.@romeovdean et moi avons écrit un article de blog pour nous instruire sur le développement de l'IA. Nous avons été surpris par certaines des choses que nous avons apprises : 1. Il y a un énorme surcoût en CapEx de fabrication - avec une seule année de bénéfices en 2025, Nvidia pourrait couvrir les 3 dernières années de l'ENSEMBLE du CapEx de TSMC. En 2025, NVIDIA transformera environ 6 milliards de dollars de valeur de CapEx amorti de TSMC en 200 milliards de dollars de revenus. Plus en amont de la chaîne d'approvisionnement, une seule année de revenus de NVIDIA a presque égalé les 25 dernières années de R&D totale et de CapEx des cinq plus grandes entreprises d'équipement de semi-conducteurs combinées, y compris ASML, Applied Materials et Tokyo Electron. Si la demande en IA continue, sans parler de croître, il y a largement assez d'argent pour construire plus de fabs. 2. Nous avons prévu deux scénarios différents jusqu'en 2040 : une croissance explosive et un hiver de l'IA. Dans le scénario de croissance explosive (qui mène à 2 trillions de dollars de CapEx en IA par an d'ici 2030), la vision de @sama d'1 GW par semaine pour l'entreprise leader se réalise en 2036. Mais dans ce monde, la consommation d'énergie mondiale de l'IA serait deux fois supérieure à la génération d'électricité actuelle des États-Unis. 3. Au cours des deux dernières décennies, la construction de centres de données a essentiellement coopté l'infrastructure énergétique laissée par la désindustrialisation des États-Unis. Pour que le CapEx en IA continue de croître sur sa trajectoire actuelle, tous les acteurs en amont de la chaîne d'approvisionnement (des personnes fabriquant des fils de cuivre aux turbines, transformateurs et équipements de commutation) devront augmenter leur capacité de production. Le problème clé est que ces entreprises ont des cycles d'amortissement de 10 à 30 ans pour leurs usines (à comparer à 3 ans pour les puces). Étant donné leurs marges généralement faibles, elles ont besoin de bénéfices stables pendant des décennies, et elles ont déjà été brûlées par des bulles auparavant. S'il y a un surcoût financier non seulement pour les fabs, mais aussi pour d'autres composants de centres de données, les hyperscalers pourraient-ils simplement payer des marges plus élevées pour accélérer l'expansion de la capacité ? Surtout étant donné que les puces représentent plus de 60 % du coût d'un centre de données. Nous avons fait quelques calculs rapides sur les fabricants de turbines à gaz qui semblent indiquer que les hyperscalers pourraient payer pour faire augmenter leur capacité pour une part relativement faible du coût total du centre de données. Comme le dit @tylercowen, ne sous-estimez pas l'élasticité de l'offre. 4. Nous pensons que la Chine est susceptible d'être en avance en IA dans un monde à long terme (c'est-à-dire pas de singularité logicielle en 2028). Tous les 3 ans, les puces s'amortissent, et la course recommence. Une fois que la Chine rattrape les nœuds de processus de pointe, l'IA devient simplement une immense course industrielle à travers toute la chaîne d'approvisionnement. Et cela semble alimenter les avantages différentiels de la Chine. 5. Les délais de livraison sont la considération prépondérante pour la source d'énergie que vous utilisez pour alimenter le centre de données, que vous le branchiez au réseau ou non, et comment vous concevez le centre de données. Cela est dû au fait que chaque mois où la structure n'est pas mise en place est un mois où les puces (qui représentent la majorité de votre coût) ne sont pas utilisées. Vous pouvez donc voir pourquoi le gaz naturel, par exemple, est beaucoup préféré aux réacteurs nucléaires actuels. Le nucléaire a des coûts d'exploitation extrêmement bas, mais des délais de livraison extrêmement longs et un CapEx élevé. Le gaz naturel n'est peut-être pas renouvelable, mais vous pouvez simplement installer quelques dizaines de turbines à gaz à côté du centre de données et faire fonctionner vos puces le plus rapidement possible. Le solaire et l'éolien ont également des délais de construction courts, et vous pouvez lisser leur puissance avec des batteries. Mais vous devrez embaucher des milliers de personnes pour mettre en place une ferme solaire de la taille de Manhattan pour alimenter de manière fiable un seul centre de données de 1 GW. Beaucoup, beaucoup plus dans l'article de blog complet. Lien ci-dessous.