$FSLY 0.42 Noisy

Notable posts

• @StockSavvyShay neutral 1587 eng

  THE NEW AI INFRASTRUCTURE STACK Piper Sandler mapped the new AI infrastructure stack across 8 layers from the power grid all the way to the agent as AI scaling creates bottlenecks across power, cooling, networking, storage, cloud & inference: Layer 1 | Power, Grid & Real Estate • $NEE building renewable power backbone hyperscalers need to scale AI • $CEG monetizing 24/7 nuclear power AI data centers increasingly require • $TLN building behind the meter nuclear power model for AI campuses • $IREN turning scarce power & interconnects into hyperscale AI capacity • $DLR owning physical real estate underneath global AI infrastructure • $EQIX owning interconnection layer where AI networks & clouds meet Layer 2 | Physical Datacenter, Shell & Cooling • $VRT building 800V DC powertrain needed for next jump in AI rack density • $SMCI assembling liquid cooled rack systems that turn GPUs into usable compute Layer 3 | Silicon & Hardware • $NVDA building compute platform underneath AI economy • $AMD building second full stack accelerator platform at hyperscale • $AVGO designing custom AI silicon behind Google TPUs & Meta MTIA as hyperscalers move deeper into proprietary compute • $GOOGL turning TPUs from an internal advantage into a hardware business sold directly into customer data centers • $INTC turning 14A into a real external foundry business with $TSLA as an anchor customer and its largest reported foundry deal yet • $ARM moving into full server CPUs & capturing the full value of the chip instead of dollars per core Layer 4 | Scale Up & Scale Out Networking • $ANET building Ethernet backbone connecting hyperscale AI clusters • $CSCO extending enterprise networking into AI data center fabric • $CLS manufacturing physical networking hardware connecting AI clusters Layer 5 | High Performance Storage • $PSTG using DirectFlash to reclaim power & rack space for AI infrastructure • $DELL bundling servers & storage into an integrated enterprise AI stack • $NTAP connecting enterprise data estates to cloud AI workloads • $HPE bringing enterprise storage into an infrastructure as a service model Layer 6 | Orchestration & Workloads • $IBM turning Red Hat OpenShift into enterprise control plane for private & hybrid AI deployments • $NTNX bringing AI infrastructure stack into private & on prem environments Layer 7 | GPUaaS & Cloud • $CRWV proving GPU residual value with fully priced A100 capacity contracted through 2029 • $NBIS building an AI cloud around 5GW of contracted power with customers prepaying 50% of capex • $DOCN bringing AI compute & inference below hyperscale cloud layer • $MSFT turning Azure into one of largest distribution layers for AI compute • $AKAM pushing AI inference closer to where users consume it • $AMZN monetizing AI through hyperscale cloud infrastructure & its own silicon • $ORCL building AI cloud capacity against a heavily concentrated backlog of large customer commitments Layer 8 | Model Execution, Tokens & Agents • $NET becoming distribution layer between AI agents and the internet as non human traffic crosses more than 50% of its network • $FSLY moving inference closer to the end user through edge compute

  view on X →
• @StockSavvyShay neutral 335 eng

  10 NAMES MAPPING THE AI CLOUD LANDSCAPE 1. $CRWV combines deep $NVDA integration with software designed to keep massive AI training clusters running efficiently 2. $NBIS combines in-house hardware + software with control over infrastructure and power creating more opportunities to improve efficiency 3. $DOCN makes AI inference and agent development accessible to smaller businesses through a managed cloud platform 4. $IREN combines owned land with a large secured power pipeline giving it a foundation for expanding AI capacity 5. $SHAZ combines regional partnerships with sovereign cloud capabilities to serve customers needing local infrastructure and data control 6. $NET combines AI inference with developer tools, storage and security making it easier to build applications across its edge network 7. Crusoe builds its campuses around available energy aligning data center development with power needed to operate them 8. Lambda specializes in dense GPU clusters with managed software that simplifies training and running AI models 9. $AKAM brings computing, security and content delivery together across an established global network close to customers 10. $FSLY uses lightweight WebAssembly execution to start applications quickly and handle requests close to users

  view on X →
• @ProfKayaFinance neutral 219 eng

  Yatırım yapmadan önce ilk yapmanız gereken, hangi yatırımcı grubuna veya türüne uygun olduğunuzu bilmelisiniz. Bunu ortaya atan kişi Richard Bowman, 12 Types of Investors: How to Find Your Niche in the Stock Market isimli bir makale ile çok güzel anlatmış. Bunun linkini paylaşacağım ama önce ben kendimi anlatayım ve hangi yatırımcı profiline sahibim ve hangilerine ulaşmak için eğitim alıyorum onu söyleyeyim. Siz de kendi profilinizi kendiniz makaleyi okuyunca bulun. İlk önce nedir bu 12 yatırımcı türü ona bakalım. • Buy and Hold (Al ve Tut) • Value (Değer) • Growth (Büyüme) • Dividend (Temettü) • Index Fund / Pasif gelir • Momentum • Contrarian (Karşıt) • Day Trader (Günlük Al-Sat) • Quant (Kantitatif) • Real Estate (Gayrimenkul) • Options Trader (Opsiyonlar) • Speculative / Alternatif Yatırımcılar Bunların içinden ben 1. ve 3. sıradaki yatırımcı grubunda bulunuyorum. 1. Profilde olmamın sebebi ben genelikle 15-20 hisseye odaklanıyorum ve bunlarda oluşturduğum yatırım tezi bozulana kadar tutarım. Ayı piyasasında dahil tutmaya devam ederim sayıyı 15-20'den 15 çekerek ama komple portföyümde şirketleri satmam aksine alim yaparım tabi arada bir portföy yönetimi gereğince ağırlıkları düzenlerim. Bunu yaparkende sektörün büyümesine hissenin betasina ve teknik seviyelerini göz önünde bundururum. Bu en basit ve en güzel yatırım şekli benim için uzun vadede tezim doğruysa kazanmak banko. Gelelim 3. Grupta olmamın sebebine büyüme hikayesi en çok para kazandıran temadir ana sebep bu. Erzurumda doğdum Ankara ve İstanbul da yaşadim ama yapay zeka ile tanışmam İzmir'de üniversitedeki matematik hocasi sayesinde ilk ondan duydum. Ondan çok şey öğrendim. Kendisi yapay zekâ sağlık alanına çok fazla zaman ayırırdi bende başta biraz merak saldım ama taki $FSLY büyük çöküşü olana kadar. O gün $AMZN | AWS çökünce global anlamda bir kriz çıktı bir çoğunuz hatırlar bu olayı büyük ihtimalle. O olaydan sonra ilgimi daha çok çeken taraf Yazılım ve Cybersecurity oldu. Hatta ilk aldığım hissede $MSFT . Bir kaç kanser şirketide almıştım tabi deri kanseri icin kit satan şirket batti sonradan vs birde başlangıçta iyi giden borsa bir anda benim için kabusa döndü. Her gün elimdeki para buhar oluyordu. Mideme kramplar giriyordu kimse ile konuşmak istemiyordum yemek bile yemiyorum borsa yükselirkenki oz güvenim yerle bir oldu bir yerden sonra piyasaya bile bakamıyordum. O günden sonra ne aşırı betali sağlık şirketlerine baktım nede anlamadığım şirketlere yatırım yaptım. Hep bilmiyorsan oku ogren sonra al dedim kendime o gün bu gündür bilmediğim anlamadığım şeylerden uzak durdum. Ama şimdi daha bilgiliyim ve daha tecrübeliyim öğrenci iken kaybettiğim paralar sağ olsun. Şöyle bir kural koydum kendime abi ne olursa olsun 2-3 tane en büyük şirketleri portföyümde taşıyorum. $MSFT ile vedalaştiktan sonra $AMZN | ve $META aldım. Şimdide yanlarına $AVGO ekliyorum portföye abilik etsinler diye bunlar portföyümde neredeyse %25. Betalari elimdeki diger şirketlere oranla daha düşük. Sonra %30 yakın Cybersecurity yani $CRWD, $NET ve $RBRK var hepsinde çok iyi maliyetlere sahibim hatta nerdeyse ana sermayeyi dışarı çıkarmış durumdayım. Bu sene aldığımız $ALAB, $CRDO portföyümde %10 yer alıyor ve bunlarda da ana sermayeyi çektim. Saas olarak yeni aldığım $PLTR ve sıfır maliyetle taşıdığım $SNOW var. Kalanları Uzay $RKLB, Savunma $RTX ve Enerji $CEG şeklinde devam ediyor. Kabaca her temada varım ama portföy dağılımı daha çok kendisi kanıtlamış şirketlerden oluşuyor neredeyse hepside büyüme şirketleri. Benim midem ve psikolojim bunu kaldırıyor ondan portföyüm bu şekilde. Yeni başlayan ve gerçekten uzun vadeli yatırımcı olacak arkadaşlar önce kendine uygun yatırımcı profilini seçsin. Yukarıdakiler gibi ondan sonra betasını ayarlasın. Çoğu şey okumakla değil borsada düşe kalka öğreniliyor. Şuan teknik analiz ve Opsiyonlar ile ilgili eğitimler alıyorum ilerde ikisini bir yapıp kullanacağım. Biraz daldan dala atladım gelişi güzel oldu kb lütfen idare edin. 😊

  view on X →
• @ripster47 bullish 30 eng

  $INOD $FSLY $SHOP 🚨 What ever is slightly being linked to $META Muse is getting pumped !

  view on X →
• @faststocknewss neutral 4 eng

  COMCAST $CMCSA AND FASTLY $FSLY PARTNER ON NEXT-GENERATION CONTENT AND APPLICATION DELIVERY The companies say the model is aimed at faster, more reliable streaming for Xfinity members.

  view on X →