George Soros, een van de meest invloedrijke beleggers ter wereld, benadrukt dat succesvol beleggen draait om rationaliteit en discipline, niet om plezier. Zijn uitspraak “Als je met beleggen plezier beleeft, dan verdien je waarschijnlijk geen geld” onderstreept het risico van emotionele beslissingen en irrationeel gedrag.

Drie valkuilen

Soros wijst op drie veel voorkomende valkuilen voor beleggers: hebzucht, angst en impulsiviteit. Hebzucht kan leiden tot het te lang vasthouden van posities, zelfs wanneer de fundamenten verslechteren. Angst veroorzaakt paniekverkopen tijdens marktcorrecties, terwijl impulsieve beslissingen vaak voortkomen uit geruchten of ruis en onnodige kosten veroorzaken. Deze gedragingen ondermijnen het vermogen om consistente groei te realiseren en duurzame resultaten te behalen.

Volgens Soros is beleggen vaak een saai proces, maar dat is juist essentieel voor succes. Hij pleit voor een methodische aanpak die berust op drie kernprincipes: rationele analyse, langetermijndenken en strikte discipline. Beslissingen moeten worden gebaseerd op fundamentele gegevens en macro-economische inzichten, en beleggers moeten een plan volgen dat gericht is op vermogensgroei over jaren, ongeacht perioden van volatiliteit.

Irrationeel

Een belangrijk aspect van Soros’ filosofie is reflexiviteit, een theorie die stelt dat markten niet altijd rationeel zijn omdat de overtuigingen van beleggers het gedrag van de markt beïnvloeden – en vice versa. Dit benadrukt het belang van contrarian denken: kopen wanneer anderen verkopen en verkopen wanneer anderen kopen. Soros heeft grote successen geboekt door deze strategie te volgen, zoals het benutten van kansen tijdens paniek en uitstappen bij euforie.

Voor beleggers die Soros’ aanpak willen volgen, zijn er enkele praktische richtlijnen: wees trouw aan een langetermijnplan, herbalanceer de portefeuille regelmatig en laat emoties niet de overhand nemen. Soros waarschuwt dat sensatiezucht bij beleggen leidt tot irrationeel gedrag en slechte resultaten. Hoewel passie voor beleggen belangrijk kan zijn, is het volgens hem essentieel om een sobere en gedisciplineerde aanpak te hanteren.

In essentie pleit Soros voor een serieuze benadering van beleggen, waarbij analyse en strategie de basis vormen voor duurzame financiële vooruitgang. Zijn boodschap is duidelijk: succesvol beleggen gaat niet om plezier maken, maar om het behalen van resultaten.

The post Trends Beleggers Challenge: Uitspraak George Soros: ‘Als je met beleggen plezier beleeft, dan verdien je waarschijnlijk geen geld. Goed beleggen is saai’ appeared first on Trends Kanaal Z.

Artificiële intelligentie (AI) ontwikkelt zich in een duizelingwekkend tempo. Maar nu we gaandeweg evolueren naar AI die kan redeneren en handelen in de digitale en fysieke wereld, worstelt de bestaande hardware met de diverse rekentaken. Om te voorkomen dat hardwareknelpunten de volgende AI-golf vertragen, moeten we de manier waarop we aan hardware-innovatie doen compleet herdenken, zegt imec-CEO Luc Van den hove.    

Simpelweg brute rekenkracht en kolossaal veel data toevoegen: die aanpak werkte lange tijd prima voor de ontwikkeling van large language models. Je voegt meer GPU’s (grafische processoren), data en trainingstijd toe et voilà: model x.0 is geboren.  

Maar er komt roest op die formule. Nu we verder evolueren van generatieve AI richting redenerende modellen, wordt de werklast van modellen steeds heterogener. Agentic AI, gericht op besluitvorming en zeer relevant voor medische toepassingen, en physical AI, gericht op interactie met de fysieke wereld, bijvoorbeeld voor robotica en autonome auto’s, vereisen een hele ketting van verschillende modellen die elk een specifiek doel dienen en met elkaar interageren: een AI-systeem dat grote taalmodellen, perceptiemodellen en actiemodellen kan combineren. Sommige modellen vereisen  CPU’s, andere GPU’s en weer andere modellen missen momenteel de juiste processors. Die observatie zette de Nvidia-CEO Jensen Huang ertoe aan te stellen dat we uiteindelijk een oplossing met drie computers nodig zouden hebben om de volgende generatie AI te kunnen draaien.   

Het is duidelijk dat een klassieke ‘one size fits all’-aanpak met alleen meer rekenkracht niet zal volstaan. AI is nu al een middelgroot land (vergelijkbaar met Japan) als het gaat om energieverbruik. De kern van dit energievraagstuk is dat systemen vaak draaien op een suboptimale computerarchitectuur, bestaande uit suboptimale hardwarecomponenten voor de specifieke werklast die de algoritmes vragen. Door nieuwe, uitdagende workloads aan de mix toe te voegen, zal het AI-gerelateerde energieverbruik naar alle verwachting exponentieel stijgen.   

Wat het allemaal extra uitdagend maakt, is het feit dat AI-workloads van de ene dag op de andere kunnen veranderen, aangestuurd door een nieuw algoritme. Denk maar aan het verhaal van de Chinese start-up DeepSeek, die een enorme schokgolf door de hele industrie stuurde door plots verbluffende resultaten te bereiken met een fractie van de rekenkracht van de concurrenten. En, wat ook in het oog sprong: in minder dan twee weken werd dat resultaat alweer gereproduceerd door andere laboratoria. Algoritmebouwers schakelen inderdaad snel. Hardwareproblemen zijn een stuk tijdrovender: het duurt al snel meerdere jaren om kleine verbeteringen te realiseren. Bovendien wordt hardware-optimalisatie steeds complexer en duurder. 

Met andere woorden: de techindustrie zit met een synchronisatieprobleem. Het ontwikkelen van een specifieke rekenchip voor elk model – zoals we nu doen voor generatieve AI – kan het tempo van innovatie in AI-modellen onmogelijk bijhouden. En de wetten van de economie spelen ook niet in het voordeel: er is een enorm inherent risico omdat de AI-softwaregemeenschap een andere wending kan hebben genomen tegen de tijd dat de AI-hardware klaar is. Hoe kunnen AI-bedrijven de ontwikkelingstijd van AI-hardware versnellen? Eén manier is om het zelf te doen: OpenAI begint samen met TSMC met de ontwikkeling van hun eigen AI-chips op maat. Het blijft echter een kostbare en riskante onderneming, vooral geschikt voor bedrijven die veel gewicht en geld in de schaal kunnen leggen.    

Het is bijzonder moeilijk te voorspellen wat de volgende hardwarevereiste zal zijn in de snel evoluerende wereld van AI. Op de lange termijn is flexibiliteit de sleutel. Hardware moet bijna net zo ‘codeerbaar’ worden als software. Dezelfde set hardwarecomponenten moet herconfigureerbaar zijn. Dat betekent dat je niet drie computers nodig hebt om een reeks algoritmen uit te voeren, maar slechts één wendbaar exemplaar. Eigenlijk zou software de configuratie van chips moeten definiëren. Dat is een heel andere benadering dan de huidige hardware-innovatie, die een vrij stroef proces is.   

Stel je voor: in plaats van één monolithische state-of-the-art en superdure processor, zou je verschillende bouwstenen krijgen,  geïntegreerd in 3D, zo gestapeld dat geheugen- en rekenchips dicht bij elkaar kunnen worden geplaatst, waardoor het energieverlies van dataverkeer wordt beperkt. Door de verschillende bouwstenen slim te combineren kunnen ze snel worden aangepast aan de nieuwste algoritme-eisen.  

Tegelijk worden nieuwe geheugentechnologieën mogelijk die beter geschikt zijn voor AI. Imecs spin-off Vertical Compute integreert bijvoorbeeld verticale datalanes rechtstreeks boven op de rekeneenheden, waardoor de afstand die data moet afleggen aanzienlijk wordt verminderd – van centimeters tot nanometers. Die aanpak minimaliseert dataverplaatsingen, wat resulteert in energiebesparingen tot 80 procent. Het is slechts een van de vele manieren waarop hardware-innovatie next-gen AI mogelijk zal maken.  

Met die herconfigureerbare aanpak zullen veel meer bedrijven hun eigen hardware kunnen ontwerpen voor specifieke AI-opdrachten. Daarnaast wordt het makkelijker om hardware van verschillende leveranciers te combineren. 

Het zal de creativiteit in de markt alleen maar stimuleren, mogelijkheden bieden om te differentiëren en hardware-innovatie weer betaalbaar maken. Door het eens te worden over een universeel geaccepteerde standaard, zoals RISC-V, komen software- en hardwarebedrijven op één lijn en garanderen ze zowel compatibiliteit als topprestaties – wat uiteindelijk het enige is dat een eindgebruiker zal merken.   

De imec-proeflijn in het Europese NanoIC-project is het Europese antwoord op de AI-gedreven complexiteit en versterkt Europa’s leiderschap in onderzoek, door de kloof van laboratoria naar productie te overbruggen. Tegelijkertijd zal de proeflijn een Europees industrieel ecosysteem bevorderen van start-ups, AI-bedrijven, chipontwerpers, fabrikanten enzovoort – rond de meest geavanceerde technologie. 

De toekomst van AI hangt af van hardware-innovaties. En gezien de enorme impact van AI in alle maatschappelijke geledingen, variërend van het ontwerpen van medicijnen in silico (het uitvoeren van proeven door computerberekeningen) tot sensorfusie voor robotica en autonoom rijden, is het waarschijnlijk niet overdreven te stellen dat ook onze toekomst ervan afhangt. 

The post ‘De volgende AI-golf vergt een nieuw soort hardware-innovatie’ appeared first on Trends Kanaal Z.