A todos los VCs que leen estos tweets, todo lo que necesitan para invertir en los próximos 10 años a 1.000.000.000x su capital. 1. Fotónica: no para computación (aún no está allí), pero cualquier cosa en redes e IP. La propiedad intelectual es crucial aquí, las empresas que ganan en fotónica no van a vender chips, van a vender propiedad intelectual y licencias. La fotónica va a estar en todos los centros de datos del mundo en 2 años, probablemente incluso se va a utilizar para la comunicación a larga distancia, vamos a ver cómo se desarrolla esto. 2. Pequeños reactores nucleares modulares (SMR): los centros de datos consumen tanta energía que en este momento deben estar al lado de la planta de energía. La fusión está bien, pero ¿qué quieres esperar 40 años? SMR para centros de datos va a suceder tal vez en 2 años, honestamente, tal vez incluso antes. El presupuesto de energía tiene sentido y, de todos modos, los centros de datos prácticamente tienen seguridad para plantas de energía nuclear. Además, la entrega de energía crea PÉRDIDA, simplemente coloque el reactor nuclear en el hombre de rack de 2u. 3. Computational Bio/Chem: 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 (productos farmacéuticos, petróleo, plásticos, cosméticos) si descifras esto y puedes hacerlo, no es como si no tuviéramos las matemáticas, 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 importan los datos. Los envoltorios GPT serían empresas multimillonarias si tuvieran fosos de datos. ¿Quieres crear alguna herramienta de inteligencia artificial para empresas de neumáticos similares? Necesita datos de los neumáticos. ¿Quieres crear una herramienta de IA para aerolíneas? Necesitas los datos de las aerolíneas. ¿Quieres hacerlo para restaurantes? Necesitas datos. La computación se va a convertir en una mercancía, podremos poner en marcha instancias b800 y procesar terabytes de datos, pero encontrando buenos datos, seleccionándolos y haciéndolos de calidad. ESO ES UN FOSO. 5. Cualquier cosa que haga que el diseño de semiconductores sea más rápido y barato: no LLM Verilog, estoy hablando de las cosas difíciles. Me refiero a la IP para los intercaladores de silicio, los chiplets, pero también para lanzar la computación al problema. Mucha gente está usando la IA para P&R, pero no, no entiendes 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 despejar el tiempo en los ASIC, no seas un retrasado, haz esto más rápido.