The Prof G Pod with Scott GallowayThe Prof G Pod with Scott Galloway
0
0

Tom Lee: The Correction Is Over — Stocks Are About To Surge

Tom Lee: The Correction Is Over — Stocks Are About To Surge
Summary & Insights

Is the current market dip a sign of a bursting AI bubble or merely a temporary shudder before a massive surge? Tom Lee believes the latter, arguing that the recent correction in the NASDAQ is already over and that the market is primed for a significant rally. Lee contends that the volatility is driven by a combination of “mechanical” factors—such as the explosion of high-leverage, zero-day options trading that forces a myopic, short-term focus—and “behavioral” pattern matching, where investors instinctively fear a bubble because they remember the dot-com and housing crashes.

Scott Galloway challenges this optimism by pointing to “bubble-icious” behavior, specifically circular financing, where AI companies invest in one another to artificially inflate demand. Galloway suggests that the signals for organic growth may be skewed and that “token maxing”—companies forcing employees to use AI tokens regardless of necessity—might be creating a facade of demand that is now beginning to slow. Lee counters this by framing such activity as “ecosystem development,” comparing it to RCA’s early investments in radio stations to build an industry from the ground up.

The debate extends to the actual utility of AI. Lee argues that unlike the 1999 internet bubble, which focused on cost savings rather than revenue, the AI era is defined by “otherworldly innovation” and tangible productivity gains per worker. He warns against overreacting to sequential growth slowdowns in companies like Anthropic, noting that exponential growth often occurs in waves. Lee emphasizes that the real long-term winners may not be the “frontier” companies like OpenAI or Anthropic, but “downstream” companies—much like how Apple became the dominant force of the mobile era years after the initial bubble burst.

Looking toward the end of the year, Lee remains aggressively bullish, predicting the S&P 500 could climb as high as 8,200 to 8,400. He dismisses fears that a Democratic sweep in the midterms would lead to anti-AI legislation, arguing that big tech companies will simply court Democratic lawmakers to ensure data centers are framed as economic boons for local communities. Galloway remains skeptical but acknowledges that the market often behaves counterintuitively, frequently rallying after periods of intense fear.

Surprising Insights

  • The “Mechanical” Market: Lee suggests that zero-day options have fundamentally changed market psychology, turning quarterly earnings into “long-term” events because traders are now focused on two-week windows.
  • Ecosystem vs. Circularity: What Galloway calls “circular financing” (artificial demand), Lee redefines as “ecosystem development,” comparing it to the historical growth of the radio industry.
  • The Downstream Winner Theory: Lee argues that the biggest AI profits will likely not go to the companies building the models, but to the “second wave” companies that apply those models to specific markets.
  • Political Paradox: Lee points out that historically, the stock market has rallied 100% of the time in the twelve months following mid-term elections, regardless of the winner.
  • The Jevons Paradox: Lee references this economic principle to explain why AI token usage may fluctuate without indicating the end of the overall growth cycle.

Practical Takeaways

  • Avoid Myopic Trading: Resist the urge to trade based on two-week volatility; institutional success still relies on longer-term horizons despite the rise of zero-day options.
  • Look Beyond the “Frontier”: When investing in AI, look for “downstream” companies that utilize AI to drive revenue rather than just the companies building the underlying LLMs.
  • Distinguish Innovation from Hype: Monitor productivity metrics (such as revenue per worker) rather than just “token usage” to determine if AI is providing real economic value.
  • Expect Volatility in S-Curves: Recognize that exponential growth industries do not move in a straight line; sequential dips in growth rates are often normal “growth recessions” rather than the end of a cycle.
  • Analyze Hardware Integration: Consider the value of “on-device” AI (edge computing) as a moat, as it reduces reliance on expensive cloud subscriptions and increases user privacy.

🛍️ Products & Resources Mentioned

As an Amazon Associate, primates.life earns from qualifying purchases.

Liệu đợt sụt giảm thị trường hiện nay là dấu hiệu của một bong bóng AI đang tan vỡ, hay chỉ đơn thuần là một cú rùng mình tạm thời trước một đợt tăng trưởng mạnh mẽ? Tom Lee tin vào vế sau, ông lập luận rằng đợt điều chỉnh gần đây của chỉ số NASDAQ đã kết thúc và thị trường đang ở trạng thái sẵn sàng cho một đợt tăng giá đáng kể. Lee cho rằng sự biến động này bị chi phối bởi sự kết hợp giữa các yếu tố “kỹ thuật” — chẳng hạn như sự bùng nổ của giao dịch quyền chọn 0 ngày (zero-day options) với đòn bẩy cao, buộc nhà đầu tư phải tập trung ngắn hạn một cách thiển cận — và sự khớp nối “hành vi”, khi các nhà đầu tư theo bản năng sợ hãi một bong bóng vì họ vẫn còn nhớ những cuộc khủng hoảng dot-com và khủng hoảng nhà đất.


Scott Galloway thách thức sự lạc quan này bằng cách chỉ ra những hành vi “đặc trưng của bong bóng”, cụ thể là tài chính xoay vòng, nơi các công ty AI đầu tư vào nhau để thổi phồng nhu cầu một cách giả tạo. Galloway cho rằng các tín hiệu về tăng trưởng hữu cơ có thể bị sai lệch và việc “tối đa hóa token” — khi các công ty ép buộc nhân viên sử dụng token AI bất kể có cần thiết hay không — có thể đang tạo ra một diện mạo nhu cầu ảo mà hiện nay đang bắt đầu chậm lại. Lee phản bác điều này bằng cách định nghĩa các hoạt động đó là “phát triển hệ sinh thái”, so sánh nó với những khoản đầu tư sớm của RCA vào các đài phát thanh để xây dựng một ngành công nghiệp từ con số không.


Cuộc tranh luận mở rộng sang giá trị sử dụng thực tế của AI. Lee lập luận rằng không giống như bong bóng internet năm 1999, vốn tập trung vào việc tiết kiệm chi phí thay vì tạo ra doanh thu, kỷ nguyên AI được định nghĩa bởi “những đổi mới phi thường” và sự gia tăng năng suất hữu hình trên mỗi công nhân. Ông cảnh báo việc phản ứng quá mức trước sự sụt giảm tăng trưởng nối tiếp ở các công ty như Anthropic, lưu ý rằng tăng trưởng theo cấp số nhân thường diễn ra theo từng làn sóng. Lee nhấn mạnh rằng những người chiến thắng thực sự trong dài hạn có thể không phải là các công ty “tiên phong” như OpenAI hay Anthropic, mà là các công ty “hạ nguồn” — tương tự như cách Apple trở thành thế lực thống trị kỷ nguyên di động nhiều năm sau khi bong bóng ban đầu tan vỡ.


Nhìn về cuối năm, Lee vẫn giữ thái độ cực kỳ lạc quan, dự báo chỉ số S&P 500 có thể leo cao tới mức 8.200 đến 8.400. Ông bác bỏ nỗi lo ngại rằng một chiến thắng áp đảo của Đảng Dân chủ trong kỳ bầu cử giữa nhiệm kỳ sẽ dẫn đến các đạo luật chống AI, lập luận rằng các công ty công nghệ lớn sẽ đơn giản là vận động các nhà lập pháp Đảng Dân chủ để đảm bảo các trung tâm dữ liệu được coi là đòn bẩy kinh tế cho các cộng đồng địa phương. Galloway vẫn hoài nghi nhưng thừa nhận rằng thị trường thường vận hành ngược với trực giác, thường tăng giá sau những giai đoạn sợ hãi tột độ.


Những góc nhìn bất ngờ



  • Thị trường “Kỹ thuật”: Lee cho rằng các quyền chọn 0 ngày đã thay đổi căn bản tâm lý thị trường, biến báo cáo thu nhập hàng quý thành các sự kiện “dài hạn” vì các nhà giao dịch hiện nay chỉ tập trung vào khung thời gian hai tuần.

  • Hệ sinh thái vs. Tài chính xoay vòng: Điều mà Galloway gọi là “tài chính xoay vòng” (nhu cầu giả tạo), Lee định nghĩa lại là “phát triển hệ sinh thái”, so sánh với sự tăng trưởng lịch sử của ngành phát thanh.

  • Thuyết người chiến thắng hạ nguồn: Lee lập luận rằng lợi nhuận AI lớn nhất có lẽ sẽ không thuộc về các công ty xây dựng mô hình, mà thuộc về các công ty “làn sóng thứ hai” — những đơn vị áp dụng các mô hình đó vào các thị trường cụ thể.

  • Nghịch lý chính trị: Lee chỉ ra rằng trong lịch sử, thị trường chứng khoán luôn tăng trưởng 100% trong vòng 12 tháng sau các cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ, bất kể ai là người chiến thắng.

  • Nghịch lý Jevons: Lee dẫn chiếu nguyên lý kinh tế này để giải thích tại sao việc sử dụng token AI có thể biến động mà không đồng nghĩa với việc kết thúc chu kỳ tăng trưởng tổng thể.


Bài học thực tiễn



  • Tránh giao dịch thiển cận: Hãy kiềm chế ham muốn giao dịch dựa trên sự biến động trong hai tuần; thành công của các tổ chức vẫn dựa vào tầm nhìn dài hạn bất chấp sự trỗi dậy của quyền chọn 0 ngày.

  • Nhìn xa hơn các công ty “tiên phong”: Khi đầu tư vào AI, hãy tìm kiếm các công ty “hạ nguồn” sử dụng AI để thúc đẩy doanh thu thay vì chỉ tập trung vào các công ty xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nền tảng.

  • Phân biệt Đổi mới và Thổi phồng: Theo dõi các chỉ số năng suất (như doanh thu trên mỗi nhân viên) thay vì chỉ nhìn vào “mức độ sử dụng token” để xác định xem AI có đang tạo ra giá trị kinh tế thực sự hay không.

  • Chấp nhận biến động trong đường cong chữ S (S-Curves): Nhận thức rằng các ngành công nghiệp tăng trưởng theo cấp số nhân không đi theo một đường thẳng; sự sụt giảm tốc độ tăng trưởng nối tiếp thường là những đợt “suy thoái tăng trưởng” bình thường chứ không phải là sự kết thúc của một chu kỳ.

  • Phân tích tích hợp phần cứng: Xem xét giá trị của AI “trên thiết bị” (edge computing) như một lợi thế cạnh tranh (moat), vì nó giảm sự phụ thuộc vào các gói thuê bao đám mây đắt đỏ và tăng cường quyền riêng tư cho người dùng.


目前的市場下跌是 AI 泡沫破裂的徵兆，還是僅僅是大漲前的一次暫時震盪？Tom Lee 認為是後者，他主張納斯達克（NASDAQ）近期的修正已經結束，市場正準備迎接一次顯著的反彈。Lee 指出，這種波動是由「機械性」因素與「行為」模式匹配共同驅動的——前者是指高槓桿、零日到期期權（0DTE options）交易的激增，迫使投資者陷入短視的短期關注；後者則是投資者因記得網路泡沫和房產崩潰，而本能地擔心泡沫再次發生。


Scott Galloway 則對這種樂觀態度提出質疑，他指出了某些「泡沫化」的行為，特別是「循環融資」——即 AI 公司之間互相投資以人為地推高需求。Galloway 認為，有機增長的信號可能已被扭曲，而「Token 最大化」（指公司不論是否有必要，強迫員工使用 AI Token）可能製造了一種需求的假象，且這種需求現在已開始放緩。Lee 對此反駁道，將此類活動定義為「生態系統開發」，並將其比作 RCA 早期投資無線電台以從零開始打造整個產業的做法。


辯論 further 延伸到了 AI 的實際效用。Lee 主張，與 1999 年專注於成本節省而非營收的網路泡沫不同，AI 時代的定義是「超凡的創新」以及每位員工可衡量的生產力提升。他警告不要對 Anthropic 等公司連續增長放緩的情況反應過度，並指出指數級增長通常是以波浪形式出現的。Lee 強調，長期的真正贏家可能不是 OpenAI 或 Anthropic 這樣的「前沿」公司，而是「下游」公司——就像蘋果公司在最初的泡沫破裂多年後，才成為行動時代的主導力量一樣。


展望年底，Lee 依然極其看好，預測標普 500 指數（S&P 500）可能攀升至 8,200 到 8,400 點。他對民主黨在期中選舉中全面獲勝將導致反 AI 立法的擔憂不以為然，認為科技巨頭只需拉攏民主黨議員，將數據中心定義為地方社區的經濟利好即可。Galloway 雖保持懷疑，但也承認市場往往表現得與直覺相反，經常在極度恐懼期後反彈。


驚人之見



  • 「機械式」市場： Lee 指出零日到期期權從根本上改變了市場心理，由於交易者現在關注的是兩週的窗口期，使得季度財報變成了「長期」事件。

  • 生態系統 vs. 循環融資： Galloway 所稱的「循環融資」（人為需求），被 Lee 重新定義為「生態系統開發」，並類比無線電產業的歷史增長。

  • 下游贏家理論： Lee 認為 AI 最大利潤可能不會流向開發模型的公司，而是流向將這些模型應用於特定市場的「第二波」公司。

  • 政治悖論： Lee 指出，從歷史上看，無論誰獲勝，股市在期中選舉後的 12 個月內 100% 都會反彈。

  • 杰文斯悖論（Jevons Paradox）： Lee 引用這一經濟學原理來解釋為何 AI Token 的使用量可能會波動，而並不代表整體增長週期的結束。


實務啟示



  • 避免短視交易： 抵制根據兩週波動率進行交易的衝動；儘管零日到期期權興起，機構的成功依然依賴於更長期的視角。

  • 目光超越「前沿」： 在投資 AI 時，尋找利用 AI 驅動營收的「下游」公司，而非僅僅關注構建底層大語言模型（LLM）的公司。

  • 區分創新與炒作： 監控生產力指標（如人均營收），而非僅僅是「Token 使用量」，以判斷 AI 是否提供了真實的經濟價值。

  • 預期 S 曲線中的波動： 意識到指數級增長的產業並非直線前進；增長率的連續下跌通常是正常的「增長衰退」，而非週期的終結。

  • 分析硬體整合： 將「端側 AI」（邊緣計算）的價值視為競爭護城河，因為它能減少對昂貴雲端訂閱的依賴並提升用戶隱私。


La baisse actuelle du marché est-elle le signe de l’éclatement d’une bulle liée à l’IA ou simplement un frisson passager avant une envolée massive ? Tom Lee penche pour la seconde option, affirmant que la correction récente du NASDAQ est déjà terminée et que le marché est prêt pour un rallye significatif. Lee soutient que la volatilité est alimentée par une combinaison de facteurs « mécaniques » — tels que l’explosion du trading d’options à échéance courte (zero-day), qui impose une vision myope et à court terme — et de schémas « comportementaux », où les investisseurs craignent instinctivement une bulle car ils gardent en mémoire les krachs de la bulle internet et immobilière.


Scott Galloway conteste cet optimisme en soulignant des comportements typiques de « bulle », plus précisément le financement circulaire, où les entreprises d’IA investissent les unes dans les autres pour gonfler artificiellement la demande. Galloway suggère que les signaux de croissance organique pourraient être biaisés et que le « token maxing » — le fait pour des entreprises d’obliger leurs employés à utiliser des jetons d’IA indépendamment de la nécessité — pourrait créer une façade de demande qui commence maintenant à ralentir. Lee rétorque en qualifiant cette activité de « développement d’écosystème », la comparant aux investissements initiaux de RCA dans les stations de radio pour bâtir une industrie à partir de zéro.


Le débat s’étend à l’utilité réelle de l’IA. Lee soutient qu’à l’inverse de la bulle internet de 1999, qui se concentrait sur les économies de coûts plutôt que sur les revenus, l’ère de l’IA se définit par une « innovation hors du commun » et des gains de productivité tangibles par travailleur. Il met en garde contre toute réaction excessive face aux ralentissements de croissance séquentiels chez des entreprises comme Anthropic, notant que la croissance exponentielle se produit souvent par vagues. Lee souligne que les véritables gagnants à long terme pourraient ne pas être les entreprises de « frontière » comme OpenAI ou Anthropic, mais les entreprises « en aval » — tout comme Apple est devenue la force dominante de l’ère mobile des années après l’éclatement de la bulle initiale.


En perspective de la fin de l’année, Lee reste agressivement optimiste, prédisant que le S&P 500 pourrait grimper jusqu’à 8 200 ou 8 400 points. Il balaie les craintes selon lesquelles un raz-de-marée démocrate aux élections de mi-mandat conduirait à une législation anti-IA, arguant que les géants de la tech courtiseront simplement les élus démocrates pour s’assurer que les centres de données soient présentés comme des moteurs économiques pour les communautés locales. Galloway reste sceptique, mais reconnaît que le marché se comporte souvent de manière contre-intuitive, rebondissant fréquemment après des périodes de peur intense.


Perspectives surprenantes



  • Le marché « mécanique » : Lee suggère que les options « zero-day » ont fondamentalement modifié la psychologie du marché, transformant les résultats trimestriels en événements « à long terme » car les traders se concentrent désormais sur des fenêtres de deux semaines.

  • Écosystème vs Circularité : Ce que Galloway appelle « financement circulaire » (demande artificielle), Lee le redéfinit comme « développement d’écosystème », en le comparant à la croissance historique de l’industrie de la radio.

  • La théorie du gagnant en aval : Lee soutient que les plus grands profits de l’IA n’iront probablement pas aux entreprises qui créent les modèles, mais aux entreprises de la « deuxième vague » qui appliquent ces modèles à des marchés spécifiques.

  • Le paradoxe politique : Lee souligne qu’historiquement, le marché boursier a progressé dans 100 % des cas au cours des douze mois suivant les élections de mi-mandat, quel que soit le vainqueur.

  • Le paradoxe de Jevons : Lee fait référence à ce principe économique pour expliquer pourquoi l’utilisation des jetons d’IA peut fluctuer sans pour autant indiquer la fin du cycle de croissance global.


enseignements pratiques



  • Éviter le trading myope : Résistez à l’envie de trader en fonction de la volatilité sur deux semaines ; le succès institutionnel repose toujours sur des horizons à plus long terme, malgré la montée des options « zero-day ».

  • Regarder au-delà de la « frontière » : Lors d’investissements dans l’IA, recherchez les entreprises « en aval » qui utilisent l’IA pour générer des revenus, plutôt que seulement les entreprises qui construisent les LLM sous-jacents.

  • Distinguer l’innovation du battage médiatique : Surveillez les indicateurs de productivité (tels que le revenu par employé) plutôt que la simple « utilisation de jetons » pour déterminer si l’IA apporte une valeur économique réelle.

  • S’attendre à de la volatilité dans les courbes en S : Reconnaissez que les industries à croissance exponentielle n’évoluent pas en ligne droite ; les baisses séquentielles des taux de croissance sont souvent des « récessions de croissance » normales plutôt que la fin d’un cycle.

  • Analyser l’intégration matérielle : Considérez la valeur de l’IA « embarquée » (edge computing) comme un avantage concurrentiel, car elle réduit la dépendance aux abonnements cloud coûteux et renforce la confidentialité des utilisateurs.


Ist der aktuelle Marktrückgang ein Zeichen für eine platzende KI-Blase oder lediglich ein vorübergehendes Zittern vor einem massiven Aufschwung? Tom Lee glaubt an Letzteres und argumentiert, dass die jüngste Korrektur im NASDAQ bereits beendet sei und der Markt bereit für eine signifikante Rallye stehe. Lee macht geltend, dass die Volatilität durch eine Kombination aus „mechanischen“ Faktoren – wie der Explosion des Handels mit hochgehebelten Zero-Day-Optionen, die einen kurzsichtigen, kurzfristigen Fokus erzwingen – und „verhaltensbedingtem“ Musterabgleich vorangetrieben werde, bei dem Investoren instinktiv eine Blase fürchten, weil sie sich an die Dotcom- und Immobilienkrisen erinnern.


Scott Galloway stellt diesen Optimismus infrage, indem er auf „blasenhaftes“ Verhalten hinweist, insbesondere auf zirkuläre Finanzierungen, bei denen KI-Unternehmen ineinander investieren, um die Nachfrage künstlich aufzublähen. Galloway legt nahe, dass die Signale für organisches Wachstum verzerrt sein könnten und dass „Token Maxing“ – also die Praxis von Unternehmen, Mitarbeiter zur Nutzung von KI-Token zu zwingen, unabhängig von der Notwendigkeit – eine Fassade der Nachfrage schaffen könnte, die nun zu sinken beginnt. Lee hält dem entgegen, dass solche Aktivitäten als „Ökosystem-Entwicklung“ zu verstehen seien, und zieht einen Vergleich zu den frühen Investitionen von RCA in Radiostationen, um eine Industrie von Grund auf aufzubauen.


Die Debatte erstreckt sich auch auf den tatsächlichen Nutzen von KI. Lee argumentiert, dass die KI-Ära im Gegensatz zur Internetblase von 1999, die sich eher auf Kosteneinsparungen als auf Umsätze konzentrierte, durch „überirdische Innovationen“ und greifbare Produktivitätssteigerungen pro Mitarbeiter definiert werde. Er warnt davor, überzuagieren, wenn das Wachstum bei Unternehmen wie Anthropic sequenziell nachlässt, und merkt an, dass exponentielles Wachstum oft in Wellen verläuft. Lee betont, dass die eigentlichen langfristigen Gewinner möglicherweise nicht die „Frontier“-Unternehmen wie OpenAI oder Anthropic sein werden, sondern „Downstream“-Unternehmen – ähnlich wie Apple Jahre nach dem Platzen der ersten Blase zur dominierenden Kraft der mobilen Ära wurde.


Mit Blick auf das Jahresende bleibt Lee aggressiv optimistisch und prognostiziert, dass der S&P 500 auf bis zu 8.200 bis 8.400 Punkte steigen könnte. Er weist die Befürchtungen zurück, dass ein demokratischer Sieg bei den Zwischenwahlen zu einer KI-gegensteuernden Gesetzgebung führen würde. Er argumentiert, dass die Big-Tech-Unternehmen die demokratischen Gesetzgeber einfach gewinnen werden, um sicherzustellen, dass Rechenzentren als wirtschaftlicher Segen für lokale Gemeinden dargestellt werden. Galloway bleibt skeptisch, erkennt jedoch an, dass sich der Markt oft kontraintuitiv verhält und häufig nach Phasen intensiver Angst eine Rallye erlebt.


Überraschende Erkenntnisse



  • Der „mechanische“ Markt: Lee legt nahe, dass Zero-Day-Optionen die Marktpsychologie grundlegend verändert haben, wodurch Quartalszahlen zu „langfristigen“ Ereignissen wurden, weil Händler sich nun auf Zwei-Wochen-Fenster konzentrieren.

  • Ökosystem vs. Zirkularität: Was Galloway als „zirkuläre Finanzierung“ (künstliche Nachfrage) bezeichnet, definiert Lee als „Ökosystem-Entwicklung“ um und vergleicht dies mit dem historischen Wachstum der Radioindustrie.

  • Die Downstream-Gewinner-Theorie: Lee argumentiert, dass die größten KI-Gewinne wahrscheinlich nicht an die Unternehmen gehen, die die Modelle bauen, sondern an die Unternehmen der „zweiten Welle“, welche diese Modelle auf spezifische Märkte anwenden.

  • Politisches Paradoxon: Lee weist darauf hin, dass der Aktienmarkt historisch gesehen in den zwölf Monaten nach Zwischenwahlen zu 100 % gestiegen ist, unabhängig vom Gewinner.

  • Das Jevons-Paradoxon: Lee bezieht sich auf dieses ökonomische Prinzip, um zu erklären, warum die Nutzung von KI-Token schwanken kann, ohne dass dies das Ende des gesamten Wachstumszyklus signalisiert.


Praktische Schlussfolgerungen



  • Kurzsichtigen Handel vermeiden: Widerstehen Sie dem Drang, auf Basis einer Zwei-Wochen-Volatilität zu handeln; institutioneller Erfolg beruht trotz des Aufstiegs von Zero-Day-Optionen weiterhin auf längerfristigen Horizonten.

  • Über die „Frontier“ hinausschauen: Achten Sie bei KI-Investitionen auf „Downstream“-Unternehmen, die KI nutzen, um Umsätze zu steigern, anstatt nur auf die Unternehmen, die die zugrunde liegenden LLMs entwickeln.

  • Innovation von Hype unterscheiden: Überwachen Sie Produktivitätskennzahlen (wie den Umsatz pro Mitarbeiter) anstatt nur die „Token-Nutzung“, um festzustellen, ob KI einen realen wirtschaftlichen Wert schafft.

  • Volatilität in S-Kurven erwarten: Erkennen Sie an, dass Branchen mit exponentiellem Wachstum sich nicht linear bewegen; sequenzielle Rückgänge der Wachstumsraten sind oft normale „Wachstumsrezessionen“ und nicht das Ende eines Zyklus.

  • Hardware-Integration analysieren: Betrachten Sie den Wert von „On-Device“-KI (Edge Computing) als Wettbewerbsvorteil, da dies die Abhängigkeit von teuren Cloud-Abonnements verringert und die Privatsphäre der Nutzer erhöht.


Ed Elson is joined by Tom Lee to assess the market following the recent tech sell-off and what investors should expect following the midterms. He also shares his forecast for where the market will end the year. Then, Patrick McGee returns to break down Apple’s latest earnings and how the rollout of the iPhone Duo is going so far. Finally, Ed shares a quick message about the midterms.

Tom Lee is the co-founder, managing partner, and head of research at Fundstrat Global Advisors. Patrick McGee is an award-winning journalist and author of Apple in China.

You can find more information about Ramp’s data here 

Subscribe to the Prof G Markets Youtube Channel 

Follow Prof G Markets here:

Follow Ed on Instagram, X and Substack

Follow Scott on Instagram

Send us your questions or comments by emailing Markets@profgmedia.com

Learn more about your ad choices. Visit podcastchoices.com/adchoices

Let's Evolve Together
Logo