7213Ejaaz

2026 год будет известен как Великая американская революция в производстве 2.0
ЦЕНТРЫ ДАННЫХ
- colossus II (2GW) от Elon
- Stargate кластеры от sama
- fairwater от microsoft
- hyperion от meta
ФАБРИКИ ЧИПОВ:
- samsung (для производства чипов Tesla AI5, HBM и других)
- SK HYNIX (для производства HBM и посягательства на монополию TSMC)
- tsmc (их первый завод за пределами Тайваня)
- intel (для CPU и GPU)
ЧИПЫ ДЛЯ ГИГАНТСКИХ МАШИН
- ai5 (Tesla)
- индивидуальный ASIC от OpenAI
- TPU от Google
- Tranium от Amazon
- Nvidia Blackwell, Rubin, Feynman
ЭНЕРГИЯ
- заложены основы ядерных объектов
- масштаб

счастливого воскресенья. сижу на диване, похмелье после слишком большого количества M&M после Рождества, пытаюсь переварить все происходящее в области ИИ и технологий
независимо от того, как я стараюсь, все указывает на безумный 2026 год.
модели уже достаточно хороши, чтобы выполнять работу программиста за $250k/год (умножая, если запускать одновременных агентов)
SpaceX собирается выйти на IPO на сумму $1 триллионов+ и начать обучение моделей ИИ в космосе
роботы наконец-то достаточно хороши, чтобы начать коммерческую деятельность, начиная с автономных такси Tesla / Waymo, роботов-человечков Te

OpenAI нанимает руководителя отдела подготовки на фоне ожиданий самосовершенствующегося ИИ
ведущий инженер Anthropic пишет в Твиттер о рекурсивном улучшении ИИ (код )
роботостроительная компания в Китае использует собственных роботов для строительства себя на фабрике.
вещи скоро станут странными.
мы ускоряемся к миру, в котором люди не будут знать, как что-либо делать, и станут практически полностью зависимы от своего ИИ.

Будущее ИИ мозговой сброс #1
мне только что пришло в голову, что текущие чат-боты и LLM — это эквивалент открытия пера и бумаги, тогда как конечная цель — эфемерный ИИ, который в реальном времени генерирует для вас идеальный пользовательский интерфейс
но чтобы добраться до этого, я вижу, что развиваются несколько промежуточных трендов
1. LLM начинают естественным образом включать изображения, видео и аудио в свои ответы. Google уже начал делать это с 3 + nano banana.
2. LLM начинают говорить с каждым из нас в нашем предпочтительном «стиле», например, если я пытаюсь что-то узнать, они могут отв

смотрю Шрека, пытаясь понять графы контекста для агентов ИИ

если это еще не очевидно, эти искусственные модели работают очень похоже на наши мозги, глаза и уши. llms обрабатывают слова и выдают слова. мультимодальные llms делают то же самое с видео, изображениями и звуком.
так же, как мы воспринимаем информацию, чтобы понять окружающий нас мир, продвигаться по карьерной лестнице, формировать отношения с людьми вокруг нас - модели ИИ идут по тому же пути и в конечном итоге делают это гораздо лучше нас.
некоторые смотрят на это пессимистично, "мы убиваем свои мозги", но я выбираю верить, что если использовать это правильно, как инструмент обучения, ИИ —

действительно создается ощущение, что, несмотря на все разговоры о чипах, все еще существует неутолимая потребность в ускорителях ИИ всех видов. полная противоположность тому, что все говорят о пузыре.
графические процессоры nvidia распроданы до 2026 года
google tpus? будет выпущено 7 миллионов единиц в следующем году и ПОПРЕКИ всегда ищет дополнительную мощность
амазон трансиум 3 та же история.
поставщики neocloud? даже их старые графические процессоры распроданы.
насколько бы это ни было невыгодно, битва за капитальные затраты на центры обработки данных и полупроводники очень односторонняя.

оказывается, единственное, что имеет значение, это насколько вы «приятель-приятель» с tsmc, и шансы очень сильно на стороне nvidia
TPU Google, чипы Tranium от Amazon могут быть лучше, чем Nvidia, НО они не смогут производить их массово до 2027 года, потому что вся мощность TSMC забронирована Дженсеном.
дженсен знал об этом с самого начала и играл в политику на тайване, чтобы обеспечить allo.
очевидно, что это возможность нарушить рынок tsmc и захватить их долю рынка…
samsung, вероятно, наша лучшая надежда.
Счастливого воскресенья

Самая большая тенденция в области ИИ в следующем году — это мировые модели.
Большие языковые модели (LLMs) исчерпали запасы данных для обучения, единственный способ масштабировать их — помещать их в смоделированные миры, запускать миллионы симуляций реального мира и генерировать синтетические данные.
Google лидирует в этой области (сюрприз, сюрприз) с Genie 3.
Тесла — темная лошадка, большинство людей не осознают, что полностью автономное вождение работает на мировой модели, которая симулирует все возможные автомобильные аварии, чтобы избежать их.
Мировые модели также будут использоваться для

увидел новости о запуске беспилотного такси Tesla, когда я сидел в $60 Uber, ползущем 2 мили.
не могу дождаться, чтобы увидеть, как стоимость перемещения с точки А в точку В снизится до нуля
испытания в Остине, Техас, уже сократили время поездки с 15-30 минут до 5-10 долларов, представляете это в Нью-Йорке??
это полностью изменит способ передвижения людей, владения автомобилями (я просто скачу в Tesla) и работаю (автомобили станут мобильным офисом / комнатой развлечений)

spaceX сама по себе не достигает $1,5T.
она полагается на группу компаний: starlink, tesla и xai.
starlink обеспечивает спутники для создания дата-центров в космосе, которые будут использовать чипы tesla AI6 для обучения и inference моделей grok xai.
Илон фактически создал протокольную сеть, где каждый уровень стека — это одна из его компаний.
безумное видение

центры данных с ИИ в космосе
Китай покупает H200s
пропускная способность TSMC на пределе
поставка Nvidia распродана
Элон Маск строит свою собственную фабрику
42 МВт сверхзвуковые газовые турбины для центров данных
$52B tpus приобретены компанией Anthropic
Клауде, ChatGPT и пользователи достигли рекордных уровней использования
Цены на HBM взлетают
Nvidia Rubin против Google TPU v8
мы очень находимся в эпоху индустриализации ИИ.

посмотрите весь выпуск @LimitlessFT здесь: