À tous les VC qui lisent ces tweets, c’est tout ce dont vous avez besoin pour investir dans les 10 prochaines années à 1 000 000 000 fois votre capital. 1. Photonique - pas pour le calcul (pas encore là), mais tout ce qui concerne les réseaux et l’IP. La propriété intellectuelle est cruciale ici, les entreprises qui gagnent dans le domaine de la photonique ne vont pas vendre des puces, elles vont vendre de la propriété intellectuelle et des licences. La photonique sera présente dans tous les centres de données du monde d’ici 2 ans, probablement même utilisée pour les communications à plus longue distance, voyons comment cela se passe. 2. Petits réacteurs nucléaires modulaires (SMR) - les centres de données consomment tellement d’énergie qu’à ce stade, ils doivent être à côté de la centrale. La fusion, c’est cool, mais qu’est-ce que vous voulez attendre 40 ans ? Le SMR pour les centres de données va se produire peut-être dans environ 2 ans, honnêtement, peut-être même plus tôt. Le budget énergétique a du sens et les centres de données ont pratiquement la sécurité des centrales nucléaires de toute façon. De plus, la fourniture d’énergie crée une perte, il suffit de mettre le réacteur nucléaire dans le rack 2u. 3. Bio/Chimie computationnelle - non, pas à cause de Parm, mais elle fait du bon travail. Mais parce que les techniques informatiques pour la biologie sont si difficiles, si difficiles que nous n’avons pas d’autre choix que de faire des exercices de laboratoire. Le matériel et les modèles personnalisés ici ont du sens, la valeur de la modélisation précise des réactions chimiques est ÉNORME TAM (produits pharmaceutiques, pétrole, plastiques, cosmétiques) si vous craquez cela et que vous pouvez le faire, ce n’est pas comme si nous n’avions pas les mathématiques que vous supprimiez tant d’intermédiaires et d’expériences douloureuses. 4. Données - le nouveau pétrole n’est pas le calcul, le calcul va être si bon marché que nous ne nous soucions pas des données. GPT Wrappers serait une entreprise de plusieurs milliards de dollars s’ils avaient des douves de données. Vous souhaitez créer un outil d’IA pour des entreprises de pneus similaires ? Vous avez besoin de données sur les pneus. Vous souhaitez créer un outil d’IA pour les compagnies aériennes ? Vous avez besoin des données des compagnies aériennes. Vous voulez le faire pour les restaurants ? Vous avez besoin de données. Le calcul va devenir une marchandise, nous serons en mesure de faire tourner des instances b800 et de traiter des téraoctets de données, mais en trouvant de bonnes données, en les conservant et en les rendant de qualité. C’EST UN FOSSÉ. 5. Tout ce qui rend la conception de semi-conducteurs plus rapide et moins chère - pas LLM Verilog, je parle des choses difficiles. Je parle d’IP pour les interposeurs de silicium, les chiplets, mais aussi de simplement jeter le calcul sur le problème. De nombreuses personnes utilisent l’IA pour le P&R, mais non, vous ne comprenez pas le problème. Il s’agit d’un problème d’optimisation classique : nous devons utiliser de vieux algorithmes poussiéreux et les sortir. Un coprocesseur juste pour cela vaut des milliards de dollars, mec, il faut des jours, parfois des semaines, pour effacer le timing sur les ASIC ne soyez pas un retard, rendez-le plus rapide.