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2026 sera connue comme la Grande Révolution de la Fabrication Américaine 2.0
CENTRES DE DONNÉES
- colosse II (2GW) par Elon
- clusters Stargate par Sama
- Fairwater par Microsoft
- Hyperion par Meta
USINES DE CHIPS :
- Samsung (pour fabriquer les puces Tesla AI5, HBM et plus)
- SK HYNIX (pour produire du HBM et concurrencer le monopole de TSMC)
- TSMC (premier site en dehors de Taiwan)
- Intel (pour CPU et GPU)
CHIPS HYPERSCALEURS
- AI5 (Tesla)
- ASIC personnalisé d'OpenAI
- TPU de Google
- Tranium d'Amazon
- Nvidia Blackwell, Rubin, Feynman
ÉNERGIE
- fondations des sites nucléaires posées
- c

Bon dimanche. Assis sur mon canapé, en ayant la gueule de bois après trop de M&M’s de Noël, j’essaie de digérer tout ce qui se passe dans l’IA et la tech.
Peu importe combien j’essaie, tout indique une année 2026 folle.
Les modèles sont désormais assez performants pour faire le travail d’un ingénieur logiciel à 250 000 $/an (multiplié si vous faites fonctionner des agents simultanés)
SpaceX va faire son IPO à $1 trillion+ et commencer à entraîner des modèles d’IA dans l’espace.
Les robots sont enfin assez performants pour devenir commerciaux, en commençant par les robotaxis autonomes Tesla / W

openai recrute un responsable de la préparation dans un contexte d'attente d'une IA auto-améliorante
l'ingénieur principal d'anthropic tweete à propos d'une IA s'améliorant de manière récursive (code Claude)
une entreprise de robots en Chine utilisant ses propres robots pour se construire elle-même dans l'usine.
les choses vont devenir étranges.
nous accélérons vers un monde où les humains n'auront aucune idée de comment faire quoi que ce soit et deviendront presque entièrement dépendants de leur IA.

Avenir de l'IA dump de cerveau #1
je viens de réaliser que les chatbots actuels et les LLM sont l'équivalent de la découverte du stylo et du papier, alors que le jeu final est une IA éphémère où une IA génère simplement l'interface utilisateur idéale pour vous en temps réel
mais pour y parvenir, je vois quelques tendances intermédiaires se dessiner
1. les LLM commencent à incorporer naturellement des images, vidéos et audio dans leurs réponses. Google a déjà commencé à faire cela avec 3 + nano banana.
2. les LLM commencent à parler à chacun de nous dans notre « style » préféré, par exemple si

regardant Shrek pendant que j'essaie de comprendre les graphiques de contexte pour les agents IA

si ce n'est pas encore évident, ces modèles d'IA fonctionnent très similaire à nos cerveaux, yeux et oreilles. les llms traitent les mots et les crachent. les llms multimodaux font de même avec des vidéos, des images et des sons.
de la même manière que nous ingérons des informations pour comprendre le monde qui nous entoure, progresser dans une échelle de carrière, former des relations avec les humains qui nous entourent - les modèles d'IA sont sur le chemin de faire de même et finalement beaucoup mieux que nous.
certains voient cela de manière pessimiste, "nous tuons nos cerveaux"

on a vraiment l'impression que, malgré tous les discours sur les puces, il y a toujours une demande insatiable pour les accélérateurs d'IA de toutes sortes. c'est le contraire complet de tout le monde appelant à une bulle.
les gpu nvidia sont épuisés jusqu'en 2026
google tpus ? pompent 7M d'unités l'année prochaine et CHERCHE ENCORE de la capacité supplémentaire
amazon tranium 3 même histoire.
fournisseurs neocloud ? même leurs anciennes gpu sont épuisées.
aussi peu sexy que soit le centre de données, la bataille des capex en semi-conducteurs est très déséquilibrée. 202

il s'avère que la seule chose qui compte est à quel point vous êtes ‘buddy buddy’ avec tsmc et les cotes sont très en faveur de nvidia
les tpus de google, les puces tranium d'amazon peuvent être meilleures que celles de nvidia MAIS ils ne peuvent pas produire en masse avant 2027 car la capacité entière de tsmc est réservée par jensen.
jensen le savait dès le début et a joué la politique à taïwan pour sécuriser allo.
très clairement une opportunité de perturber tsmc et de manger leur part de marché…
samsung est probablement notre meilleur espoir.
joyeux dimanche

La plus grande tendance en IA l'année prochaine sera les modèles mondiaux.
Les LLMs manquent de données pour s'entraîner, la seule solution à grande échelle consiste à les placer dans des mondes simulés, à exécuter des millions de simulations du monde réel et à générer des données synthétiques.
Google mène ici (surprise surprise) avec Genie 3
Tesla est un outsider, la plupart des gens ne réalisent pas que la conduite entièrement autonome repose sur un modèle mondial simulant chaque accident potentiel afin de l'éviter.
Les modèles mondiaux seront également utilisés pour entraîner des agents et

J'ai vu la nouvelle concernant la mise en service du taxi sans conducteur de Tesla pendant que je faisais un $60 Uber qui avançait sur 2 miles.
Je suis impatient de voir le coût du trajet de A à B diminuer à zéro.
Le test à Austin, TX, a déjà réduit un trajet de 15-30 minutes à 5-10 $, pouvez-vous imaginer cela à NYC ??
Cela va complètement changer la façon dont les gens se déplacent, possèdent des voitures (je monterai simplement dans une Tesla) et travailler(les voitures deviennent des bureaux mobiles / salles de divertissement)

spaceX n'atteint pas 1,5T$ par ses propres moyens.
elle s'appuie sur un groupe d'entreprises : starlink, tesla et xai.
starlink fournit les satellites pour construire des centres de données dans l'espace qui exécuteront des puces AI6 de tesla pour l'entraînement, l'inférence des modèles grok de xai.
elon a essentiellement construit un réseau de protocoles où chaque couche de la pile correspond à l'une de ses entreprises.
vision folle

centres de données AI dans l'espace
la Chine achète des H200s
capacité de TSMC à son point de rupture
approvisionnement en Nvidia épuisé
Elon construit sa propre usine
centres de données avec turbines à gaz supersoniques de 42MW
$52B tpus achetés par Anthropic
Claude, ChatGPT, utilisateurs et records d'utilisation en hausse
les prix de la HBM flambent
Nvidia Rubin vs. Google TPU v8
Nous sommes pleinement dans l'ère de l'industrialisation de l'IA.

Découvrez l'épisode complet sur @LimitlessFT :