Till alla riskkapitalister som läser dessa tweets: allt du behöver för att investera under de kommande 10 åren till 1 000 000 000 gånger ditt kapital. 1. Fotonik - inte för beräkning (inte där ännu), men allt inom nätverk och IP. IP är avgörande här, de företag som vinner inom fotonik kommer inte att sälja chips, de kommer att sälja IP och licenser. Photonics kommer att finnas i varje datacenter i världen om 2 år, förmodligen kommer det till och med att användas för kommunikation på längre avstånd, låt oss se hur detta utspelar sig. 2. Små modulära kärnreaktorer (SMR) - datacenter förbrukar så mycket energi att de vid denna tidpunkt måste vara bredvid kraftverket. Fusion är coolt, men vad vill man vänta i 40 år? SMR för datacenter kommer att hända kanske om 2 år ärligt talat, kanske ännu tidigare. Energibudgeten är vettig och datacenter har praktiskt taget kärnkraftverkssäkerhet ändå. Att leverera ström skapar också FÖRLUST, sätt bara kärnreaktorn i 2u rackmannen. 3. Computational Bio/Chem - nej, inte på grund av Parm, men hon gör ett bra arbete. Men eftersom beräkningstekniker för biologi är så svåra, så svåra, att vi inte har något annat val än att göra labbexperiment. Anpassad hårdvara och modeller här är vettigt värdet av exakt modellering kemiska reaktioner är ENORM TAM (läkemedel, olja, plast, kosmetika) om du knäcker detta och du kan göra det är det inte som att vi inte har matematiken att du skär ut så många mellanhänder och smärtsamma stakexperiment. 4. Data - den nya oljan är inte beräkning, beräkning kommer att bli så billig att vi inte bryr oss men data. GPT Wrappers skulle vara företag med flera miljarder dollar om de hade datagravar. Vill du bygga något ai-verktyg för liknande däckföretag? Du behöver däckdata. Vill du bygga ett ai-verktyg för flygbolag? Du behöver flygbolagsdata. Vill du göra det för restauranger? Du behöver data. Beräkning kommer att bli en handelsvara, vi kommer att kunna snurra upp b800-instanser och bearbeta terabyte av data, men hitta bra data, kurera den och göra den av hög kvalitet. DET ÄR EN VALLGRAV. 5. Allt som gör halvledardesign snabbare och billigare - inte LLM Verilog, jag pratar om de hårda sakerna. Jag talar om IP för kisel interposers, chiplets, men också bara kasta beräkning på problemet. Många människor använder AI för P&R men nej, du missförstår problemet. Detta är ett klassiskt optimeringsproblem, vi måste använda dammiga gamla algos och slå ut dem. En coprocessor bara för detta är värt miljarder dollar man det tar dagar, ibland veckor, att klara timing på ASICs, var inte en efterbliven gör detta snabbare.