Для всіх венчурних капіталістів, які читають ці твіти, це все, що вам потрібно інвестувати протягом наступних 10 років, щоб у 1 000 000 000 разів збільшити свій капітал. 1. Фотоніка - не для обчислень (поки немає), а що завгодно в мережах & IP. Інтелектуальна власність тут має вирішальне значення, компанії, які виграють у фотоніці, не збираються продавати чіпи, вони будуть продавати інтелектуальну власність та ліцензії. Через 2 роки фотоніка з'явиться в кожному дата-центрі світу, і, можливо, навіть буде використовуватися для зв'язку на більших відстанях, давайте подивимося, що з цього вийде. 2. Малі модульні ядерні реактори (ММР) - дата-центри споживають стільки енергії, що в цей момент їм необхідно знаходитися поруч з електростанцією. Фьюжн – це круто, але чого хочеться чекати 40 років? SMR для дата-центрів відбудеться, можливо, приблизно через 2 роки, чесно кажучи, можливо, навіть раніше. Бюджет на електроенергію має сенс, і дата-центри в будь-якому випадку практично захищені атомними електростанціями. Крім того, подача електроенергії створює ВТРАТИ, просто помістіть ядерний реактор у стійку 2u людини. 3. Computational Bio/Chem - ні, не через Парм, але вона добре справляється зі своєю роботою. А тому, що обчислювальні методи для біології настільки складні, що нам нічого не залишається, як проводити лабораторні дослідження. Спеціальне обладнання та моделі тут мають сенс, цінність точного моделювання хімічних реакцій є ВЕЛИЧЕЗНИМ ТАМ (фармацевтика, нафта, пластмаса, косметика), якщо ви зламаєте це і ви зможете це зробити, це не те, що у нас немає математики, ви вирізаєте стільки посередників і больових експериментів. 4. Дані - нова нафта - це не обчислення, обчислення будуть настільки дешевими, що нам все одно, крім даних. GPT Wrappers були б багатомільярдними компаніями, якби у них були рови даних. Ви хочете створити якийсь інструмент штучного інтелекту для компаній, що виробляють шини? Вам потрібні дані про шини. Ви хочете створити інструмент штучного інтелекту для авіакомпаній? Вам потрібні дані авіакомпанії. Хочете зробити це для ресторанів? Вам потрібні дані. Комп'ютери стануть товаром, ми зможемо розкручувати екземпляри b800 і обробляти терабайти даних, але знаходити хороші дані, контролювати їх і робити їх якісними. ЦЕ РІВ. 5. Все, що робить напівпровідниковий дизайн швидшим і дешевшим - не LLM Verilog, я говорю про тверді речі. Я говорю про IP для кремнієвих інтерпозерів, чиплетів, але також просто кидаю обчислення на проблему. Багато людей використовують штучний інтелект для P&R, але ні, ви неправильно розумієте проблему. Це класична задача оптимізації, нам потрібно використовувати запилені старі алгоритми і вибивати їх. Співпроцесор тільки для цього коштує мільярди доларів, людині потрібні дні, іноді тижні, щоб очистити терміни на ASIC, не будьте сповільнювачем, робіть це швидше.