de esta manifestación física de la IA en forma de robo-taxi?

Cathie Wood:
[41:43] ¿Puedo explicarlo de forma más amplia? Estás hablando de... Por favor, sí. Sí, sí. Así que IA incorporada, robotaxis, sí, robots humanoides. Así que Sam Khoris y Daniel McGuire en nuestro equipo. Y siempre debemos dar crédito a nuestros analistas en el frente de la IA. Esos son Frank Downing, Joseph Soja. Y bueno, supongo que todos participan en esto, por supuesto. Brett Winton, como obsesionado con la IA durante tanto tiempo, pero también Charlie Roberts, que dirige nuestro esfuerzo de riesgo y fundó un unicornio, que está aprovechando la convergencia entre las tecnologías de secuenciación y la IA para diagnosticar el cáncer con un análisis de sangre.

Cathie Wood:
[42:33] En la etapa uno o antes de la etapa uno, si es cáncer colorrectal y los pólipos se están desprendiendo en la sangre. El mayor proyecto de IA en la Tierra a corto plazo es el proyecto Robotaxi. El más profundo es el de la atención sanitaria, la curación de enfermedades, la reducción del tiempo necesario para descubrir nuevos fármacos y comercializarlos, quizás a la mitad o en los próximos cinco a diez años. Y, como ya he dicho, diagnosticar las enfermedades en sus fases más tempranas, cuando podemos hacer algo al respecto, o curarlas, que es la convergencia de las tecnologías de secuenciación,

Cathie Wood:
[43:18] La inteligencia artificial, y la edición de genes CRISPR. Y sólo para poner un punto fino en el tipo de proyecto de datos que estamos tratando en la asistencia sanitaria, cada uno de nuestros genomas tiene entre 35 y 40 billones de células. Piensen en ello. Y ahora existe algo llamado secuenciación unicelular. Podemos secuenciar entre 35 y 40 billones de células de nuestro cuerpo y obtener muchos datos para tomar decisiones sanitarias. Ese es el proyecto de datos definitivo y la aplicación más profunda de la IA, en nuestra opinión.

Brett Winton:
[44:01] Sí, y lo he descrito un poco antes, pero creo que es como, sí, hablamos del espacio del modelo lingüístico, pero entonces el ritmo de avance aquí también se aplica en otras áreas. Y en algunas de esas otras áreas, como Robotaxi es un ejemplo, la gente todavía no, no lo han hecho, porque no han como visto el despliegue a gran escala todavía, que usted ha visto con los modelos de lenguaje. Estos son, sin duda, como todavía es un número sorprendentemente pequeño de personas están utilizando modelos de lenguaje, pero es muy claro que, hey, vamos a pasar de 10% de penetración a, o 5%, supongo, a 75 en el transcurso de unos pocos años aquí. RoboTaxi, creo que tendrá un similar o, ya sabes, de manera similar, al menos dramática trayectoria de absorción donde la forma de alto nivel para pensar en ello, si usted compra un coche nuevo en los EE.UU., usted está gastando, usted está comprando básicamente un paquete de millas y es por un dólar más por milla que usted está comprando ese paquete de millas. Básicamente, estás comprando el activo para tener el valor de opción de viajar por un dólar más por milla. Creemos que CyberCab de Tesla será capaz de, ya sabes, entregar millas a menos de 50 centavos por milla donde ni siquiera tendrás que conducir.

Brett Winton:
[45:12] E incluso el Modelo Y y el Modelo 3 que están desplegando ahora, podrían entregar millas muy rentables para Tesla a un dólar por milla o menos. Así que usted será como, voy a comprar un coche nuevo que me da millas a más de un dólar por milla, o puedo ser conducido todo el tiempo por un dólar o menos. ¿Quién elegiría comprar el coche nuevo? Tienes que ser un usuario muy nicho, como cuando tienes requisitos esotéricos, como, oh, necesito transportar cosas en la parte trasera de mi camión. Bueno, entonces tal vez usted todavía comprar el camión. Pero para la mayoría de la gente, su modo por defecto de ir de un punto a otro se transformará. Y si nos fijamos en el número de kilómetros recorridos en los EE.UU. o en todo el mundo, como que es billones y, ya sabes, un Tesla que una vez fue vendido a un usuario final para, ya sabes, lo llaman 5.000 dólares en beneficios de explotación o así, ahora puede hacer potencialmente 100.000 millas al año a un dólar por milla en alguna cuota de plataforma a Tesla, que las redes a, ya sabes, decenas de miles de dólares en ganancias potenciales de explotación por vehículo en la flota durante el tiempo que el vehículo dura. Así que transforma el modelo de negocio de Tesla. Estoy más emocionado porque transforma mi vida. Yo vivo en Los Ángeles.

Brett Winton:
[46:27] Llegar de un lugar a otro en Los Ángeles es un gran dolor. Tengo suerte de tener un Tesla. Uso el FSC todo el tiempo, pero aún así tengo que prestarle atención a la carretera. Prefiero ser capaz de trabajar y tener la opción de ir de un lugar a otro a bajo costo al mismo tiempo y tener la opción de enviar a mis hijos a alguna parte.

Brett Winton:
[46:47] sin tener que conducir.

Cathie Wood:
[46:48] Recuerdo que Brett dijo, cuando él mismo estaba teniendo hijos, los míos ya habían pasado esta etapa, Él dijo, ya sabes, esta es una de las cosas más importantes que pueden suceder para mis hijos, porque los adolescentes, cuando los pones en un coche por primera vez, terminamos con armas de destrucción masiva de todo tipo, ¿verdad? Quiero decir, si usted piensa acerca de cómo por primera vez, quiero decir, incluso a mí mismo, ya sabes, yo estaba ... Yo era muy cuidadoso, pero eso era un problema. Ya sabes, yo era una amenaza para otros conductores en la carretera. Así que, ya sabes, creo que a partir de, como usted dice, le ahorra tiempo y usted no tiene que ser un chofer y eso es genial. Pero también va a salvar 40.000 vidas en Estados Unidos, quizá 1,2 millones de vidas en todo el mundo, porque más del 80% de los accidentes y muertes en la carretera se deben a errores humanos. Y ahora estamos llegando al punto en el que tanto Waymo como Tesla, creemos que Tesla llegará primero, pero es una carrera,

Cathie Wood:
[47:58] Serán capaces de demostrar que sus robo-taxis son más seguros que los conductores humanos. Los conductores humanos en Estados Unidos tienen un accidente una vez cada 700.000 millas. Y tanto Waymo y Tesla están cerca de ese punto en este momento. Creemos que sin duda Tesla cruzará este otoño y tal vez en un año o dos será de dos a tres o cuatro veces más seguro que los conductores humanos. Y entonces no habrá duda, no habrá duda en la mente de los reguladores de qué es lo correcto.

Brett Winton:
[48:34] Y otro punto que me gustaría señalar aquí es que si nos fijamos en la historia tecnológica,

Orador0:
[48:40] El robo-taxi, creemos.

Brett Winton:
[48:42] Va a ser más productivo en términos de productividad para la economía que la máquina de vapor, debido a la rapidez con la que se puede concentrar en términos de su adopción y porque todo el mundo está desperdiciando sus preciosas mentes conduciendo como un aficionado. Como, no deberíamos - que desperdicio de mi mente que tengo que conducir. Qué desperdicio de tu mente. Ya sabes, no sólo no somos grandes en eso. Quiero decir, somos relativamente buenos, pero matamos a un montón de gente. pero podríamos estar haciendo otras cosas. Y así, como, ya sabes, el lavavajillas se inventó y fue tomado por los hogares, que luego liberó un montón de mano de obra no remunerada, en su mayoría amas de casa que son como fregar la ropa para hacer otras cosas. Y así, en realidad muchos de ellos entraron en la fuerza de trabajo. Y aquí tenemos un bloque de una hora de viaje al día que no nos pagan, pero es claramente el trabajo que estamos realizando. Y por lo tanto no se reconoce en las estadísticas del PIB porque es hora de aficionados, ¿verdad? Pero una vez que pagas a un proveedor de robo-taxi para que lo haga en tu nombre, entonces se reconoce como producción real en la economía. Y entonces liberas ese tiempo para, ya sabes, con suerte estoy trabajando, pero tal vez estoy viendo cosas en Netflix para hacer otras cosas que son económicamente productivas. Escucha el podcast,

Cathie Wood:
[50:01] Por ejemplo, que usted debe estar en un hacerlo. Por supuesto.

Brett Winton:
[50:04] Bueno, no, puedes ver el podcast ahora. No sólo tienes que escuchar. Puedes verlo.

Cathie Wood:
[50:08] Sólo quiero añadir un signo de exclamación aquí a algo que Brett acaba de decir. Creemos que el crecimiento real del PIB se va a acelerar en los próximos años. Creemos que en los próximos cinco años alcanzará el 7%. Ahora, si usted es un economista, usted piensa que es absolutamente loco. No ha ocurrido en la vida de nadie que hayamos visto ese tipo de aceleración secular. Pero si usted y esto es un estudio que Brett hizo, si nos fijamos en lo que sucedió alrededor de la vuelta del siglo pasado.

Cathie Wood:
[50:44] Teléfono, electricidad, motor de combustión interna. Pasamos de aproximadamente medio por ciento por año de crecimiento real del PIB al 3% en los últimos 125 años. Eso es un aumento de cinco veces. Así que del tres y pico por ciento, esta es una cifra de crecimiento del PIB real global, al siete. Tenemos cinco plataformas de innovación evolucionando con el turbo de la IA, todas ellas, robótica, almacenamiento de energía, IA, tecnología blockchain y secuenciación multiómica. Así que deberíamos ver una aceleración mucho más rápida esta vez que la anterior. Estamos siendo conservadores cuando decimos 7%. Pero la otra cosa a tener en cuenta es que todas estas tecnologías, como hemos estado hablando, son muy deflacionarias, altamente deflacionarias. Por tanto, la contrapartida del crecimiento real del PIB del 7% es saludable: caída de los precios, aumento del poder adquisitivo de los consumidores y las empresas. Así que va a ser un mundo bastante salvaje, creemos, y maravilloso.

Ryan Sean Adams:
[51:56] Y esa es la tendencia que estamos viendo, ¿verdad? Con el coste disminuyendo para cada categoría. Así que con la IA con la que empezamos, el coste por token está disminuyendo. Ahora Brett estaba hablando de costo por milla, costo por kilómetro. Luego vamos a entrar en SpaceX pronto, donde es el costo por kilogramo. Y hay una tendencia general hacia la disminución de los costes por lo que sea que estemos midiendo. En el caso de los robo-taxis, creo que el coste por milla es algo realmente interesante porque me encantaría compararlo con Waymo. Gran parte de la conversación fue en torno a Tesla. Y Tesla tiene un costo muy bajo por milla, pero también no es Waymo tipo de hacer lo mismo? No tienen conductores en el coche. Se están desplegando activamente en ciudades como Texas y California. ¿Cuál es la diferencia y cómo comparar los dos cuando usted está viendo los dos, realmente los mayores competidores en la red RoboTaxi en este momento?

Cathie Wood:
[52:37] Lo interesante es que Waymo comercializó, comenzó a comercializar en 2018. Tesla lo hizo de manera diferente con FSD. Y aquí estamos ahora, han lanzado, lo cual es genial. Y Brett, ¿por qué no hablas de las ventajas de costes, que esta es la pregunta clave.

Brett Winton:
[52:59] Quiero decir, creo que, uno, me encanta Waymo. Es un gran producto. Cuesta aproximadamente lo mismo que un Uber hoy en día, y tienes que esperar un poco más. Pero la gente todavía lo toma porque una cosa sobre Robotaxi, va a ser como punto en el promedio. Mientras que usted consigue un conductor de Uber, usted puede conseguir un buen conductor de Uber, pero también puede obtener un mal conductor de Uber. Y por lo que tiene un montón de vol en términos de su experiencia. No sé si alguna vez has estado en un Uber maloliente, pero no es divertido. Y así, o alguien que está conduciendo super erráticamente.

Brett Winton:
[53:28] El problema de Waymo es que se comprometieron muy pronto, incluso antes de que el aprendizaje profundo entrara en juego, a una pila de sensores muy pesada, lo que aumenta el coste de los cálculos que tienen que hacer y aumenta el coste de fabricación y mantenimiento del vehículo. Así que parece que solo el coste de los sensores de Waymo es aproximadamente el mismo que Tesla va a tener que gastar para fabricar todo el CyberCab. Así que, por un lado, tienes un conjunto de sensores que todavía tienes que acoplar y fabricar un vehículo que los soporte. Por otro lado, tienes un robo-taxi completamente funcional, con el mismo coste. La cuestión es que ese es el factor más sensible al coste por milla que puedes ofrecer a tu cliente final. Porque el coste de tu fabricante se correlaciona con el coste de mantenimiento. También significa que eres hipersensible a la utilización de la red. Así que el otro problema que Waymo tiene es básicamente que hay demasiados Waymos en la noche y no lo suficiente durante el medio del día, porque tienen que llegar a este punto medio en el que tienen que tener los activos sentados alrededor. Mientras que en comparación con Uber, donde hay algunas personas que conducen Uber a tiempo completo, como si condujeran Uber todo el tiempo, proporcionan la carga base. Hay algunas personas que son como, no puedo ser molestado para tratar de hacerlo a menos que me están ofreciendo una tarifa más alta. Y así son arrastrados con sus vehículos.

Brett Winton:
[54:53] La ventaja de Tesla de tener un conjunto de vehículos fabricados en masa que pueden funcionar como robo-taxis es que pueden tener sus propios vehículos de carga base que funcionan todo el tiempo. Y entonces pueden, literalmente, podría enviar a las pantallas de las personas que poseen Teslas. Es como, hey, ¿quieres enviar tu vehículo como un robo-taxi ahora por $ 120 por tres horas. ¿Ya sabes? Y por lo que será capaz de demanda o la oferta de coincidir con la curva de demanda de transporte. Y así

Altavoz0:
[55:21] Creo que Waymo, uno.

Brett Winton:
[55:23] Ha atravesado la espesura regulatoria hasta cierto punto, pero su tecnología se ha acumulado durante un período de tiempo, lo que hace que sea difícil para ellos escalar. Y luego Tesla, suponiendo que pueda cruzar el umbral de la comercialización, lo que acaba de hacer con su pila de sensores y tecnología, debería ser capaz de escalar muy rápidamente. Para darte un dato preciso, se espera que Waymo produzca 2.000 robo-taxis adicionales este año porque tienen que comprar estos vehículos Jaguar y luego tienen que instalar todos los sensores y utilizan una empresa llamada Magna para hacerlo. Y el año que viene podrían llegar a los 4.000. Ese es su plan. Tesla producido 2.000 vehículos de hoy antes del almuerzo.

Cathie Wood:
[56:04] Eso es increíble. Sí, sí. Hay otra cosa. A menudo digo que Tesla ha tenido seis o siete millones de robots vagando por el mundo recogiendo datos. De nuevo, volvemos a la conversación de los datos y la empujamos hacia atrás. Waymo, quiero decir, por lo que es órdenes de magnitud más datos que todos los demás combinados. Así que creo que es muy, muy poderoso.

Brett Winton:
[56:30] Sí. Y entonces también su tasa, su capacidad para mejorar en el mercado está condicionada por el número de activos que tiene que están operando en ese mercado. Así que Tesla también debe ser capaz de tener, no sólo debe ser capaz de lanzar, que están lanzando en Austin ahora, pero cualquier mercado en el que entran, deben ser capaces de acelerar en términos de capacidad. Y usted podría pensar en la capacidad como el número de lugares que puede ir, como ¿cuán grande es el mapa que puede abordar? Podrías pensar en la capacidad como, ¿puedes ir por la autopista? Waymo todavía no circula comercialmente por autopistas.

Altavoz0:
[57:01] Se podría pensar en la capacidad como.

Brett Winton:
[57:02] Como, ¿qué tan rápido puedes ir de un lugar a otro? Como, ¿puedo entrar en Tesla y ser como, seguir ese coche? O, ya sabes, tengo prisa. Como, ya sabes, y se puede pensar en la capacidad de, como, los vehículos que son capaces de comunicarse entre sí y empezar a pelotón en las carreteras y hacer cosas que les permiten generar un mejor rendimiento. Y luego también se puede pensar en el conjunto más amplio de las empresas de Elon y pensar en estos túneles privados que está cavando bajo las ciudades y decir, hey, realmente necesito ir desde el valle hasta el lado oeste de Los Ángeles sin pasar por el paso elevado 405. Y él podría cavar un túnel que el Tesla cybercabs puede ir a través de que Waymo no tendrá acceso. Así que, sí, creo que hay un sí. Yo estaba

Ryan Sean Adams:
[57:43] Estaba pensando en eso, también, es que las ventajas clave que Tesla tiene que Waymo no es que Tesla es mucho más que una empresa de automóviles. Es mucho más que una empresa autónoma. Y lo que fue una reclasificación útil para mí fue redefinir el coche como un robot. Creo que si piensas en el coche como un robot en lugar de un coche, te ayuda a llegar a conclusiones que ayudarán a la gente a ver el próximo producto. Así que en este caso, estoy hablando de la robótica humanoide. La robótica humanoide requiere una gran cantidad de los mismos sensores que estos coches utilizan. Tienen actuadores y motores y baterías. Y lo que me gustaría que ustedes describieran es algo así como la oportunidad humanoide, porque eso es claramente otra gran vía que Tesla está persiguiendo. Tienen el programa Optimus. Y eso debería darles una gran ventaja, ¿verdad? Es tener esta red RoboTaxi, tener los datos que están recopilando y adaptarlos y aplicarlos a este nuevo factor de forma de los robots.

Orador0:
[58:30] Sí.

Cathie Wood:
[58:30] Así que es la convergencia de las mismas tres tecnologías, efectivamente, ¿verdad? la robótica, obviamente, el almacenamiento de energía, y la inteligencia artificial. Así que, ya sabes, Elon dice que cree que Tesla será el número uno en robots humanoides en todo el mundo. Y luego el número dos a 10, él piensa, van a estar en China, de China, porque están tan centrados en y desde un punto de vista demográfico, tienen que ser. Pero también tienen esta iniciativa impulsada por el gobierno, ya sabes, nuevas fuerzas productivas. Y, de nuevo, Sam Khoris y Daniel han realizado un gran trabajo sobre robots humanoides en el que tú, lo sé, Brett, has colaborado.

Brett Winton:
[59:19] Con los robots humanoides, esa es la tecnología que realmente se ha movido más a la izquierda como resultado de la aceleración de la IA para nosotros, realmente pensamos que era un evento de comercialización del tipo de principios de la década de 2030 que debido al ritmo de cambio en la IA se ha adelantado donde ahora parece que a finales de la década de 2020 es cuando tendrás estas cosas lo suficientemente útiles para comercializarlas de manera significativa. Y en este momento no son lo suficientemente útiles para comercializar de manera significativa. Al igual que trundle alrededor en las fábricas, que recoger las cosas. Son una especie de demostración de capacidad potencial.

Brett Winton:
[59:53] Y, ya sabes, como he descrito, como la aceleración en el espacio del modelo de lenguaje se está traduciendo en la aceleración de los robo-taxis. Y también se traduce con cierto retraso en la aceleración de los robots. A un nivel muy alto, un robot humanoide es unas 10.000 veces más duro que un robo-taxi. Piensa en lo fácil que es conducir, sólo tienes que ir a la izquierda y a la derecha y luego el freno o el acelerador, esas son tus tres únicas opciones, los sensores están en el mismo lugar en el vehículo, cada vez, con un robot tienes todos estos grados de libertad que operan de forma independiente, además, cuando mueves tu cuerpo, tu conjunto de sensores cambia y estás operando en un entorno que no está diseñado necesariamente para darte instrucciones de lo que tienes que hacer. No tienes marcas de cambio de carril en un pasillo, ¿sabes? Así que hay como, es un problema muy desestructurado, muy, muy difícil. Y la ventaja de los robots es que son más tolerantes al error. Si te metes en un accidente, que es un gran problema en un coche. Si te golpeas la espinilla, quiero decir, no te gusta, pero no, ya sabes, causar la muerte y la destrucción. Y así pensamos que es como 10.000 veces más

Brett Winton:
[1:01:02] Difícil, pero tal vez eres cien veces más tolerante a los errores y termina en este punto donde pensamos que la comercialización real puede ocurrir a finales de 2020, dada nuestra expectativa para la tasa de ritmo de cambio en la IA subyacente. Y para Tesla específicamente, sí, tienen el mismo chip en el robot que tienen en sus vehículos. Eso es una ventaja. Los datos del mundo real que obtienen de sus vehículos y del centro de datos que utilizan para entrenar a sus vehículos podrán trasladarse al espacio robótico. Así que todo lo que están aprendiendo allí se traduce. Y así, ya sabes, creo que es, son, tienen el mejor conjunto de ingredientes para ganar en este mercado. Y sigue siendo, y también tienen la demanda interna, ya que pueden encender los robots en sus fábricas para hacer cosas. Pero neto, yo diría que es una especie de claramente una oportunidad potencial de varios billones de dólares donde todavía estamos muy temprano en saber exactamente cuando estas cosas serán lo suficientemente capaces como para que usted o yo quiera comprarlos en el hogar. Pero creo que se puede imaginar la forma en que el futuro va a cambiar...

Orador0:
[1:02:11] Anteriormente EE.UU.

Brett Winton:
[1:02:13] Los hogares dedicaban, digamos 30.000 dólares a un vehículo que sólo utilizaban el 5% del tiempo para desplazarse. Pues bien, ya no necesitan ese vehículo porque un robo-taxi les llevará de un lado a otro. Así que tienes capital extra. ¿En qué lo vas a invertir? Lo invertirás en un robot humanoide que lavará los platos por ti. Va a doblar la mayor parte de la ropa, pero al principio no será capaz de doblar todo, pero todavía va a ser mejor desde una perspectiva de conveniencia. Paseará a tu perro. Ya no tendrás que pagar para que lo cuiden. Al igual que va a llenar algunas de estas lagunas, pero imperfectamente, y usted estará satisfecho con él, ya que le ahorrará, ya sabes, media hora o una hora de tareas domésticas al día, que es un gran retorno de la inversión de, ya sabes, tomar ese capital y dedicarlo a esa cosa. Y una vez que está en el hogar, que va a mejorar con el tiempo, piensa. Y así creo que es donde, ya sabes, es realmente, este ciclo en relación con otros ciclos es muy diferente en la forma en que usted, usted sabe, incluso iPhones hoy en día, es como que actualizar el sistema operativo, el teléfono empeora.

Cathie Wood:
[1:03:09] Sí.

Brett Winton:
[1:03:10] Ya sabes, y así es como aquí, la actualización de software se puede aplicar hacia atrás en el hardware durante mucho más tiempo y ofrecer, ya sabes, grandes ventajas de rendimiento en lugar de una especie de re-skinning de las capacidades disponibles anteriormente.

Cathie Wood:
[1:03:25] Debemos dimensionar ambos mercados. Así que el mercado de robo-taxi, a nivel mundial, todo el ecosistema, esperamos que en los próximos cinco a 10 años sea una oportunidad de $ 8 a $ 10 billones con la mitad de eso más o menos va a los proveedores de redes como Tesla o Waymo. Realmente creemos que Tesla está en la pole position. Y en cuanto a los robots humanoides, consideramos que supondrán una oportunidad de 26 billones de dólares en los próximos 5 a 15 años. Y para ponerlo en perspectiva para la gente, el PIB mundial de hoy, por lo que sólo la producción de un año de bienes y servicios, es de alrededor de $ 130 billones.

Orador0:
[1:04:14] Trillón.

Cathie Wood:
[1:04:15] Trillones. Trillones. Lo siento. Trillones, trillones, por supuesto. Trillones. Sí, 130 billones de dólares. Así que estos se mueven la aguja. Están moviendo la aguja. Eso es bueno.

Josh Kale:
[1:04:27] Eso me hace sentir mucho mejor acerca de la situación de déficit que nos metimos. Tal vez podemos crecer nuestra manera de salir, ¿verdad? Afortunadamente.

Cathie Wood:
[1:04:33] Este es un argumento que tenemos todo el tiempo. Y te darás cuenta de que el mercado de bonos ha estado subiendo. Sí. La inflación es menor. A pesar de que el déficit y el gasto público está bajando, pero el déficit como proporción del PIB, la gente está diciendo que esto es insostenible. Si el crecimiento real, porque yo también viví los años de Reaganomics, ese era el secreto. El crecimiento, la productividad y el crecimiento se aceleraron, y terminamos con un superávit en los años noventa. Así que no nos asustamos en absoluto por el déficit.

Josh Kale:
[1:05:10] Bueno, hablemos de esto entonces. Así que estamos hablando de robots humanoides, y eso ya está empezando a sonar un poco como Jetsons, ya sabes, como la era de la ciencia ficción. Pero quiero hablar de algo que es aún más de ciencia ficción, que es como chips cerebrales. Así que tenemos interfaces informáticas Neuralink. Antes de este episodio, Josh me estaba mostrando a alguien jugando Call of Duty con su cerebro utilizando la tecnología Neuralink. Y según Josh, tiene un clip de, creo que fue Elon Musk, ¿verdad, Josh? Sí, Josh.

Ryan Sean Adams:
[1:05:38] Fue bastante sorprendente. Elon era sólo una especie de descripción. Así que en la extensión natural de esta conversación, Elon estaba describiendo para las personas con discapacidad que Neuralink en realidad podría permitir a encarnar un robot humanoide físico a través de la conexión digital de la interfaz cerebro-máquina. Y eso fue algo que me dejó totalmente alucinado. Es una locura. Brian y yo estábamos husmeando en el sitio web. Estábamos como, por supuesto,

Ryan Sean Adams:
[1:05:57] ARK tiene una posición en Neuralink, acaba de invertir en la Serie E. Así que claramente usted tiene algunas ideas sobre esto. ¿Qué aspecto tiene el mundo? ¿Seremos capaces de encarnar telepáticamente a estos robots humanoides que estamos construyendo? ¿Será posible?

Cathie Wood:
[1:06:07] Ya sabes, porque tuvimos la oportunidad, voy a decir que fue un privilegio, ya sabes, escuchar a todo el equipo hablando. Quiero decir, nos llevaron, nos llevaron, bueno, probablemente, Brett, ya había estado allí, pero me llevaron a lugares que era como, oh Dios mío, voy a hacer esto. Voy a hacer esto antes del final de mi vida. Creo que me encantaría hacerlo. Así que tal vez, tal vez Brett, quieras lanzarte a esto.

Brett Winton:
[1:06:37] Sí. Quiero decir, creo que, ya sabes, Neuralink es realmente una, es una empresa profundamente humana-positiva, como en, ya sabes, estabas tomando, hay, creo que es más de un millón de personas que tienen parálisis profunda y problemas de comunicación que simplemente no tienen un mecanismo fácil por el cual comunicarse hoy en día. Ahora mismo, están instalando chips que van en la corteza motora de la mano. Así que puedes imaginar que la experiencia del usuario es, que puede imaginar escribir a mano, como, o no, imaginar no es la palabra correcta. Pueden tratar de escribir a mano, pero su mano no se mueve, pero luego se moverá por ellos. O pueden intentar señalar con la mano, su mano no se moverá, pero podrán mover el cursor en la pantalla. En el caso de Call of Duty, lo que tienen que hacer es mover el pulgar para el joystick y la muñeca para el otro joystick. Y entonces el chip que está instalado puede interpretar con éxito esas señales para proporcionar la salida que pretenden. y la tecnología está mejorando con el tiempo. Y así instalaron por primera vez esta tecnología en un paciente con parálisis profunda. Y en, creo que fue el primer día que rompió la interfaz cerebro-ordenador de salida de palabra, ya sabes, o la tasa de salida de bits que se había establecido a través de todo el tipo anterior de las generaciones de tratar de hacer esto.

Brett Winton:
[1:07:58] Y van a ir, ya sabes, en este momento es sólo en la corteza de la mano, pero se puede imaginar que podrían entrar en el tipo vocal de la corteza para que en lugar de imaginar la escritura a mano,

Brett Winton:
[1:08:09] Puedes, e imaginar es la palabra equivocada de nuevo, pero en lugar de tratar de escribir a mano y ser incapaz de hacerlo, puedes tratar de hablar. Y podría tomar el tipo de señales procedentes de tratar de hablar y luego realmente producir el discurso para usted en la pantalla. Y así, las personas que están básicamente limitadas en su capacidad de comunicarse con el mundo debido a las limitaciones de entrada-salida conseguirán o deberían conseguir desbloquearse de nuevo con esta tecnología. Y luego la siguiente dirección en la que se están moviendo es ser capaces no sólo de leer la salida, sino de escribir en el cerebro, por lo que los implantes cocleares son una operación común para las personas sordas, donde se puede proporcionar una especie de señal directa a la parte auditiva del cerebro. cerebro para imitar lo que sucedería con un tímpano con las personas ciegas no hay tecnología comparable así que van a tratar de escribir a la gente tipo de centro óptico del cerebro y así que estás Pero imaginar la persona que no puede ver a continuación, potencialmente puede tener la experiencia de ver. No sólo eso, podrían ver en cualquier espectro que quieran. Podrían ver en infrarrojo si quieren. Pueden, ya sabes, adjuntar una cámara y hacer cualquier cosa. Y así se puede, en algunos casos, por ejemplo, sobre la base de entrada-salida, usted podría tener la capacidad de tipo sobrehumano en el que realmente se puede comunicar a la velocidad del pensamiento con el agente de AI. Mientras que, ya sabes, nosotros los mortales estamos restringidos a nuestra capacidad de escribir a máquina o nuestra capacidad de hablar. Y ese es su diseño para hacer esto...

Brett Winton:
[1:09:38] Tan económico y fácil de someterse como un procedimiento tipo LASIK, donde en el futuro, la gente podría optar y decir, oye, escucha, escucha, voy a ir al Centro Neuralink, y voy a, ya sabes, mejorar mi memoria.

Ryan Sean Adams:
[1:09:52] Y Brett, a su punto anterior, ¿verdad? Como, estábamos hablando de cómo, al igual que, estábamos básicamente tratando de aumentar el rendimiento de entrada y salida. Y se siente mucho como Neuralink es una especie de frontera final, ¿verdad? Donde es, estamos fusionando con la IA, estamos encarnando la IA. Y me encantaría seguir con esto, pero hay un titular del que realmente quería tener la oportunidad de hablar contigo, que era tu valoración de SpaceX. Y leí el titular, a mis amigos y a mí nos encanta SpaceX, y decía, para el año 2030, alrededor de 2,5 billones de dólares en valor empresarial. Así que eso es un número enorme. Eso pone SpaceX en una de las empresas más valiosas

Ryan Sean Adams:
[1:10:25] en el mundo en sólo cinco años. Y cuando la gente mira a SpaceX, el programa Starship está explotando. Están iterando rápidamente, pero aún no ha funcionado del todo. Así que me encantaría que me guiaras a través de esa valoración. Es una cifra enorme y por qué cree que SpaceX va a tener tanto éxito.

Cathie Wood:
[1:10:38] Así que, ya sabes, sólo para que sus espectadores saben, que de código abierto. Usted puede ir a buscarlo y ver exactamente las variables que están haciendo este trabajo de previsión.

Ryan Sean Adams:
[1:10:51] Es un gran informe. Pondremos un enlace en la descripción para que todo el mundo pueda verlo. Sí.

Cathie Wood:
[1:10:55] Y Brett trabajó con Sam y Daniel y Mach 33, que era nuestro socio en hacer el modelo.

Brett Winton:
[1:11:04] Con SpaceX, ya sabes, Starlink es un activo único. Así que sí, la Starship es importante para esa valoración, ya que están, ya sabes, mejorando el tamaño de su cohete para que puedan poner cosas en órbita por, ya sabes, del orden de cientos o tal vez incluso tan bajo como 100 dólares por kilogramo, tal vez incluso menos que eso, en lugar de miles de dólares por kilogramo. Esto significa que se pueden poner más satélites en órbita y que se puede permitir el lujo de cobrar menos por el acceso a esos satélites o enviar más ancho de banda contra esos satélites por el mismo coste, que es la dirección en la que creemos que van a ir las cosas. Y, ya sabes, el resultado neto es que tienes un jugador de conectividad global, mientras que antes, no tenías uno global. Al igual que Netflix pasó de, hey, estamos transmitiendo por la parte superior y la gente es como, oh, eso es un pato divertido. Ya sabes, en realidad la difusión está ligada a las redes de cable terrestre que entregan el contenido. Bueno, ya sabes,

Brett Winton:
[1:12:01] Piensa en la provisión de Internet ISP. En realidad se limita a estos proveedores celulares locales en cada geografía. Y Starlink es en realidad un competidor global creíble. Y si nos fijamos en el gasto global en comunicación a través de telefonía móvil y banda ancha, creo que es del orden de 1,3 billones de dólares. Es definitivamente más de un billón de dólares. Y creemos que Starlink puede llegar a los 200.000 millones de dólares y acercarse a los 300.000 millones de dólares de ingresos porque está proporcionando básicamente este conjunto competitivo de equipos de comunicación a la gente. Ahora, eso les permite lanzar más satélites, más satélites, y luego toman todo el exceso de flujo de caja y lo lanzan a Marte. Así que como inversor, tienes que sentirte cómodo con el hecho de que no estás invirtiendo para que te devuelvan el dinero en efectivo en una distribución en la que vas a recibir tu cheque de distribución y llevarlo al banco y decir, voy a cobrar esto. No, usted está recibiendo una parte de una futura colonia de Marte que van a construir. Y así- Y robots humanoides.

Brett Winton:
[1:13:04] Sí. Sí. Lo primero que van a enviar son camiones cibernéticos y robots humanoides. Y la forma en que lo modelamos es que el flujo de caja incremental se destina a la construcción de la constelación y seguir construyéndola, siempre y cuando sea suficiente para hacerlo, y luego empezar a lanzar más y más masa básicamente a Marte y empezar a construir infraestructura en Marte. Y eso no tiene un impacto significativo en tu valoración en 2030. Comienza a hacerlo en 2040, como ¿cuál es el valor de Marte? Pero la gran advertencia es que no debes invertir en SpaceX si quieres recuperar el dinero. Tienes que querer tener una parte de lo que está pasando en Marte para que funcione porque esa es la misión de la empresa. Y creemos que es como una misión profunda y emocionante e interesante. Y la razón por la que SpaceX puede tener tanto éxito en la Tierra es porque están diseñando para Marte. Así que su tecnología es como literalmente extraterrestre y están regresando y están compitiendo con los jugadores terrestres. Y así tienen esta enorme ventaja de rendimiento. Nunca diseñarías un cohete Starship tan grande, excepto que necesitas llevarlo a Marte. Nunca aterrizarías los cohetes en su trasero, excepto que tienes que necesitar aterrizar en Marte. Pero resulta que, que la ingeniería badassery es realmente importante para tipo de ganar en la Tierra, Y es por eso que están dominando el espacio en la tierra en este momento.

Cathie Wood:
[1:14:28] Sí. 90% más de todos los satélites. Y Elon dice a menudo, y sólo si nos remontamos a los primeros días de la empresa, Defensa realmente creó Silicon Valley, ¿verdad? Ahora ese mundo se ha invertido. Es privado, público, pero vemos SpaceX, como dijo Brett, en ir a Marte va a traer de vuelta tantas mejoras. Ni siquiera podemos imaginarlas, ya sea en la ciencia de los materiales o lo que sea, de vuelta a la Tierra, que realmente es donde obtendremos nuestros dividendos, tal vez en 2050 o 2060, lo que sea.

Brett Winton:
[1:15:14] Sí. No, quiero decir, en el futuro, debería ser más barato dar servicio al mercado de satélites terrestres desde Marte que desde la Tierra, porque gastas menos energía para volver a la Tierra desde Marte que para llegar desde la superficie de la Tierra a la órbita terrestre baja. Así que la base de Marte les da una ventaja competitiva en la Tierra. Y luego, con el tiempo, ya sabes, si va a haber minería de asteroides y cualquier cosa que estemos extrayendo recursos del sistema solar interior, Marte debería convertirse en la base industrial para ese tipo de transformación. Así que hay un valor de opción en esa colonia de Marte. Y desde la perspectiva de Tesla, van a enviar robots. Pero van a aprender mucho acerca de cómo funcionan sus robots cuando están tratando de funcionar en Marte. Y los harás realmente robustos para hacer movimientos en la Tierra si los estás probando en Marte, lo que puede ser útil también en la Tierra.

Josh Kale:
[1:16:07] Sí, tienes que preguntarte qué dinero están usando los robots en Marte, lo que nos lleva tal vez al último tema, que es la criptomoneda. Y Kathy, este ha sido otro cambio masivo. Creo que la última vez que te trajimos al podcast fue en diciembre de 2023, y estamos en la cúspide de la liberación de Bitcoin ETFs. Estamos en un mundo completamente diferente ahora mismo en 2025, el verano de 2025. Y hay muchas cosas que podrías comentar, estoy seguro. Vosotros tenéis una predicción del precio del Bitcoin para 2030, 1,5 millones de dólares por Bitcoin.

Josh Kale:
[1:16:41] Caso de toro. Sí, caso de toro. También hemos visto mercado IPO masiva con Circle, su oferta pública inicial, y esto es en la parte posterior de stablecoins. Creo que ha sido como un 6 a 8x desde la OPI, que es absolutamente asombroso para Circle. Coinbase ha sido incluida en el S&P. Tenemos un régimen regulatorio completamente diferente. Esta mañana Robinhood ha anunciado una capa 2 de Ethereum y una estrategia de tokenización, incorporando acciones a la cadena. Todas estas cosas, sé que ustedes tienen un completo fintech, activos digitales, criptomoneda tipo de estrategia de innovación. Pero tal vez voy a lanzar este primero, Kathy. ¿Qué ves cuando miras a las criptomonedas en este momento? ¿Cuáles son las áreas más emocionantes para ti? Oh, Dios mío.

Cathie Wood:
[1:17:22] Bueno, ya sabes, estamos muy orgullosos de haber sido el principal inversor en Circle. Y he oído a Tom Lee describir la OPV de Circle como el momento del chat GPT. Y lo entiendo porque ahora, mientras que antes decíamos a los inversores institucionales en particular, ya sabes, puede que no te guste esta cosa llamada cripto o activos digitales, pero es una nueva clase de activos. Y hay que tener un punto de vista. Si no te gusta, tienes que tener razones por las que no estás incluyendo esta nueva clase de activos en tu asignación de activos. Y así estábamos un poco escupiendo al viento, para ser honesto, no hasta que los ETFs Bitcoin salieron. Conseguimos un poco más de audiencia en torno a eso, pero todavía teníamos a la SEC pataleando y gritando incluso en torno a los ETFs. Y entonces usted consigue una nueva administración, un cambio completo desde un punto de vista normativo.

Cathie Wood:
[1:18:29] Y sí, el círculo se hace público. Y creo que si usted pregunta, cuando la gente me pregunta, ¿cuál es la mayor sorpresa, pensé, y usted sabe de probablemente nuestro último podcast, realmente pensé que Bitcoin serviría el papel que las monedas estables van a servir en este momento. Desde el punto de vista de los mercados emergentes, en particular, su tether es más el stablecoin respaldado en gran parte por los tesoros. Así que creo que esa es la mayor sorpresa para mí. Pero creo que debido a que la oferta pública inicial, no sé si era la seguridad que, ya sabes, estar respaldado al 100% por valores del Tesoro le confirió. Pero por fin, por fin, tenemos instituciones estudiando esto y estudiándolo mucho porque no puedes perderte, ya sabes, el equivalente de la IA y la IA y las criptomonedas juntas a medida que avanzamos hacia lo agéntico. También con DeFi amenazando a todos ellos también. Será mejor que se pongan con el programa. Así que tienes razón. Interruptor de la luz. Es casi como un interruptor de luz se ha encendido aquí. Y es emocionante. Y creo que... Robinhood lanzamiento de su estrategia tokenized,

Cathie Wood:
[1:19:53] El lanzamiento de su propia capa dos utilizando el Arbitron, el lanzamiento de futuros perpetuos en Europa, en el Reino Unido,

Cathie Wood:
[1:20:04] Y el despliegue de estacas o volver a rodar a cabo estacas. Es decir, va a por todas. Creemos que podría convertirse en una de las instituciones de servicios financieros más importantes del mundo. Y, ya sabes, cuando pusimos por primera vez Robinhood en nuestra cartera, nos acusaron de invertir en acciones meme. Y te darás cuenta de que no invertimos en ninguna de esas otras acciones meme porque no valían la pena. No tenían nada de innovación tecnológica, pero Robinhood sí. Y voy a decir, en nuestros primeros días con Robinhood, estábamos un poco impacientes de que no iban duro en cripto. Creo que lo que les frenó fueron todos los problemas regulatorios en los que se metieron, y tuvieron que ir a lo seguro. Pero ahora se han quitado los guantes y va a ser muy emocionante. Creo que va a acelerar el movimiento cripto en más del mundo financiero tradicional mucho más rápido ahora. Sé que todos los bancos están tratando de averiguar, ya sabes, cómo participar, reducir sus costos, lo que sea, sin embargo, o, ya sabes, cómo canibalizar a sí mismos por lo que no son desintermediados. Así que es bastante emocionante.

Josh Kale:
[1:21:23] Brett, ¿cómo crees que, poniendo tu sombrero de analista, tienes una teoría de cómo las stablecoins van a escalar? Digamos que un post-Genius Act. Digamos que sigue adelante, que es firmado por el presidente. ¿Qué ocurriría entonces?

Brett Winton:
[1:21:35] Bueno, creo que será útil captar esto en cómo modelamos el espacio DeFi en su conjunto. Así es como, uno, creo que hay dos revoluciones financieras sucediendo simultáneamente, tal vez tres. Pero uno es el tipo de criptomoneda, que es el desplazamiento directo de tipo de monedas tradicionales con activos digitales de alguna manera. Con Bitcoin como, ya sabes, tal vez es el oro digital, como realmente, tal vez con el tiempo también se convierte realmente en algo más que el valor almacenado. Se convierte en medio de intercambio y unidad de cuenta. Pero stablecoins como otro tipo de cosa que está acelerando el fenómeno cryptocurrency. Y luego está, ya sabes, la contratación inteligente y las llamadas de protocolo de contratación inteligente, que es realmente ir a la derecha en contra de las funciones tradicionales que las instituciones financieras proporcionan a las personas y hacerlo de manera menos costosa y más eficiente y más rápido. Y así, ya sabes, hay como una teoría funcional de las finanzas donde es como que no prestas atención a lo que las instituciones reguladas están autorizadas a hacer. Se presta atención a lo que la gente necesita. La gente necesita una manera de almacenar su dinero. La gente necesita una manera de transformar el dinero a través del tiempo y el espacio, como tomarlo prestado del futuro o como ponerlo en su lugar para prestarlo a otras personas. La gente necesita como socializar el riesgo a través de espacios de contratación de seguros. Y DeFi va a ser como

Brett Winton:
[1:22:57] Las aplicaciones se van a componer sobre DeFi para permitir todo eso, ¿verdad? Y si nos fijamos en una base global de lo que el sector de los servicios financieros tradicionales proporcionan a la economía, que proporciona un conjunto amorfo de transformaciones de riesgo y funciones de valor de la tienda y todas estas cosas y, ya sabes, la facilitación de transacciones. Pero nos cobra. Nos cobra en relación con el número de activos financieros en la economía, creemos que un 3,4%.

Brett Winton:
[1:23:27] Bueno, eso suena como un número pequeño, excepto que en 2030, va a haber un cuatrillón de dólares de activos financieros. Estamos pagando una cantidad enorme por los inmuebles bancarios y los abogados de los bancos, ¿verdad? Así que la promesa de DeFi al tokenizar activos es que creemos que el pago a los protocolos y aplicaciones subyacentes será de alrededor del 1%. Y se puede argumentar, ya sabes, pila mezclada completa. Y así pasas de jugar al 3,3% a alquilar el balance de Morgan Stanley y pedirle a su chico de notas estructuradas que redacte el contrato de transacción por ti para que puedas cubrir algo de riesgo a,

Brett Winton:
[1:24:02] Escucha, puedes elegir un contrato de la estantería. Sabes que se va a ejecutar porque tienes una ejecución de seguro blockchain en el back-end. Así que no necesitas el balance de Morgan Stanley y te cuesta uno neto, ¿verdad? Y eso significa que puedes hacerlo a cualquier escala. Así que no tienes que ser un negocio de cien millones de dólares para llamar la atención. Puedes simplemente sacarlo de la estantería y hacerlo tú mismo. Y por lo que proporciona básicamente mejores servicios financieros a todos en el mundo debido a eso. Muy bien, entonces, ¿cómo lo modelamos? Decimos, bueno, ¿cuál es la tasa de adopción? Y la tasa de adopción es imitada como la adopción temprana de Internet durante los días de acceso telefónico. Así que menos del 5% de penetración en 2030. Haces todos los cálculos sobre el rendimiento que se acumula en los tokens subyacentes. Terminas con una estimación de 5 billones de dólares de capitalización de mercado para algo así como la pila DeFi. Ahora, creo que la introducción de stablecoins y la aceptación de stablecoins aquí en realidad podría ser el equivalente de la marcación a la transición de banda ancha en Internet.

Brett Winton:
[1:25:01] Bitcoin es como el punto de entrada de acceso telefónico en una especie de espacio DeFi. Es difícil de entender para la gente. En realidad es por transacción. Es caro, pero puedes mover grandes volúmenes de dinero. Es algo así como, es generalmente torpe. Y DeFi sigue siendo generalmente torpe. Creo que la persona promedio se acerca a estas cosas y es como, oh, Dios mío, voy a perder accidentalmente todo mi dinero y ni siquiera sé lo que estoy haciendo. Y por lo que es evidente que hay un montón de tipo de desarrollo tiene que suceder en la parte superior de la misma. Ahora tienes empresas extraordinariamente bien capitalizadas que están incentivadas para llevar a la gente a los activos digitales y llevarlos a un activo que ya tienen mucho. Ya tienen dólares. Simplemente vas a tener un dólar que puedes transferir instantáneamente y con el que puedes hacer todas estas cosas. Así que creo que va a servir como un acelerador a través de la pila DeFi donde la gente va a darse cuenta, ¿por qué estoy aceptando este menor rendimiento de mis ahorros cuando podría obtener un mejor rendimiento? ¿Por qué estoy aceptando esta tasa exorbitante para este banco, para este préstamo personal, cuando en realidad puedo como pedir prestado de esta manera más eficiente contra los activos que ya tengo? Y así creo que el, es, ya sabes,

Brett Winton:
[1:26:14] Creo que la Ley Genius y todas las instituciones financieras tradicionales que van a tratar de asociarse con Circle y tratar de rodar su propia. Y, ya sabes, proporcionará este onboarding para que el promedio, como, ya sabes, conjunto de personas normales de los usuarios en un montón de estos, como el punto de partida para explotar realmente estas aplicaciones. Y así, como, en todo caso, mi sesgo sería, eh, tenemos que acelerar la curva de adopción de algunos aquí, dado que hemos cruzado este umbral, que hay este momento GPT chat en tipo de monedas estables, que la gente es como, uno, que están mirando el precio de las acciones de Circle y como, whoa, tal vez debería tener un poco, sí, sí. Y luego dos, le da a Circle credibilidad instantánea para firmar con un socio. Pueden ir a los bancos y decirles: "Podemos ofrecerles esta marca blanca". Y los bancos están como, oh sí, mira el precio de sus acciones. Lo están haciendo bien. Queremos un poco de ese jugo, ¿sabes?

Josh Kale:
[1:27:03] Así que creo que será... Sí, bien dicho. Y volviendo, Brett, al punto de convergencia con el que abrimos este podcast, ¿creemos que los agentes de IA y los robots van a querer el futuro de la programabilidad en su dinero? Yo creo que sí. Y eso tiene que ser programabilidad digital. Kathy, tal vez terminemos el episodio con esto. Y esto ha sido fantástico a través de todas las curvas S de innovación que ustedes están viendo. Ha sido una fantástica visión general de todas estas cosas. La única llave inglesa que podría atascar las obras con el 7% del PIB. Tal vez hay varios, pero uno de ellos es sin duda la configuración macro, ¿verdad? Tenemos aranceles. Tenemos el potencial de una nueva acción de la Fed. En general hay cierta incertidumbre. Se ha sentido como un año inestable desde una perspectiva macro. Tenemos guerras, muchas cosas sucediendo aquí. ¿Cuáles son sus perspectivas macroeconómicas para julio de 2025?

Cathie Wood:
[1:27:53] Bueno, el mercado ha estado escalando este muro de preocupación, lo que debería decirnos algo. Y creo, y esta ha sido nuestra suposición, feliz de ver que está empezando a jugar de esta manera. Creemos que el presidente Trump, y créanme, entiendo lo caótico y lo loco que este entorno ha parecido a todo el mundo. He estado por toda Europa y Asia, y se preguntan, ¿qué está pasando? Dije, vale, sí, estamos de acuerdo. Parece caótico. Creo que la metodología aquí es que el presidente Trump decidió tomar toda la medicina dura y hacer el trabajo sucio. Muy temprano en su administración, se definirá a sí mismo como, y recuerde, quiere ser considerado el mejor presidente que haya existido. Bueno, los aranceles y las guerras y una mala economía no te llevan allí. Tomando toda la mala medicina, en realidad creo, y desde un punto de vista temporal y dado nuestro punto de vista sobre la innovación...

Cathie Wood:
[1:29:04] Lo que sucederá aquí es que vamos a movernos a medida que avanzamos a través de la segunda mitad del año hacia el próximo año en una recuperación masiva impulsada por la productividad y luego la expansión, que irá acompañada de una inflación mucho más baja de lo que nadie esperaba. Y no vendrá sólo de todas estas tecnologías deflacionistas, sino que los precios de la vivienda están empezando a caer. Los constructores se enfrentan a un enorme exceso de existencias y tienen que eliminarlas. Así que creo que la inflación bajará. Sabemos que los precios del petróleo probablemente también bajarán. Así que si esto suena un poco como Ricitos de Oro, lo es. ¿Pero por qué hizo el trabajo sucio ahora? Es debido a las elecciones del próximo año. Y esa temporada de campaña probablemente va a empezar antes de lo normal este otoño e invierno. Y necesita ampliar la ventaja republicana en ambas cámaras, ¿verdad? Y tanto en la Cámara como en el Senado. De lo contrario será un pato cojo. Y tiene mucho más que hacer en términos de reducción de las regulaciones,

Cathie Wood:
[1:30:19] Sacar al gobierno de nuestro cabello y realmente permitir que la innovación nos lleve a un lugar que beneficie a todos. Y puedo sonar como un evangelista en esto, y no estoy haciendo esto político, pero esto es porque, créanme, me estaba rascando la cabeza diciendo, ¿qué diablos estás haciendo? Porque los aranceles, los aumentos de impuestos, eso es lo que son para mí. Y no me gustan.

Cathie Wood:
[1:30:46] Pero creo que al final del día, vamos a tener un comercio mucho más justo al final del día en todos los ámbitos, porque la peor parte del comercio para nosotros fueron las barreras comerciales no arancelarias que enfrentamos. Y muchas de ellas están desapareciendo. Estoy impaciente por ver un artículo al respecto. Para ser sincero, soy muy optimista sobre lo que va a ocurrir. Si me preguntan cuál es mi mayor preocupación, es la mercantilización que viene de China y cómo va a abrirse camino a través del sistema. Por supuesto, significará una inflación mucho más baja, pero para muchas empresas, también podría significar beneficios mucho más bajos. Así que realmente tratando de entender esa dinámica si estoy siendo realista acerca de los riesgos por ahí también. Pero creo que vamos a mirar hacia atrás y este caos habrá ofuscado mucho en términos de...

Cathie Wood:
[1:31:48] del progreso que vamos a ver. Y te voy a dar un ejemplo de lo que sucedió en su primera administración.

Cathie Wood:
[1:31:54] ¿Cómo redujo la tasa del impuesto de sociedades del 35% al 21% dado el muy, tenía un margen más estrecho en su primera administración. ¿Cómo sucedió eso? Es porque estaba distrayendo a todo el mundo con todas estas ideas locas y los responsables políticos simplemente dijeron, está bien, tenemos que hacer algo aquí. Y esto parece lo menos amenazador de lo que quiere. Va a bajar el impuesto de sociedades de nuevo, pero no explícitamente. Será a través de la

Cathie Wood:
[1:32:27] 100 expensas de los gastos de capital en el primer año, que nos llevará al equivalente de un 14, 15% tasa de impuesto de sociedades, lo que hará que los EE.UU.

Cathie Wood:
[1:32:39] La nación más competitiva, creo, en el mundo combinado con la desregulación. Y creo que se oye a mucha gente, que son muy bajistas. Están diciendo, oh, el dólar va a bajar. Los EE.UU. es, ya sabes, los inversores se están alejando de los EE.UU. en estas otras áreas. Y algo de eso ha estado sucediendo. Pero creo que el rendimiento del capital invertido en los EE.UU. aumentará en relación con la de cualquier otra parte del mundo, y que vamos a atraer capital, atraer a más inversores, y el dólar subirá en los próximos años.

Josh Kale:
[1:33:18] Eso es. Terminemos con esa nota optimista. Kathy y Brett, muchas gracias por acompañarnos hoy. El mensaje, parece, es que es un buen momento para ser un inversor en innovación, y ustedes están ciertamente en la frontera de eso. Así que apreciamos todos sus puntos de vista de hoy.

Cathie Wood:
[1:33:33] Gracias, Ryan y Josh. Ha sido fantástico.

Music:
[1:33:34] Música