O ETF de memória Roundhill (DRAM) foi uma das histórias de ETF mais proeminentes do ano. O fundo foi lançado no início de abril e agora tem mais de US$ 20 bilhões investidos dois meses e meio depois. Seu lançamento inicial é de quase US$ 7 bilhões em menos de um mês iShares Bitcoin Trust (IBIT) Para o lançamento de ETF com crescimento mais rápido de todos os tempos.
Escrevi sobre isso logo após o lançamento e considerei-o um dos lançamentos de ETF mais inteligentes que já vi.
DRAM tinha duas coisas. A primeira foi a tese do investimento real. A memória se tornou um dos cantos mais quentes do mercado de ações, impulsionada pela demanda por memória de alta largura de banda dos data centers de IA (a Micron Technology (MU) deverá gerar lucros no mesmo patamar que a Apple e a Amazon no próximo ano!)
Um segundo factor foi que alguns dos maiores beneficiários do boom foram difíceis de comprar pelos investidores americanos. Dois dos três maiores fabricantes de HBM, Samsung Electronics e SK Hynix, são negociados na Coreia do Sul e não possuem nenhum ETF importante de semicondutores nos EUA.
Os investidores estavam comprando ETF iShares MSCI Coreia do Sul (EWY) para ganhar exposição a estas ações, mas o fundo também inclui dezenas de ações coreanas não relacionadas. A DRAM proporcionou aos investidores uma exposição mais limpa ao tema.
Essa combinação – uma tese de investimento extremamente atraente mais uma lacuna de acesso – é o que tornou a DRAM tão bem-sucedida.
Comércio de gargalo
O sucesso da DRAM coincidiu com o crescimento mais amplo do comércio de vegetais como estrutura para o investimento em IA. A original foi a GPU que fez da Nvidia (NVDA) a empresa mais valiosa do mundo.
A electricidade foi seguida pelos serviços públicos, centrais nucleares, turbinas a gás e infra-estruturas eléctricas, todos beneficiando à medida que os edifícios dos centros de dados começaram a enfrentar restrições de rede.
A memória, é claro, era outra e, recentemente, as CPUs ganharam atenção à medida que a IA passa do treinamento para a inferência.
Depois, há a fotônica, que também ganhou impulso no ano passado.
O que é fotônica e por que ela é importante para a IA
Segundo Ansys, a fotônica é “um domínio multidisciplinar que abrange a geração, controle, manipulação e detecção de luz”.
A tecnologia tem sido usada há décadas em sistemas de imagem, lasers industriais, redes de telecomunicações de fibra óptica, dispositivos médicos, aplicações de sensores e monitores. Em qualquer lugar a luz precisa ser gerada, moldada ou manifestada para fazer algo útil.
Nos data centers de IA, a fotônica se manifesta como o uso da luz para transportar dados entre chips, racks e servidores, substituindo a fiação de cobre que rompe seus limites físicos.
À medida que os clusters de IA se expandem para centenas de milhares de GPUs, a largura de banda necessária para mantê-los sincronizados é enorme, o que o cobre pode suportar. Interconexões ópticas, transmissores, circuitos integrados fotônicos e ópticas conjuntas são a forma como a indústria aborda isso.
O capital que flui para a indústria reflecte a seriedade com que isto é levado. A Nvidia investiu bilhões de dólares em empresas fotônicas para conter a maré, e as ações dispararam.
A Optoeletrônica Aplicada (AAOI) aumentou cerca de 306% no acumulado do ano, enquanto Lumentum (LITE) e Coherent (COHR) dobraram.
O problema da confusão EUV
O ETF de litografia e semicondutores fotônicos Corgi (EUV) No início de maio, foi lançado o primeiro ETF dos EUA voltado especificamente para o tema fotônica. O fundo demorou a começar, mas levantou cerca de US$ 340 milhões em seis semanas de negociação. Isso ainda o coloca na trajetória em que a DRAM estava no mesmo ponto.
Pode haver muitas razões para isso. Primeiro, a maioria dos vencedores da fotônica já está nos Estados Unidos e negociando. Ações como Lumentum, Coherent e Applied Optoelectronics são todas negociadas nas bolsas dos EUA.
Não há nenhuma lacuna de acesso no estilo Samsung ou SK Hynix para resolver, então a demanda por ETFs direcionados ao espaço será naturalmente menor.
Mas outra questão diz respeito à concepção do próprio EUV. As seis principais participações em 17 de junho são Taiwan Semiconductor (TSM) 9,5%, ASML Holding (ASML) 9,06%, Applied Materials (AMAT) 6,16%, Lam Research (LRCX) 5,96%, KLA Corp (KLAC) 4,92% e Corning (Corning) 4,96%.
Destes, Corning é indiscutivelmente o mais brilhante no jogo de fotônica de IA. O seu segmento de comunicações ópticas está a crescer rapidamente, impulsionado pela procura de fibra para centros de dados de IA, e este segmento é a razão pela qual os investidores estão agora a comprar as ações. A KLA também possui muitos programas relacionados à fotônica, inclusive como fabricante de equipamentos de processamento de wafer para fins fotônicos por meio de sua divisão SPTS, além de fornecer inspeção especializada de defeitos e muito mais.
O resto são nomes genéricos de chips e half-caps. Beneficiam da inteligência artificial, mas não especificamente da perturbação fotónica. O TSM se beneficia da demanda por chips de IA em nós avançados. O ASML se beneficia à medida que mais chips de IA exigem litografia EUV.
Esse é um ciclo diferente do vegetal fotônico que impulsiona a Lumentum, a Coherent e a Applied Optoelectronics – ações que estão mais abaixo na lista de participações.
Estratégia de investimento EUV
O EUV investe em empresas envolvidas em “tecnologias fotônicas e baseadas em luz, incluindo litografia ultravioleta extrema (“EUV”) e ferramentas relacionadas de fabricação e inspeção de semicondutores”, de acordo com o prospecto do fundo.
Em algum nível, o tema faz sentido. A litografia é um processo baseado em luz. A ASML fabrica máquinas EUV que usam luz para imprimir os chips mais avançados, enquanto a TSM usa essas máquinas para fabricar os chips de IA que impulsionam o boom.
Mas embora estas empresas estejam a aproveitar a luz e a beneficiar do boom da inteligência artificial, a tese de investimento é diferente daquela que impulsiona o homónimo da fotónica.
O comércio de fotônica de IA está ligado a uma desaceleração na construção de data centers, uma história de forte demanda por transmissores, componentes ópticos e fibra à medida que os hiperescaladores lutam para conectar clusters de GPU.
A história da Semicap and Foundry trata da construção de capacidade de longo prazo para a produção avançada de nós, com a IA como um impulsionador entre vários.
Sem mencionar que esses nomes semicap e fab já têm exposição significativa em amplos ETFs de semicondutores, como ETF VanEck Semiconductor (SMH).
TSM, ASML, LRCX, AMAT e KLA Corp (KLAC) juntas representam um quarto da SMH.
Quem quiser brincar com a garrafa da fotônica pode querer algo mais direcionado, assim como a DRAM era muito voltada apenas para a memória.
Outros arquivos e fundos
Quando twittei sobre isso no mês passado, várias respostas me responderam perguntando quando haveria um ETF fotônico puro. Na época, três outros ETFs direcionados ao espaço foram arquivados (após o lançamento de um), cada um com uma visão diferente do que significava ser um ETF fotônico.
primeiro, ETF Tuttle Capital Pure Play Photonics (foto) – começou no final de maio – parece o que os investidores estão pedindo. Pure play é exatamente o nome e suas principais participações incluem Lumentum, IPG Photonics, Coherent e AAOI. Mas as participações são muito mais amplas do que apenas a fotónica da IA, abrangendo lasers industriais e científicos, LiDAR, infravermelhos e espectrometria, e dispositivos optoelectrónicos. Também visa focar em nomes de pequena e média capitalização.
Então, novamente, isso parece diferente do que os investidores em comércio de infraestrutura de IA estão reclamando.
No entanto, Tuttle enfatiza a flexibilidade. O Fundo é gerido ativamente e o Consultor tem o exclusivo critério de incluir empresas com base em fatores subjetivos. Assim, na prática, o portfólio pode mudar para a fotônica de IA ao longo do tempo, porque é aí que está a demanda.
A segunda entrada, o ETF Tema Optical and Photonic, usa um teste de três vias para inclusão. Inclui ações de empresas que geram pelo menos 50% das suas receitas provenientes de atividades fotónicas, empresas pré-receitas cujo negócio principal é equipamento fotónico ou empresas com menos de 50% das suas receitas provenientes de fotónica que a anunciaram publicamente como um foco estratégico.
O documento também lista possíveis tipos de empresas, a maioria das quais focada em data centers, mas algumas, como fabricantes de máquinas de litografia e sensores LiDAR, oferecem um mandato um pouco mais amplo.
A terceira submissão, o ETF KraneShares Optical AI Infrastructure, é a que mais se aproxima do que os investidores procuram à primeira vista.
Ele aplica um teste estrito de ganho de 50% ou ganho bruto a quatro categorias: transmissores e interruptores ópticos, incluindo óptica conjunta, circuitos integrados fotônicos e fotônicos de silício, fibra óptica e conjuntos e sistemas de rede óptica. Nenhum dos nomes de chips e semicaps que dominam as participações da EUV passará neste teste.
No entanto, a estratégia mais agressiva da KraneShares é contraditória. Nomes como Corning, onde a fotônica da IA impulsiona a tese positiva, mas não representa a maior parte da receita, poderiam potencialmente ficar fora do fundo.
Por outro lado, a flexibilidade de Tuttle e Theme pode permitir que tenham o mesmo tipo de nome se o orientador considerar um ajuste estratégico. No entanto, isto traz consigo as suas próprias armadilhas, uma vez que padrões mais elevados também podem atrair empresas onde a exposição à fotónica é mais casual.
Como todos os ETFs temáticos, as regras e decisões incorporadas no fundo moldam a exposição que os investidores obtêm.
expectativas realistas
Embora a categoria tenha grande potencial, nenhum ETF fotônico igualou o sucesso do DRAM. Esta história não se tratava apenas de uma tese de investimento convincente. Tratava-se também da lacuna de acesso, e o comércio fotônico não tem isso.
Ainda assim, os investidores desejam claramente introduzir a negociação fotônica de IA em um ETF fácil de comprar. Assim, uma ou mais destas fundações conseguiram encontrar um público real, mesmo que não na escala que a DRAM alcançou.
