Всем венчурным капиталистам, которые читают эти твиты, это все, что вам нужно инвестировать в ближайшие 10 лет, чтобы увеличить свой капитал в 1 000 000 000 раз. 1. Фотоника - не для вычислений (пока нет), а для сетей и интеллектуальной собственности. Здесь решающее значение имеет интеллектуальная собственность, компании, которые выигрывают в фотонике, не будут продавать чипы, они будут продавать интеллектуальную собственность и лицензии. Через 2 года фотоника будет в каждом дата-центре мира, возможно, даже будет использоваться для связи на большие расстояния, посмотрим, как это будет происходить. 2. Малые модульные ядерные реакторы (ММР) – дата-центры потребляют столько энергии, что в этот момент им необходимо находиться рядом с электростанцией. Фьюжн это круто, но чего вы хотите ждать 40 лет? SMR для дата-центров произойдет, может быть, через 2 года, честно говоря, может быть, даже раньше. Энергетический бюджет имеет смысл, и дата-центры в любом случае практически обеспечивают безопасность атомной электростанции. Кроме того, подача питания создает ПОТЕРИ, просто поместите ядерный реактор в стойку 2U. 3. Computational Bio/Chem - нет, не из-за Парм, но она делает хорошую работу. Но поскольку вычислительные методы для биологии настолько сложны, что у нас нет другого выбора, кроме как проводить лабораторные эксперименты. Ценность точного моделирования химических реакций ОГРОМНА (фармацевтика, нефть, пластмассы, косметика), если вы справитесь с этим и сможете это сделать, это не значит, что у нас нет математики, вы исключаете так много посредников и кропотливых экспериментов. 4. Данные - новая нефть - это не вычисления, вычисления будут настолько дешевыми, что нам будет все равно, кроме данных. GPT Wrappers были бы многомиллиардными компаниями, если бы у них были рвы с данными. Вы хотите создать какой-то инструмент искусственного интеллекта для таких шинных компаний? Вам нужны данные о шинах. Вы хотите создать инструмент искусственного интеллекта для авиакомпаний? Вам нужны данные об авиакомпаниях. Хотите сделать это для ресторанов? Вам нужны данные. Вычисления станут товаром, мы сможем развернуть экземпляры b800 и обрабатывать терабайты данных, но находить хорошие данные, курировать их и делать их качественными. ЭТО РОВ. 5. Все, что делает разработку полупроводников быстрее и дешевле - не LLM Verilog, я говорю о сложных вещах. Я говорю об IP для кремниевых интерпозеров, чиплетов, но также и просто бросаю вычислительные ресурсы для решения проблемы. Многие люди используют ИИ для прибылей и убытков, но нет, вы неправильно понимаете проблему. Это классическая задача оптимизации, нам нужно использовать старые пыльные алгоритмы и вытащить их. Сопроцессор только для этого стоит миллиарды долларов, чувак, ему требуются дни, иногда недели, чтобы расчистить время на ASIC, не будьте отсталым, сделайте это быстрее.