A todos los VC que leen estos tweets, esto es todo lo que necesitan para invertir en los próximos 10 años a 1,000,000,000 de veces su capital. 1. Fotónica: no para computación (aún no está allí), sino para cualquier cosa en redes e IP. La propiedad intelectual es crucial aquí, las empresas que ganan en fotónica no van a vender chips, sino que venderán propiedad intelectual y licencias. La fotónica estará en todos los centros de datos del mundo en 2 años, probablemente incluso se utilizará para comunicaciones a larga distancia, veamos cómo se desarrolla esto. 2. Pequeños reactores nucleares modulares (SMR): los centros de datos consumen tanta energía que en este momento necesitan estar al lado de la planta de energía. La fusión es genial, pero ¿qué quieres esperar 40 años? SMR para centros de datos va a suceder tal vez en unos 2 años, honestamente, tal vez incluso antes. El presupuesto de energía tiene sentido y los centros de datos prácticamente tienen seguridad en la planta de energía nuclear de todos modos. También la entrega de energía crea PÉRDIDA, solo coloque el reactor nuclear en el rack de 2u, hombre. 3. Bio/Química Computacional: no, no por Parm, pero está haciendo un buen trabajo. Pero debido a que las técnicas computacionales para la biología son tan duras, tan difíciles que no tenemos más remedio que hacer experimentos de laboratorio. El hardware y los modelos personalizados aquí tienen sentido, el valor de modelar con precisión las reacciones químicas es ENORME TAM (Farmacéuticos, Petróleo, Plásticos, Cosméticos) si descifras esto y puedes hacerlo, no es como si no tuviéramos las matemáticas, estás eliminando a tantos intermediarios y experimentos dolorosos. 4. Datos: el nuevo petróleo no es la computación, la computación va a ser tan barata que no nos importa, pero los datos. Los envoltorios de GPT serían empresas multimillonarias si tuvieran fosos de datos. ¿Quieres crear alguna herramienta de inteligencia artificial para empresas de neumáticos? Necesitas datos de neumáticos. ¿Quieres crear una herramienta de inteligencia artificial para aerolíneas? Necesitas datos de aerolíneas. ¿Quieres hacerlo para restaurantes? Necesitas datos. La computación se convertirá en un producto básico, podremos poner en marcha instancias b800 y procesar terabytes de datos, pero encontrando buenos datos, curándolos y haciéndolos de calidad. ESO ES UN FOSO. 5. Cualquier cosa que haga que el diseño de semiconductores sea más rápido y más barato - no LLM Verilog Estoy hablando de las cosas difíciles. Estoy hablando de IP para intercaladores de silicio, chiplets, pero también simplemente lanzando computación al problema. Mucha gente está usando IA para P&R, pero no, malinterpretas el problema. Este es un problema de optimización clásico, necesitamos usar algoritmos viejos y polvorientos y eliminarlos. Un coprocesador solo para esto vale miles de millones de dólares, hombre, se necesitan días, a veces semanas, para borrar el tiempo en ASIC, no seas un retrasado, haz esto más rápido.