.@romeovdean y yo escribimos un artículo de blog para enseñarnos sobre la construcción de IA. Nos sorprendieron algunas de las cosas que aprendimos: 1. Hay un gran exceso de CapEx en fábricas - con un solo año de ganancias en 2025, Nvidia podría cubrir los últimos 3 años de todo el CapEx de TSMC. En 2025, NVIDIA convertirá alrededor de 6 mil millones de dólares en valor de CapEx depreciado de TSMC en 200 mil millones de dólares en ingresos. Más arriba en la cadena de suministro, un solo año de ingresos de NVIDIA casi igualó los últimos 25 años de I+D total y CapEx de las cinco mayores empresas de equipos semiconductores combinadas, incluyendo ASML, Applied Materials y Tokyo Electron. Si la demanda de IA continúa, y mucho menos crece, hay más que suficiente dinero para construir más fábricas. 2. Pronosticamos dos escenarios diferentes hasta 2040: crecimiento explosivo y invierno de IA. En el escenario de crecimiento explosivo (que lleva a 2 billones de dólares en CapEx de IA anuales para 2030), la visión de @sama de 1 GW por semana para la empresa líder se hace realidad en 2036. Pero en ese mundo, el consumo global de energía de IA sería el doble de la generación eléctrica actual de EE. UU. 3. Durante las últimas dos décadas, la construcción de centros de datos básicamente se apoderó de la infraestructura energética que quedó de la desindustrialización de EE. UU. Para que el CapEx de IA continúe creciendo en su trayectoria actual, todos los que están en la cadena de suministro (desde las personas que fabrican alambre de cobre hasta turbinas, transformadores y equipos de conmutación) necesitarán expandir su capacidad de producción. El problema clave es que estas empresas tienen ciclos de depreciación de 10 a 30 años para sus fábricas (en comparación con 3 años para los chips). Dado sus márgenes usualmente bajos, necesitan ganancias constantes durante décadas, y han sido quemadas por burbujas antes. Si hay un exceso financiero no solo para fábricas, sino también para otros componentes de centros de datos, ¿podrían los hiperescaladores simplemente pagar márgenes más altos para acelerar la expansión de capacidad? Especialmente dado que los chips son más del 60% del costo de un centro de datos. Hicimos algunos cálculos aproximados sobre los fabricantes de turbinas de gas que parecen indicar que los hiperescaladores podrían pagar para que su capacidad se expanda por una parte relativamente pequeña del costo total del centro de datos. Como dice @tylercowen, no subestimes la elasticidad de la oferta. 4. Creemos que China probablemente estará por delante en IA en el mundo de los largos plazos (es decir, sin singularidad de software en 2028). Cada 3 años, los chips se deprecian, y la carrera comienza de nuevo. Una vez que China se ponga al día con los nodos de proceso de vanguardia, la IA se convierte en una enorme carrera industrial a lo largo de toda la cadena de suministro. Y esto parece alimentar las ventajas diferenciales de China. 5. Los plazos de entrega son la consideración abrumadora para qué fuente de energía usas para alimentar el centro de datos, ya sea que conectes el centro de datos a la red o no, y cómo diseñes el centro de datos. Esto se debe a que cada mes que la estructura no está configurada es un mes en que los chips (que son la abrumadora mayoría de tu costo) no están siendo utilizados. Así que puedes ver por qué el gas natural, por ejemplo, es mucho más preferido que los reactores nucleares actuales. La energía nuclear tiene costos operativos extremadamente bajos, pero tiene plazos de entrega extremadamente largos y altos CapEx. El gas natural puede no ser renovable, pero puedes simplemente instalar un par de docenas de turbinas de gas junto al centro de datos y hacer que tus chips funcionen lo antes posible. La energía solar y eólica también tienen plazos de construcción cortos, y puedes suavizar su energía con baterías. Pero tendrías que contratar a miles de personas para diseñar una granja solar del tamaño de Manhattan para alimentar de manera confiable un solo centro de datos de 1 GW. Mucho más en el artículo completo del blog. Enlace abajo.